パーソナルコンピュータは、ローカルLLMで再びパーソナルになる

パーソナルコンピュータは、ローカルLLMで再びパーソナルになる｜kiha

ローカルLLMで小さなアプリを生成し、その場で利用する実装を著者が紹介する記事。

Gradio、DSPy、OllamaでHTML生成とプレビューを組み合わせる。直接コードを作る段階から、LLM機能を埋め込む段階、利用者が編集できるJSON仕様を介する段階へ設計を発展させる。

学習・構造化生成：DSPyで入力・出力の意味を定義し、HTMLと説明を構造化して受け取る。／確認 2026-09-14／https://note.com/kihaya/n/ne6b457e704ff

学習・仕様の確認：自然文から中間仕様を作り、システムプロンプトやUI構成を確認・編集してからHTMLを生成する。／確認 2026-09-14／https://note.com/kihaya/n/ne6b457e704ff

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2026年3月の著者実装。実験条件はMac Studio M2 Max・64GBとgpt-oss:20b。記事前半の市場・ハードウェア一般論ではなく、記載された実装手順を対象に要約。

出典：kiha「パーソナルコンピュータは、ローカルLLMで再びパーソナルになる」／公開・更新情報：2026-03-05／確認日：2026-09-14／https://note.com/kihaya/n/ne6b457e704ff

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