「ChatGPTは便利だけど、プライバシーが心配…」「インターネットなしでもAIを使いたい！」そんなあなたにぴったりなのがローカルLLMだよ！自分のパソコンでAIを動かす方法を、初心者にもわかりやすく解説するね。
そもそもローカルLLMって何？
まず基本からおさらいしよう。LLMとはLarge Language Model（大規模言語モデル）のこと。ChatGPTやGeminiみたいな賢いAIの「頭脳」部分だと思ってくれればOK！
通常のAIサービスは、質問を送るとインターネット経由でどこかのサーバーに処理してもらうよね。でもローカルLLMは違う。AIのモデルを自分のパソコンにダウンロードして、自分のマシンの中だけで動かすんだ。
ローカルLLMのメリット
- プライバシーが守られる：入力した内容が外部サーバーに送られない
- オフラインでも使える：インターネット不要！
- コストゼロ：月額料金なし、使い放題
- カスタマイズ自由：自分好みに設定できる
- APIの利用制限なし：レートリミットを気にしなくていい
ローカルLLMのデメリット
- 最新のGPT-4oやGemini Ultraと比べると性能は劣る場合がある
- パソコンのスペックが必要（後述）
- 初期設定にちょっとだけ手間がかかる
ぶっちゃけ、デメリットよりメリットのほうが圧倒的に大きいケースが多い。特に機密情報を扱う仕事をしている人や、APIコストを節約したい開発者には超おすすめだよ！
必要なパソコンのスペックは？
「うちのパソコンで動くかな？」って心配してる人も多いと思う。正直に言うと、モデルのサイズによって要求スペックはかなり変わるんだけど、2026年2月時点では以前よりずっと軽量化が進んでいるので、普通のパソコンでも十分楽しめるよ！
| モデルサイズ | 必要RAM | GPU | 用途イメージ |
|---|---|---|---|
| 1B〜3B（超小型） | 4GB〜 | なくてもOK | ちょっとした質問応答 |
| 7B（小型） | 8GB〜 | あると快適 | 日常的な文章生成・翻訳 |
| 13B〜14B（中型） | 16GB〜 | 推奨 | コーディング・複雑な質問 |
| 30B以上（大型） | 32GB〜 | 必須（VRAM多め） | 高品質な生成・専門的タスク |
MacユーザーはApple SiliconのM1/M2/M3/M4チップならめちゃくちゃ相性がいいので特におすすめ！ユニファイドメモリのおかげで効率よく動かせるんだよね。
Ollamaで始めるローカルLLM
さあ、ここからが本番！まずはOllamaから紹介するよ。Ollamaはコマンドラインから手軽にローカルLLMを動かせるツールで、エンジニアや少しPCに慣れた人に大人気のツールだ。
Ollamaのインストール手順
- 公式サイト（ollama.com）にアクセスする
- 自分のOS（Mac / Windows / Linux）に合ったインストーラーをダウンロード
- インストーラーを実行してインストール完了
- ターミナル（Macならターミナル、WindowsならPowerShell）を開く
- 以下のコマンドを入力してモデルをダウンロード＆起動
たとえばLlama 3.2（Metaが公開している人気モデル）を使いたいなら、こんなコマンドを打つだけ：
ollama run llama3.2
たったこれだけ！コマンドを入力するとモデルが自動でダウンロードされて、そのままチャットが始まるよ。マジでシンプル。
Ollamaで使えるおすすめモデル（2026年2月時点）
- Llama 3.x系：Metaのオープンソースモデル。バランスが良くて人気No.1
- Mistral / Mixtral系：フランス発のモデル。軽量なのに賢い！
- Gemma 3系：Googleが公開したモデル。日本語も比較的得意
- Qwen 2.5系：Alibabaのモデル。日本語・中国語に強い
- DeepSeek-R1系：推論特化型。コーディングや数学問題に強い
- Phi-4系：Microsoftの小型高性能モデル。低スペックPCにもやさしい
モデルの一覧は ollama list コマンドで確認できるし、公式サイトのモデルライブラリページにも全部載ってるよ。
OllamaをAPIとして使う
Ollamaのヤバいところは、OpenAI互換のAPIとして使えること！つまり、ChatGPTのAPIを使うアプリをそのままローカルLLMに切り替えられる。開発者にとってはこれが超便利なんだよね。デフォルトでは http://localhost:11434 でAPIが立ち上がってる。
LM Studioで始めるローカルLLM
「コマンドラインはちょっと怖い…」というあなたにはLM Studioがおすすめ！GUIアプリとして動くので、クリックだけで操作できる。見た目もおしゃれでめちゃくちゃ使いやすいよ。
LM Studioのインストール手順
- 公式サイト（lmstudio.ai）にアクセスする
- 自分のOSに合ったインストーラーをダウンロード
- インストーラーを実行してアプリをインストール
- アプリを起動する
インストールはこれだけ！あとはアプリの画面を見ながら操作するだけだよ。
LM Studioでモデルをダウンロードする方法
- アプリ左側の「Discover」タブ（虫眼鏡アイコン）をクリック
- 使いたいモデルを検索する（例：「llama」「mistral」「gemma」など）
- モデルの横にある「Download」ボタンをクリック
- ダウンロード完了を待つ
- 左側の「Chat」タブに移動してモデルを選択
- チャット開始！
GUIなので直感的に操作できる。初めてローカルLLMを試す人にはLM Studioが一番とっつきやすいと思う。
LM Studioのおすすめ機能
- ローカルサーバー機能：OllamaみたいにAPIサーバーとして立ち上げられる
- システムプロンプト設定：AIの振る舞いをカスタマイズできる
- チャット履歴の保存：会話を保存して後から見返せる
- パラメータ調整：Temperature（創造性）などを細かく設定できる
- 複数モデルの管理：ダウンロードしたモデルを一元管理
OllamaとLM Studio、どっちを選ぶべき？
「結局どっちがいいの？」って思ってる人のために、比較表を作ったよ！
| 比較項目 | Ollama | LM Studio |
|---|---|---|
| 操作方法 | コマンドライン | GUIアプリ |
| 初心者向け | △（少し慣れが必要） | ◎（直感的） |
| 開発者向け | ◎（API連携が簡単） | ○（APIサーバー機能あり） |
| 対応OS | Mac / Windows / Linux | Mac / Windows / Linux |
| モデルの豊富さ | ◎ | ◎（HuggingFaceから直接DL可） |
| 料金 | 無料 | 無料（一部有料機能あり） |
| 自動化・スクリプト | ◎（得意） | △ |
ざっくりまとめると、「とにかく簡単に試したい！」ならLM Studio、「開発に組み込みたい・がっつり使いたい！」ならOllamaがおすすめ。両方インストールしてみて、使い分けるのも全然アリだよ！
実際にどんな使い方ができるの？
「動かせた！で、何に使えばいいの？」という人のために、具体的な活用シーンを紹介するね。
日常的な使い方
- 文章の校正・添削：メールや報告書をチェックしてもらう
- 翻訳：英語↔日本語の翻訳（日本語対応モデルを選ぼう）
- アイデア出し：ブレインストーミングの相手に
- 要約：長い文章をサクッとまとめてもらう
ビジネス・仕事での使い方
- 社内文書の分析：機密情報を外部に出さずにAIに分析させられる！
- コードレビュー：自社のソースコードをローカルで解析
- 議事録の整理：会議メモをきれいにまとめてもらう
- カスタマーサポートの下書き：返信メールの草案を作成
開発者向けの使い方
- ローカル環境でのRAG構築：自社データとAIを組み合わせたシステム開発
- AIエージェントの開発：コスト0でAIエージェントをプロトタイプ
- ファインチューニングの実験：独自データで追加学習のテスト
日本語に強いモデルはどれ？
日本語ユーザーとして気になるのが「日本語ちゃんと使える？」という点だよね。正直に言うと、英語に比べると日本語の精度は落ちることが多い。でも最近のモデルはかなり改善されてきてる！
執筆時点（2026年2月）で日本語対応が比較的良好なモデルとしては、Qwen 2.5系やGemma 3系が評判いい。また、日本語特化でファインチューニングされたモデルもHuggingFaceで公開されているから、「日本語専用モデル」で検索してみるのもおすすめだよ。
ただし、モデルの品質は日々更新されているので、最新情報はOllamaのモデルライブラリやHuggingFaceのリーダーボードをチェックしてみてね。
よくあるトラブルと解決策
「動作が遅すぎる」場合
- より小さいサイズのモデル（7B → 3Bなど）に切り替える
- 量子化（Quantization）されたモデルを選ぶ（Q4_KMなど）
- 他のアプリを閉じてメモリを解放する
- GPUオフロードの設定を確認する
「メモリ不足エラーが出る」場合
- もっと軽量なモデルを選ぶ
- LM StudioならGPU Layersの数を減らす設定を試す
- パソコンを再起動してメモリをクリアする
「日本語の回答がおかしい」場合
- 日本語対応モデル（Qwen、Gemmaなど）に切り替える
- システムプロンプトに「日本語で回答してください」と追加する
- モデルのサイズを大きくする（7B → 14Bなど）
まとめ
ローカルLLMの世界、思ったよりハードル低くない？ポイントをおさらいしよう！
- ローカルLLMは自分のPCでAIを動かす技術。プライバシー安全・コスト0・オフラインOKの三拍子
- Ollamaはコマンドラインで使う開発者向けツール。API連携が超簡単
- LM StudioはGUIアプリで初心者でも直感的に使える
- まずは7Bサイズのモデルから試してみるのがおすすめ
- 日本語を使うならQwen 2.5やGemma 3系が比較的優秀
- 料金はどちらも基本無料（執筆時点）
「百聞は一見にしかず」というやつで、とにかく一度動かしてみてほしい！最初はちょっと感動するはずだよ。「え、こんなにちゃんと動くの！？」って。
ローカルLLMの世界は2026年に入ってからもものすごいスピードで進化中。新しいモデルがどんどん登場してるし、ツールも使いやすくなってきてる。このブログでも最新情報を随時お届けするので、ぜひブックマークしておいてね！
わからないことがあったらコメント欄で質問してくれると嬉しいな。一緒にローカルLLMを楽しんでいこう！
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