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AI開発の歴史に、巨大な転換点が訪れました。 OpenAIが提唱した「Open Responses」。 これは、バラバラだった各社のAI APIを、まるでUSB Type-Cのように一本の共通規格で繋ごうとする壮大な革命です。 それに伴い、本連載も、今日から「次世代ステージ」へと突入します。 今回実装するのは、単なる「ファイルの一括読み込み」や「上書き更新」だけではありません。 将来、AIの規格が世界標準に統一されても、設定を一つ変えるだけでそのまま使い続けられる「汎用的で強固な設計（アーキテクチャ）」へとアプリを刷新します。

前回の記事では、ChromaDBとOllamaを連携させ、ローカルPC内でAIがデータベース検索して回答するための土台となるアプリを構築しました。 しかし、実際の運用を考えると、ソースコードを書き換えないと質問や知識の登録ができない状態では、まだ到底「便利なツール」とは言えません。 そこで今回は、前回作成したプログラムを「知識の登録」と「AIの回答」の2つの役割に分離し、さらに自在にアップデート可能な仕組みへとバージョンアップさせます。 「プログラムを一度動かして終わり」ではなく、日々増えていくあなたの知見やデータを、ノートを書き足すかのようにAIに授けていく。 そんな継続的な学習を可能にする、実戦的・実用的なRAGシステムの完成を目指しましょう。

「AIを作ってみたいけれど、クラウド接続や課金設定でつまずいてしまった…」 そんな経験はありませんか？ 2026年、AI開発のトレンドは「クラウド依存」から、プライバシーと自由度を両立した「完全ローカル完結型」が注目を集めつつあります。 シリーズ第3回となる今回は、外部APIを一切使わない、自分だけの「ローカルRAG」を構築します。 前回のChromaDB（記憶）に、強力なローカルLLM実行エンジン「Ollama（知能）」を合体。 あなたのPC内で全てが完結するため、機密情報の流出を恐れる必要も、利用制限に悩まされることもありません。 Anaconda環境を整え、「最強のプライベートAIアシスタント」への第一歩を踏み出しましょう。

前回の記事では、現代AIの心臓部である「トランスフォーマー」の仕組みと、個人開発における現実的な戦略についてお話ししました。 LLMという巨大な知能を、いかにしてコストを抑えつつ「自分専用」に育て上げるか。 その答えが、今回から始まる「外部記憶」の実装です。 どれほど賢いAIであっても、学習データに含まれていない最新の攻略情報や、あなただけが持つプライベートな知識をそのまま語ることはできません。 そこで必要になるのが、AIがいつでも参照できる「教科書」を、あなたのPCの中に構築することです。 「データベースなんて、設定が難しそうだし、高価なサーバーが必要なのでは？」 そのように思われる読者にとって、今回の内容は驚きの連続になるかもしれません。 今回私たちが手にするのは、Pythonライブラリを一つ導入するだけで構築できる、軽量かつ強力な「ベクトルデータベース（ChromaDB）」です。 本記事では、言葉を「数値」に変換し、AIが意味を理解して情報を探し出す「埋め込み（Embedding）」のマジックを、あなたのローカルPC環境で実際に動かしながら学んでいきます。

これまでの「AI開発入門」シリーズでは、ランダムフォレストなどの伝統的な機械学習を用い、AI開発の「作法」とも言える評価基盤やデータ設計を学んできました。 しかし、現代のAI、特に「ゲームの攻略情報を教えてくれるAI」や「自然な対話ができるAI」を実現するためには、もう一段高いステージへ進む必要があります。 それが、ディープラーニング（深層学習）、そしてその中核技術である「トランスフォーマー（Transformer）」の世界です。 「LLM（大規模言語モデル）の開発なんて、個人や小規模なチームでは無理なのでは？」 「GPUという高価な機材が必要で、コストが凄まじいのでは？」 そんな不安を感じる方も多いでしょう。しかし、本シリーズで目指すのは、「個人の手の届く範囲で、最大限の効果を発揮するAI開発」です。