PC内で動くAIなら、すべての仕事が速くなるのでしょうか。導入の判断には、モデル名だけでなく、自分の端末と用途での確認が必要です。
MicrosoftのPhi Silicaは、Windows端末内で推論する小型言語モデルの例です。Microsoftは、機器構成による速度や消費電力の違い、誤った出力の可能性も説明しています。
出典：Microsoft Learn：Phi Silicaの透明性に関する説明。以下は、このような制約を踏まえた本誌の評価手順案です。特定モデルの性能測定結果ではありません。
1. 日本語の実務文で試す
メールの推敲、短い要約、箇条書きの整理など、実際に使う課題を分けます。外部ベンチマークの総合点だけで、日本語の敬語や固有名詞への強さを判断しないようにします。
テスト用の文章は自作し、同じ入力と同じ指示を保存します。比較時にはモデル名、版、設定も記録しましょう。
2. 待ち時間と修正時間を足す
最初の文字が出るまでの時間と、回答全体が完成するまでの時間を分けます。さらに、誤りを直す時間も測ります。生成が速くても、確認と修正に時間がかかれば、仕事全体の短縮にはつながりません。
3. いつものアプリを開いたまま試す
普段どおりにブラウザーや会議アプリを開き、メモリー使用量と操作感を確認します。高性能な検証機だけでなく、実際に使うPCで測ることが大切です。
4. 通信の範囲を分けて確認する
推論がローカルであることと、アプリ全体が一切通信しないことは別です。モデルの取得、更新確認、利用状況の送信について、製品ごとの説明を確認します。
5. 使えないときの動きを試す
モデル未取得、メモリー不足、処理の中断などを想定します。AIが応答できなくても、文章を失わずに通常の作業へ戻れるかを確かめましょう。
| 確認項目 | 残す記録 |
|---|---|
| 条件 | PC、OS、モデルの版、実行設定 |
| 品質 | 固有名詞・数字・敬語の修正箇所 |
| 時間 | 起動、生成、確認・修正の時間 |
| 資源 | メモリー、電源接続、同時に使ったアプリ |
| 復帰 | キャンセル、失敗後に続けられる作業 |
まずは同じ課題を数回試し、極端に良かった1回だけを採用しないこと。この小さな記録が、導入後の期待違いを減らします。
KeyroIMEとの関係
この記事はローカルAI一般の評価方法です。KeyroIME AI Proは開発計画であり、この記事で紹介したモデルの採用や対応、一般提供を示すものではありません。現在のProの機能とAI Proの計画は、版ごとの案内で分けて紹介しています。
出典確認日：2026年9月15日。対応環境は変更されるため、導入時に公式資料を再確認してください。
原文: Keyroアカデミー