投稿者 global-ai-media 
生成AIによるコーディング支援は開発現場の標準となりつつありますが、機密情報の漏洩リスクから導入を躊躇する日本企業も少なくありません。本記事では、GitHub Copilotなどのクラウドサービスに依存せず、ローカル環境でLLMを稼働させる手法（Ollama + Continue）の概要と、そこから見えてくる企業ガバナンスおよびインフラ投資のあり方について解説します。
開発支援AIにおける「ローカル回帰」の潮流
現在、多くの開発現場でGitHub CopilotやCursorといったAIコーディング支援ツールが普及しています。これらは強力なクラウド上のモデル（GPT-4やClaude 3.5 Sonnetなど）を利用するため、極めて高い精度を誇ります。しかし、エンタープライズ、特に製造業の研究開発部門や金融機関など、極めて秘匿性の高いコードを扱う日本企業においては、「外部サーバーへコードの一部でも送信されること」自体がコンプライアンス上のハードルとなるケースが散見されます。
こうした背景の中で注目されているのが、PCローカル環境内で完結するLLM（大規模言語モデル）の活用です。元記事で紹介されている手法は、オープンソースのモデル実行環境である「Ollama」と、VS Codeの拡張機能「Continue」を組み合わせることで、完全オフラインかつプライバシーを確保した状態でAIコーディング支援を実現するものです。
OllamaとContinueがもたらす「自律型」開発環境
技術的な仕組みはシンプルです。まず「Ollama」は、Llama 3やCodeLlama、DeepSeek Coderといった高性能なオープンモデルを、手元のPC上で手軽に動かすためのランタイムです。そして「Continue」は、VS Code上で動作するAIアシスタントのインターフェースです。この2つを連携させることで、開発者のIDE（統合開発環境）から直接、ローカルで稼働しているAIモデルに対してコード補完やリファクタリングの指示を出すことが可能になります。
この構成の最大のメリットは、「データが一切社外に出ない」という点に尽きます。インターネット接続が遮断された環境や、厳しいセキュリティポリシーが適用されるプロジェクトにおいても、最新のAIによる生産性向上の恩恵を受けることができます。また、SaaSのサブスクリプション費用が発生しないため、長期的なコスト削減効果も期待できます。
日本企業が直面するハードル：ハードウェアと品質の壁
一方で、実務導入にあたっては冷静な判断が必要です。ローカルLLMは「魔法」ではありません。クラウド型と比較した場合、明確な課題が2つ存在します。
第一に、ハードウェアリソースの問題です。実用的な速度でコード補完を行うためには、開発者のPCに一定以上のスペックが求められます。特にGPUのVRAM（ビデオメモリ）や、Macにおけるユニファイドメモリの容量が重要になります。日本企業の標準的な貸与PC（軽量なビジネスノートPCなど）では、モデルの動作が重く、逆に生産性を下げる可能性があります。
第二に、回答精度の限界です。ローカルで動作する軽量モデル（7B〜14Bパラメータ程度）は、GPT-4のような巨大モデルと比較すると、複雑なロジックの理解や文脈の維持において劣る場合があります。あくまで「高性能なオートコンプリート」や「定型的なコード生成」として割り切って使う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
「ローカルLLMによるコーディング支援」という技術トレンドは、単なるツールの話にとどまらず、組織としてのAI戦略にいくつかの重要な示唆を与えています。
1. 「ハイブリッド運用」の検討
全社一律でCopilotを導入する、あるいは禁止するという0か1かの議論ではなく、扱う情報の機密レベルに応じて使い分けるアプローチが有効です。コアとなる知財や顧客データに関わる部分はローカルLLMで処理し、一般的なWeb開発などはクラウドAIを活用するといったポリシー策定が求められます。
2. 開発者端末への投資基準の見直し
従来、エンジニア用PCはCPUとメモリ（RAM）重視で選定されてきましたが、これからはNPU（ニューラルプロセッシングユニット）や強力なGPUを搭載した端末への投資が、そのまま開発効率に直結する時代になります。AIをローカルで動かすことを前提とした調達基準（CAPEX）の再考が必要です。
3. オープンモデルのライセンス管理
「ローカルで動く＝自由に使ってよい」とは限りません。各LLM（Llama, Mistral, Gemmaなど）にはそれぞれの利用規約やライセンス（Apache 2.0や独自のコミュニティライセンス）が存在します。商用利用の可否や生成物の権利関係について、法務・知財部門を巻き込んだガバナンス体制を整備することが、リスク回避の第一歩となります。