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この記事で分かること
- ローカルLLMとは何か、ChatGPT等のクラウドAIと何が違うか（無料・オフライン・データが外に出ない）
- Ollama（コマンド派）とLM Studio（クリック派）の違いと、5〜15分で動かす手順
- モデルサイズ別に必要なVRAMの目安と、日本語で使えるおすすめモデル
⏱ 30秒で選ぶなら：初心者はLM Studio＋7〜8Bクラスのモデル（VRAM 8GB〜）から。まず1回動かしてみるのが最短
ローカルLLMとは、ChatGPTのような対話AIを自分のPCの中で動かすことです。月額料金がかからず、オフラインで動き、入力した内容が外部に送られない——この3点が、副業で機密性の高い資料を扱う人や、AIの利用上限に悩む人に注目されている理由です。
2026年は無料ツール（Ollama・LM Studio）と高性能なオープンモデルの普及で、**「PCにそこそこのGPUがあれば15分で動く」**段階になりました。この記事では、仕組み、ツールの違い、必要なVRAM、おすすめモデル、限界を整理します。
そもそもローカルLLMで何ができて何が苦手かは、ローカルLLMでできることで整理しています。
ローカルLLMの基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 費用 | ツール・モデルとも無料（電気代とPC代のみ） |
| 主なツール | Ollama（コマンド操作・開発者向け）、LM Studio（アプリ操作・初心者向け） |
| 必要なもの | Windows／Mac／Linux のPC。快適に動かすには VRAM 8GB以上のGPU（Macはユニファイドメモリ16GB以上） |
| 日本語対応 | モデル次第。Qwen・Gemma系は実用レベル |
| 主な用途 | 文章作成・要約・翻訳・コード・機密資料の処理 |
| 情報確認日 | 2026年9月13日 |
クラウドAI（ChatGPT等）との違い
| クラウドAI | ローカルLLM | |
|---|---|---|
| 料金 | 無料枠＋月3,000円前後 | 0円（PC代を除く） |
| 性能 | 最高クラス | モデル・PC性能次第（上位クラウドには届かない） |
| 上限 | 回数制限あり | なし |
| データ | 外部サーバーに送信 | PCの外に出ない |
| ネット | 必要 | 不要（オフライン可） |
| 導入 | 登録するだけ | ツール導入＋モデルDL（5〜15分） |
Ollama と LM Studio の違い
| Ollama | LM Studio | |
|---|---|---|
| 操作 | コマンド（ターミナル） | クリック操作のアプリ |
| 向く人 | 開発者・自動化したい人 | 初心者・まず試したい人 |
| 強み | 他のツールとの連携（API）が簡単 | モデル検索・DL・チャットが1画面 |
| 導入時間の目安 | 約15分 | 約5分 |
| 料金 | 無料 | 無料（個人利用） |
初心者はLM Studioから。慣れて「他のアプリからAIを呼びたい」と思ったらOllamaを追加、が定番の流れです。
必要なVRAM（GPUメモリ）の目安
モデルの大きさ（パラメータ数）で必要なVRAMが決まります。一般的な圧縮（量子化）を前提にした目安：
| モデルサイズ | 必要VRAMの目安 | 対応GPUの例 | 用途の目安 |
|---|---|---|---|
| 7〜8B | 6〜8GB | RTX 4060／5060、Mac 16GB | 要約・下書き・翻訳。最初はここ |
| 13〜14B | 12〜16GB | RTX 4070／5070、5060 Ti 16GB | 精度が一段上がる |
| 27〜32B | 20〜24GB | RTX 4090／5090、Mac 32GB〜 | クラウドの中位モデルに近い |
| 70B〜 | 48GB〜（複数GPU）or 大容量Mac | 個人では現実的でない | 研究・業務 |
- VRAMが足りないと動かない、または極端に遅くなる
- GPUがない／VRAM 4GB以下でも小さなモデル（3〜4B）は動くが、実用は厳しめ
- GPUの選び方・価格動向は AI用グラフィックボードの選び方
入門の目安になる16GBモデルの例：
🧮 無料ツール：ローカルLLM VRAM計算機
使いたいモデルと量子化を選ぶだけで、必要なVRAMと「手持ちのGPUで動くか」「どのくらいの速度か」が分かります。GPUから動くモデルを探すこともできます。→ VRAM計算機を使う
📊 これからGPUを選ぶなら：グラボAI性能ランキング（速度スコア・実勢価格・コスパ）
VRAMが足りない場合：グラボの買い足しのほか、BTOパソコンのショップでグラボを選んでPC一式を買う方法もあります。必要なVRAMは VRAM計算機 で確認できます。→ 【FRONTIER】
／パーツの型番まで選べるショップなら パソコンショップSEVEN
／静かさや冷却にこだわるなら BTOパソコンのサイコム
日本語で使えるおすすめモデル（2026年10月）
| モデル | サイズ | 特徴 |
|---|---|---|
| Qwen3.5〜3.8（Alibaba） | 0.8B〜35B | 201の言語に対応（公式）し、日本語も実用レベル。Apache 2.0で商用可。まず試す定番（9Bなら8GB〜） |
| Gemma 4（Google） | E2B〜31B | Gemma 4からApache 2.0。「日本語の表現が自然」という評価が多い（12Bは4bitで6.7GB・公式） |
| gpt-oss-20b（OpenAI） | 20B | Apache 2.0。16GBのメモリで動く設計（公式）。ほかのアプリとの連携向き |
| 国産モデル（LLM-jp-4・Sarashina2.2 など） | 3B〜33B | 日本の言い回しに強い。LLM-jp-4（国立情報学研究所）はApache 2.0、軽いSarashina2.2はMIT |
モデルは数か月ごとに新しい世代が出るため、LM Studioの検索で「qwen」「gemma」「japanese」を見て新しいものを試すのが現実的です。商用利用の条件（ライセンス）と必要VRAMの詳しい比較は 日本語ローカルLLM比較 にまとめています。
始め方（LM Studio・5ステップ）
- lmstudio.ai からインストール
- 起動 → 検索欄に「Qwen」等を入力 → 自分のVRAMに合うサイズ（最初は7〜8B、Q4量子化）をダウンロード
- 「Chat」画面でモデルを読み込み、日本語で話しかける
- 遅い・落ちる場合は、より小さいモデルか量子化の強いものに変更
- 慣れたらOllamaを入れて、他のツールとの連携へ
メリットと限界
メリット
- 無料・上限なし・オフライン・データが外に出ない
- クライアントの機密資料をAIに処理させたい場面で強い
限界
- 最新のクラウドモデルには性能で届かない（特に長文の推論・最新知識）
- GPU（VRAM）への投資が前提。2026年10月はGPU価格が高騰中（RTX 5090は約119万円、5060 Ti 16GBでも約13.5万円）
- セットアップ・モデル選びに多少の手間
評判・使用感（ユーザーの声）
入門記事・掲示板・Xの投稿で多い声を集約しました。
- 良い点：「思ったより簡単に動いた」「無料で上限なしが快適」「機密資料を安心して要約できる」
- 良い点：LM Studioは「クリックだけで動く」、Ollamaは「連携が楽」と役割が明確
- 気になる点：「VRAMが足りずに遅い」「結局GPUを買うか悩む」——掲示板でも「何GBのVRAMなら何が動くか」の話題が常に伸びている
- 気になる点：クラウドの最上位モデルと比べると「賢さ」の差は感じる、という声
副業での使いどころ
| 場面 | 使い方 |
|---|---|
| 機密資料の要約・整形 | クライアントの内部資料を外部に送らずに処理 |
| 大量の定型作業 | 上限を気にせず翻訳・分類・下書きを回す |
| コスト削減 | クラウドの有料プランを増やさず、下書きはローカル、仕上げはクラウド |
→ AIリサーチ代行の副業／Claude Codeとは？（クラウド側の自動化）
よくある質問
Q. GPUがないノートPCでも動きますか？ A. 小さなモデル（3〜4B）なら動きますが遅く、実用は限定的です。Macならユニファイドメモリ16GB以上で7〜8Bが現実的です。
Q. ChatGPTの代わりになりますか？ A. 要約・下書き・翻訳などの定型作業は代替できます。高度な推論・最新知識はクラウドの方が上です。
Q. 商用利用できますか？ A. モデルごとのライセンス（Apache 2.0、MIT、Llama系ライセンスなど）に従います。多くは商用可ですが、モデルページで確認してください。
まとめ
- ローカルLLMは 無料・上限なし・オフライン・データ非送信。副業の機密処理と相性が良い
- 初心者は **LM Studio＋7〜8Bモデル（VRAM 8GB〜）**から。5分で動く
- 性能はクラウド最上位に届かない。下書きはローカル、仕上げはクラウドの分業が現実的
→ 他のAIツールとの料金比較は AIツール料金早見表（毎月更新）へ。
情報確認日：2026年9月13日（おすすめモデルは2026年10月9日に更新）／ツール・モデルは頻繁に更新されます。最新情報は Ollama公式・LM Studio公式 をご確認ください。 参考：日経xTECH「『LM Studio』と『Ollama』を導入」、TechCreate「ローカルLLM入門【2026年版】」
