色なしの千葉県がいいけれど、今回の雨でも、チーバくんの色がヤバい。どうみても死に体な色になってる。こんなに水害が身近になるとは。異常気象という言葉で片付けてしまうには、もやもや気候だ。
千葉県以外も災害が多発しているので、日本も世界もどうなってしまったのだろうか。
年: 2026年
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読了：Software Design 2026年9月号
ローカルLLMの特集はとてもおもしろかった。前にOllamaで試したことがあるけれど、今回の特集を読んで、LM Studioに切り替えて、もう一度、いろいろと試してみた。APIで他のPCからもつなげるので、エージェントを実行するPCと分けられたので、メモリ不足、パワー不足を補えたのでよかった。この特集を読めてよかった。
この特集にもあるように、利用用途にもよるけれど、コスパ的にはクラウドのLLMを利用するほうがよい。個人的な実感でもそうだったけれど、特集の中でも言及されており、裏付けがとれてよかった。ただ、なんらかの要因でクラウドLLMが使えなくなる可能性も考えると、オープンモデルをローカル環境で、どこまで動作させられるのかを試すのは、重要。Gemma4の軽量モデルだと、ビジネスPCでも、さくさくと応答を返してくれる。簡単な利用なら、十分かもしれないと思える程度には使えた。いいきっかけなので、もう少し試してみようと思う。
あと、いろいろと使ってみた感じたのは、コスパは悪い、というのはわかっていても、Mac StudioとかでローカルLLMの仕組みを作ってみたいという欲にかられる。そんなに使う機会はないし、システムに組み込むのもめんどくさいのだけど。どこか夢のような惹かれ方をする。
LLM以外の話だと、「次世代ツールの本命」の特集もよかった。ずっと同じ環境というわけでもないし、次に流行りそうなものは重要。乗り換えるかどうかは別にして、把握はしておきたい。いろいろと面白かった。
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eneloop pro 単4が壊れたっぽい
デジカメ用に買ったエネループプロ（単4モデル）が充電時に赤ランプの点滅を繰り返す状態になった。赤ランプの点滅はエラーで充電ができない状態だ。
このエネループプロを買った時を調べてみると、6年前に買っていた。2本ずつ使っていて、劣化したものは高出力がなくてもよい「おもちゃ」用にして使っていた。そんなに充電回数はないとは思うけれど、デジカメ用のときは充電回数が多かったはずなので、ヘタれるのは仕方ない。エラーになった電池は、端子を掃除したりして、何回か充電できるようにはなったが、結局、エラーだらけで充電できなくなった。エラーになっているのは、4本中、3本。ここまでくると、6年もつかっているし、寿命だったと思う。
そんなわけで、充電池を買い替えた。今度は、eneloopではなくて、FDKのニッケル水素充電池（パッケージは、FUJITSU）にした。eneloopと同じところで作っているので充電器を流用できるので。あと、eneloopよりも単価が安い。まずはお試しで2本だけ。
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シクラメンでいいのかな？
オフィスのあるビルの花壇で見つけた。この場所でシクラメンをみたことはなが、葉っぱからして、小さなシクラメンが生えていた。葉は少ないけれど、花だけ咲いていた。
シクラメンは、思った以上に生命力が強いようだ。
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メモリ16GBのPCでローカルLLMを動かしてみる
Intel Core Ultra5、メモリ16GBのLet’s Note SC6で、ローカルLLMを動かしてみた。最初は、WSL上のOllamaでGemmaを動作させてみたが、CLIで他の人に使ってもらうには、少し敷居が高かった。今回は、GUIでLM Studioを使ってみた。
LM Studioは、GUIツールなので、インストールも楽ちんだった。起動させるのもGUI、モデルを探してダウンロードするのもGUI、当然チャットの部分もGUIで、回答もリッチテキストでよい。便利ではあるのだけど、モデルのダウンロードは少し大変だった。PCスペックに対して、動くかどうかの判定はついているだが、モデル数が多すぎて、選ぶのが大変だった。たとえば、GoogleのGemmaで探しても、Googleのものもあれば、他の組織がチューニングしたものもある。どれが動くのか、見て選んでいく必要がある。ここが結構大変だった。
Intel Core Ultra5、メモリ16GBのLet’s Note SC6で実際に動作させてみたのは、以下のモデル。
- Gemma-4-12b-qat
- Gemma-4-e2b
- Llama-3-ELYZA-JP-8B
- Qwen3.5-9b
- meta-llama3.1-8b-instruct
Gemma4は、最新なので使えるメモリで使えるサイズのモデルを選択した。12B（120億パラメータ）もサイズが7.2GBでなんとか動作した。
Llamaはmeta社が開発したモデルだけれど、かなり派生が多いモデルで選ぶのが大変だった。どれがよいのかわからないので、日本語に特化したELYZAを選んでみた。その後、比較のため、Llama3.1のモデルも使ってみた。
Qwen3は、最新モデルだと少ないメモリで動くモデルがなく、少し前のモデル（3.5の9B、90億パラメータ）を試してみた。
ここに挙げたモデルは、メモリ16GBのWindows11のPCで動作できた。オンラインのモデルと比べると雲泥の差の応答速度だけれど、まぁまぁの速度で返答の文字が表示されてくる。タスクマネージャーをみてみると、CPUはそれほど使っていないが、GPU（Intel Graphics）は100%まで使って回答をしてくる。
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Mac mini/Mac StudioはAI用なのかもしれない
OpenAIがMac miniやMac Studioを買い占めるということは、それだけAIワークロードに適したマシンという証明なんだろう。
OpenAIが数万台のMac miniとMac Studioを買い占め
https://gigazine.net/news/20260831-openai-tens-of-thousands-apple-mac-mini-studioMacが売れるほうが使っているユーザ側としては、売れるほうがプロダクトが続くので喜ばしくもある。でも、品切れで買えなくなったり、売れるから販売価格が高くなるリスクもあり、手放しでは喜べず。
あと悩むのは、ここまでローカルAIを動作させる性能が高いので、ちょっとスペックを上積みして、AIを動作させてみたくなってきた。そうなると、ホームユースの普段使いには、AIモデルが動いているのは、ちょっと怖い。
これも十数年に1回おきるAppleブームなのだろうか。昔、Power Mac G5やXserve G5でクラスタを組んでスパコンをつくる時代があった。今回も、複数のMac miniやMac Studioをつないで、AIワークロードをつくれるようになっているとのこと。モニタがないデスクトップモデルならではの使い方で面白いと思う。
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ケバブだけど、あんまり美味しくない
基本的に、手軽に食べられるケバブは美味しいのだけど、たまにはハズレもあるようだ。チキンというよりも、ツナ缶みたいな感じでパサパサ。ピタパンも雑な感じだった。肉がパサパサなケバブは縁日で出会うけれど、それとは別の微妙さ。不味いわけはない、美味しくないだけで食べられるというのが微妙なところ。自分に合わなかっただけなのかもしれない。
まぁ、ハズレも含めて、ケバブだな。
