ローカルでモデルを実行するためのLLMツール10選 (11月 2026)

LLMをローカルで実行するには、モデルだけでなく、モデルを読み込んで提供するソフトウェアや、モデルを使って作業するためのソフトウェアも選ぶ必要があります。これらは別々の選択です。デスクトップチャットアプリ、チーム向けインターフェース、推論エンジンはいずれも役立ちますが、解決する課題は異なり、連携して使われることも少なくありません。

以下の10種類のツールについて、ローカルでの利用方法、実用面での強み、設定の手間、個人ユーザーや開発者への適性を独自に評価しました。汎用的なローカル実行環境としては、引き続きOllamaを幅広くおすすめします。デスクトップでの利用を重視する場合は、LM Studioが最も有力な選択肢です。掲載順は、推論速度の実測ベンチマークではなく、各ツールのワークフローへの適合性を反映しています。順位が低い専門ツールでも、技術的な環境に導入するなら最適な場合があります。

このガイドで比較するのはツールであり、モデルの知能ではありません。ダウンロードして使えるモデルについては、オープンソースおよびオープンウェイトのLLMに関するガイドをご覧ください。また、ローカルで利用できることと、ローカルで実行されることは区別が必要です。現在では、多くのアプリケーションが、デバイス上での推論に加えて、クラウドモデル、ウェブ検索、リモートツールも提供しています。

LLMをローカルで実行するおすすめツールを比較

必要なローカルAIツールの種類は？

個人でデスクトップ作業をする場合：チャットにはLM StudioまたはJan、ドキュメントを扱うワークフローにはAnythingLLMまたはGPT4All、複数のモデルをより体系的に扱うワークスペースにはMsty Studioから試してみましょう。シンプルさよりも実験のしやすさや細かな制御を重視するなら、TextGenも検討する価値があります。

アプリケーションや共有サービス向け：Ollamaは手軽なローカルモデルサーバーを提供し、llama.cppではエンジンを直接制御できます。LocalAIは、さまざまな種類の推論を共通のAPI層を通じて利用できるようにします。Open WebUIは、エンジンの上に構築できる共有インターフェースです。フロントエンドをインストールしただけでは、十分な性能のモデルが導入されるわけでも、そのモデルを実行するためのハードウェアが用意されるわけでもありません。

モデルをローカルで実行するLLMツール10選

1. Ollama

このデモでは、Ollamaに接続したワークフローを紹介しています。その後、AnythingLLMに組み込まれたデスクトップエンジンは変更されています。違いについては、以下の製品紹介をご覧ください。

おすすめの用途：ローカルモデルの提供と開発者向け連携。ローカルAIの再利用可能な基盤を求める方には、引き続きOllamaを第一におすすめします。モデルのダウンロードを管理し、アプリケーションにモデルを提供するため、単一のチャット画面にとどまらず活用できます。開発者はローカルのエンドポイントを自作ソフトウェアに接続でき、ほかのインターフェースでは、ドキュメントやチャットのワークフローを支えるエンジンとしてOllamaを利用できます。

大きな利点は、モデル管理の手順が比較的シンプルで、周辺のエコシステムも充実していることです。ユーザーは対応モデルを1つ選んで使い始め、そのモデルが自分のマシンで動作することを確認したうえで、複数のアプリケーションで同じ設定を再利用できます。これにより、モデルサーバーとインターフェースを別々に選べます。ただし、使い慣れたリクエスト形式を受け付けるAPIであっても、すべてのモデルが同じツール、構造化出力、画像入力に対応しているとは限りません。

現在、重要な違いとなっているのは、Ollamaがローカルモデルとクラウドモデルの両方を提供している点です。デバイス上での処理を目的とする場合は、ダウンロード済みのローカルモデルを選択してください。また、ドキュメントには、クラウド機能とウェブ検索を無効にするローカル専用の設定も記載されています。Ollamaを最上位に位置づけているのは、柔軟性と連携のしやすさを評価しているためであり、常に最もシンプルなドキュメントワークスペースである、あるいはすべてのデバイスで最速のエンジンであるという理由からではありません。コンテキストや同時リクエスト数を増やす前に、モデルの配置とメモリ使用量を確認しましょう。

参考： Ollamaのドキュメントと製品情報。

Ollamaにアクセス

2. LM Studio

最適な用途：デスクトップでのモデルの検索、チャット、ローカルAPI。 LM Studioは、グラフィカルなアプリケーションを通じてローカルモデルを検索、ダウンロードし、利用したい人にとって、デスクトップ中心の選択肢として最も有力です。ローカルサーバーと開発者向けツールも備えており、対話型の実験からアプリケーションへの統合へ進む際にも役立ちます。グラフィカルなインターフェースでモデルや設定を確認したい人なら、OllamaよりLM Studioを選ぶのも妥当です。

この製品には現在、業務やコーディングを支援するエージェント、Bionicが大きく取り上げられています。これにより、従来型のチャットを超えた使い方が可能になりますが、エージェントの機能と、その基盤となるモデル実行環境は区別して考える必要があります。ダウンロードしたモデルは、ローカルでのチャットやドキュメントとのやり取り、ローカルサーバーでの提供に利用できます。ただし、エージェントの有用性は、モデルの能力とアクセスできるツールに左右されます。LM Studioのオフライン向けドキュメントでは、こうした基本的なローカルでのワークフローが明確に説明されています。

開発への道筋を残しつつ、使いやすいインターフェースを提供している点が主な魅力です。実用上の制約となるのは、モデルとの互換性、利用可能なメモリ、そしてローカル実行とホスト型実行の違いです。プライバシーポリシーがあるクラウドオプションでも、推論がクラウド上で行われることに変わりはありません。オフライン環境で使う前に、必要なモデルと実行環境のコンポーネントをダウンロードし、ネットワークに接続しない状態で、想定するワークフローをテストしてください。ホームページに掲載されたエージェントのデモだけで判断せず、実際に必要な開発者向けツールを比較しましょう。

参考： LM Studioのドキュメントと製品情報。

LM Studioにアクセス

3. Open WebUI

最適な用途：複数人で利用できるセルフホスト型AIインターフェース。 Open WebUIは、競合するモデルのチェックポイントや単一の推論エンジンではなく、セルフホスト型のインターフェース兼アプリケーションレイヤーとして捉えるのが適切です。Ollamaや互換性のあるAPIと接続でき、会話、ナレッジ、ツールを共通の場所で利用できます。そのため、社内で管理するAIサービスを複数人で使う必要がある場合に特に有用です。

このアーキテクチャでは、モデルのバックエンドを変更しても、チームは同じインターフェースを使い続けられます。小規模な社内ナレッジサービスにも役立ちます。各従業員が個別のデスクトップ環境を管理するのではなく、管理者が接続先や機能を管理できるためです。最新のドキュメントでは、デスクトップへのインストールと本番環境へのデプロイ方法も区別されています。サービスの運用担当者や、更新、ストレージ、アクセスをどのように管理するかに応じて、導入方法を選びましょう。

複数人で共有できる点を評価して3位に位置づけています。ただし、インターフェースをセルフホストしても、リモートモデルがローカルで動作するわけではありません。ドキュメントの抽出や埋め込み、そのほかの補助サービスについても確認が必要です。現行ライセンスにはブランド表示に関する条件があるため、再配布やブランド変更を計画しているチームは、正確な利用条件を確認してください。Open WebUIは推論実行環境を補完する優れたツールですが、1台のノートパソコンで時折プライベートなチャットをしたいだけの人には、不要なインフラとなるでしょう。

参考： Open WebUIのドキュメントと製品情報。

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4. AnythingLLM

最適な用途：ドキュメント用ワークスペースとデバイス上での生産性向上。自分のドキュメントを活用したい読者にとって、AnythingLLMは、検索基盤の構築に時間をかけずに済む、最も目的に特化したおすすめツールです。デスクトップ版とセルフホスト版では、モデルへのアクセス、ドキュメントの知識、ワークスペース、エージェント機能を組み合わせて利用できます。会話をその都度独立したプロンプトとして扱うのではなく、ファイルや情報を軸に、繰り返し使えるワークフローを整えられる点に価値があります。

大きな変更点は、デスクトップ版にエンジンが組み込まれたことです。AnythingLLMによると、ダウンロードしたモデルは、AMDのLemonadeが管理するllama.cppを通じて実行されるようになり、以前アプリに同梱されていたOllamaのコピーに取って代わりました。これは統合エンジンの変更であり、個別に設定したすべてのプロバイダー接続も変更されたと考えるべきではありません。既存ユーザーは、同梱ランタイムについて異なる説明をしている古いインストールチュートリアルに従う前に、移行に関する詳細を確認してください。

AnythingLLMは、ドキュメントを中心とした生産性向上に優れていることから4位に選びました。ローカルで使うリサーチ用ワークスペースとして、第一候補にもなり得ます。ただし、検索結果の質は、情報の抽出精度、埋め込みの設定、そして関連する箇所が実際に選択されるかどうかに左右されます。テキストが整った文書だけで評価するのではなく、表やスキャンした資料など、扱いの難しいファイルも試してください。適切なデスクトップ版または共有環境を選び、ローカルでの利用が必要な場合は、選択したプロバイダーがすべてローカルで動作することを確認しましょう。

参考： AnythingLLMのドキュメントと製品詳細。

AnythingLLMにアクセス

5. Jan

最適な用途：オープンソースのデスクトップチャットアプリを探している方。Janは、使い慣れた対話型インターフェースと、モデルを選択できる自由度を求めるユーザー向けのオープンソースのデスクトップアプリです。現在の製品では、オープンモデルとオンラインプロバイダーを組み合わせて利用できるため、単一のインターフェースを使いつつ、対応モデルをローカルで実行する選択肢も確保したい人に適しています。また、アプリの基盤となるプロジェクトを詳しく調べたいユーザーにとっては、オープンな開発体制も魅力です。

最も適しているのは、モデルを意識的に選びながら、個人のデスクトップでチャットを利用するケースです。まずはコンピューターの性能に合ったモデルを選び、さらにサービスやエージェント機能を追加する前に、実用的な基準となる環境を整えましょう。製品のプロバイダー一覧にモデルが載っていても、その最大サイズのバージョンをそのデバイスで実行できるとは限りません。同じインターフェースから、ローカルのチェックポイントとホスト型サービスの両方を利用できる場合がありますが、必要なハードウェアやデータの流れは大きく異なる可能性があります。

Janは、共有チーム向けの総合プラットフォームというより、使いやすい代替ツールとして5位に選びました。インストールするリリースに必要な機能が備わっているかを確認してください。現在のホームページではメモリー機能は近日公開とされているため、確立済みの利点としては評価していません。高度なドキュメント管理や複数ユーザーでの運用を求める読者は、専用のワークスペースツールと比較するとよいでしょう。個人でのチャット利用なら、対象範囲が絞られていることで設定や保守の負担が減り、かえって利点となる場合があります。

参考： Janのドキュメントと製品詳細。

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6. Msty Studio

最適な用途：再利用できるAIワークスペースでのモデル比較。Msty Studioは、複数のモデルを使い、それらを中心に作業を整理したい人向けのワークスペースです。ローカルモデルとオンラインモデルへのアクセスに加え、再利用可能なプロンプト、ペルソナ、Knowledge Stacks、Split Chatsを利用できます。このリストの中で特に際立つのは、視覚的な環境の中でモデルの回答を比較し、継続的な作業の文脈を保てる点です。

Split Chatsを使えば、研究者は同じ質問に対するモデルごとの回答を比較できます。ただし、モデル間で回答が一致しても、それは独立した検証にはなりません。Knowledge Stacksも便利なワークフローを提供します。資料を整理し、それに基づいて質問し、回答の根拠を確認できます。Mstyの製品エコシステムには、現在、エージェントやガバナンスに関する追加の製品も含まれているため、購入を検討する際は、Studioの機能と他の製品やプランで利用できる機能を区別してください。

Mstyは、個人またはチームで使う、より構造化されたワークスペースとして6位に位置づけています。小規模なローカルHTTPエンドポイントだけが必要な場合には、あまり適していません。ローカルエンジンとホスティング型プロバイダーを同じアプリケーション内で併用できるため、機密文書を扱う際にはプロバイダーの選択が重要です。個人用デスクトップ版を導入すればエンタープライズ向けの管理機能も使えると決めつける前に、共有管理機能に必要なプラットフォーム、プラン、導入形態を確認してください。基盤となるモデルの精度がインターフェースによって変わると考えるのではなく、周辺のワークフローを重視して選びましょう。

参考： Msty Studioのドキュメントと製品情報。

Msty Studioをチェック

7. LocalAI

最適な用途：複数のAIモダリティに対応したセルフホスト型API。 LocalAIは、使い慣れたAPIを通じてAIサービスをホストしたい開発者や運用担当者を対象としています。モジュール式のバックエンドは、言語モデルとのチャットにとどまらず、音声、ビジョン、画像生成、埋め込み表現など、さまざまなワークロードに対応します。アプリケーションで複数種類の推論が必要で、それらを共通のサービス層を通じて管理したいチームにとって、特に有用です。

このアーキテクチャでは、クライアント向けAPIと選択したバックエンドが分離されています。モデルごとに異なるエンジンを使うことができ、基盤で何を実行するかは設定によって決まります。これによりアプリケーション側の統合作業を減らせる可能性がありますが、互換性は、アプリケーションが使用する具体的なエンドポイントや機能ごとにテストする必要があります。チャットリクエストが正常に完了しただけでは、プロバイダー間でストリーミング、ツール呼び出し、音声の動作、エラー処理が同等であるとは限りません。

LocalAIを7位にしたのは、その幅広い機能が、手軽なデスクトップチャットを求める人よりも、エンジニアリングチームにとって価値が高いためです。CPUで実行できるため、専用GPUがなくても一部の環境で導入できますが、だからといって、すべてのモデルが控えめな性能のハードウェアで実用的に動くわけではありません。まず1つのワークロードから始め、レイテンシーとメモリー使用量を測定し、必要に応じてバックエンドを追加しましょう。複数ユーザーでの運用や分散運用では、単純なローカルの試作環境では見えてこない、容量計画や保守の責任も生じます。

参考： LocalAIのドキュメントと製品情報。

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8. llama.cpp

最適な用途：推論を直接実行し、ハードウェアを制御すること。 llama.cppは、デスクトップ用ラッパーだけに頼らず、推論エンジンを直接扱いたい人に適しています。CおよびC++による実装、GGUFへの対応、量子化ツール、ハードウェアバックエンド、コマンドラインツール、サーバーを備え、ローカルでのモデル導入を支える重要な基盤となっています。使いやすさを重視した多くのアプリケーションも、インターフェースの基盤として、このレイヤーや関連コンポーネントに依存しています。

モデルの互換性、オフロード、メモリーの動作、ランタイムの設定が本質的な課題である場合、直接利用することには大きな価値があります。技術的な知識を持つユーザーは、エンジンを制御し、設定を比較しやすくなります。一方で、制御できる範囲が広がる分、責任も伴います。選択したビルドが、モデルのアーキテクチャと該当するアクセラレーションバックエンドに対応している必要があります。GGUFというファイル名だけでは、古いバイナリで新たにリリースされたモデルを正しく読み込める保証にはなりません。

8位という順位は、技術的な重要性ではなく、幅広いユーザーにとっての使いやすさを反映したものです。推論エンジニアにとっては、最上位に位置づけられるかもしれません。まず、対応が確認されたモデルと、ドキュメントに記載されたビルドを使い、設定は一度に1つずつ変更しましょう。性能の結果とあわせて、コンテキストサイズ、量子化方式、ハードウェア、ランタイムのバージョンを記録してください。こうした情報がなければ、1秒あたりのトークン数は有用な比較指標になりません。プライベートなチャットを手軽に使いたい人は、通常、まず使いやすいアプリケーションを選ぶとよいでしょう。

参考： llama.cppのドキュメントと製品情報。

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9. GPT4All

最適な用途：シンプルなローカル文書チャット。 GPT4Allは、自分のコンピューター上でローカルに会話し、文書にアクセスしたい人にとって、目的を絞ったデスクトップ向けの選択肢であり続けています。その魅力の中心となるのがLocalDocs機能です。別途検索サービスを設計しなくても、ファイルの集まりについて質問できます。Nomicは現在の製品ページで、Windows ARM版を含め、主要なオペレーティングシステム向けのデスクトップ版ダウンロードを引き続き提供しています。

個人で手持ちの文書コレクションを試したい人にとって、実用的な出発点となります。評価すべきなのは、モデルが説得力のある回答を生成するかどうかだけではありません。アプリケーションが適切な情報源を検索し、その結果を役立つ形で提示できるかどうかも重要です。実際のコレクションを代表するファイルを使ってテストしてください。名称が曖昧なもの、長い文書、複数の情報源にまたがる情報も含めましょう。

GPT4Allは、あらゆるローカルAIアプリケーションの標準的な基盤というより、よりシンプルで特化したツールとして9位に位置付けています。一般的なコンピューターで使えるという説明を、大規模モデルがどのノートパソコンでも快適に応答する証拠と受け取らないでください。インストールしたバージョンで対応するモデル、利用可能なアクセラレーション、文書処理の動作を確認しましょう。主なニーズが共有ワークスペース、より幅広いモデルの実験、または設定可能なサービスバックエンドである場合は、これを中心にワークフローを構築する前に、ほかのツールと比較してください。

参考： GPT4Allのドキュメントと製品詳細。

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10. TextGen

最適な用途：デスクトップでの高度な実験や、任意の追加学習。 oobaboogaプロジェクトのTextGenは、デスクトップインターフェース上でローカルモデルを試す際、より細かく制御したいユーザーに適しています。このプロジェクトでは、チャット、対応モデルでの画像認識、ツール呼び出し、ファイル添付、APIアクセスを利用できます。機能を厳しく絞ったシンプルなチャットアプリケーションと、コマンドラインのコンポーネントだけで推論環境を一から構築する方法との中間的な選択肢として役立ちます。

インストール方法の違いは重要です。Windows、macOS、Linux向けのポータブル版があり、llama.cppを通じてGGUFモデルを利用できます。より包括的なインストールでは、追加のバックエンド、LoRAの学習、画像生成、拡張機能などを利用できます。こうした機能が、軽量版のすべてに標準搭載されているかのように説明してはいけません。実施したい作業と、維持管理できる依存関係に合わせてインストール方法を選びましょう。

TextGenは、機能が不足しているからではなく、実験に特化したツールとして10位に位置付けています。モデルや生成設定を試す技術者は、順位が上の複数の選択肢よりTextGenを好むかもしれません。一方、最小限の設定で信頼できる文書アシスタントだけを使いたい人にとって、追加の操作項目はそれほど役立ちません。出力を比較する際は、モデル、バックエンド、プロンプトテンプレート、サンプリングの各設定を統一してください。任意のウェブ検索機能や拡張機能を有効にすると、ローカルで完結するワークフローの動作も変わるため、一律にプライバシーをうたう説明を鵜呑みにせず、実際の設定を評価しましょう。

参考： TextGenのドキュメントと製品詳細。

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ローカルLLMにはどれくらいのメモリが必要？

モデルの重みのサイズは、あくまで出発点にすぎません。概算の計算例として、80億個のパラメーターをそれぞれ4ビットで保存すると、形式上のオーバーヘッドを含める前の重みデータだけで約4 GBになります。ただし、これは利用可能なメモリが4 GBしかないコンピューターで、80億パラメーターのモデルを快適に実行できるという意味ではありません。ランタイム、オペレーティングシステム、コンテキストキャッシュ、ほかのアプリケーションにもメモリが必要です。

実際のモデルファイルとランタイムの要件を確認しましょう。量子化すると重みの保存に必要な容量は減りますが、品質とのトレードオフは方式やタスクによって異なります。コンテキストを長くしたり、リクエストを並列処理したりすると、メモリ要件が大幅に増えることがあります。Mixture of Experts（MoE）モデルで活性化されるパラメーターの数が少なくても、それはモデルのすべての重みを保持するために必要なメモリ量を示すものではありません。

システムRAMとGPUメモリを区別しましょう。モデルの一部をGPUにオフロードすれば実行できる場合がありますが、適切なアクセラレーターのメモリにモデル全体を載せる場合より、はるかに遅くなることがあります。ユニファイドメモリを搭載したコンピューターではメモリの割り当て方が異なりますが、オペレーティングシステムも共有プールの一部を使用します。RAMの総容量だけでコンピューターを同等とみなさず、アプリケーションが対応する正確なハードウェアとバックエンドを確認してください。

まずはコンテキスト長を控えめに設定しましょう。対応する量子化モデルを読み込み、代表的なプロンプトを実行して、コンテキスト上限を引き上げる前にメモリ使用量を確認します。新たにモデルを読み込んだ場合と、長めの会話を行った場合の両方をテストしてください。Ollamaのメモリと同時実行に関するドキュメントでは、リクエストの同時実行やコンテキスト設定が必要なリソース量に影響する理由が説明されています。上記のランキングは、いずれもあらゆる環境で速度が優れていることを意味するものではありません。

ワークフローがローカルで完結していることを確認する方法

生成モデル、埋め込みモデル、ドキュメントパーサー、再ランキングモデル、音声サービス、各種ツールを個別に確認してください。ローカルのチャットインターフェースを使っていても、ドキュメントがリモートの埋め込みサービスや解析サービスに送信されることがあります。言語モデル自体がコンピューター上で動作していても、ウェブ検索やリモートツールの利用にはネットワーク接続が必要です。

必要なコンポーネントをダウンロードしたら、インターネットに接続せずに中心となるワークフローをテストしてください。これによりオフラインで機能することを確認できますが、ネットワークやテレメトリーを完全に監査したことにはなりません。Ollamaでは、文書化されている OLLAMA_NO_CLOUD=1 設定により、再起動後にクラウド機能が無効になります。LM Studioについては、オフラインでの利用ガイドで、接続がなくても使える主な機能を確認できます。

同僚にサービスを提供する場合は、誰がエンドポイントにアクセスできるのか、また、誰が更新、バックアップ、保存済みドキュメントを管理するのかを決めてください。共有アクセスを意図し、適切に設定している場合を除き、個人用のローカルサーバーは非公開にしておきましょう。ソフトウェアの利用規約とモデルのライセンスは分けて確認してください。オープンウェイトモデルをダウンロードしても、すべての用途が無制限に許可されるわけではありません。たとえば、Open WebUIの現行のライセンスページでは、ブランド表示に関する条件が説明されています。

よくある質問

初心者にはどのツールが最適ですか？

LM Studioは、モデルを視覚的に探したり、デスクトップでチャットしたりするための優れた入門ツールです。Janも、機能を絞ったデスクトップ向けの選択肢です。ドキュメントの取り扱いを主な目的とする場合は、AnythingLLMまたはGPT4Allを選びましょう。複数のアプリケーションで同じローカルモデルサービスを使う場合は、Ollamaが特に便利です。

専用GPUは必要ですか？

すべてのモデルやワークフローで必要というわけではありません。対応ランタイムを使えばCPUで推論できますが、応答速度や実用的なモデルのサイズは大きく異なります。メモリへの過度なオフロードが必要になる大規模モデルよりも、無理なく応答できる小規模モデルから始めるほうがよい場合がよくあります。

これらのツール自体がLLMなのですか？

いいえ。これらはモデルを利用するアプリケーション、インターフェース、またはランタイムです。インターフェースを変えても、モデルの推論能力が自動的に向上するわけではありません。プロンプトの形式、コンテキストの管理、検索、ツールは結果に影響することがありますが、選択したチェックポイントとハードウェアが依然として重要です。

OpenAI互換のエンドポイントは、ホステッドAPIの完全な代替になりますか？

統合を簡素化できる場合はありますが、互換性は実装されているエンドポイントや機能によって異なります。実際に使うモデルで、ストリーミング、構造化出力、ツール、画像処理、エラー発生時の挙動をテストしてください。APIの形式が共通していても、機能や信頼性が同等であるとは限りません。

どのローカルLLMツールを選ぶべきですか？

再利用できるローカルサービスが必要ならOllama、デスクトップでの使いやすさを重視するならLM Studioから始めましょう。Open WebUIは複数人で利用する環境に適したインターフェースで、AnythingLLMはドキュメントを中心としたワークフローを提供します。Janはオープンソースのデスクトップ向け代替ツールであり、Msty Studioは知識を整理したり、複数のモデルを比較したりするのに便利です。

セルフホスト型の推論APIを幅広く利用したいならLocalAI、エンジンを直接制御したいならllama.cppを選びましょう。GPT4Allはローカルでのドキュメントチャットに特化した選択肢であり、TextGenはより踏み込んだ実験や、必要に応じたトレーニングのワークフローに適しています。適切な構成とは、選んだモデルを安定して動かし、意図したデータをローカルに保ち、無理なく続けられる範囲の管理作業で運用できるものです。