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ローカルAIデスクトップアプリ · Mac・Windows
ローカルモデルに、デスクトップの居場所を。OllamaまたはLM StudioをMultipleChatに接続し、自分のハードウェアでAIを動かして、会話はコンピューターに保存できます。
24時間トライアル · 250米ドルの買い切りライセンス
クラウドAPIの利用料は別途請求されます。ローカルモデルはお使いのハードウェアで動作します。
お使いのコンピューター ローカルモデルの設定1台のコンピューターで、アプリとモデルをローカル接続。
設定のイメージ図です。モデルは別途ダウンロードが必要です。
詳しく見る
このイラスト動画では、Macでのインストールから最初の会話までを紹介しています。自分のコンピューターで動くAIを接続するには、下記のローカルモデル設定手順に従ってください。
ダウンロードから最初の会話まで · イラストによる解説動画です。画面は簡略化しています。 この動画は英語です（音声・画面上のテキストとも英語）。
AI on your own hardware
MultipleChat stores your conversations on your computer. Connect a model running on that same machine to process your messages locally as well.
MultipleChat provides your chat interface, workspaces and local history. It connects to the model you select in Settings → AI Providers → LLM.
Ollama or LM Studio runs a downloaded model. MultipleChat sends it your message through a local connection and displays the answer.
| Part of your setup | How it works locally |
|---|---|
| Chat history | Stored by the desktop app on your computer. |
| Model responses | Processed on your machine when you choose a model running there. |
| Document indexing | Use a local embedding model as well to keep indexing local. |
| Internet access | Needed for initial downloads, cloud features and the licensed app's check-in at least every 14 days. |
A cloud provider or a model running on another computer changes where requests go. See how cloud models work with your own API keys.
16 GB RAM or more is a useful starting point. Model size, conversation length and other running apps all affect performance. Allow extra storage for model downloads, and test your chosen model during the trial.
はじめに
MultipleChatはチャットアプリ、OllamaまたはLM Studioはモデルを動かすツールです。ローカル推論を行うには、両方を同じコンピューターにセットアップします。
Start trial（トライアル開始）をクリックする前に、APIキーまたはローカルモデルをご用意ください。24時間のトライアルはその時点から始まります。一般向けのAIサブスクリプションに、APIクレジットが自動的に含まれることはありません。
MacまたはWindows PC用のインストーラーを選びます。ローカルモデルの準備が整うまで、トライアルは開始しないでおきましょう。
OllamaまたはLM Studioをインストールし、コンピューターのメモリに合ったモデルをダウンロードします。モデルのローカルサービスが起動していることを確認してください。
MultipleChatでSettings → AI Providers → LLM（設定 → AIプロバイダー → LLM）を開きます。OllamaまたはLM Studioを選び、モデルランナーに表示されるローカル接続情報を入力して、ダウンロードしたモデルを選択します。
トライアルを開始し、ワークスペースを作成してローカルモデルを使います。モデルランナーは起動したままにしてください。ドキュメント検索も使う場合は、ローカルの埋め込みを設定すれば、インデックス作成もコンピューター内で完結します。
デスクトップアプリのライセンス
購入前に、ご自身のコンピューターでMultipleChat AI Desktopをお試しいただけます。ライセンスキーはメールでお届けします。
ダウンロードの前に
ローカル保存とは、アプリがチャットやファイルをお使いのコンピューターに保存することです。ローカルAIとは、モデルによるリクエストの処理もそのコンピューター上で行うことです。ローカル保存のデスクトップアプリでもクラウドモデルは使えますが、その場合のリクエストはクラウドプロバイダーに送信されます。
ローカルモデルはOllamaまたはLM Studioで別途用意し、MultipleChatに接続します。モデルのダウンロードには追加のストレージが必要で、チャット中はモデルランナーを起動しておく必要があります。
まずは16GB以上のRAMを推奨します。モデルのサイズ、会話の長さ、ほかに起動中のアプリによって、必要なメモリと速度は変わります。選んだモデルの要件を確認し、トライアルでお使いのハードウェアで試してください。
モデルのダウンロードとセットアップが済めば、ローカルでのチャットはオフラインでも動作します。ドキュメントのインデックス作成もローカルで行うには、ローカルの埋め込みもあわせて使用してください。クラウドモデルとWeb検索にはインターネット接続が必要です。また、ライセンス版のアプリは少なくとも14日に1回のオンライン認証が必要です。
ローカル推論には、クラウドプロバイダーのトークン課金はかかりません。その代わり、お使いのコンピューターのメモリ、ストレージ、電力を使います。MultipleChatのデスクトップライセンスは、24時間のトライアル後に250米ドルの買い切りです。モデル自体のライセンスも適用されます。
対応プロバイダーでAPIキーを作成し、Settings → AI Providers → LLM（設定 → AIプロバイダー → LLM）で追加します。アプリはそのキーを使って、プロバイダーに直接接続します。API利用料は、アプリのライセンスとは別に、プロバイダーのアカウントに請求されます。
チャット履歴、ドキュメント、ローカルのドキュメントインデックス、APIキーは、お使いのコンピューターに保存されます。クラウドモデルを選んだ場合、プロンプトとドキュメントの関連箇所は、そのプロバイダーの規約のもとでプロバイダーに送信されます。アプリとモデルプロバイダーの間に、MultipleChatのサーバーは介在しません。
はい。OllamaまたはLM Studioを通じて、ローカルモデルに接続できます。ローカルでのチャットやドキュメントのインデックス作成は、クラウドAPIの利用料なしでコンピューター上で実行できます。モデルの性能はハードウェアによって異なります。ライセンス版は少なくとも14日に1回のオンライン認証が必要です。また、Web検索とクラウドモデルの利用にもインターネット接続が必要です。
アプリは24時間お試しいただけます。トライアルは「Start trial」（トライアル開始）をクリックした時点で始まるため、先にAPIキーまたはローカルモデルをご用意ください。ライセンスは250米ドルの買い切りです。クラウドAPIの利用料は、プロバイダーから別途請求されます。ローカルモデルは自分のハードウェアで動作し、プロバイダーのトークン課金はかかりません。
いいえ。MultipleChat AI Desktopは、自分のAPIキーまたはローカルモデルを使う、1ユーザー向けの独立した製品です。Web版のサブスクリプションや、StudiosやAI CollaborationなどのWeb版限定機能は別になります。
ライセンスキーは、購入時に入力したメールアドレス宛てに送信されます。Settings → License（設定 → ライセンス）で入力してください。メールが届かない場合は、迷惑メールフォルダを確認するか、[email protected]までお問い合わせください。
AIの接続でお困りの場合は、セットアップガイドをご覧いただくか、サポートまでお問い合わせください。
あなたのプロバイダーを、デスクトップで。
OpenRouter、または各プロバイダーのアカウントに直接接続できます。各ガイドでは、使用するキー、モデルの選び方、リクエストの送信先を説明しています。