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AI frontier

ローカルAIを選ぶ前に、確かめたい5つのこと

Keyro Academy · 2026-09-15 · 3 views

品質・時間・端末の負荷・通信・失敗時の復帰

PC内で動くAIなら、すべての仕事が速くなるのでしょうか。導入の判断には、モデル名だけでなく、自分の端末と用途での確認が必要です。

MicrosoftのPhi Silicaは、Windows端末内で推論する小型言語モデルの例です。Microsoftは、機器構成による速度や消費電力の違い、誤った出力の可能性も説明しています。

出典:Microsoft Learn:Phi Silicaの透明性に関する説明。以下は、このような制約を踏まえた本誌の評価手順案です。特定モデルの性能測定結果ではありません。

1. 日本語の実務文で試す

メールの推敲、短い要約、箇条書きの整理など、実際に使う課題を分けます。外部ベンチマークの総合点だけで、日本語の敬語や固有名詞への強さを判断しないようにします。

テスト用の文章は自作し、同じ入力と同じ指示を保存します。比較時にはモデル名、版、設定も記録しましょう。

2. 待ち時間と修正時間を足す

最初の文字が出るまでの時間と、回答全体が完成するまでの時間を分けます。さらに、誤りを直す時間も測ります。生成が速くても、確認と修正に時間がかかれば、仕事全体の短縮にはつながりません。

3. いつものアプリを開いたまま試す

普段どおりにブラウザーや会議アプリを開き、メモリー使用量と操作感を確認します。高性能な検証機だけでなく、実際に使うPCで測ることが大切です。

4. 通信の範囲を分けて確認する

推論がローカルであることと、アプリ全体が一切通信しないことは別です。モデルの取得、更新確認、利用状況の送信について、製品ごとの説明を確認します。

5. 使えないときの動きを試す

モデル未取得、メモリー不足、処理の中断などを想定します。AIが応答できなくても、文章を失わずに通常の作業へ戻れるかを確かめましょう。

確認項目 残す記録
条件 PC、OS、モデルの版、実行設定
品質 固有名詞・数字・敬語の修正箇所
時間 起動、生成、確認・修正の時間
資源 メモリー、電源接続、同時に使ったアプリ
復帰 キャンセル、失敗後に続けられる作業

まずは同じ課題を数回試し、極端に良かった1回だけを採用しないこと。この小さな記録が、導入後の期待違いを減らします。

KeyroIMEとの関係

この記事はローカルAI一般の評価方法です。KeyroIME AI Proは開発計画であり、この記事で紹介したモデルの採用や対応、一般提供を示すものではありません。現在のProの機能とAI Proの計画は、版ごとの案内で分けて紹介しています。

出典確認日:2026年9月15日。対応環境は変更されるため、導入時に公式資料を再確認してください。

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