【保存版】ローカルLLM用語辞典｜初心者必読の全30語

ローカルLLM用語辞典30語 HowTo
ローカルLLM用語辞典30語

ローカルLLMを使ってみたいけれど、記事を読めば読むほど「専門用語だらけで全然わからない…」と感じたことはありませんか？

「トークンって何？」「マルチモーダルってどういう意味？」といった基本的な用語が壁になって、最初の一歩でつまずいてしまう方は少なくありません。
筆者自身も、初めてLLMまわりの資料を読んだとき、「これ、日本語のはずなのに意味が入ってこない…」と途方に暮れた経験があります。

ローカルでLLMを動かす技術や知識は、確かに専門的。でも、言葉の意味がわかるだけで「理解のスピード」は一気に加速します。
今回の記事では、初心者がつまずきやすいローカルLLM関連の専門用語を30個に絞って、やさしく・わかりやすく解説します。

「この用語って、そもそも何？」「どうして必要なの？」という疑問に丁寧に答えながら進めていくので、安心して読み進めてください。
読んだあとには、LLM関連の記事や動画がすんなり頭に入るようになりますよ！

ローカルLLMとは？専門用語に入る前に知っておきたい基本

「ローカルLLMって聞いたことあるけど、そもそも何？」と思っている方、大丈夫です。難しく聞こえるこの言葉、実はとてもシンプルな意味を持っています。

LLMとは「大規模言語モデル（Large Language Model）」の略で、ChatGPTのように人間の言葉を理解し、自然な文章を生成するAIのこと。そして**“ローカルLLM”とは、そのLLMを自分のパソコンやサーバーなど**、インターネットを介さず“手元”で動かすことを指します。

たとえば、ChatGPTはOpenAIのクラウド上で動いていますよね。でもローカルLLMは、自分の環境でモデルを動かすことで、ネットに接続しなくても使える、データを外に出さずにすむ、カスタマイズしやすいといったメリットがあります。

つまり「AIを自分のPCで動かしてみたい」「データを守りたい」という人にとって、ローカルLLMはとても魅力的な選択肢なんです。

ローカルLLMとクラウドLLMの違い

クラウドLLMとローカルLLMの最大の違いは、「どこでモデルが動いているか」です。

たとえば、ChatGPTなどのクラウド型LLMは、OpenAIのような企業が持つ巨大なサーバー上でAIが動作していて、ユーザーはインターネットを通じてアクセスする形になります。これは便利ですが、通信が必須で、自分の入力データがクラウドに送られるという面があります。

一方、ローカルLLMは自分のPCやローカルサーバー内でAIを実行します。そのため、インターネット接続がなくても使える、データが外に出ないためプライバシー保護が強いというメリットがあります。

ただし、クラウドLLMは処理が高速で精度も高く、誰でも簡単に使える一方、ローカルLLMはある程度の知識やPCのスペックが必要です。
「とにかく手軽に使いたい人」はクラウドLLM、「自由にカスタマイズしたい人」はローカルLLM、という選び方になります。

なぜローカルでLLMを動かすのか？

「クラウドで便利に使えるのに、なんでわざわざローカルで？」と思った方、実はそこには深い理由があります。

まず、セキュリティやプライバシーの問題があります。たとえば企業の機密情報や個人情報を扱う場合、それらを外部のサーバーに送信するのは不安ですよね。ローカルLLMなら、入力したデータがすべて自分の環境内で完結します。

さらに、自分好みにカスタマイズできるのも大きな魅力。クラウドLLMは基本的に「決められた使い方」しかできませんが、ローカルLLMは**プロンプト設計やモデルの微調整（ファインチューニング）**など、自由度が段違いです。

最後に、通信コストやサービス停止の心配がないという点も見逃せません。ローカルLLMは「いつでもどこでも自分だけのAIを動かせる」環境を実現してくれるんです。

初心者必読｜ローカルLLM用語辞典｜主要30語をやさしく解説

ローカルLLMを始めようとすると、最初にぶつかるのが「専門用語の壁」ですよね。「聞いたことあるけど、意味がわからない」「どこで使われているのかピンとこない」と感じたこと、ありませんか？

ここでは、初心者が理解に苦しみやすい用語を30個に厳選し、「入門」「中級」「実践」の3レベルに分けてわかりやすく解説していきます。
難しい技術書のような表現ではなく、「今すぐ人に説明できる」レベルで理解できるようにまとめています。

入門レベル｜まず覚えたい基本10語

LLMに触れ始めたばかりの方が、まず最初に押さえておくべき基本用語を10個紹介します。これらはほぼすべての解説記事やツール説明に登場するので、しっかり押さえておくと理解が一気に楽になりますよ。

用語リスト：

  1. LLM（大規模言語モデル）：大量のテキストを学習し、文章を生成するAIモデルのこと。ChatGPTなどが該当。
  2. トークン：AIが言葉を処理するときの最小単位。文字でも単語でもなく「意味のかたまり」に近い。
  3. 推論（Inference）：モデルが学習済みの知識を使って答えを出すプロセス。質問への回答など。
  4. プロンプト：AIに入力する命令や指示文のこと。日本語でも英語でもOK。
  5. パラメータ：モデルの中にある「知識を表す数値」。数が多いほど表現力が高くなる。
  6. 学習（Training）：モデルに大量の文章を読み込ませ、言語パターンを覚えさせる工程。
  7. 自然言語処理（NLP）：人間の言葉をコンピュータが理解・処理する技術全般。
  8. マルチモーダル：文章だけでなく、画像・音声なども扱えるAIのこと。GPT-4などが対応。
  9. モデルサイズ：LLMの「大きさ」を表す指標。数十億〜数千億のパラメータがある。
  10. クラウドLLM：インターネット上のサーバーで動作するLLM。ChatGPTなどが代表例。

中級レベル｜技術理解が深まる10語

ローカルLLMをもう少し深く使いたい、技術的な背景を理解したい、という方に向けて、知っておくと「文章の意味がクリアになる」10個の用語を紹介します。これらはドキュメントやGitHubリポジトリの説明で頻出する単語ばかりです。

用語リスト：

  1. エンベディング（Embedding）：文章や単語を「数字のベクトル」に変換する技術。類似度の計算などに使われる。
  2. ベクトル検索（Vector Search）：エンベディングされたデータをもとに、似た内容を高速で検索する方法。
  3. 自己回帰型（Autoregressive）：1単語ずつ順番に文章を生成するモデルの仕組み。GPT系がこれ。
  4. 事前学習済みモデル（Pretrained Model）：すでに大量の文章で学習されているモデル。そこから再利用できる。
  5. fine-tuning（ファインチューニング）：学習済みモデルを特定の用途向けに追加学習すること。
  6. LoRA（Low-Rank Adaptation）：モデル全体を再学習せず、一部だけを効率よく調整できる手法。
  7. API：他のアプリやサービスと連携するための「入り口」。OpenAI APIなど。
  8. モデル圧縮：LLMのサイズを小さくし、処理を軽くするための技術。軽量モデルの開発で重要。
  9. 量子化（Quantization）：モデルの数値データを簡略化して処理を軽くする技術。性能とトレードオフ。
  10. パイプライン：複数の処理を順番に自動化して流す仕組み。推論や前処理で使われる。

実践レベル｜ローカル実装に役立つ10語

いよいよ「実際にローカルでモデルを動かしてみたい」という段階に入った方向けに、実践で使える重要語句を10個紹介します。PC構成やツールに関わるキーワードも登場します。

用語リスト：

  1. GPU（グラフィック処理装置）：LLMの処理を高速化するための重要なハードウェア。
  2. VRAM：GPUに搭載されているメモリ。LLMの実行においては容量が重要。
  3. Hugging Face：多くのLLMモデルやツールが集まるオープンなプラットフォーム。
  4. Transformers：Hugging Faceが提供する、LLMを簡単に使えるPythonライブラリ。
  5. モデルチェックポイント：学習や微調整の状態を保存したファイル。そこからモデルを再開可能。
  6. config.json：モデルや推論設定を定義するファイル。構成の理解に必須。
  7. tokenizer：テキストをトークンに分解する処理。モデルとセットで使う。
  8. ONNX：モデルを他のツールや環境でも動かせるように変換する形式。高速化に活用される。
  9. GGUF：ローカルLLMを高速・軽量に実行する形式。主にllama.cppなどで利用。
  10. llama.cpp：軽量なLLMをローカルで高速動作させるための有名なC++実装。

用語がわかればこんなに変わる！学びのハードルが一気に下がる理由

「AIは難しい」「LLMは専門家しかわからない」──そんな思い込みの原因は、ほとんどが“用語の壁”にあります。
意味がわからない言葉が出てくるたびに、内容の理解が止まってしまうんですよね。
でも、一つひとつの用語がクリアになれば、複雑に見えていた技術が「なるほど、そういうことか！」と一気に整理されていきます。

この章では、用語がわかることで実際にどう学習効率が上がるのか、具体的な変化をお伝えしていきます。

専門用語がわかるとドキュメントが読める

技術系のWeb記事やGitHubのドキュメントを読んでいて、「1文ごとに調べ物しないと進まない…」という経験はありませんか？

それ、実は“用語がつながっていない”からなんです。たとえば「このモデルはLoRAでfine-tuning済みです」と書かれていても、両方の意味がわからなければ全体の意図もつかめません。

逆に、それぞれの言葉が理解できていると、「なるほど、軽量調整されたモデルなんだな」と一文でスッと読み解けるようになります。
こうなると、調べる回数が減り、理解スピードも爆上がり。読み物が「知識の積み重ね」になっていく感覚が得られます。

技術ドキュメントを読む力は、AIに限らずあらゆる分野で役立つスキルなので、ここでしっかり鍛えておくと今後も大きな武器になりますよ。

技術記事の内容が頭に入るようになる

「なんか良さそうなこと書いてあるけど、頭に残らない…」
そんな感覚、LLMに関する記事を読むときによく起こりがちです。

その理由は、基礎用語の理解がないと、文脈の意味をイメージできないから。
たとえば「Transformer構造により自己注意機構が～」と言われても、Transformerや自己注意の概念がないと意味がフワッとしてしまうんです。

でも用語の意味と使われ方を理解していれば、「これは前後の単語関係を見て、自然な文章を作る仕組みなんだな」と具体的に頭に入るようになります。
つまり、「なんとなく理解した気がする」から「ちゃんと納得できる」へステップアップできるんです。

こういった積み重ねが、技術知識の土台を強固にしてくれます。

自分でLLMを試す一歩が踏み出せる

「いつかLLMを自分でも動かしてみたい」そう思っていても、専門用語が理解できないとコードの意味も操作方法も分からず、なかなか行動に移せません。

でも、用語をひとつずつ理解していくと、「やってみようかな」という気持ちが一気に現実味を帯びてきます。
たとえば「このモデルはGGUF形式でVRAM4GBあれば動作可能」といった情報が、しっかり意味として読み取れるようになると、準備すべきハードも明確になりますよね。

さらに、ローカルLLM関連のコミュニティや記事でのやりとりもスムーズになり、情報収集や質問も的確にできるようになります。

つまり、用語がわかることで「使いこなす側」への一歩が踏み出せるのです。

用語理解から次のステップへ：学びを深めるおすすめアクション

専門用語が理解できるようになった今こそ、「学びを行動につなげるチャンス」です。
ただ読むだけではもったいない！実際に自分で動かしてみたり、コミュニティで情報交換することで理解は一気に深まります。

ここでは、初心者でもすぐに試せる3つのおすすめアクションを紹介します。難しいことは一切なし。今日からできることばかりですよ！

Hugging FaceやGitHubで触ってみる

用語がわかったら、まずは実際にモデルやツールに触れてみるのがおすすめ。
特に便利なのが、Hugging Faceというプラットフォームです。ブラウザだけでモデルを試したり、コードをコピペして使えるNotebookも豊富に用意されています。

GitHubにも多くのローカルLLMプロジェクトが公開されていて、「README（説明文）」の意味がわかるようになっていれば、どこをどう触ればいいかも自然と理解できるようになります。

「言葉がわかるから中身が読める」「中身が読めるから試せる」──このサイクルに入ると、学習のスピードが一気にアップしますよ。

簡単な推論スクリプトを動かしてみる

用語もわかり、軽量モデルも選んだら、いよいよ自分で「LLMに文章を作らせる」体験に挑戦してみましょう！LM STUDIO などを利用すると、OpenAI コンパチブルなAPIを利用することができます。

たとえばPythonで以下のようなコードを使えば、モデルに簡単な文章生成を依頼できます：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio")

completion = client.chat.completions.create(
  model="model-identifier",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "Always answer in rhymes."},
    {"role": "user", "content": "日本の首都はどこですか？"}
  ],
  temperature=0.7,
)

print(completion.choices[0].message)

たったこれだけで、学んだ用語たちが**「自分の手で動かせる知識」**になる実感を味わえます。

不安な方は、最初はGoogle Colabを使ってみるのもOK。やってみることで、分からなかった用語がさらに“腑に落ちる”ようになります。

この記事のまとめ｜ローカルLLMの第一歩は“用語理解”から

今回の記事では、ローカルLLMの専門用語がわからずに困っている初心者の方に向けて、やさしく・実用的な用語解説をお届けしました。以下にポイントを整理します。

✅ 要点まとめリスト

  • ローカルLLMとは、自分のPCで大規模言語モデルを動かす技術
  • 専門用語の理解が、学び・応用・実践のハードルを一気に下げる
  • 初心者がつまずきやすい30語を「入門・中級・実践」で分類解説
  • 用語理解により、技術記事やコードの意味がグッとわかりやすくなる
  • Hugging Faceや軽量モデルなど、次の行動に役立つアクションも紹介

用語を正しく理解するだけで、LLMに対する「わからなさ」が一気に減ります。そして「ちょっと試してみようかな」「自分にもできるかも」と思えたら、それが最初の一歩です。

この用語解説をきっかけに、ぜひあなた自身のローカルLLM体験を始めてみてくださいね！