教育・学習のためのローカルLLM選び

なぜこの分野でローカルLLMか

児童・生徒の情報を外部に出さずに使えること、通信環境やコストに左右されず教室で動かせることが利点です。軽量モデルでも十分な用途が多い分野です。

現状と現実的な構成

教育特化モデルはありますが小規模です。多くの学習用途は日本語に強い汎用の軽量〜中型モデルで足り、端末の性能に合わせて選ぶのが現実的です。

この用途で見るべきベンチマーク

日本語能力は Nejumi を目安に。軽量モデル中心のため、ベンチ順位より端末で快適に動くかを優先します。

お使いのPC向けの推奨モデル(VRAM容量別)

各VRAM容量で快適に動く範囲から、パラメータ数が最大のモデルを自動で選んでいます — 性能比較の結果ではなく「収まる範囲での最大候補」です(汎用モデル+RAG構成のベースにする想定。モデルが増減すれば自動更新)。

汎用モデル+RAG/ツールという構成について

汎用モデルは、能力を「外付け」して専門用途に使えます。手元の最新文書(社内資料・ガイドライン・過去事例)を参照させて知識を足すのがRAG、検索・計算・API操作などの手順を足すのがツール利用(function calling / MCP / スキル)です。専用にファインチューンするより、資料や道具を差し替えるだけで更新でき、機密も外部に出さずに済みます。ただしローカルの小型モデルはツール活用が苦手なため、参照して答えるだけならRAG中心で小型でも実用、複数手順を計画・実行させたい場合は指示追従の強い中〜大型が必要という違いに注意してください。

ご利用にあたって

本ページはローカルLLM環境の選定情報です。教育目的での利用は各機関の方針に従ってください。

この分野の記述は 2026-07-28 時点の状況に基づく目安です。モデルの状況は変わるため、最新はトップの判定と各モデルページでご確認ください。

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