「ローカルAI」のコラム

Qwen 3.5-9Bを使ってClaude代替環境を構築する実践的な移行ガイド。Apache 2.0ライセンス、262Kコンテキスト、16GB RAMで動作。Ollama導入からAPI移行、プロンプト変換、コスト比較まで完全解説。

Gemma 4をローカル環境で実行するために必要なハードウェアスペックを徹底解説。E2B/E4B/26B MoE/31B Denseの各バリアントごとのRAM・VRAM要件、量子化レベル別のメモリ使用量、GPU比較、予算別推奨構成を詳しく紹介します。

OllamaとOpenClawを組み合わせることで、Mac mini上で複数のLLMを自由に切り替えながら動作するAIエージェントを構築できます。本記事では、Ollamaのインストールからモデル管理、OpenClawとの統合設定、パフォーマンス比較まで、実践的な手順を詳しく解説します。品川区、港区、渋谷区、世田谷区、目黒区、大田区を中心に、中小企業やスタートアップでも導入可能なローカルAI基盤の構築方法をご紹介します。

Mac mini M4とOpenClawを使い、Qwen3.5-9Bを搭載した高性能AIエージェントを構築する方法を詳しく解説します。ハードウェア要件からLINE・Slack・Discord連携、パフォーマンスベンチマークまで網羅的にカバーします。

Alibaba Qwenチームが2026年3月に公開したQwen3.5-9Bを徹底解説。Ollamaでの導入手順、Gated DeltaNet+Sparse MoEハイブリッドアーキテクチャ、262Kコンテキスト、GPQA 81.7・IFBench 76.5（GPT-5.2の75.4を超越）のベンチマーク性能、GPT-4o-mini・Claude Haikuとの比較、中小企業向け活用法まで網羅。わずか5GB RAMで動作する次世代SLMの全貌。

Qwen3.5-9BをMac・Windows・Linuxにローカル導入するための完全手順書。Ollama・llama.cpp・vLLMを使った環境構築から、量子化（GGUF Q4/Q5/Q8）、GPU高速化（CUDA/Metal）、Dockerデプロイ、APIサーバー構築、パフォーマンスチューニングまで網羅的に解説します。品川区のOflight Inc.がAI環境構築を支援します。

Qwen3.5-9BをローカルAIとして運用する場合とクラウドAPIを利用する場合のTCO（総所有コスト）を徹底比較。ハードウェア費用、電気代、保守コスト、損益分岐点分析、ROI算出方法まで、品川区・港区・渋谷区の中小企業が最適な選択をするための完全ガイドです。

Gartnerが選ぶ2026年の戦略的テクノロジートレンドに「ドメイン特化型言語モデル」が選出。大規模LLMに代わり、低コスト・高精度・データ漏洩リスクゼロのSLM（小規模言語モデル）が中小企業のAI活用を変革します。導入メリット、代表的モデル、具体的な活用シーン、導入ステップを解説。