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本ムック「これからはじめる！生成AI＆ローカルLLMプログラミング」は、生成AIのオープンウェイトモデルとローカルLLM（ローカルAI）、およびそれらを使いこなすためのプログラミングにフォーカスを当てた一冊です。オープンウェイトモデルをパソコンや自社のサーバーで動かす「ローカルLLM」は、「情報漏洩の心配がない」「API料金を気にしなくてよい」「実用的になってきた」といった理由から、現在大きな注目を集めています。

　本ムックでは、ローカルLLMの基本から、量子化やMCP、RAGといったローカルLLMで重要なテクノロジー、そして人気のAIエージェントである「Claude Code」や「Hermes Agent」をローカルLLMで使う方法まで、幅広く解説しています。

　今後、生成AIは、AnthropicやOpenAIなどが提供するクラウド型のサービスと、オープンウェイトモデルを使うローカルLLMの双方が、時に競合し、時に住み分けながら発展してゆくものと思われます。今のうちに、ローカルLLMを実際に動かしながら学びましょう！本ムックがその助けとなれば幸いです。

≪目次≫
第1章　自分のパソコンで大規模言語モデルを動かそう！
　Intro　ローカルLLMを使う5つのメリット
　Part1　ローカルLLM向けのパソコンを選ぼう
　Part2　「LM Studio」と「Ollama」を使おう
　Part3　Claude CodeをローカルLLMで動かそう

第2章　ローカルLLMのキホン
　Part1　llama.cppでMoEモデルのQwen3を動かす
　Part2　llama.cppでモデルを量子化する
　Part3　OpenAIのgpt-ossをOllamaで動かす
　Part4　MCPを使うAIエージェントをPythonで作る
　Part5　文章のベクトル化とRAGシステム
　Part6　PDFやExcelなどを対象にできるRAGシステムを作る
　Part7　Gradio＋Ollama＋Gemma 4でチャットAIを作る

第3章　個人向け最強のAIエージェント「Hermes Agent/Hermes Desktop」を使おう！

第4章　動画生成ローカルAI入門 Python＋Wan2.2で、動画生成のプログラム作る

第5章　ローカルLLMを使うプログラムを作ろう
　Part1　ローカルLLMが無限にクイズを生成するアプリを作る
　Part2　ローカルで動く10言語対応翻訳アプリを作る

第6章　生成AI時代のMarkdown記法入門 話題の「Obsidian」を使ってみよう