ローカルLLMとは？初心者向け導入ガイド
ローカルLLMの仕組みと始め方。Ollama・LM Studio・Janの違い、必要なスペックの考え方、最初に試すべきモデルサイズを解説します。
- 公開:
- 著者:
- Private AI Navi 編集部
- 読了目安:
- 約4分
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ローカルLLMとは
ローカルLLMは、言語モデルを自分のPCで動かす方式です。クラウドのAPIを呼ばないため、プロンプトが外部へ送信されません。
メリットとデメリットは表裏一体です。
メリット
- 入力が端末外に出ない
- 従量課金がなく、使うほど有利になる
- オフラインでも動く
- モデルを自由に選べる（無検閲系を含む）
デメリット・注意点
- 動かせるモデルの規模がハードウェアで決まる
- 初期のハードウェア投資が必要になる場合がある
- モデルの管理・更新を自分で行う
- 最新の最上位モデルと同じ品質は期待できない
実行ツールを選ぶ
| サービス | プライバシー方式 | 提供形態 | 総合スコア | 情報の状態 |
|---|---|---|---|---|
| Ollama | ローカル処理 | local / api | 74/100 | 一部検証・1日前 |
| LM Studio | ローカル処理 | local / chat / api | 73/100 | 一部検証・1日前 |
| Jan | ローカル処理 | local / chat / api | 70/100 | 一部検証・1日前 |
スコアの算出方法は編集方針に記載しています。料金・機能は変更される場合があります。
ざっくりした選び分けは次のとおりです。
- コマンドラインに抵抗がない → Ollama
- GUIで始めたい／動くモデルを提示してほしい → LM Studio
- オープンソースであることを重視する → Jan
いずれも OpenAI 互換のローカルAPIサーバーとして動作するため、既存のツールから接続先を差し替えて使えます。
必要なスペックの考え方
必要なメモリは「パラメータ数 × 1パラメータあたりのバイト数」で概算します。量子化（重みを低いビット数で保持する圧縮）を使うのが前提です。
Macの場合はユニファイドメモリが、Windows/LinuxでGPUを使う場合はVRAMが上限になります。VRAMに収まらないぶんはシステムメモリへあふれ、生成速度が大きく落ちます。
最初の一歩
- 実行ツールをインストールする
- 中型（10B前後）のモデルを1つ入れて、日本語で試す
- 品質が足りなければ大きいモデル、速度が足りなければ小さいモデルへ動かす
- 用途が固まったら、そのモデルに合わせてハードウェアを検討する
どのモデルを選ぶか
モデルの種類と規模についてはモデル一覧にまとめています。
よくある質問
MacBook AirでもローカルLLMは動きますか？
搭載メモリの範囲に収まる小さめのモデルであれば動作します。必要量はモデルと量子化方式で変わるため、実行ツールが表示する要件を確認してください。
GPUがないPCでも動きますか？
CPUのみでも動作しますが、生成速度は大きく落ちます。小さいモデルから試してください。
ローカルLLMはChatGPTの代わりになりますか？
用途によります。要約や整形、定型的な文章生成であれば実用的な場面が多い一方、最上位のクラウドモデルと同等の推論能力を期待すると差を感じます。
本記事の掲載内容の最終確認日: 2026-08-02（2日前）
出典
- #ローカルLLM
- #Ollama
- #LM Studio
- #初心者
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