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【体験談】ローカル AI だからこその速さと安心感──NativeMind Extension を使ってみた

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この記事は個人の使用感に基づくレビューですが、NativeMindから製品ライセンス提供を受けています(PR)Qiita ガイドラインの「宣伝記事」に該当するため、PR表記を明示しています。

はじめに

AIツールを開くたび、入力データが外部サーバーへ送られてしまうのでは?──そんなプライバシーの不安と、ネットワーク経由のもたつく速度にずっとモヤモヤしていました。
ところが先日、Product Hunt のデイリーランキングを眺めていて、偶然 NativeMind を発見。「ブラウザ拡張でローカル LLM が動く?しかもオープンソース?」と興味を持ち、さっそく試してみました。
本稿では「プライバシー」「速度」「ワークフロー一体化」の三軸で、1週間使って感じたメリットと Tips をまとめます。


1. ずっと感じていたモヤモヤ

  • ページをコピーしてクラウドAIに貼り付けるたびに「これ外部サーバーに送られて大丈夫?」と気になる
  • 社外VPNやモバイル回線では、クラウド往復のレイテンシがストレス
  • ブラウザとチャットボット間のコピー&ペーストが地味に面倒

NativeMind Extension はこれらのモヤモヤを“ローカル実行”で一掃してくれました。


2. NativeMind Extensionとは?

機能 概要
ローカルLLM Ollama または WebLLM に対応。OllamaならLlama 3やDeepSeekなどの高性能モデルをフル活用
ページ要約 Ctrl + Shift + S で即座にTL;DRを生成
翻訳 選択テキストをワンクリックで日⇄英⇄中など多言語翻訳
AI検索 右クリック→「Ask AI」で文脈付き検索
Quick Actions 自作プロンプトをボタン化し、右クリックメニューにも配置可能
コンテキスト記憶 タブを超えて会話履歴を維持、作業継続がスムーズ

3. インストールは3ステップ

  1. 拡張を取得

  2. Ollamaをセットアップ(推奨)

    brew install ollama
    ollama run llama3   # または deepseek
    

    Mac/Linux対応、8 GB RAM以上推奨。WebLLMを選べばインストール不要で即試用可

  3. 拡張アイコンをピン留め
    ツールバーからワンクリックで起動


4. Quick Actionsが神機能だった

公式ブログ「Make NativeMind your exclusive AI assistant」で紹介されていた通り、Quick Actions で自分専用ボタンを作れるのが最大の魅力。たとえば以下の設定を作ると、右クリックでページを選択するだけで比較表が数秒で生成されます。

{
  "title": "競合サービス比較",
  "instruction": "以下の製品を価格・主要機能・ユーザー層で表形式比較してください"
}

5. クラウドGPTと速度比較

シナリオ Cloud GPT NativeMind (Ollama)
300字ページ要約 2.3 s 0.8 s
技術記事翻訳 3.4 s 1.1 s
PDF 1 MB QA 5.6 s 2.9 s

計測環境
• MacBook Air (M2, 16 GB RAM) + 有線LAN 1 Gbps
• Cloud GPT = ChatGPT Plus (gpt‑4o) Web版、東京リージョン
• NativeMind = Ollama 0.1.34 + Llama 3‑8B‑Instruct Q4_K_M
• 各シナリオを同一プロンプトで3回ずつ実行し、中央値を採用。個人計測のため環境差で変動しますが、ローカル実行が一貫して高速でした。


6. 使って分かったTips

  • 右クリックメニュー を必ずONにすると最短動線で呼び出せる
  • Quick Actionsは「役割+出力フォーマット+評価軸」を具体的に書くと精度UP
  • メモリ8 GB未満なら WebLLM + Qwen 0.6B モデルで軽量動作可

7. まとめ

プライバシー × 速度 × ワークフロー一体化を同時に叶えるNativeMind Extensionを導入してから、ChatGPTタブを開く回数が激減しました。ローカルAI、想像以上に実戦投入できます。

ちなみに本拡張は MITライセンスのオープンソース で、私は GitHub で☆を付けて 次のアップデートを楽しみにしています。

PR / Sponsored by NativeMindご意見・バグ報告はコメント欄へ!

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