LLMをローカルで実行するためのトップツール（2026年版）

2026年版ローカルLLM実行のための主要ツール

ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を実行することで、完全なプライバシー、APIコストのゼロ化、レート制限の撤廃、そしてAIスタックの完全な制御が可能になります。Llama 3.3、Qwen 3、Mistral Large、DeepSeek-R1といった高品質なオープンウェイトモデルの爆発的普及により、ボトルネックはもはやモデルではなく、それらを実行するための適切なツールの選択に移っています。

本ガイドでは、ワンクリックで導入できるデスクトップアプリから本番環境グレードの推論サーバーまで、2026年に利用可能な最高のローカルLLMツールを比較・紹介します。

クイック比較

ツール	最適な用途	GPU必須	APIサーバー	UI	プラットフォーム
Ollama	シンプルさ、CLIワークフロー	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	なし（サードパーティ製あり）	macOS, Linux, Windows
LM Studio	デスクトップユーザー、初心者	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	あり	macOS, Linux, Windows
llama.cpp	最大限のパフォーマンス、カスタマイズ	いいえ（CPU可）	あり	なし	全プラットフォーム
vLLM	本番稼働、高スループット	はい	あり（OpenAI互換）	なし	Linux
GPT4All	非エンジニアユーザー	いいえ（CPU可）	あり	あり	macOS, Linux, Windows
Jan	プライバシー重視のデスクトップ利用	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	あり	macOS, Linux, Windows
LocalAI	OpenAIの代替（ドロップイン）	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	なし	全プラットフォーム
KoboldCpp	クリエイティブライティング、ロールプレイ	いいえ（CPU可）	あり	あり	全プラットフォーム

1. Ollama

Ollamaはローカル環境でLLMを実行するための最も人気のあるツールです。llama.cppをクリーンなCLIインターフェースでラップしており、モデルレジストリを備えているため、Dockerのように簡単にモデルをダウンロードして実行できます。

インストール:

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# または macOS で Homebrew を使用する場合
brew install ollama

モデルの実行:

# Llama 3.3 70B をダウンロードして実行
ollama run llama3.3:70b

# 特定の量子化版の Qwen 3 を実行
ollama run qwen3:32b-q4_K_M

# DeepSeek-R1 蒸留モデルを実行
ollama run deepseek-r1:14b

APIサーバーの起動:

# Ollamaはデフォルトでポート11434にてOpenAI互換APIを提供します
ollama serve

# curl でテスト
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.3:70b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは！"}]
  }'

Ollamaを選ぶ理由:

非常にシンプルなCLIインターフェース。
量子化済みモデルが豊富な巨大なモデルライブラリ。
ほとんどのAIフレームワークで動作するOpenAI互換API。
GPUの自動検出とレイヤーオフロード。
Modelfileによるモデルのカスタマイズに対応。

制限事項:

推論パラメータの制御が直接llama.cppを使うより制限される。
UIが組み込まれていない（Open WebUIなどを使用する必要がある）。
マルチGPUによる本番用サービングには設計されていない。

2. LM Studio

LM Studioは、チャットUI、モデルブラウザ、ローカルAPIサーバーを内蔵した洗練されたデスクトップアプリケーションです。視覚的なインターフェースを好むユーザーにとって最適な選択肢です。

主な特徴:

Hugging Faceからのワンクリックモデルダウンロード。
会話履歴付きの標準チャットインターフェース。
開発用のローカルAPIサーバー（OpenAI互換）。
GGUF、GGML、および MLX フォーマットのサポート。
Apple Silicon（Metal）の最適化および NVIDIA CUDA のサポート。
UI上で選択可能な量子化セレクター。

はじめに:

lmstudio.ai からダウンロードします。
アプリを開き、「Discover」タブをブラウズします。
モデル（例：「Qwen 3 32B」）を検索し、Downloadをクリックします。
「Chat」タブに切り替え、ダウンロードしたモデルを選択します。
チャットを開始します。

APIサーバーの実行:

LM Studioの「Developer」タブを開きます。
ロードされたモデルを選択します。
「Start Server」をクリックします。
サーバーはデフォルトで http://localhost:1234 で動作します。

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key="lm-studio"  # 任意の文字列で動作
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-32b",
    messages=[{"role": "user", "content": "クイックソートをPythonで説明してください。"}]
)

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

3. llama.cpp

llama.cppは、ほとんどのローカルLLMツールの基盤となっているC/C++プロジェクトです。最大限のパフォーマンスと完全な制御が必要な場合は、これを直接使用します。

ソースからのビルド:

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp

# CUDAサポート付きでビルド
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release -j

# Metalサポート付きでビルド (macOS)
cmake -B build -DGGML_METAL=ON
cmake --build build --config Release -j

推論の実行:

# 対話型チャット
./build/bin/llama-cli \
  -m models/qwen3-32b-q4_k_m.gguf \
  --chat-template chatml \
  -c 8192 \
  -ngl 99 \
  --interactive

# OpenAI互換サーバーを起動
./build/bin/llama-server \
  -m models/qwen3-32b-q4_k_m.gguf \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  -c 8192 \
  -ngl 99

llama.cppを選ぶ理由:

利用可能な中で最速のCPU推論。
すべてのパラメータに対するきめ細かな制御。
GGUF量子化フォーマット（Q2からQ8、およびK-quants）をサポート。
毎週新しい最適化が行われる活発な開発。
Ollama、LM Studioなどの基盤となっている信頼性。

4. vLLM

vLLMは、本番環境でのLLMサービングにおける標準的な選択肢です。PagedAttentionを使用して効率的なメモリ管理を行い、他のツールよりも大幅に高いスループットを実現します。

インストール:

pip install vllm

サーバーの起動:

vllm serve Qwen/Qwen3-32B-AWQ \
  --dtype auto \
  --api-key your-secret-key \
  --max-model-len 8192

主な利点:

ほぼ最適なGPUメモリ使用量を実現するPagedAttention。
高い同時実行スループットを可能にする継続的バッチ処理。
マルチGPUセットアップのためのテンソル並列処理。
標準でOpenAI互換APIを提供。
AWQ、GPTQ、FP8量子化をサポート。

適した用途: 本番用API、高同時実行アプリケーション、マルチGPUサーバー。

5. GPT4All

GPT4Allは、シンプルなローカルAI体験を求める非公式・非エンジニアユーザー向けに設計されています。厳選されたモデルを備えたクリーンなデスクトップアプリを提供します。

特徴:

すべてのプラットフォーム向けのシンプルなインストーラー。
品質テスト済みの厳選されたモデルライブラリ。
ローカルドキュメントQ&A (RAG) 機能を内蔵。
小規模モデル向けに抑えられたリソース要件。
技術的なセットアップが不要。

6. Jan

Janはプライバシーに焦点を当てたオープンソースのデスクトップアプリです。すべてをローカルに保存し、モデルをオフラインで実行し、ChatGPTのようなインターフェースを提供します。

特徴:

クリーンなChatGPTスタイルのUI。
プラグインのための拡張システム。
OpenAI互換のローカルAPI。
モデルダウンロード後は完全オフラインで動作。
活発なオープンソースコミュニティ。

7. LocalAI

LocalAIは、完全にローカルで動作するOpenAI APIのドロップイン代替ツールです。テキスト生成、画像生成、音声書き起こし、エンベディングをサポートしています。

# Docker で実行
docker run -p 8080:8080 localai/localai:latest

推奨ハードウェア

モデルサイズ	最小 RAM/VRAM	推奨構成
7B (Q4)	6 GB	一般的なモダンなノートPC(RAM 8GB)
14B (Q4)	10 GB	RAM 16GB搭載ノートPC または 12GB GPU
32B (Q4)	20 GB	24 GB GPU (RTX 4090) または RAM 32GB (CPU)
70B (Q4)	40 GB	2x 24 GB GPU または RAM 64GBのMac
70B (Q8)	75 GB	Mac Studio 96/128 GB または 2-4基のGPU

どのツールを選ぶべきか？

とにかくローカルでAIとチャットしたい？ LM Studio または GPT4All を使用してください。
CLIのシンプルさを求める開発者なら？ Ollama を使用してください。
最大限のパフォーマンスと制御が必要なら？ llama.cpp を直接使用してください。
本番用APIを構築しているなら？ vLLM を使用してください。
OpenAI APIの完全な代替が必要なら？ LocalAI を使用してください。
プライバシーを最優先するなら？ Jan を使用してください。

まとめ

ローカルでのLLM実行は、かつてないほど簡単で実用的になりました。ツールは成熟し、コマンド一つで最先端のモデルをコンシューマー向けハードウェアにダウンロードして実行できるレベルに達しています。シンプルさを求めるならOllama、UIを求めるならLM Studio、本番性能を求めるならvLLMといった具合に、優れた選択肢が揃っています。

テキスト生成以外のAI機能（AIアバター、動画生成、音声クローン、リップシンクなど）が必要な場合は、Hypereal AI が最先端の生成メディアモデルへの手頃なAPIアクセスを提供しています。これらはローカルLLMセットアップを補完し、完全なAI搭載アプリケーションを構築するのに役立ちます。

2026年版ローカルLLM実行のための主要ツール

クイック比較

ツール	最適な用途	GPU必須	APIサーバー	UI	プラットフォーム
Ollama	シンプルさ、CLIワークフロー	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	なし（サードパーティ製あり）	macOS, Linux, Windows
LM Studio	デスクトップユーザー、初心者	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	あり	macOS, Linux, Windows
llama.cpp	最大限のパフォーマンス、カスタマイズ	いいえ（CPU可）	あり	なし	全プラットフォーム
vLLM	本番稼働、高スループット	はい	あり（OpenAI互換）	なし	Linux
GPT4All	非エンジニアユーザー	いいえ（CPU可）	あり	あり	macOS, Linux, Windows
Jan	プライバシー重視のデスクトップ利用	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	あり	macOS, Linux, Windows
LocalAI	OpenAIの代替（ドロップイン）	いいえ（CPU可）	あり（OpenAI互換）	なし	全プラットフォーム
KoboldCpp	クリエイティブライティング、ロールプレイ	いいえ（CPU可）	あり	あり	全プラットフォーム

1. Ollama

インストール:

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# または macOS で Homebrew を使用する場合
brew install ollama

モデルの実行:

# Llama 3.3 70B をダウンロードして実行
ollama run llama3.3:70b

# 特定の量子化版の Qwen 3 を実行
ollama run qwen3:32b-q4_K_M

# DeepSeek-R1 蒸留モデルを実行
ollama run deepseek-r1:14b

APIサーバーの起動:

# Ollamaはデフォルトでポート11434にてOpenAI互換APIを提供します
ollama serve

# curl でテスト
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.3:70b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは！"}]
  }'

Ollamaを選ぶ理由:

非常にシンプルなCLIインターフェース。
量子化済みモデルが豊富な巨大なモデルライブラリ。
ほとんどのAIフレームワークで動作するOpenAI互換API。
GPUの自動検出とレイヤーオフロード。
Modelfileによるモデルのカスタマイズに対応。

制限事項:

推論パラメータの制御が直接llama.cppを使うより制限される。
UIが組み込まれていない（Open WebUIなどを使用する必要がある）。
マルチGPUによる本番用サービングには設計されていない。

2. LM Studio

主な特徴:

Hugging Faceからのワンクリックモデルダウンロード。
会話履歴付きの標準チャットインターフェース。
開発用のローカルAPIサーバー（OpenAI互換）。
GGUF、GGML、および MLX フォーマットのサポート。
Apple Silicon（Metal）の最適化および NVIDIA CUDA のサポート。
UI上で選択可能な量子化セレクター。

はじめに:

lmstudio.ai からダウンロードします。
アプリを開き、「Discover」タブをブラウズします。
モデル（例：「Qwen 3 32B」）を検索し、Downloadをクリックします。
「Chat」タブに切り替え、ダウンロードしたモデルを選択します。
チャットを開始します。

APIサーバーの実行:

LM Studioの「Developer」タブを開きます。
ロードされたモデルを選択します。
「Start Server」をクリックします。
サーバーはデフォルトで http://localhost:1234 で動作します。

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key="lm-studio"  # 任意の文字列で動作
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-32b",
    messages=[{"role": "user", "content": "クイックソートをPythonで説明してください。"}]
)

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

3. llama.cpp

ソースからのビルド:

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp

# CUDAサポート付きでビルド
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release -j

# Metalサポート付きでビルド (macOS)
cmake -B build -DGGML_METAL=ON
cmake --build build --config Release -j

推論の実行:

# 対話型チャット
./build/bin/llama-cli \
  -m models/qwen3-32b-q4_k_m.gguf \
  --chat-template chatml \
  -c 8192 \
  -ngl 99 \
  --interactive

# OpenAI互換サーバーを起動
./build/bin/llama-server \
  -m models/qwen3-32b-q4_k_m.gguf \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  -c 8192 \
  -ngl 99

llama.cppを選ぶ理由:

利用可能な中で最速のCPU推論。
すべてのパラメータに対するきめ細かな制御。
GGUF量子化フォーマット（Q2からQ8、およびK-quants）をサポート。
毎週新しい最適化が行われる活発な開発。
Ollama、LM Studioなどの基盤となっている信頼性。

4. vLLM

インストール:

pip install vllm

サーバーの起動:

vllm serve Qwen/Qwen3-32B-AWQ \
  --dtype auto \
  --api-key your-secret-key \
  --max-model-len 8192

主な利点:

ほぼ最適なGPUメモリ使用量を実現するPagedAttention。
高い同時実行スループットを可能にする継続的バッチ処理。
マルチGPUセットアップのためのテンソル並列処理。
標準でOpenAI互換APIを提供。
AWQ、GPTQ、FP8量子化をサポート。

適した用途: 本番用API、高同時実行アプリケーション、マルチGPUサーバー。

5. GPT4All

特徴:

すべてのプラットフォーム向けのシンプルなインストーラー。
品質テスト済みの厳選されたモデルライブラリ。
ローカルドキュメントQ&A (RAG) 機能を内蔵。
小規模モデル向けに抑えられたリソース要件。
技術的なセットアップが不要。

6. Jan

特徴:

クリーンなChatGPTスタイルのUI。
プラグインのための拡張システム。
OpenAI互換のローカルAPI。
モデルダウンロード後は完全オフラインで動作。
活発なオープンソースコミュニティ。

7. LocalAI

# Docker で実行
docker run -p 8080:8080 localai/localai:latest

推奨ハードウェア

モデルサイズ	最小 RAM/VRAM	推奨構成
7B (Q4)	6 GB	一般的なモダンなノートPC(RAM 8GB)
14B (Q4)	10 GB	RAM 16GB搭載ノートPC または 12GB GPU
32B (Q4)	20 GB	24 GB GPU (RTX 4090) または RAM 32GB (CPU)
70B (Q4)	40 GB	2x 24 GB GPU または RAM 64GBのMac
70B (Q8)	75 GB	Mac Studio 96/128 GB または 2-4基のGPU

どのツールを選ぶべきか？

とにかくローカルでAIとチャットしたい？ LM Studio または GPT4All を使用してください。
CLIのシンプルさを求める開発者なら？ Ollama を使用してください。
最大限のパフォーマンスと制御が必要なら？ llama.cpp を直接使用してください。
本番用APIを構築しているなら？ vLLM を使用してください。
OpenAI APIの完全な代替が必要なら？ LocalAI を使用してください。
プライバシーを最優先するなら？ Jan を使用してください。

LLMをローカルで実行するためのトップツール（2026年版）

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2026年版ローカルLLM実行のための主要ツール

クイック比較

1. Ollama

2. LM Studio

3. llama.cpp

4. vLLM

5. GPT4All

6. Jan

7. LocalAI

推奨ハードウェア

どのツールを選ぶべきか？

まとめ

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5. GPT4All

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7. LocalAI

推奨ハードウェア

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