技術解説2026-03-23| AIpedia編集部

ローカルAI完全ガイド【2026年版】Ollama・LM Studio・Janの使い方

自分のPCでAIを動かすローカルAIの始め方を解説。Ollama、LM Studio、Janの導入方法からおすすめモデル、必要スペックまで徹底ガイドします。

クラウドにデータを送らずに自分のPC上でAIを動かす「ローカルAI」が注目を集めています。プライバシー保護、コスト削減、オフライン利用など、多くのメリットがあるローカルAIの始め方を解説します。

ローカルAIのメリット

コマンドライン中心のローカルAI実行環境。セットアップが最も簡単で、数コマンドでAIモデルを動かせます。

```bash # インストール後、モデルの実行 ollama run llama3.1 ollama run gemma2 ollama run codellama ```

GUIベースのローカルAI実行環境。モデルの検索・ダウンロード・実行がすべてGUIで完結し、初心者にも使いやすいのが特徴です。

オープンソースのローカルAIクライアント。ChatGPTライクなUIで、ローカルモデルとクラウドAPI（OpenAI、Claude等）を同じ画面で切り替えて使えます。

ローカルAIの実行にはある程度のスペックが必要です。モデルサイズによって要件が変わります。

ローカルAIは、プライバシーを守りながらAIを活用できる実用的な選択肢です。Ollamaなら数分でセットアップが完了するので、まずは小型モデルから試してみましょう。GPUなしのPCでも、8Bクラスのモデルならストレスなく動作します。