1. はじめに
最近話題のローカルLLM「Gemma4」を、Windows環境にインストールして実際に触ってみました。
本記事では、セットアップ手順から簡単な使用感までをまとめています。
2. Gemma4とは
Gemma4は、Googleが提供する大規模言語モデル（LLM）です。
ローカル環境で実行できるのが特徴で、ChatGPTのようなAIを自分のPC上で動かすことができます。
2.1 特徴
- ローカル実行可能（クラウド不要）
- 軽量モデルから高性能モデルまで選択可能
- プライバシーを担保しやすい
2.2 モデルサイズの違い
| モデル | 特徴 | 推奨環境 |
|---|---|---|
| E4B | 軽量・手軽に試せる | メモリ8GB〜 |
| 26B | バランス型 | メモリ16GB〜 |
| 31B | 高性能 | メモリ32GB以上 |
3. Ollamaとは
Ollamaは、ローカル環境でLLMを簡単に実行できるツールです。
イメージとしては、Dockerのように以下の流れで扱えます。
モデルをダウンロード（pull） → 実行（run）
複雑な環境構築なしで、ローカルLLMを扱えるのが特徴です。
3.1 動作環境・前提条件
以下の環境を想定しています。
- OS：Windows 11
- メモリ：
- 最低：8GB（E4Bのみ）
- 推奨：16GB以上
- GPU：なくても動作可能（ただし遅い）
- WSL：不要（ネイティブでOK）
4. セットアップ・モデル起動手順
※公式ドキュメントの手順より実施
4.1 Ollamaインストール
PowerShellを起動し、公式のインストールコマンドを実行します。
irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
4.2 インストール確認
ollama --version
4.3 Gemma4のダウンロード
ollama pull gemma4
※数GBダウンロードされるため時間がかかります
4.4 モデルの起動
今回は軽量モデル（E4B）を使用します。
# 軽量モデル（おすすめ）
ollama run gemma4:e4b
# ↓ 他のモデルを使用したい場合 ↓
# 中規模モデル
ollama run gemma4:26b
# 高性能モデル
ollama run gemma4:31b
実行後、ターミナルで入力待ち状態になるので、そのまま質問を入力できます。
5. 実際に触ってみた
5.1 レスポンス速度
- 他の生成AIツールのThinkingモードぐらいのスピード
5.2 日本語精度
- 簡単な会話や要約は問題なし
- 専門的な内容はやや不安定
5.3 ChatGPTとの違い
| 項目 | Gemma4 | ChatGPT |
|---|---|---|
| 実行環境 | ローカル | クラウド |
| 速度 | PC依存 | 高速 |
| 精度 | やや劣る | 高精度 |
| プライバシー | 高い | 低い |
※詳しくは公式ドキュメントを要チェック
👉 「軽く試す・ローカルで完結させたい用途」に向いています。
6. まとめ
Gemma4は、ローカル環境でLLMを動かしたい人にとって非常に手軽な選択肢です。
特に以下のような人にはおすすめです。
- APIを使わずにAIを試したい
- プライバシーを重視したい
- ローカルで完結する開発をしたい
まずは軽量モデル（E4B）から試すのが良いと思います。
7. おまけ：今後やってみたいこと
今回はCLI上でGemma4を動かすところまで試しましたが、今後は以下のようなことも試してみたいと思っています。
- PythonからGemma4を呼び出す
- Djangoと連携してローカルAIツール化する
- 業務効率化ツールに組み込む
- Open WebUIを使って、ChatGPT風のUIで操作できる環境を作る
CLIで触るだけでも十分試せますが、UIがあると日常的に使いやすくなるため、実用性が一気に上がりそうです。