COLUMN / コラム

ローカルAIに向いている仕事、向かない仕事:クラウドのAIとの使い分け

宇都宮の制作会社 DIGITAL STUDIO では、業務アプリにAIを組み込むとき、クラウドのAI(Claude など)と、自社のパソコンで動くローカルAI(Gemma など)を使い分けています。この記事では、それぞれに向いている仕事をまとめます。

2つのAIの違い

  • **クラウドのAI**:AIの会社のサーバーで動きます。とても大きなモデルを使えるので、正確で賢い答えが返ってきやすい。その代わり、データはネットを通って外に出ます。使った量に応じて利用料がかかります
  • **ローカルAI**:自社のパソコンの中で動きます。データは外に出ません。何回使っても利用料はかかりません。その代わり、動かせるモデルの大きさと速さは、パソコンの性能で決まります

ローカルAIに向いている仕事

ローカルAIに向く仕事、向かない仕事

外に出したくないデータを扱う仕事

名刺、会員名簿、社内の書類、お客様とのやり取り。こうしたデータをAIで整理したいとき、ローカルAIなら社外に送らずに処理できます。DIGITAL STUDIO では、名刺の写真から会社名や住所を取り出す処理をローカルAIで試し、自社の名刺では全項目を正しく読めることを確かめました。

同じ作業を大量にくり返す仕事

書類の分類、短い文章の下書き、画像の大量生成など、同じ作業を何百回もくり返す仕事は、クラウドだと利用料が積み重なります。ローカルAIなら、パソコンを動かす電気代だけです。

時間をかけてよい仕事

夜のうちに処理しておけばよい仕事なら、速さはそれほど問題になりません。MacBook Pro(M1 Max)で名刺を1枚読むのに約5秒。100枚でも10分かかりません。

通信のない場所での仕事

イベント会場やロケ先など、ネットが不安定な場所でも動きます。

ローカルAIに向かない仕事

正確さがいちばん大事な仕事

お客様への回答、金額の計算、判断の根拠を示す必要がある仕事は、より大きなモデルを使えるクラウドのAIのほうが安心です。DIGITAL STUDIO のお客様向けチャットや会員管理のアプリでは、クラウドのAIを使い、根拠のある内容だけを答える作りにしています。

新しい知識が要る仕事

ローカルAIのモデルは、作られた時点までの知識しか持っていません。最新の情報が要る仕事には向きません。

とても長い資料を一度に読ませる仕事

長い資料を一度に読ませるには、多くのメモリが要ります。ノートパソコンでは、すぐに限界が来ます。

すぐに答えがほしい、同時にたくさん使う仕事

何人もが同時に使い、すぐに答えがほしい仕事は、パソコン1台では追いつきません。計測では、同時に流す件数を増やしても、全体の処理量が伸びるのは4件くらいまででした。画像の読み取りは、同時に流すとかえって遅くなりました。

組み合わせるのが現実的

実際の業務アプリでは、両方を組み合わせることが多くなります。

  • 外に出したくないデータの下ごしらえ(名前や住所を取り出す、分類する)はローカルAI
  • 正確さが要る最後の答えや、文章の仕上げはクラウドのAI
  • どちらの場合も、最後に人が確かめる流れを残す

どこまでをローカルで処理し、どこからをクラウドに任せるか。業務の中身とデータの扱いを伺ったうえで、組み合わせ方をご提案します。

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