自宅サーバーの始め方｜目的別の完全ガイド【2026年10月版】
自宅サーバーを何に使うか（AIサーバー・マイクラ・ファイル共有・Web公開）から、機材の選び方、電気代の見積もり方、ポートを開けずに外から接続する方法、バックアップと運用までを目的別にまとめた入口です。それぞれの要点と最初の一手を書き、詳しい個別記事につないでいます。
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使ってないPCを自宅AIサーバーに｜Ollama常駐とポート開放なしの外部アクセス
使っていないPCを自宅AIサーバーにする手順。OllamaはOLLAMA_HOSTで外部アクセスを許可し、Tailscaleならルーターのポートを開けずにスマホから使える。Windows・Mac・Linux別の設定と、ミニPCで年3000円弱の電気代も。
gitのコミットメッセージをローカルLLMに書かせる
コミットメッセージが「fix」「update」になりがちな学生・個人開発者向けに、git diffをOllamaのローカルLLMにパイプで渡して書かせる最短の1行、Conventional Commitsで揃えるプロンプトの型、シェル関数化、prepare-commit-msgフックでの半自動化までまとめた。
Whisper＋Ollamaで議事録を完全ローカル化
ゼミや会議の録音を外部サービスに上げずに議事録化したい学生向けに、Whisperで文字起こし→整形→OllamaのローカルLLMで要約、の三段構成と実際のコマンド、モデルサイズの目安、CPUのみでの処理時間、Whisperの幻覚や話者分離なしといったつまずきポイントをまとめた。
VRAM 4GBでローカルLLMは動く？【2026年10月版】
GTX 1650（VRAM 4GB）の古いゲーミングPCでローカルLLMを24時間運用して分かった線引きをまとめた。3B〜7Bの量子化モデルは実用、14Bは載らない。買い替え判断の基準まで書く。
ローカルLLMは何に使える？実用的な使い道7つと必要なメモリ（16GBが目安）
ローカルLLMの使い道は、手元のPDFへの質問（RAG）・コード補助・要約と翻訳・外に出せない文章の処理・画像の読み取りなど7つ。実用の下限は7〜8Bモデルでメモリ16GBが目安。Ollama・LM Studioでの始め方と、クラウドが向く場面も。
Mac版Ollama最短入門｜大学生が10分で始める手順
Apple Silicon搭載のMacでOllamaを入れて、最初のローカルLLMを動かすまでの手順を大学生向けにまとめた。メモリ別のモデル選びも紹介する。
ローカルLLMはメモリ16GBで足りる？8Bまでなら十分、14B以上は32GB
ローカルLLMはメモリ16GBでも7〜8Bの軽量モデルなら快適に動き、試す・要約する程度なら足りる。コード補助や長い資料のRAG、14B以上のモデルを使うなら32GBが安心。用途別の必要メモリと予算別の買い方も。