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Meta Llamaの特徴・使い方を徹底解説【2026年最新】

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#Meta #Llama #LLM #AI #オープンソース

この記事の要約

Metaのオープンソースモデル Llama（ラマ）を徹底解説。Llama 4のスペック、Meta AIの使い方、ローカル実行の方法まで初心者向けにまとめました。

この記事でわかること

  • Meta Llama が他のAIと違う「オープンソース」の意味と利点
  • Llama 4 Scout / Maverick / Behemothのスペックと特徴
  • Meta AIアプリでの利用方法と、自分のPCでの実行方法

Meta Llamaとは？

Meta Llama（メタ ラマ）は、Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースの AI 人間のように考えたり判断したりできるコンピュータの仕組み。人工知能とも呼ばれる もっと詳しく → モデルです。ChatGPTやClaudeのような クラウド 自分のパソコンではなく、インターネット上のコンピュータにデータを保存したり処理したりする仕組み もっと詳しく → サービスとは異なり、モデルそのものが公開されているため、誰でも無料で ダウンロード インターネット上にあるファイルやアプリを、自分のスマホやパソコンに取り込むこと もっと詳しく → して使えます。

項目内容
開発元Meta（アメリカ・メンローパーク）
公開時期2023年2月（Llama初代）
現在のモデルLlama 4 Scout / Maverick / Behemoth（トレーニング中）
公式サイトllama.com

「オープンソース」とは、AIモデルの設計情報が公開されていて、企業や研究者が自由に利用・改良できるということです。これにより、世界中の開発者がLlamaをベースにさまざまなAIサービスを構築しています。

Meta Llamaの使い方

Llamaを使う方法は大きく3つあります。

1. Meta AI アプリ スマホやパソコンで使う道具（ソフト）のこと。LINEもYouTubeもアプリの一つ もっと詳しく → で使う（最もかんたん）

Metaが提供するMeta AIアプリやWebサイト（meta.ai）を使えば、Llamaの技術を手軽に体験できます。

  • 36カ国以上で利用可能
  • テキスト会話、画像生成、音声会話に対応
  • Instagram、WhatsApp、Messengerからも アクセス ウェブページを訪れること。ネット上のページに「行く」こと もっと詳しく → 可能
  • 完全無料

💡 チャット AI 人間のように考えたり判断したりできるコンピュータの仕組み。人工知能とも呼ばれる もっと詳しく → としてシンプルに使いたい場合は、この方法がおすすめです。

2. クラウドサービス経由で使う

AWS（Amazon Bedrock）、Google Cloud（Vertex AI）、Microsoft Azure、Groqなどの主要クラウドプラットフォームでLlamaモデルが提供されています。APIとして利用でき、自分のアプリケーションに組み込めます。

3. 自分のPCで実行する（上級者向け）

Ollama（オラマ）やllama.cppというツールを使えば、自分のパソコン上でLlamaを動かすことができます。

  • メリット: データがインターネットに出ないため、プライバシーが完全に保たれる
  • 必要なもの: ある程度高性能なPC（GPUメモリが多いほど良い）
  • 向いている人: プログラミング経験がある方、プライバシーを重視する方

料金体系

Meta AIアプリ

完全無料で利用できます。将来的にプレミアムプラン（有料版）の導入が検討されていますが、2026年2月時点では無料です。

クラウドAPI（従量課金）

クラウドプラットフォームを通じて利用する場合は、各プロバイダーの料金体系に従います。価格は利用するモデルやプロバイダーによって異なります。

ローカル実行

モデルのダウンロードと実行は無料。ただし、高性能なPCが必要になるため、ハードウェアへの初期投資が必要です。

モデルラインナップ

Llama 4 シリーズ（最新世代）

モデル名総パラメータ数動作パラメータ数エキスパート数コンテキスト
Scout1,090億170億161,000万トークン
Maverick4,000億170億128100万トークン
Behemoth約2兆2,880億16トレーニング中

Scoutは効率重視で、NVIDIA H100 GPU 1台で動作します。Maverickは性能重視で、GPT-4oやGemini 2.0 Flashを上回るベンチマーク結果を出しています。Behemothは開発中の超大規模モデルです。

旧世代モデル

  • Llama 3.3 70B: 現在も広く利用されている実用モデル
  • Llama 3.1 405B / 70B / 8B: 企業の本番環境で多数稼働中

主要機能と特徴

マルチモーダル対応

Llama 4はテキストだけでなく、画像や動画の理解にも対応しています。画像内のテキスト認識、グラフの解析、動画の内容理解が可能です。

MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャ

Llama 4は「MoE」と呼ばれる技術を採用しています。これは、全パラメータのうち一部だけを動的に使うことで、大規模モデルの性能を保ちつつ処理を高速化する仕組みです。

オープンソースライセンス

Llama 4はLlama Community Licenseのもとで公開されています。月間アクティブユーザー7億人未満の事業者は商用利用も無料です。7億人を超える場合はMetaへの個別ライセンス申請が必要です。

メリット・デメリット

メリット

  • 無料で利用可能 — Meta AIアプリもモデルダウンロードも無料
  • オープンソースで透明性が高い — モデルの仕組みが公開されている
  • 自分のPC で動かせる — データのプライバシーを完全に保てる
  • カスタマイズ自由 — 自社のデータでファインチューニング（追加学習）可能
  • 幅広いプラットフォーム対応 — AWS、Google Cloud、Azureなど主要クラウドで利用可能

デメリット

  • チャットUIの完成度はChatGPTやClaude に劣る — Meta AIアプリはまだ発展途上
  • ローカル実行には技術的な知識が必要 — 初心者にはハードルが高い
  • 高性能なハードウェアが必要 — ローカル実行には高スペックPCが必須
  • 日本ではMeta AIアプリの機能が制限されることがある — 音声機能など
  • ベンチマーク不正疑惑があった — Llama 4リリース時に批判を受けた

まとめ・おすすめ度

おすすめ度: ★★★☆☆（3.5/5）

Meta Llamaはプライバシーを重視する方や、AIをカスタマイズしたい技術者向けのサービスです。オープンソースであることの利点は計り知れませんが、一般的なチャット利用ならChatGPTやClaudeのほうが手軽です。

Meta AIアプリは無料で使えるので、**「オープンソースAIってどんなもの？」**と興味がある方は試してみてください。

※ この記事の情報は2026年2月時点のものです。最新情報はLlama公式サイトをご確認ください。

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