【ローカルLLM実用編】 30分で作れる!オフラインの画像解析アプリ

はじめに

「ローカルLLMに興味はあるけど、チャット以外に何ができるの?」

そう思っている方も多いのではないでしょうか。

LM Studioを使えば、ChatGPTのようなチャットアプリがすぐに動きます。これだけでも便利です。社内の機密情報を使った質問もできるようになります。

LM Studio

でも実は、もっと面白い使い方があります。

今回は、ローカルLLMを「自作アプリの頭脳」として使う方法を紹介します。しかも、プログラミング知識は不要。生成AIに日本語で指示するだけで、30分で実用的なアプリが作れます。




ローカルLLMとは

ChatGPTのような生成AIを、自分のPCで動かす技術です。

通常、ChatGPTを使うと、入力したデータはインターネット経由でOpenAIのサーバーに送られます。便利ですが、機密情報を扱う場面では使いにくい。

ローカルLLMなら、全てが自分のPC内で完結します。データが外に出ないので、機密情報も安心して処理できます。

「今どき、ChatGPTも使えない会社なんて」と思う方もいるかもしれませんが、 顧客との秘密保持契約個人情報多くの部門の情報が集積される部署、  上司が反対インターネットに繋げない環境 、など、現代社会から取り残された環境が意外と存在します。

LM Studioで簡単に始められる

ローカルLLMを動かすには、LM Studioというソフトがおすすめです。無料で、インストールするだけですぐに使えます。

チャットや、モデルによっては画像の解析もできる

LM Studioを起動すると、ChatGPTとほぼ同じ画面が出てきます。チャット形式でAIと会話できる。これだけでも十分便利です。

でも今回は、もう一歩先に進んでみます。

チャット以外の使い方

LM Studioには、APIサーバー機能があります。

これを有効にすると、他のアプリからLLMを呼び出せるようになります。つまり、LM Studioをただのチャットアプリではなく、自作アプリの「頭脳」として使えるのです。

この機能を使って、実用的なアプリを作ってみました。

作ったもの:画像一括解析アプリ

フォルダ内の画像を、まとめて解析するアプリです。

LM Studio画像解析ツール

左側に画像のサムネイル、右側にAIの解析結果が並びます。フォルダを指定して「解析開始」を押すだけで、中の画像を全部自動で処理してくれます。

ChatGPTでも画像の解析はできます。でも、10枚、20枚と処理したい場合、1枚ずつアップロードして、1枚ずつ結果を確認する必要があります。面倒ですよね。

このアプリなら、その作業が自動化されます。

使い道

たとえば製造業での活用:

  • 工場内の写真を撮って「危険箇所を指摘して」と一括チェック

  • 製品の外観検査の一次スクリーニング

  • 設備点検の記録写真の自動確認

最終判断はもちろん人がします。でも、AIに先にチェックさせることで、見落としを減らせます。人が確認する前の「下読み」をAIに任せるイメージです。

ローカルLLMだからこそ

なぜクラウドのAPIではなく、ローカルLLMでやるのか。

  1. 機密データも使える - 社内の写真を外部に送らなくていい

  2. コストを気にしない - 何百枚処理しても追加料金なし

  3. 自由にカスタマイズ - 自分の業務フローに合わせたツールが作れる

特に3番目が重要です。ChatGPTは汎用ツールなので、自分の業務にぴったり合うわけではありません。でも自分でアプリを作れば、業務に最適化されたツールになります。

作り方:一文字もコードを書いていない

驚くかもしれませんが、私はプログラムを一文字も書いていません。

Claude Codeという生成AIツールに、以下の要件を伝えただけです:

「LM Studioで動いているLLMを使って、フォルダ内の画像を解説する。プロンプト入力欄と、画像のサムネイル、その横に結果を表示。画像は逐次処理する。最小限の実装で」

5分後、動くアプリが完成していました。

残りの25分は、見た目の調整です。「画像をもう少し小さく」「ボタンをサイドバーに移動して」「リセット機能がほしい」。全て日本語で指示するだけ。

合計30分で、このUIのアプリが完成しました。
(コードは需要があれば貼りますが、上のプロンプトを書けば終わりです)

終わりに

ローカルLLMは、チャットで使うだけでも十分便利です。多くの場合、それで事足ります。

でも「こういうツールがあったら便利なのに」と思ったとき、自分で作れるという選択肢がある。しかもプログラミング知識不要で、30分で。

これがローカルLLMの面白いところです。

まずはLM Studioでチャットから始めてみてください。慣れてきたら、APIサーバー機能を使った自作アプリに挑戦してみてはいかがでしょうか。

ローカルLLMの可能性は、チャットだけではありません。

参考

PC:Beelink GTR9 Pro(30万円)
モデル:Qwen3-vl-8b

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