LM Studio：ローカルLLM推論の完全ガイド（2026年版）

LM Studio：ローカルLLM推論コンプリートガイド (2026年版)

LM Studioは、大規模言語モデル（LLM）を完全にローカルなハードウェア上でダウンロード、実行、および対話ができるデスクトップアプリケーションです。クラウドへの依存、APIキー、利用料は一切不要で、完全なプライバシーが保たれます。あなたのデータがマシンから外部へ出ることはありません。

2026年現在、ローカルLLMの推論は驚くほど実用的になりました。GGUFのような最適化された量子化フォーマットにより、一般的なコンシューマー向けハードウェアでも、多くのタスクにおいてクラウドAPIに匹敵するモデルを動かすことが可能です。このガイドでは、LM Studioのインストール、モデルの選択、設定、パフォーマンスの最適化、そしてAPIのセットアップまで、必要な知識を網羅しています。

LM Studioとは？

LM Studioは、macOS、Windows、Linuxに対応した無料のデスクトップアプリケーションであり、以下の機能を提供します：

モデルの検索とダウンロード（Hugging Faceのブラウジング）
モデルと対話するためのチャットUI
OpenAI互換のローカルAPIサーバー
モデル管理（ダウンロード、削除、整理）
設定可能な推論パラメータ（temperature、コンテキスト長、GPUレイヤー）
GGUF、MLX、およびその他の量子化モデルフォーマットのサポート

なぜモデルをローカルで実行するのか？

メリット	詳細
プライバシー	データがマシン外に出ることがない
コストゼロ	API使用料やサブスクリプションが不要
レート制限なし	好きなだけ使用可能
オフライン	モデルのダウンロード後はインターネットなしで動作
カスタマイズ性	パラメータやシステムプロンプトを完全に制御可能
スピード	ネットワーク遅延がない（GPU推論は非常に高速）

システム要件

LM Studioは幅広いハードウェアで動作しますが、パフォーマンスはGPUメモリとシステムRAMの容量に大きく依存します。

最小要件

コンポーネント	最小構成	推奨構成
OS	macOS 13+, Windows 10+, Ubuntu 22.04+	最新バージョン
RAM	8 GB	16-32 GB
GPU	不要（CPUモード）	8+ GB VRAM
ストレージ	10 GBの空き容量	50+ GBの空き容量
CPU	64ビットCPU	Apple Silicon または最新の x86

GPUの互換性

GPUタイプ	サポート状況	備考
NVIDIA (CUDA)	フルサポート	Windows/Linuxで最高のパフォーマンス
Apple Silicon (Metal)	フルサポート	macOSで優れたパフォーマンス
AMD (ROCm/Vulkan)	一部サポート	Linux ROCmは良好、WindowsはVulkan経由
Intel Arc	一部サポート	Vulkan経由でサポート改善中
CPUのみ	サポートあり	低速だが小型モデルなら動作可能

ステップ 1: LM Studioのインストール

macOS

# ウェブサイトからダウンロード
# https://lmstudio.ai にアクセスして .dmg ファイルをダウンロード

# または Homebrew 経由でインストール
brew install --cask lm-studio

Windows

lmstudio.ai からインストーラーをダウンロードして実行します。LM Studioはユーザーディレクトリにインストールされるため、管理者権限は不要です。

Linux

# lmstudio.ai から AppImage をダウンロード
chmod +x LM-Studio-*.AppImage
./LM-Studio-*.AppImage

# または Flatpak を使用（利用可能な場合）
flatpak install flathub ai.lmstudio.LMStudio

ステップ 2: 最初のモデルをダウンロードする

LM Studioを起動した後、「Discover」タブを使用してモデルを検索し、ダウンロードします。

ハードウェア別推奨モデル (2026年)

ハードウェア	モデル	サイズ	品質
8 GB RAM (CPU)	Qwen 3 0.6B Q8	0.8 GB	基本的なタスク
16 GB RAM (CPU)	Llama 4 Scout 8B Q4_K_M	5 GB	チャットに最適
8 GB VRAM	Qwen 3 14B Q4_K_M	9 GB	非常に良好
12 GB VRAM	Qwen 3 32B Q4_K_M	19 GB	優秀
16 GB VRAM	Llama 4 Scout 109B Q3_K_M	14 GB	優秀
24 GB VRAM (RTX 4090)	DeepSeek Coder V3 Q4_K_M	18 GB	クラウド級の品質
Apple M4 Pro 24GB	Qwen 3 32B Q4_K_M	19 GB	優秀
Apple M4 Max 64GB	Llama 4 Maverick Q4_K_M	55 GB	クラウド競合レベル

モデルのダウンロード方法

LM Studioの「Discover」タブを開く
モデル名（例: "Qwen 3 14B"）を検索する
希望するGGUF量子化を選択（Q4_K_M が標準的な推奨設定）
「Download」をクリック
ダウンロード完了まで待機（モデルサイズは2GBから60GB以上まで様々）

量子化（Quantization）について

量子化は、品質をわずかに犠牲にすることでモデルサイズとメモリ使用量を削減する技術です。一般的なGGUF量子化レベルの目安は以下の通りです。

量子化	ビット数	サイズ（対FP16）	品質への影響
Q2_K	2-bit	~25%	大幅な品質低下
Q3_K_M	3-bit	~35%	目に見える品質低下
Q4_K_M	4-bit	~45%	最小限の品質低下（推奨）
Q5_K_M	5-bit	~55%	ごくわずかな品質低下
Q6_K	6-bit	~65%	ほぼロスレス
Q8_0	8-bit	~85%	事実上のロスレス
FP16	16-bit	100%	オリジナル品質

Q4_K_M は、メモリ使用量をモデル本来の約半分に抑えつつ、品質低下を最小限にとどめる、ほとんどのユーザーにとっての「スイートスポット」です。

ステップ 3: モデルとチャットする

「Chat」タブを開く
ドロップダウンからダウンロードしたモデルを選択
メッセージの入力を開始

便利なチャット設定

設定	デフォルト	推奨値	目的
Temperature	0.7	0.1-0.3（コード）, 0.7-0.9（クリエイティブ）	ランダム性の制御
Context Length	4096	ハードウェアが許す最大値	モデルが記憶できるテキスト量
GPU Layers	Auto	すべて（VRAMが許す場合）	GPUで実行するレイヤー数
System Prompt	なし	ユースケースに合わせて設定	モデルの振る舞いを指示する

システムプロンプトの例

コーディング支援用:

あなたは熟練したソフトウェアエンジニアです。クリーンで文書化されたコードを書いてください。
常にエラーハンドリングと型定義を含めてください。サードパーティの依存関係よりも
標準ライブラリを優先してください。論理的な思考プロセスを簡潔に説明してください。

文章作成支援用:

あなたはプロの編集者です。文章の明快さ、文法、構成の改善をサポートしてください。
一般的なアドバイスではなく、具体的な修正案を提示してください。
著者の意図やトーンを尊重してください。

ステップ 4: ローカルAPIサーバーを使用する

LM StudioにはOpenAI互換のAPIサーバーが搭載されています。これにより、Cursor、Continue、Cline、Aider、その他のカスタムアプリケーションなど、OpenAI API形式をサポートするあらゆるツールでローカルモデルを使用できます。

APIサーバーの起動

「Developer」タブ（または Local Server タブ）を開く
モデルを選択
「Start Server」をクリック
デフォルトでは http://localhost:1234 でサーバーが動作します

APIのテスト

curl http://localhost:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-14b",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "あなたは優秀なコーディングアシスタントです。"},
      {"role": "user", "content": "ネストされた辞書を平坦化するPython関数を書いてください。"}
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 1000
  }'

Pythonでの使用例

from openai import OpenAI

# LM Studioのローカルサーバーを指すように設定
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key="not-needed"  # LM StudioではAPIキーは不要
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-14b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは優秀なアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "HTTPキャッシュの仕組みについて説明してください。"}
    ],
    temperature=0.3
)

print(response.choices[0].message.content)

Cursorとの連携

Cursorを開き、Settings > Models に移動
カスタムモデルを追加:
- API Key: lm-studio（空でない任意の文字列）
- Base URL: http://localhost:1234/v1
- Model name: ロードしたモデルの名前
Cursorのチャットまたはエージェントパネルでそのモデルを選択

Continue (VS Code) との連携

// ~/.continue/config.json
{
  "models": [
    {
      "title": "LM Studio - Qwen 3 14B",
      "provider": "openai",
      "model": "qwen3-14b",
      "apiBase": "http://localhost:1234/v1",
      "apiKey": "not-needed"
    }
  ]
}

Aider との連携

# LM StudioをバックエンドとしてAiderを使用
aider --model openai/qwen3-14b \
      --openai-api-base http://localhost:1234/v1 \
      --openai-api-key not-needed

ステップ 5: パフォーマンスの最適化

GPUオフロードの最大化

最も効果的なパフォーマンス設定はGPUオフロードです。VRAMが許容する最大数のGPUレイヤーを設定してください。

モデルサイズ	必要なGPU VRAM (Q4_K_M)	およその速度
7-8B	5-6 GB	30-60 tokens/sec
14B	9-10 GB	20-40 tokens/sec
32B	19-22 GB	10-25 tokens/sec
70B	40-45 GB	5-15 tokens/sec

コンテキスト長と速度の関係

コンテキストウィンドウを長くすると、メモリ使用量が増え、推論速度も低下します。実際のニーズに合わせてコンテキスト長を設定してください。

一般的なチャット: 4096-8192 tokens
コーディング支援: 8192-16384 tokens
ドキュメント分析: 16384-32768 tokens
大規模なコードベース: 32768-65536 tokens

メモリに関するヒント

モデルをロードする前に他のアプリケーションを閉じ、RAMを解放する
デフォルトとして Q4_K_M 量子化を使用する（品質とサイズのバランスが最適）
モデルがVRAMにギリギリ入りきらない場合は、Q3_K_M を試してメモリを節約する
Apple Silicon搭載モデルでは、ユニファイドメモリによりシステムRAMがCPUとGPU間で共有されます。32GB搭載のMacであれば、28-30GBを必要とするモデルもロード可能です。

LM Studio vs. Ollama

LM StudioとOllamaは、最も人気のある2つのローカル推論ツールです。比較は以下の通りです。

機能	LM Studio	Ollama
インターフェース	GUI + API	CLI + API
モデル形式	GGUF, MLX	GGUF (Modelfile経由)
モデル探索	内蔵ブラウザ	`ollama pull`
API互換性	OpenAI互換	OpenAI互換
プラットフォーム	macOS, Windows, Linux	macOS, Windows, Linux
リソース使用量	やや高い (Electron製)	低い (CLI)
使いやすさ	初心者に最適	CLIユーザーに最適
価格	無料	無料

モデルの検索、ダウンロード、管理にグラフィカルなインターフェースを好む場合は LM Studio を選んでください。CLIベースのワークフローを好み、リソース消費を最小限に抑えたい場合は Ollama を選んでください。

よくある質問 (FAQ)

LM Studioは無料ですか？ はい、LM Studioは個人利用において完全に無料です。API利用料、サブスクリプション、使用制限もありません。

どのモデルから使い始めるべきですか？ 16GBのRAMまたは8GB以上のVRAMがある場合は、Qwen 3 14B Q4_K_M からお試しください。特にコーディング目的であれば、DeepSeek Coder V3 や Qwen 2.5 Coder が推奨されます。

ローカルモデルはクラウドAPIの品質に匹敵しますか？ 多くのタスクにおいて「はい」と言えます。適切に量子化された32Bや70Bの大規模モデルをローカルで実行すれば、コーディング、ライティング、分析においてGPT-4oに匹敵する出力を得られます。ただし、極めて難易度の高いタスクでは、クラウドモデル（GPT-5、Claude Opus 4など）に依然として優位性があります。

LM StudioをCursor/Cline/Aiderと一緒に使えますか？ はい。LM StudioのOpenAI互換APIサーバーは、カスタムエンドポイントをサポートするあらゆるツールで動作します。設定例はステップ4を参照してください。

オフラインでも動作しますか？ はい。モデルを一度ダウンロードすれば、LM Studioは完全にオフラインで動作します。推論にインターネット接続は必要ありません。

ディスク容量はどのくらい必要ですか？ 小型の3Bモデルで約1GB、大型の70Bモデルで60GB以上と幅があります。複数のモデルを保持する場合は、10GBから50GB程度の空き容量を確保しておくことをお勧めします。

最後に

LM Studioは、ローカルLLM推論を誰にとっても身近なものにしました。お使いのハードウェアに適したモデルを選ぶことで、プライベートかつ無料、そしてオフラインで利用できる強力なAIアシスタントを手にすることができます。

AI生成の画像、ビデオ、オーディオなどの、よりクラウド級の能力を必要とするタスクについては、Hypereal AIを無料でお試しください。35クレジット提供中、クレジットカード不要です。LM Studioによるローカルのテキスト生成と、Hyperealのメディア生成用クラウドAPIを組み合わせることで、コストを抑えつつ強力なAIアプリケーションを構築することが可能です。

LM Studio：ローカルLLM推論コンプリートガイド (2026年版)

LM Studioとは？

LM Studioは、macOS、Windows、Linuxに対応した無料のデスクトップアプリケーションであり、以下の機能を提供します：

モデルの検索とダウンロード（Hugging Faceのブラウジング）
モデルと対話するためのチャットUI
OpenAI互換のローカルAPIサーバー
モデル管理（ダウンロード、削除、整理）
設定可能な推論パラメータ（temperature、コンテキスト長、GPUレイヤー）
GGUF、MLX、およびその他の量子化モデルフォーマットのサポート

なぜモデルをローカルで実行するのか？

メリット	詳細
プライバシー	データがマシン外に出ることがない
コストゼロ	API使用料やサブスクリプションが不要
レート制限なし	好きなだけ使用可能
オフライン	モデルのダウンロード後はインターネットなしで動作
カスタマイズ性	パラメータやシステムプロンプトを完全に制御可能
スピード	ネットワーク遅延がない（GPU推論は非常に高速）

システム要件

LM Studioは幅広いハードウェアで動作しますが、パフォーマンスはGPUメモリとシステムRAMの容量に大きく依存します。

最小要件

コンポーネント	最小構成	推奨構成
OS	macOS 13+, Windows 10+, Ubuntu 22.04+	最新バージョン
RAM	8 GB	16-32 GB
GPU	不要（CPUモード）	8+ GB VRAM
ストレージ	10 GBの空き容量	50+ GBの空き容量
CPU	64ビットCPU	Apple Silicon または最新の x86

GPUの互換性

GPUタイプ	サポート状況	備考
NVIDIA (CUDA)	フルサポート	Windows/Linuxで最高のパフォーマンス
Apple Silicon (Metal)	フルサポート	macOSで優れたパフォーマンス
AMD (ROCm/Vulkan)	一部サポート	Linux ROCmは良好、WindowsはVulkan経由
Intel Arc	一部サポート	Vulkan経由でサポート改善中
CPUのみ	サポートあり	低速だが小型モデルなら動作可能

ステップ 1: LM Studioのインストール

macOS

# ウェブサイトからダウンロード
# https://lmstudio.ai にアクセスして .dmg ファイルをダウンロード

# または Homebrew 経由でインストール
brew install --cask lm-studio

Windows

lmstudio.ai からインストーラーをダウンロードして実行します。LM Studioはユーザーディレクトリにインストールされるため、管理者権限は不要です。

Linux

# lmstudio.ai から AppImage をダウンロード
chmod +x LM-Studio-*.AppImage
./LM-Studio-*.AppImage

# または Flatpak を使用（利用可能な場合）
flatpak install flathub ai.lmstudio.LMStudio

ステップ 2: 最初のモデルをダウンロードする

LM Studioを起動した後、「Discover」タブを使用してモデルを検索し、ダウンロードします。

ハードウェア別推奨モデル (2026年)

ハードウェア	モデル	サイズ	品質
8 GB RAM (CPU)	Qwen 3 0.6B Q8	0.8 GB	基本的なタスク
16 GB RAM (CPU)	Llama 4 Scout 8B Q4_K_M	5 GB	チャットに最適
8 GB VRAM	Qwen 3 14B Q4_K_M	9 GB	非常に良好
12 GB VRAM	Qwen 3 32B Q4_K_M	19 GB	優秀
16 GB VRAM	Llama 4 Scout 109B Q3_K_M	14 GB	優秀
24 GB VRAM (RTX 4090)	DeepSeek Coder V3 Q4_K_M	18 GB	クラウド級の品質
Apple M4 Pro 24GB	Qwen 3 32B Q4_K_M	19 GB	優秀
Apple M4 Max 64GB	Llama 4 Maverick Q4_K_M	55 GB	クラウド競合レベル

モデルのダウンロード方法

LM Studioの「Discover」タブを開く
モデル名（例: "Qwen 3 14B"）を検索する
希望するGGUF量子化を選択（Q4_K_M が標準的な推奨設定）
「Download」をクリック
ダウンロード完了まで待機（モデルサイズは2GBから60GB以上まで様々）

量子化（Quantization）について

量子化は、品質をわずかに犠牲にすることでモデルサイズとメモリ使用量を削減する技術です。一般的なGGUF量子化レベルの目安は以下の通りです。

量子化	ビット数	サイズ（対FP16）	品質への影響
Q2_K	2-bit	~25%	大幅な品質低下
Q3_K_M	3-bit	~35%	目に見える品質低下
Q4_K_M	4-bit	~45%	最小限の品質低下（推奨）
Q5_K_M	5-bit	~55%	ごくわずかな品質低下
Q6_K	6-bit	~65%	ほぼロスレス
Q8_0	8-bit	~85%	事実上のロスレス
FP16	16-bit	100%	オリジナル品質

ステップ 3: モデルとチャットする

「Chat」タブを開く
ドロップダウンからダウンロードしたモデルを選択
メッセージの入力を開始

便利なチャット設定

設定	デフォルト	推奨値	目的
Temperature	0.7	0.1-0.3（コード）, 0.7-0.9（クリエイティブ）	ランダム性の制御
Context Length	4096	ハードウェアが許す最大値	モデルが記憶できるテキスト量
GPU Layers	Auto	すべて（VRAMが許す場合）	GPUで実行するレイヤー数
System Prompt	なし	ユースケースに合わせて設定	モデルの振る舞いを指示する

システムプロンプトの例

コーディング支援用:

あなたは熟練したソフトウェアエンジニアです。クリーンで文書化されたコードを書いてください。
常にエラーハンドリングと型定義を含めてください。サードパーティの依存関係よりも
標準ライブラリを優先してください。論理的な思考プロセスを簡潔に説明してください。

文章作成支援用:

あなたはプロの編集者です。文章の明快さ、文法、構成の改善をサポートしてください。
一般的なアドバイスではなく、具体的な修正案を提示してください。
著者の意図やトーンを尊重してください。

ステップ 4: ローカルAPIサーバーを使用する

APIサーバーの起動

「Developer」タブ（または Local Server タブ）を開く
モデルを選択
「Start Server」をクリック
デフォルトでは http://localhost:1234 でサーバーが動作します

APIのテスト

curl http://localhost:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-14b",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "あなたは優秀なコーディングアシスタントです。"},
      {"role": "user", "content": "ネストされた辞書を平坦化するPython関数を書いてください。"}
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 1000
  }'

Pythonでの使用例

from openai import OpenAI

# LM Studioのローカルサーバーを指すように設定
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key="not-needed"  # LM StudioではAPIキーは不要
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-14b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは優秀なアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "HTTPキャッシュの仕組みについて説明してください。"}
    ],
    temperature=0.3
)

print(response.choices[0].message.content)

Cursorとの連携

Cursorを開き、Settings > Models に移動
カスタムモデルを追加:
- API Key: lm-studio（空でない任意の文字列）
- Base URL: http://localhost:1234/v1
- Model name: ロードしたモデルの名前
Cursorのチャットまたはエージェントパネルでそのモデルを選択

Continue (VS Code) との連携

// ~/.continue/config.json
{
  "models": [
    {
      "title": "LM Studio - Qwen 3 14B",
      "provider": "openai",
      "model": "qwen3-14b",
      "apiBase": "http://localhost:1234/v1",
      "apiKey": "not-needed"
    }
  ]
}

Aider との連携

# LM StudioをバックエンドとしてAiderを使用
aider --model openai/qwen3-14b \
      --openai-api-base http://localhost:1234/v1 \
      --openai-api-key not-needed

ステップ 5: パフォーマンスの最適化

GPUオフロードの最大化

最も効果的なパフォーマンス設定はGPUオフロードです。VRAMが許容する最大数のGPUレイヤーを設定してください。

モデルサイズ	必要なGPU VRAM (Q4_K_M)	およその速度
7-8B	5-6 GB	30-60 tokens/sec
14B	9-10 GB	20-40 tokens/sec
32B	19-22 GB	10-25 tokens/sec
70B	40-45 GB	5-15 tokens/sec

コンテキスト長と速度の関係

一般的なチャット: 4096-8192 tokens
コーディング支援: 8192-16384 tokens
ドキュメント分析: 16384-32768 tokens
大規模なコードベース: 32768-65536 tokens

メモリに関するヒント

モデルをロードする前に他のアプリケーションを閉じ、RAMを解放する
デフォルトとして Q4_K_M 量子化を使用する（品質とサイズのバランスが最適）
モデルがVRAMにギリギリ入りきらない場合は、Q3_K_M を試してメモリを節約する
Apple Silicon搭載モデルでは、ユニファイドメモリによりシステムRAMがCPUとGPU間で共有されます。32GB搭載のMacであれば、28-30GBを必要とするモデルもロード可能です。

LM Studio vs. Ollama

LM StudioとOllamaは、最も人気のある2つのローカル推論ツールです。比較は以下の通りです。

機能	LM Studio	Ollama
インターフェース	GUI + API	CLI + API
モデル形式	GGUF, MLX	GGUF (Modelfile経由)
モデル探索	内蔵ブラウザ	`ollama pull`
API互換性	OpenAI互換	OpenAI互換
プラットフォーム	macOS, Windows, Linux	macOS, Windows, Linux
リソース使用量	やや高い (Electron製)	低い (CLI)
使いやすさ	初心者に最適	CLIユーザーに最適
価格	無料	無料

よくある質問 (FAQ)

LM Studioは無料ですか？ はい、LM Studioは個人利用において完全に無料です。API利用料、サブスクリプション、使用制限もありません。

Hyperealで構築を始めよう

LM Studio：ローカルLLM推論コンプリートガイド (2026年版)

LM Studioとは？

なぜモデルをローカルで実行するのか？

システム要件

最小要件

GPUの互換性

ステップ 1: LM Studioのインストール

macOS

Windows

Linux

ステップ 2: 最初のモデルをダウンロードする

ハードウェア別推奨モデル (2026年)

モデルのダウンロード方法

量子化（Quantization）について

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便利なチャット設定

システムプロンプトの例

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APIサーバーの起動

APIのテスト

Pythonでの使用例

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ステップ 5: パフォーマンスの最適化

GPUオフロードの最大化

コンテキスト長と速度の関係

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最小要件

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Windows

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ハードウェア別推奨モデル (2026年)

モデルのダウンロード方法

量子化（Quantization）について

ステップ 3: モデルとチャットする

便利なチャット設定

システムプロンプトの例

ステップ 4: ローカルAPIサーバーを使用する

APIサーバーの起動

APIのテスト

Pythonでの使用例

Cursorとの連携

Continue (VS Code) との連携

Aider との連携

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