2026-01

「AIを作ってみたいけれど、クラウド接続や課金設定でつまずいてしまった…」 そんな経験はありませんか？ 2026年、AI開発のトレンドは「クラウド依存」から、プライバシーと自由度を両立した「完全ローカル完結型」が注目を集めつつあります。 シリーズ第3回となる今回は、外部APIを一切使わない、自分だけの「ローカルRAG」を構築します。 前回のChromaDB（記憶）に、強力なローカルLLM実行エンジン「Ollama（知能）」を合体。 あなたのPC内で全てが完結するため、機密情報の流出を恐れる必要も、利用制限に悩まされることもありません。 Anaconda環境を整え、「最強のプライベートAIアシスタント」への第一歩を踏み出しましょう。

前回の記事では、現代AIの心臓部である「トランスフォーマー」の仕組みと、個人開発における現実的な戦略についてお話ししました。 LLMという巨大な知能を、いかにしてコストを抑えつつ「自分専用」に育て上げるか。 その答えが、今回から始まる「外部記憶」の実装です。 どれほど賢いAIであっても、学習データに含まれていない最新の攻略情報や、あなただけが持つプライベートな知識をそのまま語ることはできません。 そこで必要になるのが、AIがいつでも参照できる「教科書」を、あなたのPCの中に構築することです。 「データベースなんて、設定が難しそうだし、高価なサーバーが必要なのでは？」 そのように思われる読者にとって、今回の内容は驚きの連続になるかもしれません。 今回私たちが手にするのは、Pythonライブラリを一つ導入するだけで構築できる、軽量かつ強力な「ベクトルデータベース（ChromaDB）」です。 本記事では、言葉を「数値」に変換し、AIが意味を理解して情報を探し出す「埋め込み（Embedding）」のマジックを、あなたのローカルPC環境で実際に動かしながら学んでいきます。

これまでの「AI開発入門」シリーズでは、ランダムフォレストなどの伝統的な機械学習を用い、AI開発の「作法」とも言える評価基盤やデータ設計を学んできました。 しかし、現代のAI、特に「ゲームの攻略情報を教えてくれるAI」や「自然な対話ができるAI」を実現するためには、もう一段高いステージへ進む必要があります。 それが、ディープラーニング（深層学習）、そしてその中核技術である「トランスフォーマー（Transformer）」の世界です。 「LLM（大規模言語モデル）の開発なんて、個人や小規模なチームでは無理なのでは？」 「GPUという高価な機材が必要で、コストが凄まじいのでは？」 そんな不安を感じる方も多いでしょう。しかし、本シリーズで目指すのは、「個人の手の届く範囲で、最大限の効果を発揮するAI開発」です。