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Covenant のアプリ本体は軽量で、一般的な事務用 PC で動きます。マシンパワーが必要なのは、Covenant が使うローカル LLM の方です。このページでは、ローカル LLM をどこで動かすかという観点から、3 つの構成パターンと PC スペックの目安を説明します。
1. Covenant と「2 種類のローカル LLM」
Covenant が使う AI は、役割で 3 つに分かれます。
| 役割 | ① Gate 評価用 LLM — 入力の機密度などを評価する (Gate 2.5 / 2.8 / 3)。ローカル (Ollama) で動作し、マシンパワーが必要 |
|---|---|
| ② 作業用ローカル LLM — 機密度の高い処理の応答を生成する。ローカル (Ollama) で動作し、マシンパワーが必要 | |
| ③ クラウド AI — 機密度の低い処理・最新情報の調査 (Claude / Gemini / OpenAI)。API キーのみでスペック不要 |
💻 あなたの PC
Covenant アプリ
軽量 — 普通の PC で OK。ポリシーに従って処理を振り分けます
🖥 ローカル LLM サーバー (Ollama)
① Gate 評価用 LLM
② 作業用ローカル LLM
同じ 1 台に同居できます。置き場所は下のパターン A / B
☁ クラウド AI
③ 機密度の低い処理のみ
Claude・Gemini・OpenAI (API キーのみ)
2. 構成は 3 パターン
1 台で完結
Covenant とローカル LLM を同じ PC で動かします。
向く方: NVIDIA GPU 付きの PC、または Apple Silicon Mac (メモリ 16 GB 以上) をお持ちの方
用意するもの: その PC 1 台だけ
2 台構成 — 手元の PC はそのまま
手元のノートに Covenant、同じ LAN 上の高性能機 1 台に Ollama を置きます。
向く方: 手元のノートは非力だが、自宅・事務所にゲーミング PC / デスクトップ / Mac mini などがある方 (または 1 台用意できる方)
利点: 手元の PC を買い替えずに済みます。LLM サーバー側は画面を使わず置いておくだけで OK (設定は §6)
クラウド中心 + 軽量ローカル
普通のノート 1 台だけで始めます。クラウド AI を主体に、Gate 評価は軽量モデル (3B 級) をローカルで実行します。
向く方: 追加機材なしでまず試したい方
留意 (開示): 軽量モデルは評価の精度・速度に制約があります。本格利用にはパターン A / B を推奨します
3. どれを選ぶ? (1 分判定)
- 手元の PC に NVIDIA GPU がある、または Apple Silicon Mac (16 GB 以上) → パターン A
- 自宅・事務所に高性能なもう 1 台がある (または 1 台用意できる) → パターン B
- どちらもない → パターン C で開始 → 必要になったら A / B へ移行
4. スペックの目安 (早見表)
Covenant アプリ本体 (全パターン共通)
| OS | Windows 10/11、macOS 12 以降 |
|---|---|
| メモリ | 8 GB〜 (アプリ本体は軽量) |
| ディスク | 1 GB 未満 (LLM モデルの容量は別途 §5) |
ローカル LLM 側 (Ollama を動かす機械 — A は同じ PC、B は別の 1 台)
| 標準 (Windows) | NVIDIA GPU VRAM 8 GB (RTX 5050 / 4060 級) + RAM 16 GB — 8B 標準モデル。実測値を 2026-06 に反映予定 (※1) |
|---|---|
| 標準 (Mac) | Apple Silicon (M1 以降) + 16 GB — 8B 標準モデル。M3 実機で快適動作を確認済・Gate 評価 約 28 秒/件 (※1) |
| 余裕 | VRAM 12 GB 以上 / RAM 32 GB — 14B 級も視野 |
| 軽量 (パターン C) | GPU なし + RAM 8〜16 GB — 3B 級。動作するが遅め (※1)・評価精度に制約 → 困ったら §7 FAQ |
※1 実測例 (2026-06、Gate 評価 1 件あたり・llama3.1:8b): GPU なしノート (Core Ultra 5・RAM 16 GB・CPU 推論) = 約 20〜66 秒 / Apple Silicon M3 = 約 28 秒。GPU なし環境で標準 8B を使うと評価に時間がかかるため、軽量モデルへの変更またはタイムアウト延長 (§7 FAQ) をご検討ください。リファレンス機 (RTX 5050 Laptop 8GB) は 2026-06 中に実測し本表へ反映予定。体感は入力量・モデルにより変動します。
5. モデルとディスク容量の目安
| Gate 評価 + 作業用 (標準) | llama3.1:8b — 約 4.7 GB |
|---|---|
| 軽量 (パターン C) | llama3.2:3b 等 — 約 2 GB |
| 画像を扱う場合 (任意) | minicpm-v — 約 5.5 GB |
ディスクはモデル 2 つ + 余裕で 20 GB 程度を見ておくと安心です。
6. 2 台構成 (パターン B) のネットワーク設定
- Covenant の PC と Ollama 機は同じ LAN 内に置きます (インターネット越しの接続は非推奨)
- Ollama 機側: 外部から接続できる設定 (
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434) を行います - ファイアウォールでポート
11434を許可します - Covenant 側: Settings → 「LLM プリセット」でノードの IP アドレスを指定します
- Ollama 機の IP アドレスは固定してください (ルーターの DHCP 予約設定、または OS の静的 IP 設定)。IP が変わると Covenant から接続できなくなり、Gate 評価が一律で最高スコア (RED) になります — データを守る方向に倒れる設計上の挙動ですが、原因に気づきにくい症状です
7. よくある質問
Q. 普通の事務用ノートしかありません。始められますか?
パターン C で始められます。本格利用には、手元の PC を替えずに済むパターン B (GPU 搭載機 1 台を LAN に追加) が現実的な選択肢です。
Q. これから PC を 1 台買うなら、何を目安にすればよいですか?
「NVIDIA GPU (VRAM 8 GB 以上) + メモリ 16 GB」または「Apple Silicon Mac + メモリ 16 GB 以上」が、1 台で完結 (パターン A) できる目安です。
Q. クラウド AI だけで使えますか?
Gate 評価にローカル LLM を使うため、ローカル LLM なしでは中核機能が動きません。軽量モデルを使うパターン C が最小構成です。
Q. スマートフォン・タブレットでは使えますか?
対応していません (Windows / macOS のデスクトップアプリです)。
Q. Gate の評価に時間がかかります / 評価が最高値 (RED) ばかりになります
GPU なしの環境では、Gate 評価に 1 件あたり数十秒かかることがあります (§4 ※1 実測例)。Settings の Gate 3「タイムアウト (秒)」を 300 程度に延長してください。0 は設定しないでください (評価が即時失敗になります)。延長しても最高値が続く場合は、ローカル LLM への接続 — ホスト設定・Ollama の起動、パターン B ではノードの IP 固定 (§6) — をご確認ください。
8. 開示事項
- 体感 (速度・品質) は環境・モデル・入力内容により変動します。本ページの数値は目安または実測例です
- 軽量モデルには評価精度・速度の制約があります
- 推奨環境は 2026 年 6 月時点のものです。ハードウェアとモデルの進化に応じて更新します
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