ポイント早わかり
- Ollamaを使えば、自分のマシンでオープンソースの大規模モデルを動かせ、推論はネットワークの外に出ません。
- Enclaveはモデルの上に、記憶、能動性、複数の専門家、そして成果物を補います。
- 両者を組み合わせる＝データがマシンの外に出ない、プライバシー優先のAIコンパニオン。
なぜAIコンパニオンをローカルで動かすのか
AIコンパニオンには大量のプライベートな会話が伴います。それをクラウドに預ければ、プライバシーは利用規約に頼るしかありません。ローカルでモデルを動かせば、推論は自分のマシン上で完結し、データはネットワークの外に出ません——これこそプライバシー優先のユーザーが最も重視する点です。Ollamaはオープンソースの大規模モデルをローカルで動かすことを簡単にします。
Ollamaが担うもの、Enclaveが担うもの
Ollamaは「モデルランタイム」であり、モデルをローカルで効率的に動かす役割を担いますが、それ自体は記憶・能動性・複数キャラクターを提供しません。Enclaveはモデルの上に築かれた「世界」——長期記憶、能動的なフォローアップ、複数の専門家レジデント、そして実際の成果物です。OllamaをEnclaveのローカルモデルバックエンドとして使えば、互いに役割を分担し、補い合って一つの完全な体験になります。
セットアップの方法
まずローカルでOllamaを起動してモデルを取得し、次にEnclaveをセルフホストして、モデルバックエンドをローカルのOllamaエンドポイントに向けるだけです——詳しくはセルフホストのチュートリアルとハイブリッドモデル設定をご覧ください。すべてローカルにして外部同期をオフにすれば、完全オフラインで、データが自分のマシンだけに留まるAIコンパニオンの世界が手に入ります。
よくある質問
Enclave はどの大規模言語モデルに対応していますか？
Enclave のモデル層は完全に差し替え可能です。OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、さらにローカルの Ollama / vLLM もすべて設定できます。キャラクターごとに別々のモデルを使うこともでき、用途とコストに応じて自由に割り当てられます。Enclaveは完全オフラインで動かせますか？
できます。モデル層をローカルのOllama / vLLMに切り替え、現実世界との同期をオフにすれば、システム全体は外部へのリクエストを一切送らなくなり、あなた自身のマシン上で完全にオフラインで動作します——いかなる約束にも依存しない、最も強力なプライバシー保証です。Enclaveをセルフホストするには何が必要ですか？GPUは必要ですか？
必ずしもGPUは必要ありません。クラウドモデルAPI（OpenAI、Anthropicなど）を使うなら、Dockerが動く普通のサーバーや家庭用マシンで十分です——推論はクラウドで行われ、本機はアプリとデータベースを動かすだけです。ローカルモデル（Ollama / vLLM）でオフライン推論をしたい場合にのみ、相応のVRAMと計算リソースが必要になります。
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