ローカルLLMの動かし方【2026年版】OllamaでPC上でAIを完全無料・オフラインで使う
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年6月13日
ChatGPTのAPIを使わず、自分のPCでLLM（大規模言語モデル）を動かせます。課金なし・オフライン・データが外部に送られない——これがローカルLLMの最大のメリットです。
ローカルLLMのメリット
- 完全無料 — APIコスト不要
- オフライン動作 — インターネット不要
- プライバシー — データが外部に送られない
- 制限なし — レート制限・コンテンツフィルターなし
- カスタマイズ — ファインチューニング可能
ローカルLLMツール比較表
| ツール | UI | API | モデル数 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Ollama | CLI/API | ✅ | 100+ | 最も使いやすい・デファクト |
| LM Studio | GUI | ✅ | GGUF全般 | ビジュアルUI重視 |
| GPT4All | GUI | ✅ | 限定的 | 一般ユーザー向け |
| llama.cpp | CLI | ✅ | GGUFすべて | 最も軽量・コア実装 |
Ollama：2026年のローカルLLMデファクト
Ollama（公式サイト↗・GitHub↗）はローカルLLMを最も簡単に動かせるOSSです。1コマンドでモデルのダウンロード・起動・OpenAI互換APIの提供まで完了します。
インストールとモデル起動はOllama公式ドキュメント↗を参照。またLM Studio公式サイト↗もGUIで使いたい場合に参考になります。
ハードウェア要件
| モデルサイズ | 必要メモリ | 推奨GPU | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1〜3B | 4GB RAM | なくても可 | 試用・組み込み |
| 7〜8B | 8GB RAM | 4GB VRAM | 日常使用・おすすめ |
| 13〜14B | 16GB RAM | 8GB VRAM | 高精度 |
| 70B+ | 64GB RAM | 24GB VRAM | 研究・プロ用途 |
日本語対応モデルはLLMカテゴリから一覧を確認。RAGと組み合わせる方法はRAG実装記事も参照。
OpenAI APIとの互換性
OllamaはOpenAI API互換のエンドポイント（ポート11434）を提供するため、既存のOpenAI SDKをそのまま向き先を変えるだけで使えます。base_urlをhttp://localhost:11434/v1に設定するだけです。
まとめ
2026年のローカルLLM入門はOllama一択です。ollama run llama3.2の1コマンドで始められ、OpenAI互換APIでどんなアプリにも組み込めます。
よくある質問（FAQ）
Q. どのモデルを最初に試すべきですか？
まずllama3.2（3B）を試してください。精度が物足りなければllama3.1:8b（8B）に上げるのが定番ルートです。日本語精度が必要ならqwen2.5:7bがおすすめです。
Q. GPUなしでも動きますか？
はい。CPUのみでも動きますが速度が落ちます。M1/M2/M3 MacはGPUと統合メモリを使うため非常に快適です。
Q. ChatGPT-4と比べてどのくらい精度が出ますか？
8Bクラスのモデルでは英語タスクでGPT-3.5相当、日本語では若干落ちます。70BクラスはGPT-4に近い精度ですが、高スペックPCが必要です。
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
