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Covenant Personal Edition — 機密の仕事に AI を「手元で」活かすための構成の見取り図 (「要件」ではなく目安としての「推奨環境」です)

Covenant の真価は、機密を含む仕事にも AI を「手元で」活かせることにあります。鍵になるのは 能力のあるローカル AI(ローカル LLM)。これが手元にあると——

  • 機密データは外に出さず、手元の AI で起案・要約・分析まで実務に使える(「ブロックして終わり」ではありません)。
  • 機密でないものは、気兼ねなくクラウド AI の速さ・最新性に任せられます。
  • つまり「機密は手元、それ以外はクラウド」の使い分けが、はじめて快適に・有効に成立します。

守秘義務を負う士業・専門職にとっては、守秘義務を守りながら AI の生産性を得る土台になります。本ページは、その「完成された環境」の見取り図です。今ある PC で試す入口から、フル体験まで段階で案内します(技術の予備知識は不要)。

1. Covenant と「2 種類のローカル LLM」

Covenant のアプリ本体は軽量で、一般的な事務用 PC で動きます。マシンパワーが必要なのは、Covenant が使うローカル LLM(特に②作業用)の方です。役割で 3 つに分かれます。

役割① Gate 評価用 LLM — 入力の機密度などを評価する (Gate 2.5 / 2.8 / 3)。ローカル (Ollama) で動作し、マシンパワーが必要
② 作業用ローカル LLM — 機密度の高い処理の応答を生成する(=機密を手元で実務に使う中核)。ローカル (Ollama) で動作し、マシンパワーが必要
③ クラウド AI — 機密度の低い処理・最新情報の調査 (Claude / Gemini / OpenAI)。API キーのみでスペック不要

💻 あなたの PC

Covenant アプリ
軽量 — 普通の PC で OK。ポリシーに従って処理を振り分けます

🖥 ローカル LLM サーバー (Ollama)

① Gate 評価用 LLM
② 作業用ローカル LLM
同じ 1 台に同居できます。置き場所は下のパターン A / B

☁ クラウド AI

③ 機密度の低い処理のみ
Claude・Gemini・OpenAI (API キーのみ)

ポイントは「Ollama をどこで動かすか」 ①② は同じ Ollama サーバー (同じ 1 台) でまかなえます。その 1 台を「自分の PC」にするか「別の 1 台」にするかで、用意するものが変わります。

2. 構成は 3 パターン

考え方はシンプルです。A・B が「完成された環境」(能力あるローカル AI で、機密データの処理まで手元で実用になる)。C は「まず試す入口」(オンランプ)——今ある PC で価値を体感し、手応えがあれば A・B へ育てます。

パターン A

1 台で完結

Covenant とローカル LLM を同じ PC で動かします。

[PC 1 台] Covenant + Ollama → クラウド AI

向く方: NVIDIA GPU 付きの PC、または Apple Silicon Mac をお持ちの方

快適の目安: 1 台で評価用 + 作業用の 2 つの AI を動かすため、メモリは多いほど快適(Windows なら 32 GB + GPU 推奨)。Mac(Apple Silicon・24〜32 GB)は統合メモリで設定も最小=最も簡単な完結策

パターン B ★本命

2 台構成 — 手元の PC はそのまま

★ GPU 無しで実用速度が欲しいなら、これが本命

手元のノートに Covenant、同じ LAN 上の高性能機 1 台に Ollama を置きます。

[手元のノート] Covenant —LAN→ [GPU 搭載機] Ollama

向く方: 手元のノートは非力だが、自宅・事務所にゲーミング PC / デスクトップ / Mac mini などがある方 (または 1 台用意できる方)

利点: 手元の PC を買い替えずに済みます。LLM サーバー側は画面を使わず置いておくだけで OK (設定は §6)

速度: 重い Gate 評価を GPU 機側で処理するため、GPU 無しの純ローカル (C) より大幅に速くなります (社内実測の目安: 1 件あたり数十秒 → 数秒台)

パターン C(お試し入口)

まず試す入口(オンランプ)

今ある普通のノート 1 台で、追加投資なしに Covenant を体感するための入口です。クラウド AI を主体に、Gate 評価は軽量モデル (3B 級) をローカルで実行します。

[普通のノート] Covenant + 軽量モデル → クラウド AI 主体

向く方: まず使い勝手を確かめたい方

位置づけ (開示): ここは「お試し」。軽量モデルは評価の精度・速度に制約があります。機密データを手元の AI で「実務に使う」フル体験には、能力あるローカル AI = パターン A / B へ育ててください

3. どれを選ぶ? (1 分判定)

  1. 手元の PC に NVIDIA GPU がある、または Apple Silicon Mac → パターン A
  2. 自宅・事務所に高性能なもう 1 台がある (または 1 台用意できる) → パターン B
  3. どちらもない → パターン C(お試し入口) で開始 → 機密処理を実務で使うフル体験は A / B へ育てる(B = GPU 機 1 台を LAN に追加が現実的)

4. スペックの目安 (早見表)

Covenant アプリ本体 (全パターン共通)

OSWindows 10/11、macOS 12 以降
メモリ8 GB〜 (アプリ本体は軽量)
ディスク1 GB 未満 (LLM モデルの容量は別途 §5)

ローカル LLM 側 (Ollama を動かす機械 — A は同じ PC、B は別の 1 台)

標準 (Windows)NVIDIA GPU VRAM 8 GB (RTX 5050 / 4060 級) + RAM 16〜32 GB / 8B 標準 — 実測値 2026-06 反映予定 (※1)。機密文書の起案・要約・分析を手元で実用できる水準
標準 (Mac)Apple Silicon (M1 以降) + 16 GB(快適は 24〜32 GB) / 8B 標準 — M3 実機で快適確認済・Gate 評価 約 28 秒/件 (※1)。機密処理も手元で実用。設定最小で最も簡単
余裕VRAM 12 GB 以上 / RAM 32 GB / 14B 級も視野 — より高品質・長めの文書も手元で
軽量 (C=お試し)GPU なし + RAM 8〜16 GB / 3B 級 — 動作するが遅め (※1)・精度に制約。お試し・軽い判定向き。機密を実務で使うなら A / B へ(困ったら §7 FAQ)

※1 実測例 (2026-06、Gate 評価 1 件あたり・llama3.1:8b): GPU なしノート (Core Ultra 5・RAM 16 GB・CPU 推論) = 約 20〜66 秒 / Apple Silicon M3 = 約 28 秒。GPU なしで標準 8B を CPU 推論する場合、この数十秒は CPU 推論の下限に近く、文脈長 (num_ctx) を下げても大きくは縮みません(文脈長の調整はメモリ節約・スワップ回避が目的)。実用速度が必要なときは、重い Gate 評価を GPU 搭載機へ逃がすパターン B(社内実測の目安で数秒台)、軽量モデルへの変更、またはタイムアウト延長 (§7 FAQ) をご検討ください。リファレンス機 (RTX 5050 Laptop 8GB) は 2026-06 中に実測し本表へ反映予定。体感は入力量・モデルにより変動します。

「AI PC (NPU 搭載)」について — 正直な開示 現在のローカル LLM 実行基盤 (Ollama) は NPU を活用しません (利用するのは GPU / CPU / Apple Silicon)。「AI PC」と表記された機種でも、NPU のみで GPU 非搭載の場合、本表では「軽量」クラス相当です。判断の目安は「NVIDIA GPU (VRAM) があるか / Apple Silicon か」です。

5. モデルとディスク容量の目安

Gate 評価 + 作業用 (標準)llama3.1:8b — 約 4.7 GB
軽量 (パターン C)llama3.2:3b 等 — 約 2 GB
画像を扱う場合 (任意)minicpm-v — 約 5.5 GB

ディスクはモデル 2 つ + 余裕で 20 GB 程度を見ておくとよいでしょう。

LLM を変える場合の注意 既定の組み合わせ (gemma3n + llama3.1:8b) は、Gate 評価のプロンプトと評価基準 (rubric) がこの 2 モデル向けに調整された前提です。別のモデルに変えると評価の精度が変わることがあり、評価基準の再調整が必要になる場合があります。モデルを変更したら、Settings の Gate テスト機能で評価結果をご確認ください。評価の精度は目安であり、モデル・入力により変動します。

6. 2 台構成 (パターン B) のネットワーク設定

  • Covenant の PC と Ollama 機は同じ LAN 内に置きます (インターネット越しの接続は非推奨)
  • Ollama 機側: 外部から接続できる設定 (OLLAMA_HOST = 0.0.0.0:11434) を行います
  • ファイアウォールでポート 11434 を許可します
  • Covenant 側: Settings → 「LLM プリセット」でノードの IP アドレスを指定します
  • Ollama 機の IP アドレスは固定してください (ルーターの DHCP 予約設定、または OS の静的 IP 設定)。IP が変わると Covenant から接続できなくなり、Gate 評価が一律で最高スコア (RED) になります — データを守る方向に倒れる設計上の挙動ですが、原因に気づきにくい症状です
  • 外出先からの利用について: 本ページは LAN 内での利用が前提です。リモートから手元のローカル LLM を使う場合は、専用 VPN 等でセキュアな経路をご自身で用意した上で、接続するか否かはユーザーの判断・責任でお願いします(Covenant はリモートアクセスの通信経路そのものは担いません)

7. よくある質問

Q. 普通の事務用ノートしかありません。始められますか?
パターン C(お試し入口)で始められます。機密データを手元の AI で実務に使うフル体験には、手元の PC を替えずに済むパターン B (GPU 搭載機 1 台を LAN に追加) が現実的な選択肢です。

Q. これから PC を 1 台買うなら、何を目安にすればよいですか?
「NVIDIA GPU (VRAM 8 GB 以上) + メモリ 32 GB」または「Apple Silicon Mac + メモリ 24〜32 GB」が、1 台で快適に完結 (パターン A) できる目安です(最低ラインは 16 GB)。Mac は統合メモリで設定も最小です。

Q. 複数のローカル機を機密度に応じて使い分けられますか?
複数のローカル LLM を設定し、手動で使い分けることは現在も可能です (スレッドごとにプリセットを選択)。ポリシーに応じて振り分ける機能 (例: より機密なら別ノードへ) は今後のロードマップで、現時点では提供していません。

Q. クラウド AI だけで使えますか?
Gate 評価にローカル LLM を使うため、ローカル LLM なしでは中核機能が動きません。軽量モデルを使うパターン C が最小構成です。

Q. スマートフォン・タブレットでは使えますか?
対応していません (Windows / macOS のデスクトップアプリです)。

Q. Gate の評価に時間がかかります / 評価が最高値 (RED) ばかりになります
GPU なしの環境では、Gate 評価に 1 件あたり数十秒かかることがあります (§4 ※1 実測例)。Settings の Gate 3「タイムアウト (秒)」を 300 程度に延長してください。0 は設定しないでください (評価が即時失敗になります)。延長しても最高値が続く場合は、ローカル LLM への接続 — ホスト設定・Ollama の起動、パターン B ではノードの IP 固定 (§6) — をご確認ください。なお、GPU 無しでの数十秒は CPU 推論の下限に近く、文脈長 (num_ctx) を下げても大きくは縮みません(これはメモリ節約のための調整です)。評価そのものを速くするには、重い Gate 評価を GPU 搭載機へ逃がすパターン Bをご検討ください。

8. 開示事項

  • 体感 (速度・品質) は環境・モデル・入力内容により変動します。本ページの数値は目安または実測例です
  • 軽量モデルには評価精度・速度の制約があります
  • 既定以外の LLM に変更すると評価の精度が変わることがあります (評価基準の再調整が必要な場合あり。詳細は §5)
  • GPU 無しでの評価速度には下限 (CPU 推論) があり、文脈長 (num_ctx) の調整はメモリ節約が目的です。速度の改善はパターン B を推奨します
  • リモート利用時の通信経路のセキュリティは専用 VPN 等(ユーザー責任)で、Covenant のスコープ外です。本ページは LAN 内利用が前提です
  • 推奨環境は 2026 年 6 月時点のものです。ハードウェアとモデルの進化に応じて更新します

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4017-2606-000-TG / 2026-06