脱クラウド！Foundry Localで始めるオフラインAIアプリ開発：導入から実行までのやさしい手順


脱クラウド！Foundry Localで始めるオフラインAIアプリ開発：導入から実行までのやさしい手順

microsoft/Foundry-Local

2025-12-09

ご質問いただいた microsoft/Foundry-Local について、ソフトウェアエンジニアの視点から、分かりやすく解説しますね。

Foundry Localは、簡単に言うと「大きなAIモデル（LLMなど）を、あなたのパソコンの中で動かすためのツール」です。

本来、高性能なAIモデルを動かすには、とても強力なサーバーが必要になることが多いのですが、Foundry Localを使うと、インターネットに接続しなくても、あなたの手元のPCでAIを動かして、試したり、開発したりすることができるようになります。

これは開発者にとって、いくつかの点でとても大きなメリットがあります。

高速なプロトタイピング（試作）

役立つ点
新しいAI機能や、AIを使ったアプリケーションのアイデアを思いついたとき、すぐに手元のPCで試すことができます。サーバーにデプロイ（配置）したり、クラウドサービスの設定をしたりする手間がないので、開発スピードが格段に上がります。

データのプライバシーとセキュリティ

役立つ点
AIに処理させたいデータが機密情報である場合、インターネットを経由して外部のサーバーに送るのは不安ですよね。Foundry Localを使えば、データがあなたのPCから外に出ることがないので、高いプライバシーとセキュリティを確保しながらAI開発ができます。

オフラインでの利用

役立つ点 インターネット接続が不安定な場所や、完全にオフラインの環境でもAIアプリケーションを動かすことができます。「いつでもどこでも動く」アプリケーションの開発が可能になります。

カスタムモデルの利用

役立つ点
自分で作ったAIモデルや、特定の用途に特化したオープンソースのAIモデルを組み込んで、自社やプロジェクトに最適なAIエージェントを開発する足がかりにできます。

Foundry Localを使い始めるには、基本的にコマンドラインツール（CLI）を使います。

まず、Foundry Localを動かすために必要なツールがPCに入っているか確認します。

Python
プログラミング言語

Git
バージョン管理システム

OS
Windows、macOS、またはLinux

ハードウェア
AIモデルを動かすための十分なメモリとディスク容量（これが一番重要かもしれません）

通常、Pythonのパッケージ管理ツールである pip を使ってインストールします。

# コマンドプロンプトやターミナルで実行します
pip install foundry-cli

Foundry CLIを使って、使いたいAIモデル（例えば、特定のLLMなど）をダウンロードし、ローカルで実行できるように設定します。

# モデルをダウンロードして、ローカル環境にセットアップするコマンド
foundry model pull [モデルの名前]

Foundry LocalでAIモデルをローカルで実行できるように設定したら、次はPythonなどのプログラミング言語を使って、そのAIと会話するプログラムを書くことができます。

ここでは、FoundryのSDK（ソフトウェア開発キット）を使って、ローカルで動いているAIモデルに質問を投げかける簡単なコードのイメージを紹介します。

# 必要なライブラリをインポートします
from foundry.client import Client

# 1. ローカルのFoundryクライアントに接続します
#   通常、デフォルトの設定でローカルのAIと通信できます。
client = Client()

# 2. 質問（プロンプト）を定義します
prompt_text = "プログラミング初心者に、Foundry Localのメリットを3つ教えてください。"

print(f"質問: {prompt_text}\n")

# 3. ローカルで実行中のAIモデルに質問を送信します
try:
    # 'my-local-model'は、あなたがFoundryで設定したモデル名に置き換えてください
    response = client.completions.create(
        model="my-local-model",
        prompt=prompt_text,
        max_tokens=200
    )

    # 4. AIの回答を表示します
    print(" AIの回答:")
    # 回答テキストは通常、レスポンスオブジェクトの特定の場所に入っています
    print(response.choices[0].text)

except Exception as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")
    print("Foundry Localでモデルが正しく起動しているか確認してください。")

Client() で、あなたのPC内で動いているFoundry Localのサービスに接続します。

client.completions.create(...) で、「このモデルを使って、この質問に答えて」と指示を送ります。

AIモデルはインターネットを使わずに、あなたのPCの計算資源を使って回答を生成し、その結果がプログラムに戻ってきます。

Foundry Localは、AI開発を身近で、プライベートで、スピーディにしてくれる強力なツールです。まずは公式ドキュメントを見て、CLIのインストールから試してみるのが良いスタートになるでしょう！


microsoft/Foundry-Local