【Dify × ローカルLLM】Ollama + Docker で作る完全ローカルAIアプリ開発入門

本コースにはAIの使用が含まれています。

「AIを使ってみたいけど、APIの課金が怖くて本格的に試せない」

「社内の機密データを外部のサーバーに送れないから、クラウドのAIは使えない」

「Difyは試したことがあるが、ローカルLLMとの連携で詰まって挫折した」

この講座は、そんな悩みを抱えるあなたのために作りました。

この講座でできるようになること

この講座を修了すると、API課金ゼロ・データ流出ゼロの完全ローカルAI開発環境を自分のパソコンに構築し、
以下の3種類のAIアプリを実際に動かすことができます。

• ローカルチャットボット — 自分好みのキャラクターを設定して対話するAI

• 社内文書Q&Aアプリ（RAG）— 自分の文書を読み込ませて、その内容に基づいて正確に答えるAI

• AIエージェント＆ワークフロー — 複数のステップや条件分岐を自動でこなすAI

これらはすべて、インターネットを切断した状態でも動作します。
入力したデータが一切外部に出ないことを、ご自身の目で確認していただけます。

使用するツール

この講座では、以下の3つのオープンソースツールを組み合わせます。

• Docker — 再現性の高い環境をワンコマンドで構築する

• Ollama — ローカルLLMのモデルをダウンロードして即座に実行する

• Dify — ドラッグ＆ドロップのGUIでAIアプリを組み立てるプラットフォーム

いずれも無料で使えるオープンソースソフトウェアです。OpenAIやAnthropicへの課金は一切不要です。

完全ハンズオン形式で進む

この講座はすべてコピー＆ペーストで進められるように設計されています。
プログラミングの経験がなくても、PCの基本操作ができれば問題ありません。

各章の終わりには「ここまでできれば大丈夫」という明確なゴールを設けており、
自分の進捗を確認しながら学習を進められます。

カリキュラム

• 第0章：イントロダクション — ローカルLLMを選ぶ理由とこの講座の全体像

• 第1章：Docker Desktop のセットアップ

• 第2章：Ollama 単体でローカルLLMを動かす

• 第3章：Dify 本体を Docker で起動する

• 第4章：Dify × Ollama を連携する（最重要）

• 第5章：実践① ローカルチャットボットを作る

• 第6章：実践② 完全ローカルRAG（社内文書Q&A）

• 第7章：実践③ AIエージェント＆ワークフロー

  
  

こんな方におすすめ

• AI APIの課金が気になって、本格的な開発に踏み出せずにいる方

• 機密データや社内文書をAIで活用したいが、外部送信に不安がある企業エンジニア・情報システム担当者

• ノーコード・ローコードでAIアプリ開発を始めたいビジネスパーソン

• Difyは知っているが、ローカルLLMとの連携で躓いた経験がある方

動作環境

Windows / macOS / Linux のいずれでも受講できます。
RAM 16GB以上、ストレージ空き30GB以上を推奨します。
GPUがなくても軽量モデルを使って講座を最後まで進められる設計にしています。