ローカルAIは本当にプライバシーに強いのか？完全ローカルと外部APIの境界線

導入前に確認すること

• Windowsのバージョン、メモリ容量、GPU/VRAM、空き容量を確認する
• 最初は軽量モデル、短い質問、少ない同時作業から始める
• 公式サイトの対応OS、利用規約、モデルのライセンスを確認する

ローカル構成でも確認は必要

安全性はツール名ではなく、どこで推論し、どこに保存し、どこへ通信するかで決まります。

境界線の整理

Hermes Desktopや外部APIで注意すること

Hermes DesktopからOpenRouterやDeepSeek APIなどへつなぐ場合、推論は外部で行われます。LM StudioやOllamaのlocal serverとは扱いを分けてください。

文書活用で見落としやすい点

• 埋め込みモデルがローカルか外部APIか
• PDFの保存先と削除方法
• ログや履歴の残り方
• 会社資料や個人情報を入れてよいか

確認順

1. 完全ローカルで動くモデルか確認する
2. local serverがlocalhost限定か確認する
3. RAG/embeddingのproviderを確認する
4. 外部API利用時は入力内容と規約を確認する
5. 秘密情報をプロンプトに入れない運用を作る

よくある質問

ローカルAIならデータは外に出ませんか？

完全ローカル構成なら外部送信を減らせますが、外部API、埋め込み、LAN公開、同期、ログ設定次第で変わります。

外部APIは危険だから使わないべきですか？

一概には言えません。速度や高精度が必要な場面では外部APIが現実的な場合もあります。扱うデータと規約を確認して使い分けます。

次に読むおすすめルート

初めてローカルAIを触る人

まず全体像をつかみ、LM StudioとOllamaの違い、モデルサイズの考え方を順番に確認します。

1. クラウドAIとローカルAIの使い分け
2. ローカルLLMとは
3. ローカルAIを入れる前に確認すること
4. WindowsでローカルAIを始める完全ガイド
5. LM Studioとは
6. GGUFとは
7. 小型LLM・量子化の現実
8. GGUF量子化安全とRAG/NPU研究
9. Hugging Face安全チェック
10. PDF/RAG/引用確認の現実
11. LM Studioで最初に選ぶモデル
12. GGUFモデル選び診断
13. Hugging FaceでGGUFモデルを探す方法
14. Q4/Q5/Q8の違いと選び方
15. Q4/Q5/Q8研究ガイド
16. Hermes Desktopとは
17. Hermes DesktopとLM Studio接続
18. Hermes DesktopとOllama接続
19. Hermes Desktop接続トラブル
20. Hermes AgentとDesktopの違い
21. ローカルLLMツール比較
22. ローカルAI更新メモ
23. 診断ページ

あなたはどのタイプ？

• 初めてローカルAIを触る人 - まず全体像をつかみ、LM StudioとOllamaの違い、モデルサイズの考え方を順番に確認します。
• GPUなし・低スペックPCの人 - 軽量モデル、メモリ別の目安、重いときの確認ポイントを先に見ます。
• PDFや資料を読ませたい人 - 先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。
• 開発・API連携したい人 - LM StudioとOllamaの違いを確認し、API、長文処理、RAGまで段階的に進みます。