技術ガイド| AIpedia編集部
ローカルLLMの始め方完全ガイド【2026年版】Ollama・LM Studioで手軽にAI
ローカル環境でLLMを動かす方法を初心者向けに解説。Ollama、LM Studioの導入手順、おすすめモデル、必要スペックまで網羅的に紹介。
クラウドAIのプライバシーが気になる方、オフラインでもAIを使いたい方に向けて、ローカルLLMの始め方を徹底解説します。2026年はローカルLLMの品質が飛躍的に向上し、誰でも手軽に始められるようになりました。
ローカルLLMとは
ローカルLLMは、自分のPC上でLLM（大規模言語モデル）を直接実行する方法です。データが外部に送信されないためプライバシーが確保され、インターネット接続不要で利用できます。
おすすめツール
[Ollama](/tools/ollama)（開発者向け）
コマンドライン操作でLLMを簡単に実行。`ollama run llama3.3`の一行で即座にAIチャットが開始できます。Docker対応でサーバーへの組み込みも容易。
LM Studio（初心者向け）
GUIアプリでモデルの検索・ダウンロード・実行が完結。プログラミング知識不要で始められます。
2026年おすすめローカルモデル
| モデル | パラメータ | 必要メモリ | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B | 70B | 48GB | Meta最新。汎用性トップ |
| Gemma 3 27B | 27B | 20GB | Google製。バランス良好 |
| Mistral Small | 24B | 16GB | 高速。日常利用に最適 |
| Qwen 2.5 14B | 14B | 12GB | 中国語・日本語に強い |
| Phi-4 14B | 14B | 12GB | Microsoft製。推論に強い |
必要なPCスペック
- 最低: RAM 16GB + 8Bモデル → 日常会話レベル
- 推奨: RAM 32GB + GPU 8GB VRAM → 高品質な応答
- 理想: RAM 64GB + GPU 24GB VRAM → 70Bモデルも快適
セットアップ手順（Ollama）
1. [ollama.com](https://ollama.com)からインストーラーをダウンロード 2. ターミナルで `ollama run llama3.3` を実行 3. 初回のモデルダウンロード完了後、すぐにチャット開始
まとめ
2026年のローカルLLMは、8GBモデルでもGPT-3.5以上の品質に到達しています。プライバシーを重視する業務や、オフライン環境でのAI活用にぜひ挑戦してみてください。