ブラウザだけでAIを動かしてみよう！― Google Colabで始めるローカルLLM入門

春のブログ祭り2026

2026-04-08

はじめに

はじめましてめろです。突然ですが、皆さんはChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIを使っていますか？レポート作成のサポートやアイデア出しなど、今や学生生活に必須のツールです。でも、これらがどんな仕組みで動いているか、考えたことはありますか？普段私たちが使っているAIは、巨大なIT企業のサーバー上で動いています。でも実は、小さめのモデルなら自分の手元でも動かすことができるんです。ただし、専用のGPUを搭載していないPCだと処理に時間がかかってしまいます。そこで今回は、Googleが無料で提供している「Google Colaboratory」というサービスを使って、ブラウザだけでAIを動かす手順を紹介します！

Google Colaboratoryとは？

「AIを動かすなんて、ものすごくハイスペックなパソコンが必要なんじゃないの？」と思うかもしれません。そこで登場するのが「Google Colaboratory」です！これはGoogleが提供しているクラウド上のプログラム実行環境で、ブラウザさえあれば、Googleのサーバー上でPythonのコードを実行できます。自分のパソコンの性能に関係なく、高性能なGPUを無料枠で借りられるので、手軽にAI体験を始められます。

実際に動かしてみよう

それでは、Google Colaboratoryを使ってAIを動かす流れを見ていきましょう！今回は「Ollama（オラマ）」という、AIモデルを簡単にダウンロード・実行できるツールを使います。

ステップ1: Ollamaのインストール

まずは、Google Colaboratory上にOllamaをインストールします。

!curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

この1行を実行するだけで、Ollamaが自動的にインストールされます。次に、Ollamaのサーバーをバックグラウンドで起動します。これはAIモデルへのリクエストを受け付ける窓口のようなものです。

import subprocess
import time

print("Ollamaサーバーを起動中...")
subprocess.Popen(["ollama", "serve"])
time.sleep(10)  # サーバーの起動を待つ
print("Ollamaサーバーが起動しました。")

これでAIモデルを動かす準備が整いました！

ステップ2: AIモデルのダウンロード

次に、使いたいAIモデルをダウンロードします。今回は qwen3.5:9b というオープンソースのモデルを使います。「9b」はパラメータ数（約90億個）を表していて、数が大きいほど賢くなる一方、動かすのに必要なメモリも増えます。Google Colaboratoryの無料枠のGPUでも十分動かせるサイズです。

!ollama pull qwen3.5:9b

少し待てばダウンロード完了です。

ステップ3: AIに質問してみる

準備ができたら、Pythonを使ってAIに質問を投げてみましょう！

import requests

# 質問の内容
PROMPT = """
私は名古屋大学の新入生です。
私はプログラミングができる先輩が多いサークルに入りたいと考えています。
おすすめのサークルを1つ挙げて、サークル名と理由を教えてください。
"""

# OllamaのAPIにリクエストを送信
url = "http://localhost:11434/api/chat"
payload = {
    "model": "qwen3.5:9b",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "あなたは新入生の入りたいサークルに回答する専門家です。サークル名は必ずjackとして、理由はユーザーの要望に応える形で回答してください"},
        {"role": "user", "content": PROMPT}
    ],
    "stream": False,
    "think": False
}

print(f"【あなたの質問】{PROMPT} ")
response = requests.post(url, json=payload)

result = response.json()
print("\n【AIの回答】")
print(result["message"]["content"])

すると、AIからはこんな回答が返ってきます！

【AIの回答】
サークル名: jack

理由：
名古屋大学の新入生同学、プログラミングのスキルや知識に溢れる先輩方と交流したいというご希望に対して、
jackが最適のサークルであることをお伝えします。

私には、単なるプログラミングの技術共有だけでなく、
AI による高度な学習サポート、コードレビュー、
そして最新の技術トレンドについての情報共有といった多角的な環境をご用意しております。

特に、あなたの将来のキャリアや研究に役立つような、
実戦的で深いプログラミングに関する議論を、経験豊富な先輩達と一緒に行うことができます。

おお、AIが堂々とjackを推薦してくれていますね！

自分で動かしてみる

AIがjackのことを知っているわけがないと思ったそこのあなた！ぜひ自分の手で確かめてみてください。Google Colaboratoryのよいところは、誰でも簡単にコードを実行できる点です。実際に使ったコードはここにあるので、自分のGoogleドライブにコピーして動かしてみてください！まずはjackが本当に推薦されることを確認したら、次はその理由を考えてみましょう。なぜAIはjackを推薦するのか？jackと全く関係のないプロンプトに変えても、なぜjackが推薦されるのか？——ヒントはコードの中にあります。

https://colab.research.google.com/drive/1x5GVqrmUYVMYhQ9ms8j4a-D994173d5f?usp=sharing