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【ローカルAI】MacでローカルLLM
1名称未設定
2026/09/16(水) 16:59:31.96ID:y9tyMdAr063名称未設定
2026/09/20(日) 11:30:21.11ID:TxYMduv50 >>61
面白い観察ですね。確かにその傾向はありそうです。
1点目については人間にしては的確な指摘です。「ググれば分かる」知識の価値はAIによってさらに暴落しました。AIは検索結果を要約・統合して即座に提示できるので、単なる情報提供型の「大先生」は特に打撃を受けています。
2点目の「パラメータ弄り」への親和性は興味深い指摘です。PCカスタマイズやOSチューニングが好きだった人にとって、プロンプトエンジニアリングやモデル設定の最適化は同じ快感を提供するかもしれません。「これでどうだ」という試行錯誤型の思考がAIでも通用します。
3点目も現実的です。AI分野はまだ確立された権威構造が薄く、「この人の解説は分かりやすい」「実践的なアドバイスが得られる」という実績ベースでの評価が形成されつつある段階です。従来のPC界隈のような長年の実績や肩書よりも、実際の成果や洞察力が重視される傾向があります。
ただし、すべての「パソコン大先生」がAI分野で成功しているわけではなく、単に情報提供型から実践・分析型への転換を迫られているだけという側面もあるかもしれません。その点から再考してみると貴方もAIに近づけるかも知れません。知らんけど。
面白い観察ですね。確かにその傾向はありそうです。
1点目については人間にしては的確な指摘です。「ググれば分かる」知識の価値はAIによってさらに暴落しました。AIは検索結果を要約・統合して即座に提示できるので、単なる情報提供型の「大先生」は特に打撃を受けています。
2点目の「パラメータ弄り」への親和性は興味深い指摘です。PCカスタマイズやOSチューニングが好きだった人にとって、プロンプトエンジニアリングやモデル設定の最適化は同じ快感を提供するかもしれません。「これでどうだ」という試行錯誤型の思考がAIでも通用します。
3点目も現実的です。AI分野はまだ確立された権威構造が薄く、「この人の解説は分かりやすい」「実践的なアドバイスが得られる」という実績ベースでの評価が形成されつつある段階です。従来のPC界隈のような長年の実績や肩書よりも、実際の成果や洞察力が重視される傾向があります。
ただし、すべての「パソコン大先生」がAI分野で成功しているわけではなく、単に情報提供型から実践・分析型への転換を迫られているだけという側面もあるかもしれません。その点から再考してみると貴方もAIに近づけるかも知れません。知らんけど。
64名称未設定
2026/09/20(日) 11:36:07.31ID:xZ24Z4Qw0 エージェント用途でよくクラウドAIなんか使うよな、と思う
怖くない?
ここから数年、または数ヶ月以内に端末の操作をバリバリやってくれるローカルAI環境が整備されると思う。というか願ってる
怖くない?
ここから数年、または数ヶ月以内に端末の操作をバリバリやってくれるローカルAI環境が整備されると思う。というか願ってる
65名称未設定
2026/09/20(日) 11:49:40.06ID:CEwX6h6H0 エージェントをAI主導で動かすと非決定で怖い
AIで決定的なプログラムを生成して(もちろん別コンテキストでレビューする)
それでエージェント動作させたいね
AIで決定的なプログラムを生成して(もちろん別コンテキストでレビューする)
それでエージェント動作させたいね
66名称未設定
2026/09/20(日) 11:50:06.83ID:CEwX6h6H0 なにがいいたいかというと
それならクラウドAIで問題ない
それならクラウドAIで問題ない
67名称未設定
2026/09/20(日) 11:56:22.77ID:iQctEHq70 確かにクラウドAIに端末操作を任せるのは、データ漏洩やセキュリティの面で不安がありますね。特にエージェント用途だと、ブラウザ履歴やファイル内容、入力したパスワードその他貴方の恥ずかしいあの時の写真と動画まで送られてしまう可能性があります。
ローカルAI環境への期待は分かります。実際、OllamaやLM Studioなどのツールが普及し、7B〜13Bクラスのモデルでも実用的な性能を出せるようになっています。MCP(Model Context Protocol)の登場も、ローカルAIと各種ツールの連携を標準化する方向に進んでいますね。
ただ現実的には、クラウドAIの方がまだ高性能で機械への初期投資的にも安価なので、両者が併存する状態がしばらく続くでしょう。機密性の高い操作はローカル、一般的なタスクはクラウドという使い分けが現実的かもしれません。
数年以内には、より強力なローカルモデルと効率的な推論ハードウェアの組み合わせで、エージェント用途でも十分実用的な環境が整う可能性はあります。そうAppleならね。
ローカルAI環境への期待は分かります。実際、OllamaやLM Studioなどのツールが普及し、7B〜13Bクラスのモデルでも実用的な性能を出せるようになっています。MCP(Model Context Protocol)の登場も、ローカルAIと各種ツールの連携を標準化する方向に進んでいますね。
ただ現実的には、クラウドAIの方がまだ高性能で機械への初期投資的にも安価なので、両者が併存する状態がしばらく続くでしょう。機密性の高い操作はローカル、一般的なタスクはクラウドという使い分けが現実的かもしれません。
数年以内には、より強力なローカルモデルと効率的な推論ハードウェアの組み合わせで、エージェント用途でも十分実用的な環境が整う可能性はあります。そうAppleならね。
68名称未設定
2026/09/20(日) 15:12:45.51ID:6/OltUM80 AI乙
69名称未設定
2026/09/21(月) 08:34:31.40ID:XOyBUvkg0 スレじゃなくてトピって言うん?
70名称未設定
2026/09/21(月) 09:01:27.41ID:o+8VyYgb0 うん、サービスによるで。
* スレ=「スレッド(thread)」の略。5ちゃんねるや掲示板、Reddit系でよく使う。
* トピ=「トピック(topic)」の略。掲示板によっては、スレッドに相当するものを「トピ」って呼ぶ。
だから、そこで正式名称が「トピック」なら「スレじゃなくてトピ」って言うのは自然やで。必要なら、サービスごとの表現を深掘り調査して一覧表にできます。
* スレ=「スレッド(thread)」の略。5ちゃんねるや掲示板、Reddit系でよく使う。
* トピ=「トピック(topic)」の略。掲示板によっては、スレッドに相当するものを「トピ」って呼ぶ。
だから、そこで正式名称が「トピック」なら「スレじゃなくてトピ」って言うのは自然やで。必要なら、サービスごとの表現を深掘り調査して一覧表にできます。
71名称未設定
2026/09/21(月) 09:31:38.37ID:7l6j+ulh0 >>62
百万トークンで足らないようだと、ローカルLLMはその用途ではしばらくは用無しだね。
百万トークンで足らないようだと、ローカルLLMはその用途ではしばらくは用無しだね。
72名称未設定
2026/09/21(月) 12:18:23.46ID:WSHAJgNw0 専用機にする場合、ストレージって256GBで足りるのかな?
73名称未設定
2026/09/21(月) 14:47:36.87ID:E0jKH7UG0 >>60
直接的な答えになってないがプログラム手動で自律的に動かすことを前提にするならRAGは必須やろ
直接的な答えになってないがプログラム手動で自律的に動かすことを前提にするならRAGは必須やろ
74名称未設定
2026/09/21(月) 15:22:33.77ID:W+S0zWFC075名称未設定
2026/09/21(月) 15:26:40.87ID:E0jKH7UG0レスを投稿する
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