SAITEKI編集長

（最終更新日: 2026年10月29日） 「Ollamaで公式ライブラリにない最新モデルや、日本語に特化したLLMを動かしたい」「Hugging Faceで見つけたGGUFファイルはどうやってOllamaに取り込めばいい

（最終更新日: 2025年12月25日） 社内のPDFや議事録をAIで探したいけれど、機密をクラウドに出すのは怖い、何から始めればいいか分からない──そんな不安はありませんか？ Ollamaの埋め込みを使えば、手元のパソ

（最終更新日: 2025年12月24日） 「Ollamaをマシンに直接入れたくないけれど、Dockerで手早く試したい」「最小のdocker-composeを知りたい」と感じていませんか？ 本記事はWindows・mac

2026年現在、ローカル環境でオープンウェイトLLM（Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek-R1、Gemma 2など）を動かす標準ランタイムとして、世界中のエンジニアから圧倒的な支持を集めているのがOl

（最終更新日: 2025年12月22日） GPUなしの手元PCでOllamaは仕事で使える？設定や速度の不安、どこから始めるか迷っていませんか。 この記事は、クラウドAIは慣れているけれどローカルLLMは初めて、という方

ローカル環境で手軽にオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を実行できるツールとして、世界中でデファクトスタンダードとなっている「Ollama」。コマンドラインから数文字入力するだけで、数億〜数百億パラメータの最新LL

（最終更新日: 2025年12月20日） LLMと機械学習の違いが曖昧で、どこから業務に組み込めばいいか悩んでいませんか？ 本記事は、ビジネスの現場で使える目線で両者の関係をやさしく整理し、非エンジニアでも実践できる導入

（最終更新日: 2026年10月18日） 「ChatGPT、Claude、Gemini、さらにはローカルLLMまで種類が多すぎて、自社の業務にどのLLMを選ぶべきかわからない」と悩んでいませんか？ 生成AI市場は凄まじい

（最終更新日: 2026年10月19日） 「MMLU-Pro、SWE-bench、Chatbot Arenaなど、AIのベンチマーク指標が多すぎて自社の業務にどのLLMが適しているのか判断できない」と悩んでいませんか？