はじめに ― なぜ「ローカルAI」を選ぶのか？

　MS-S1 MAXはAMD Ryzen™ AI MAX+ 395プロセッサーと128GB LPDDR5X UMAメモリを搭載し、最大96GBの共有ビデオメモリを動的に割り当て可能です。大規模言語モデルのローカル実行に十分な演算リソースを提供します。

ローカルAIの利点：

• オフライン実行可能（機密データを外部にアップロード不要）
• 低遅延応答
• プライベート環境での安定稼働

一方、クラウドAIの利点は：

• 圧倒的な計算リソース
• 迅速なアップデート
• 複数デバイスの連携

両者は対立関係ではなく、補完関係にあります。使用シーンに応じて柔軟に選択することで、生産性とデータセキュリティを両立できます。

本記事では、実機検証環境：

• Windows 11 24H2
• AMD Adrenalin 25.10 RC
• LM Studio

に基づき、導入から最適化までを解説します。

ステップ1｜BIOSのビデオメモリ割り当て最適化

まずはハードウェア性能を最大限引き出します。

目的

• 電源モードを「Performance（パフォーマンスモード）」に設定
• 共有ビデオメモリを96GBに拡張

設定手順

ステップ 2｜LM Studio のインストール（Windows 11）

　 LM Studio は、大規模言語モデルをローカルで実行するソフトウェアです。モデルのダウンロード、管理、オフライン推論をサポートし、個人ユーザーが自身のマシンで AI 対話や開発テストを行うのに適しています。

インストール

ランタイム設定（重要）

　インストール完了後、設定画面でシステム→ランタイムを選択します。これらのオプションはLM Studioが大規模モデルを実行するための「計算エンジン」です。GGUFはVulkan llamaを選択してください。下部に更新情報が表示された場合は、最新版にアップグレードしてください。

実測データ結論：

　CPUおよびROCmと比較により、Windows環境ではVulkanが「高速実行、設定簡便、リソース利用率の高さ」という優位性から最適な選択肢となります。

　簡単に言えば、VulkanはROCmに近い高性能を実現しながら、CPU実行のように設定が容易です。Windows環境でAMD GPUを使用しているユーザーにとって、最もバランスの取れた最適解と言えるでしょう。

ステップ3：ローカル大規模モデルダウンロード

　単体（スタンドアロン）環境でご利用の場合、以下のモデルを優先的にご選択ください。いずれも MINISFORUM MS-S1 MAX にて動作検証済みです。

※文末付録に出力速度の参考値を掲載しています。

モデルのダウンロード方法

　LM Studio メイン画面から操作します。

1. 左メニューの【モデルの検索】をクリック
2. 【モデル名】を入力（あいまい検索対応）
3. 該当モデルを選択し、GGUF形式および対応する量子化バージョンを選択
4. 量子化精度を選択（緑色のロケットアイコンが表示されていれば対応）→「ダウンロード」をクリック

推奨量子化：Q4-K-M

　「容量も・品質も・速度も」すべてをバランスよく実現します。
例：7Bモデルの場合、約14GB → 約3.5GBまで圧縮しながら、実用的な出力品質と十分な推論速度を維持します

1. モデルの読み込み設定

◦ 「チャット」画面へ移動 → 画面上部「読み込むモデルを選択」をクリック

◦ ダウンロード済みモデルを選択 → 「モデルを読み込む」をクリック  → 進行バーが完了すれば、対話を開始できます。

ステップ4：基本対話

1. 基本対話
   　入力欄に指示（例：「随筆を書いてください」）を入力し送信すると、応答が生成されます。
   
2. パラメータ最適化
   　右側パネルで以下を調整可能：
   　温度（推奨値：0.7）
   　最大トークン数（用途に応じて512～4096を設定）
   　またはシステムプロンプトでモデル役割を定義
   
3. セッション管理
   　「新しいチャット」で新規セッション作成します。トピック分類をサポートします。

⚠ 重要注意事項・最適化提案

1. 放熱対策
   大規模モデル実行時は「パフォーマンス」電源モードを維持し、デュアルターボファン＋6本ヒートパイプ構成により安定した温度制御を実現します。
   
2. モデル管理
   「ローカルモデル」で未使用モデルを削除しストレージ容量を解放してください。
   
3. トークン速度確認方法
   画面下部より「パワーユーザーモード」に切り替えることで確認できます。

その他のローカルAIソフトウェア

1. Ollama

• 軽量なオープンソースフレームワーク
• コマンドライン操作が簡潔
• 主流のGGUF/GGMLモデル対応
• OpenWebUIと組み合わせることでChatGPT類似のGUI環境を構築可能
• 2026年 v0.15.1では推論精度とクロスプラットフォーム互換性が向上し、AMD環境への最適化も改善

　公式サイト：Ollama

注意事項

　Windows版Ollamaは現在CPU推論のみ対応しており、AMD内蔵GPUのVulkanやROCm計算能力は利用できません。

　Ryzen AI MAX+395搭載のMS-S1 MAXで、96GB UMAメモリおよびRDNA3.5内蔵GPUを活用したローカル大規模モデル推論を行う場合は、LM Studio（Vulkanバックエンド） または llama.cpp Vulkan環境の直接構築 を推奨します。

2. FlowyAIPC

　オフライン対応のエッジAIアシスタント。テキスト生成、画像生成、会議議事録、AIノート、ローカルナレッジベース、760以上のエージェント機能を統合。ローカル大規模モデルを迅速に導入し、業務効率とデータプライバシーを同時に向上させます。

　公式サイト：www.flowyaipc.com

その他のローカルAIソフトウェア

1. Ollama

• 軽量なオープンソースフレームワーク
• コマンドライン操作が簡潔
• 主流のGGUF/GGMLモデル対応
• OpenWebUIと組み合わせることでChatGPT類似のGUI環境を構築可能
• 2026年 v0.15.1では推論精度とクロスプラットフォーム互換性が向上し、AMD環境への最適化も改善

　公式サイト：Ollama

注意事項

　Windows版Ollamaは現在CPU推論のみ対応しており、AMD内蔵GPUのVulkanやROCm計算能力は利用できません。

　Ryzen AI MAX+395搭載のMS-S1 MAXで、96GB UMAメモリおよびRDNA3.5内蔵GPUを活用したローカル大規模モデル推論を行う場合は、LM Studio（Vulkanバックエンド） または llama.cpp Vulkan環境の直接構築 を推奨します。

2. FlowyAIPC

　オフライン対応のエッジAIアシスタント。テキスト生成、画像生成、会議議事録、AIノート、ローカルナレッジベース、760以上のエージェント機能を統合。ローカル大規模モデルを迅速に導入し、業務効率とデータプライバシーを同時に向上させます。

　公式サイト：www.flowyaipc.com