7 Best LLM Tools To Run Models Locally (4月 2026)

大規模言語モデル（LLM）の改良版が頻繁に登場し、クラウドベースのソリューションは便利ですが、LLMをローカルで実行することで、プライバシーの向上、オフラインでのアクセス性、データとモデルカスタマイズの管理が強化されるなど、複数の利点があります。

ローカルでLLMを実行することで、以下のような利点があります。

• プライバシー: データの完全な管理を維持し、機密情報が外部サーバーに送信されないことを保証します。
• オフラインアクセス: インターネット接続が制限されたり信頼できない状況でも、LLMを使用できます。
• カスタマイズ: モデルを特定のタスクや好みに合わせて微調整し、パフォーマンスを最適化します。
• コスト効率: クラウドベースのソリューションの再発行サブスクリプション料を回避し、長期的なコスト削減が可能です。

この記事では、ローカルでLLMを実行できるツールを紹介し、それらの特徴、強み、弱みを分析して、ユーザーが自分のニーズに基づいて情報に基づいた決定を下せるようにします。

1. AnythingLLM

AnythingLLMは、デスクトップにローカルのLLMパワーを提供するオープンソースのAIアプリケーションです。この無料プラットフォームにより、ユーザーはドキュメントと会話したり、AIエージェントを実行したり、AIタスクを処理したりしながら、すべてのデータを自身のマシン上で安全に保管できます。

システムの強みは、柔軟なアーキテクチャにあります。3つのコンポーネントが協調して動作します。Reactベースのインターフェースがスムーズな操作を提供し、NodeJS ExpressサーバーがベクトルデータベースとLLMの通信を管理し、ドキュメント処理用に専用サーバーが用意されています。ユーザーは、好みのAIモデルを選択できます。オープンソースのオプションをローカルで実行するか、OpenAI、Azure、AWSなどのサービスに接続することができます。プラットフォームは、PDF、Wordファイル、コードベースなど、多様なドキュメント形式をサポートしており、さまざまなニーズに適応できます。

AnythingLLMが特に魅力的であるのは、ユーザーの管理とプライバシーに焦点を当てていることです。クラウドベースの代替ソリューションが外部サーバーにデータを送信するのとは異なり、AnythingLLMはデフォルトですべての処理をローカルで実行します。チームがより強力なソリューションを必要とする場合、Dockerバージョンはカスタムパーミッションを備えた複数のユーザーをサポートし、同時にセキュリティを維持します。AnythingLLMを使用する組織は、クラウドサービスによく伴うAPIコストを避けるために、無料のオープンソースモデルを使用できます。

Anything LLMの主な特徴:

• ローカル処理システムがすべてのデータをマシン上に保持
• さまざまなAIプロバイダーに接続するためのマルチモデルサポートフレームワーク
• PDF、Wordファイル、コードなどを処理するドキュメント分析エンジン
• タスクの自動化とWebとの相互作用のための組み込みAIエージェント
• カスタム統合と拡張を可能にする開発者API

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2. GPT4All

GPT4Allもデバイス上で大規模言語モデルを直接実行します。プラットフォームはAI処理をユーザーのハードウェア上で実行し、システムからデータが外部に送信されることはありません。無料バージョンでは、ユーザーは1,000以上のオープンソースモデル、LLaMaやMistralを含む、へのアクセスを提供します。

システムは、Mac Mシリーズ、AMD、NVIDIAなどの標準的な消費者向けハードウェアで動作し、インターネット接続は必要ありません。ローカルドキュメント機能を通じて、ユーザーはローカルで個人ファイルを分析し、ノウハウベースを構築できます。プラットフォームはCPUとGPU処理の両方をサポートし、利用可能なハードウェアリソースに適応します。

エンタープライズバージョンはデバイスあたり月額25ドルで、カスタムエージェントによるワークフローの自動化、ITインフラストラクチャの統合、Nomic AIからの直接サポートなどの機能を提供します。ローカル処理に焦点を当てることで、企業データは組織の境界内に留まり、セキュリティ要件を満たしながらAI機能を維持します。

GPT4Allの主な特徴:

• クラウド接続が不要なローカルハードウェアでの実行
• 1,000以上のオープンソース言語モデルへのアクセス
• ローカルドキュメント分析機能
• 完全なオフライン操作
• エンタープライズ展開ツールとサポート

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3. Ollama

Ollamaは、コンピューター上で直接LLMをダウンロード、管理、実行するツールです。このオープンソースツールは、モデルコンポーネント、重み、構成、依存関係を含む孤立された環境を作成し、クラウドサービスを使用せずにAIを実行できるようにします。

システムは、コマンドラインとグラフィカルインターフェースの両方で動作し、macOS、Linux、Windowsをサポートしています。ユーザーは、Ollamaのライブラリからモデルをプルし、テキストタスク用のLlama 3.2、コード生成用のMistral、プログラミング用のCode Llama、画像処理用のLLaVA、科学研究用のPhi-3などを実行できます。各モデルは独自の環境で実行され、特定のタスク用のさまざまなAIツールを簡単に切り替えることができます。

Ollamaを使用する組織は、クラウドコストを削減し、データ管理を改善しています。ツールは、ローカルでチャットボット、研究プロジェクト、機密データを扱うAIアプリケーションを動かします。開発者は、既存のCMSやCRMシステムと統合してAI機能を追加し、クラウド依存を除去することで、チームはオフラインで働き、GDPRなどのプライバシー要件を満たしながらAI機能を維持します。

Ollamaの主な特徴:

• モデルをダウンロードしてバージョン管理するための完全なモデル管理システム
• さまざまな作業スタイルに対応したコマンドラインとビジュアルインターフェース
• 複数のプラットフォームとオペレーティングシステムのサポート
• 各AIモデル用の隔離された環境
• ビジネスシステムとの直接統合

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4. LM Studio

LM Studioは、コンピューター上でAI言語モデルを直接実行できるデスクトップアプリケーションです。インターフェースを通じて、ユーザーはHugging Faceからモデルを検索、ダウンロード、実行し、すべてのデータと処理をローカルに保管できます。

システムは、完全なAIワークスペースとして機能します。組み込みサーバーはOpenAIのAPIを模倣し、ローカルのAIをOpenAIと互換性のあるツールに接続できるようにします。プラットフォームは、Llama 3.2、Mistral、Phi、Gemma、DeepSeek、Qwen 2.5などの主要なモデルタイプをサポートしています。ユーザーはドキュメントをドラッグアンドドロップして、RAG（Retrieval Augmented Generation）を通じて会話し、すべてのドキュメント処理をマシン上で実行します。インターフェースでは、GPUの使用やシステムプロンプトなどのモデル実行を微調整できます。

ローカルでAIを実行するには、堅牢なハードウェアが必要です。コンピューターには、モデルを処理するために十分なCPUパワー、RAM、ストレージが必要です。ユーザーは、複数のモデルを同時に実行するとパフォーマンスが低下することを報告しています。しかし、データプライバシーを優先するチームにとって、LM Studioはクラウド依存を完全に除去します。システムはユーザーデータを収集せず、すべてのやり取りをオフラインで行います。個人使用の場合は無料ですが、ビジネス向けにはLM Studioに直接商用ライセンスのために連絡する必要があります。

LM Studioの主な特徴:

• Hugging Faceからのモデル検索とダウンロード機能
• OpenAIと互換性のあるAPIサーバー
• RAG処理によるドキュメント会話機能
• 完全なオフライン操作とデータ収集のない設計
• モデル実行の微調整オプション

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5. Jan

Janは、完全にオフラインで動作する、ChatGPTの無料でオープンソースの代替ソリューションを提供します。このデスクトッププラットフォームでは、人気のAIモデルをローカルで実行したり、OpenAIやAnthropicなどのクラウドサービスに接続したりできます。

システムはユーザーの管理を重視しています。ローカルのCortexサーバーはOpenAIのAPIと互換性があり、Continue.devやOpen Interpreterなどのツールで動作します。ユーザーはすべてのデータをローカルの「Jan Data Folder」に保管し、クラウドサービスを使用しない限り、デバイスから情報が送信されることはありません。プラットフォームはVSCodeやObsidianのように機能し、ニーズに合わせてカスタム拡張が可能です。Mac、Windows、Linuxをサポートし、NVIDIA（CUDA）、AMD（Vulkan）、Intel Arc GPUを含む主要GPUメーカーに対応しています。

Janはユーザーの所有権を重視しています。コードはAGPLv3の下でオープンソースとなっており、誰でも検査または変更できます。プラットフォームは匿名の使用状況データを共有できますが、これは完全に任意です。ユーザーは実行するモデルを選択し、データとやり取りに対する完全な管理を維持します。直接サポートが必要なチームにとって、JanはアクティブなDiscordコミュニティとGitHubリポジトリを維持しており、ユーザーがプラットフォームの開発に参加できます。

Janの主な特徴:

• ローカルモデル実行による完全なオフライン操作
• CortexサーバーによるOpenAIと互換性のあるAPI
• ローカルとクラウドのAIモデル両方のサポート
• カスタム機能のための拡張システム
• 主要GPUメーカー全てのサポート

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6. Llamafile

LlamafileはAIモデルを単一の実行可能ファイルに変換します。このMozilla Buildersプロジェクトは、llama.cppとCosmopolitan Libcを組み合わせて、インストールやセットアップ不要のスタンドアロンプログラムを作成し、AIをクラウドに依存せずに実行できるようにします。

システムは、モデル重みを非圧縮のZIPアーカイブとして直接GPUにアクセス可能にします。実行時にCPU機能を検出して最適なパフォーマンスを実現し、IntelとAMDプロセッサをサポートします。コードはGPU固有の部分をシステムのコンパイラを使用して必要に応じてコンパイルします。この設計は、macOS、Windows、Linux、BSDで動作し、AMD64とARM64プロセッサをサポートしています。

セキュリティ面では、Llamafileはpledge()とSECCOMPを使用してシステムアクセスを制限しています。OpenAIのAPI形式と互換性があり、既存のコードとドロップインで互換性があります。ユーザーは、重みを実行可能ファイルに直接埋め込むか、別々にロードすることができ、ファイルサイズ制限のあるプラットフォーム like Windowsでは便利です。

Llamafileの主な特徴:

• 外部依存関係なしに単一ファイルで配布
• OpenAI APIとの互換性のある層
• Apple、NVIDIA、AMD向けの直接GPUアクセラレーション
• 主要オペレーティングシステムのクロスプラットフォームサポート
• 異なるCPUアーキテクチャーのランタイム最適化

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7. NextChat

NextChatは、ChatGPTの機能をオープンソースのパッケージにまとめ、ユーザーが管理できるものにします。このWebおよびデスクトップアプリは、OpenAI、Google AI、Claudeなどの複数のAIサービスに接続しながら、すべてのデータをブラウザ内にローカルに保管します。

システムは、標準のChatGPTに欠けている重要な機能を追加します。ユーザーは「マスク」（GPTと同等）を作成して、特定のコンテキストと設定でカスタムAIツールを構築できます。プラットフォームは、チャット履歴の自動圧縮、Markdown形式のサポート、リアルタイムでのレスポンスストリーミングを提供します。英語、中国語、日本語、フランス語、スペイン語、イタリア語を含む複数の言語をサポートしています。

ChatGPT Proの代わりに、ユーザーはOpenAI、Google、またはAzureから自身のAPIキーを接続します。Vercelなどのクラウドプラットフォームに無料でデプロイしたり、Linux、Windows、またはMacOSでローカルに実行したりできます。さらに、事前設定されたプロンプトライブラリやカスタムモデルサポートを活用して、専用ツールを構築できます。

NextChatの主な特徴:

• 外部トラッキングなしのローカルデータ保管
• カスタムAIツール作成のための「マスク」
• 複数のAIプロバイダーとAPIのサポート
• Vercelへのワンクリックデプロイ
• 組み込みプロンプトライブラリとテンプレート

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まとめ