今回のセミナーは「AIは『対話』の時代から『自律（Agentic）』の時代へ」と題して開催されました。
ChatGPTをはじめとする対話型のAI活用から一歩進み、自らタスクを実行する「Agentic AI（自律型AI）」が、開発現場においてどのように活用され始めているのかをテーマとしています。ClineやOpenCodeといったエージェントツールの活用による開発プロセスの自動化・効率化に加え、コストやプライバシーの観点から注目されるローカルLLM（Ollama, LM Studio等）の構築方法についても触れました。最新モデルの選定基準や、実機を用いたコード生成の実演を通じて、初心者の方でも明日から業務に取り入れられるような、実践的なAI活用の手法について解説しました。
目次
資料
セミナー動画
発表資料
Q&Aまとめ
Claude CodeとローカルLLMの相性および推奨スペックについて
質問
colabでT4でLLMうごかしましたdeepseekとMLNだった気がします。toolはclaude codeで動きませんでした。LLMは何をつかいましたか？ 特別な設定しましたか？ 使っているGPUはどのくらいのものでしょうか？
回答
DeepSeekなどはツール対応を謳っていても、エージェントソフトとの相性で動かない場合があるため、モデル変更を推奨します。Qwen系は比較的安定して動作します。GPUはRTX 2000 AやA1000等を使用しており、VRAMは16GB程度ないと動作が厳しいのが実情です。特定のソフトに合うモデルを試行錯誤して探すのが最善といえます。
ローカルLLM開発環境の構築に関する参考情報
質問
ローカルLLMによるAI開発の環境構築手順について参考になる情報があれば教えてください
回答
ネット検索やAI自身への質問が基本ですが、弊社（日本仮想化技術）のテックブログでも調査結果を順次発信していく予定ですので、ぜひ参考にしてください。また、具体的なツール選定や社内基盤の構築など、業務での本格的な導入を検討されている場合には、個別での相談（初回無料）も受け付けておりますので、そちらの活用もご検討ください。
