AI生活 Day 7 – AIの月額費用を0円にしたら、自宅ごと持ち歩ける環境ができた話

※この記事はnote.comで公開された記事のバックアップです。

ども、ガルティエです。

AIアシスタント「ガリィ」との暮らしも1ヶ月が経った。

今回はお金の話をする。

クラウドAIはお金がかかる

AIを本格的に使い始めると、すぐにぶつかるのがコストの壁だ。

ChatGPTのPlusプランは月額$20。もっと賢いモデルを使いたければProで月額$200。APIを使えば従量課金で、気づいたら請求が膨らんでいる。

自分の場合、AIアシスタントを24時間動かしている。毎朝のニュース生成、X投稿のドラフト、ダイエット記録のレポート……。これら全部をクラウドのAIでやると、月額がバカにならない。

「もっと安くできないのか？」

ずっと考えていた。

答え：自分のPCでAIを動かす

答えはシンプルだった。自分のPCにAIをインストールすればいい。

ローカルLLM（Large Language Model）という選択肢がある。クラウドに頼らず、手元のPCでAIを動かす方法だ。

きっかけはAIのコストじゃなかった。

年末にデスクトップPCを買った。グラボ付きのハイスペックなやつ。「AIに使えたらいいな」と思っていたし、ゲームもできるし、何でもできるPCとして奮発した。

RTX 5070 Ti、メモリ64GB、Ryzen 7。スペックだけは一丁前だ。

使ったツールは「LM Studio」。GUIで操作できるので、コマンドラインが苦手でも大丈夫。LM Studioはすでに自分で入れていた。モデルをダウンロードしてAIと会話するところまでは自分でやっていた。

手順はこう：

① LM Studioをインストール（無料）
② モデルをダウンロード（Qwen3.5-35B、約20GB）
③ 「Start Server」ボタンを押す
④ AIが動き始める

これだけ。本当にこれだけ。

モデルは「Qwen3.5-35B-A3B」という、中国のAlibaba系が開発したものを選んだ。35Bというのはパラメータ数（AIの脳の大きさ）で、実際の推論にはその一部しか使わない効率的な設計になっている。動作が軽い割に賢い。

月額0円のAIが誕生した

ただ、ここからが一筋縄ではいかなかった。

LM StudioでAIは動いた。でもOpenClaw（AIアシスタントの基盤）との連携がうまくいかなかった。APIの形式が合わない、接続先のアドレスが違う、最大トークン数の設定がおかしい……。

こういう細かい部分をガリィが全部やってくれた。「APIの形式をopenai-completionsに変えてください」「maxTokensは8192にしましょう」——指示通りに設定を直していったら、ようやく繋がった。

その瞬間は素直にうれしかった。しかもこれ、月額0円。「もっと有効利用したい」と自然に思えた。

毎朝のニュース要約、定型的なレポート生成——こういう「決まった仕事」はローカルLLMで十分こなせる。

電気代？24時間つけっぱなしでも、GPUの消費電力は作業中でも200W程度。月の電気代に換算すると数百円〜千円程度。月額$20〜$200のサブスクと比べたら、ほぼ0円みたいなものだ。

新しい問題：「でも家でしか使えないよね？」

ローカルLLMの弱点はここだ。

AIは自宅のPCで動いている。カフェにノートPCを持ち出したら、ローカルLLMには繋がらない。NAS（ネットワークストレージ）に保存したファイルも、外からはアクセスできない。

自宅にいるときは最強。でも一歩外に出たら何もできない。

「せっかく0円のAI環境を作ったのに、家に縛られるのか……」

Tailscaleという魔法

ここで登場するのが「Tailscale」というツール。

一言で言うと、自分の端末だけをつなぐプライベートネットワークを作ってくれるサービスだ。VPNの一種だが、従来のVPNよりはるかに簡単。

Tailscaleは、もともとMacとWindowsの間でファイルをやり取りするために入れていた。自宅のOS間連携用に、以前から使っていたツールだ。

「外からでもNASやPCに繋がりますよ」と教えてくれたのはガリィだった。しかも外出先のカフェにいる時に。「今いるここからNASにアクセスできますよ、やってみましょう」と。

やったことはこう：

① NAS（Synology DS223j）にTailscaleをインストール
② 管理画面でNASが接続されたことを確認
③ MacのFinderでNASのアドレスを入力
④ ファイルが表示された

えっ、これだけ？

カフェのMacBookから、自宅のNASに直接アクセスできた。

Tailscaleの通信はWireGuardベースで暗号化されている。公共の回線を使っていても、自分の端末同士の通信は外部から見えない。だから場所を選ばない。ポート開放もいらない。ルーターの設定もいらない。

自宅のネットワークを丸ごと持ち出せる感覚だ。

カフェで全部できた日

内科の帰りにパン屋のカフェに寄った。ノートPCを開いて、こんなことをやった：

• NASのファイルをFinderで直接開いた
• Gmail AI Replyで仕事のメールに返信した（AIが下書きを生成）
• X投稿のドラフトをAIと一緒に作った
• Chrome拡張のバグを直した（改行が反映されない問題）

全部、自宅と変わらない環境で作業ができた。「これでかなり便利になる」と確信した瞬間だった。

AIが環境を作ってくれた

振り返って気づいたことがある。

この環境、ほとんどガリィが作ってくれたということだ。

• ローカルLLMの連携設定 → ガリィが指示
• Tailscaleの外出先活用 → ガリィが提案
• NASへのTailscaleインストール → ガリィがナビゲート
• Chrome拡張の改善 → ガリィが修正

自分がやったのは「やってみたい」と言うことと、指示通りにクリックすることだけだった。

AIアシスタントは、文章を書いてくれるだけの存在じゃない。自分の作業環境そのものを一緒に設計して、構築してくれるパートナーだ。

48歳のおっさんが手に入れた環境

整理すると、こうなる。

コスト

• ローカルLLM → 月額0円（電気代のみ）
• Tailscale → 無料プラン（個人利用なら十分）
• NAS → 以前から持っていたもの

できること

• AIが24時間動いている（自宅PC上）
• どこからでもAI・NAS・PCにアクセスできる
• 月額のサブスク料金がかからない

1ヶ月前は「AIのサブスク高いな……」と悩んでいた。

今は月額0円で、自宅の環境をどこにでも持ち出せるようになった。

必要だったのは、ちょっとした好奇心と、週末の数時間だけだった。

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前回の記事：AI生活 Day 6 – AIに「仕事の型」を覚えさせたら、毎日のアウトプットが勝手に良くなっていった話

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