「VS Code」と「Copilot」でローカルAIモデルを活用　Microsoftがガイドを解説：プライバシー確保とコスト削減を両立

　従来、AIアシスタントを使うには、AIモデルを動作させるための計算処理をクラウドサーバで実行しなければならなかった。この構造では開発者が作成したコードやプロンプトを外部に送信する必要があるため、データのプライバシーや利用料金が課題となっていた。Foundry LocalはAIモデルをPC上で実行できる仕組みを提供し、データを外部に送らずにAIアシスタントを利用できるようにする点が特徴だ。これによって、開発者は機密性が求められる業界やプロジェクトでもAIアシスタントを使えるようになる。

　Foundry Localを使うには、まずVS CodeにGitHub Copilotと拡張機能「AI Toolkit for Visual Studio Code」（以下、AI Toolkit）を導入する。AIモデルの提供元として「Foundry Local via AI Toolkit」を指定すると、PC内のローカルモデルを選択できるようになる。必要に応じてAIモデルは自動でダウンロードされ、以降はオフラインで利用可能だ。

　利用可能なAIモデルには、多言語処理やコード生成を得意とする「Qwen」、効率的な推論を重視する「Phi」、OpenAIの「GPT」などがある。

　MicrosoftはFoundry Localの主な利点として以下を挙げている。