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【ローカルLLM実用編】 30分で作れる!オフラインの画像解析アプリ

    はじめに

    「ローカルLLMに興味はあるけど、チャット以外に何ができるの?」

    そう思っている方も多いのではないでしょうか。

    LM Studioを使えば、ChatGPTのようなチャットアプリがすぐに動きます。これだけでも便利です。社内の機密情報を使った質問もできるようになります。

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    LM Studio

    でも実は、もっと面白い使い方があります。

    今回は、ローカルLLMを「自作アプリの頭脳」として使う方法を紹介します。しかも、プログラミング知識は不要。生成AIに日本語で指示するだけで、30分で実用的なアプリが作れます。



    ローカルLLMとは

    ChatGPTのような生成AIを、自分のPCで動かす技術です。

    通常、ChatGPTを使うと、入力したデータはインターネット経由でOpenAIのサーバーに送られます。便利ですが、機密情報を扱う場面では使いにくい。

    ローカルLLMなら、全てが自分のPC内で完結します。データが外に出ないので、機密情報も安心して処理できます。

    「今どき、ChatGPTも使えない会社なんて」と思う方もいるかもしれませんが、 顧客との秘密保持契約 、 個人情報 、多くの部門の情報が集積される部署、  上司が反対 、 インターネットに繋げない環境 、など、現代社会から取り残された環境が意外と存在します。

    LM Studioで簡単に始められる

    ローカルLLMを動かすには、LM Studioというソフトがおすすめです。無料で、インストールするだけですぐに使えます。

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    チャットや、モデルによっては画像の解析もできる

    LM Studioを起動すると、ChatGPTとほぼ同じ画面が出てきます。チャット形式でAIと会話できる。これだけでも十分便利です。

    でも今回は、もう一歩先に進んでみます。

    チャット以外の使い方

    LM Studioには、APIサーバー機能があります。

    これを有効にすると、他のアプリからLLMを呼び出せるようになります。つまり、LM Studioをただのチャットアプリではなく、自作アプリの「頭脳」として使えるのです。

    この機能を使って、実用的なアプリを作ってみました。

    作ったもの:画像一括解析アプリ

    フォルダ内の画像を、まとめて解析するアプリです。

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    LM Studio画像解析ツール

    左側に画像のサムネイル、右側にAIの解析結果が並びます。フォルダを指定して「解析開始」を押すだけで、中の画像を全部自動で処理してくれます。

    ChatGPTでも画像の解析はできます。でも、10枚、20枚と処理したい場合、1枚ずつアップロードして、1枚ずつ結果を確認する必要があります。面倒ですよね。

    このアプリなら、その作業が自動化されます。

    使い道

    たとえば製造業での活用:

    • 工場内の写真を撮って「危険箇所を指摘して」と一括チェック

    • 製品の外観検査の一次スクリーニング

    • 設備点検の記録写真の自動確認

    最終判断はもちろん人がします。でも、AIに先にチェックさせることで、見落としを減らせます。人が確認する前の「下読み」をAIに任せるイメージです。

    ローカルLLMだからこそ

    なぜクラウドのAPIではなく、ローカルLLMでやるのか。

    1. 機密データも使える - 社内の写真を外部に送らなくていい

    2. コストを気にしない - 何百枚処理しても追加料金なし

    3. 自由にカスタマイズ - 自分の業務フローに合わせたツールが作れる

    特に3番目が重要です。ChatGPTは汎用ツールなので、自分の業務にぴったり合うわけではありません。でも自分でアプリを作れば、業務に最適化されたツールになります。

    作り方:一文字もコードを書いていない

    驚くかもしれませんが、私はプログラムを一文字も書いていません。

    Claude Codeという生成AIツールに、以下の要件を伝えただけです:

    「LM Studioで動いているLLMを使って、フォルダ内の画像を解説する。プロンプト入力欄と、画像のサムネイル、その横に結果を表示。画像は逐次処理する。最小限の実装で」

    5分後、動くアプリが完成していました。

    残りの25分は、見た目の調整です。「画像をもう少し小さく」「ボタンをサイドバーに移動して」「リセット機能がほしい」。全て日本語で指示するだけ。

    合計30分で、このUIのアプリが完成しました。
    (コードは需要があれば貼りますが、上のプロンプトを書けば終わりです)

    終わりに

    ローカルLLMは、チャットで使うだけでも十分便利です。多くの場合、それで事足ります。

    でも「こういうツールがあったら便利なのに」と思ったとき、自分で作れるという選択肢がある。しかもプログラミング知識不要で、30分で。

    これがローカルLLMの面白いところです。

    まずはLM Studioでチャットから始めてみてください。慣れてきたら、APIサーバー機能を使った自作アプリに挑戦してみてはいかがでしょうか。

    ローカルLLMの可能性は、チャットだけではありません。

    参考

    PC:Beelink GTR9 Pro(30万円)
    モデル:Qwen3-vl-8b

     
     
    AI/DXの実践的活用について発信中。 ※投稿内容は個人の見解です

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