ChatGPTをローカルで動かす完全ガイド【2026年最新】：Ollama・Open WebUI・必要スペックまで徹底解説

室谷代表取締役

今回はChatGPTをローカルで動かす話をしましょう。これ、.AI（ドットエーアイ）コミュニティでも定期的に盛り上がるテーマなんですよね。

「ChatGPTをローカルで使いたい」「オフラインで動かしたい」って声が本当に多くて・・・

テキトー教師DotAI 認定講師

ですよね。講座でも「なぜローカルで動かしたいのか？」から整理することが多いんですけど、大きく3パターンあるんですよ。

プライバシーを守りたい人、コストを下げたい人、そしてカスタマイズしたい人です。目的によって最適な方法が変わってくるんですよね。

室谷代表取締役

正直、「ChatGPTをローカルで動かす」という表現自体がちょっと誤解を招くんですよね。ChatGPTそのものはOpenAIのクラウド上にあって、それをローカルで動かすことは技術的にできないんですよ。

でも本当に面白いのは、ChatGPTと同等、もしくは特定のタスクでそれ以上の性能を持つオープンソースモデルをローカルで動かせるようになってきたってこと。

テキトー教師DotAI 認定講師

そこが本質ですよね。Ollama + オープンソースモデルの組み合わせで、感覚的にはChatGPTに近い体験が手元のPCで完結する。

コミュニティのメンバーさんも最初は「え、ほんとに動くの？」って半信半疑で試してみて、「思ってたより全然使える！」ってなる人が多いです。

室谷代表取締役

MYUUUのエンジニアチームも社内の一部処理はローカルLLMでやってますね。特に機密情報を扱う処理は、クラウドに飛ばしたくないじゃないですか。

そういうケースでローカル実行が効いてくる。

テキトー教師DotAI 認定講師

企業のユースケースだと確かにそれが一番大きいですよね。コンプライアンス的に外部APIに情報を出せないケースって、医療・法務・金融あたりで山ほどあります。

ローカルLLMはそういうところの需要が着実に伸びてます。

室谷代表取締役

ということで今回は、2026年時点で一番スタンダードな方法であるOllamaを使ったローカル環境構築を、実際の手順と合わせて掘り下げていきましょう。必要なスペックから、使えるモデル、Open WebUIでChatGPTライクなUIを作る方法まで全部やります。

そもそもChatGPTをローカルで動かすとはどういうことか

室谷代表取締役

まず整理しておくと、「ChatGPT ローカル」と検索してる人の大半が求めているのは、「インターネットなし・外部サーバーへのデータ送信なし・無料」でAIチャットを使いたいということなんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

正確に言うと、「ChatGPT」という製品をローカルで使うことはできない。ChatGPTはOpenAIのサービスであって、そのモデルの重みは公開されていない。

でも、「ChatGPTと同じような体験ができるAIチャット環境」はローカルに構築できる、ということですよね。

室谷代表取締役

そういうことです。代替となるのはオープンソースのLLMで、MetaのLlama、DeepSeek、Gemma（Google）、Mistralあたりが主要どころです。

これらはモデルの重みが公開されていて、手元で実行できる。

テキトー教師DotAI 認定講師

特にDeepSeekが登場してから、「これクラウドのChatGPTにかなり近い精度じゃないか」ってなったのがローカルLLM熱が盛り上がった一因だと思いますよ。コスト効率が高い分、軽量でローカル向けのモデルも充実してきた。

室谷代表取締役

DeepSeekの衝撃は大きかったですね。中国発の非常に高性能なモデルが出てきて、しかもオープンソースで公開されて・・・モデルレイヤーの競争がバチバチになってるじゃないですか、あの流れで「手元で動かせるモデルが使えるようになってきた」という認知が一気に広がった感じがします。

テキトー教師DotAI 認定講師

ローカルLLMとクラウドLLMの違いを整理すると、こうなります。

ローカルLLM環境のアーキテクチャ図（ユーザー→Open WebUI→Ollama→LLMモデルの流れ）

項目	クラウドLLM（ChatGPT等）	ローカルLLM（Ollama等）
データのプライバシー	外部サーバーに送信される	完全にローカルで完結
コスト	月額/従量課金が発生	ハードウェア代のみ
インターネット	必要	不要（オフライン可）
モデルの性能	最高性能のモデルが使える	ハードウェアに依存
セットアップ	ほぼ不要	環境構築が必要
カスタマイズ	制限あり	自由度が高い
最新情報	リアルタイム更新	手動でモデル更新

室谷代表取締役

この表を見てわかるように、ローカルLLMはメリットとデメリットがはっきりしてるんですよね。プライバシー・コスト・オフライン対応はローカルが圧倒的に有利。

でも性能と手軽さはクラウドに軍配が上がる。

テキトー教師DotAI 認定講師

講座のコミュニティのメンバーさんに「どちらがいいか」と聞かれたら、「用途次第」と答えるしかないですよね。多くのケースはクラウドで十分で、特定の理由がある人だけローカルを使う、という棲み分けが実際のところだと思います。

ローカルで動かす前に確認！必要なスペックとGPU

室谷代表取締役

ここが一番大事なポイントで、手元のマシンがローカルLLMを動かせるスペックかどうかを先にチェックしておかないと、インストールしてもまともに動かないんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

コミュニティのメンバーさんがよくハマるのがここです。「動かしてみたけど全然レスポンスが遅い」「1分待っても返ってこない」ってなる原因の9割がスペック不足です。

室谷代表取締役

Ollamaのドキュメント（公式GitHub）を確認すると、GPUについてはNVIDIA（Compute Capability 5.0以上）、AMD Radeon（ROCm対応）、Apple Silicon（Metal API）がサポートされています。GPUがない場合はCPUでも動くんですが、体験が大きく変わります。

テキトー教師DotAI 認定講師

モデルのサイズとRAM・VRAMの関係を整理すると、こうなります。

モデルサイズ	必要VRAM/RAM目安	代表的なモデル	体感速度（GPU使用時）
1B〜3B	2〜4GB	Llama 3.2 3B、Gemma 3 1B	速い
7B〜8B	6〜8GB	Llama 3.1 8B、Gemma 3 4B	普通
13B〜14B	10〜16GB	Qwen 2.5 14B	やや遅い
32B	24GB+	DeepSeek R1 32B	遅い
70B+	48GB+	Llama 3.1 70B	非常に遅い

室谷代表取締役

つまり一般的なゲーミングPCやMacBook Pro（Apple Silicon）であれば、8BクラスのモデルはGPUが十分なので実用的に動く。それ以上は専用GPUがないとキツいですね。

テキトー教師DotAI 認定講師

実際の体感の話をすると、M3 MacBook ProでLlama 3.1 8Bを動かしたとき、1秒あたり40〜50トークンくらい生成できるんですよ。これ、読むより速いスピードなので快適に使えます。

室谷代表取締役

Appleシリコン（M系チップ）はローカルLLMに向いてますよね。統合メモリなのでVRAMとRAMを区別せず大きな領域が使えて、8Bモデルなら16GBのRAMのMacでも問題なく動く。

MYUUUのメンバーに聞くとM3やM4 ProのMacを使っている人が多くて、そのまま使えてる人がほとんどです。

テキトー教師DotAI 認定講師

Windowsユーザーの場合は、GeForce RTX 3060（VRAM 12GB）以上あれば7B〜8Bクラスのモデルは快適に動きます。RTX 4070以上なら14Bクラスも視野に入ってくる。

Ollamaは起動時に自動でGPUを検出して、使えるGPUがあれば優先的に使うので、設定は基本不要です。

GPUなしCPUのみでも動くか？

室谷代表取締役

よく聞かれるんですけど、CPUのみでも動くんですよ。ただ、7B以上のモデルをCPUだけで動かすと、1トークン生成するのに数秒かかることもあって、実用的な体験にはならない。

テキトー教師DotAI 認定講師

1B〜3Bの小さいモデルであれば、CPUのみでも1秒あたり10〜20トークンくらい出るので、ライトな用途なら使えなくはないですね。ただ、精度はやはり小さいモデルなりの限界があります。

室谷代表取締役

結論としては、8B以上のモデルをきちんと動かしたいならGPUかApple SiliconのMacが必要。それがない環境なら、まずクラウドAPIを使う方が現実的です。

スペックを確認してからインストールに進みましょう。

OllamaでChatGPTライクな環境を構築する手順

Ollama公式サイトのトップページ（インストールコマンドが確認できる）（公式サイトより）

室谷代表取締役

では実際のインストール手順に入りましょう。Ollamaは2026年時点でGitHubスター数16万を超えている、ローカルLLM実行ツールのデファクトスタンダードですね。

テキトー教師DotAI 認定講師

シンプルさが秀逸で、コマンド一発でモデルをダウンロードして実行できる。Dockerが不要で、初心者でもとっつきやすい。

これが爆発的に広まった理由だと思います。

macOSへのインストール

室谷代表取締役

macOSの場合は公式サイトからGUI版をダウンロードするのが一番簡単です。

bash

# または Homebrew 経由でインストール
brew install ollama

テキトー教師DotAI 認定講師

GUIアプリをダウンロードした場合は、メニューバーにアイコンが出て、バックグラウンドでサーバーが起動します。インストール後は特に設定しなくてもすぐ使えますよ。

LinuxとWindowsへのインストール

室谷代表取締役

Linuxはターミナルで一発です。

bash

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

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Windowsは公式サイトから.exeインストーラーをダウンロードして実行するだけです。インストール後にターミナル（PowerShell or コマンドプロンプト）からollamaコマンドが使えるようになります。

powershell

# Windowsの場合はPowerShellでインストール
irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

モデルを実行してみる

室谷代表取締役

インストールが完了したら、まず試してほしいのはこのコマンドです。

bash

# Gemma 3 4Bモデルを起動（初回はダウンロードが走る）
ollama run gemma3

# または Llama 3.1 8B
ollama run llama3.1

テキトー教師DotAI 認定講師

初回はモデルのダウンロードが走るので、しばらく待つ必要があります。Llama 3.1 8Bだと約4.7GBのダウンロードが発生します。

Wi-Fi環境で5〜10分くらい見ておくといいです。

室谷代表取締役

ダウンロードが終わると対話モードになって、そのまま質問を入力できます。これだけでローカルLLMが動く。

テキトー教師DotAI 認定講師

終了するときは /bye と入力するかCtrl+Dです。一度ダウンロードしたモデルはローカルに保存されるので、2回目以降は即座に起動できます。

使えるモデルの選び方

Ollamaのモデルライブラリページ（Llama、DeepSeek、Gemma等の人気モデルが確認できる）（公式サイトより）

室谷代表取締役

Ollamaで使えるモデルは公式ライブラリに一覧があります。2026年時点で人気上位はこんな感じです。

モデル	コマンド	サイズ	用途
Gemma 3	ollama run gemma3	4B〜27B	汎用、日本語も良好
Llama 3.1	ollama run llama3.1	8B〜70B	汎用、バランス型
DeepSeek R1	ollama run deepseek-r1	1.5B〜671B	推論・コーディング
Qwen 2.5	ollama run qwen2.5	0.5B〜72B	多言語、日本語対応
Mistral	ollama run mistral	7B	軽量・高速

テキトー教師DotAI 認定講師

日本語を重視する場合はGemmaかQwen 2.5が良いですね。Qwen 2.5は多言語モデルで日本語の品質が高い。

英語中心のタスクであればLlama 3.1も十分使えます。

室谷代表取締役

コーディングや論理的な推論を重視するならDeepSeek R1系が面白いですね。ただし7B以上のサイズはそれなりのスペックが必要です。

目的に合ったモデルを選ぶのが重要で、何でも一番大きいモデルが良いわけじゃない。

ChatGPTのAPIとしてローカルモデルを使う

テキトー教師DotAI 認定講師

これが実はかなり使えるテクニックで、Ollamaは起動するとlocalhost:11434でOpenAI互換のAPIを提供するんですよ。

室谷代表取締役

OpenAI互換APIということは、ChatGPTのAPIを使う前提で作られたツールやコードが、エンドポイントを差し替えるだけでローカルモデルに向けられるんですよね。これはマジで便利です。

bash

# OllamaのAPIをOpenAI互換で呼び出す例
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.1",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "日本の首都はどこですか？"}
    ]
  }'

テキトー教師DotAI 認定講師

これを使うと、たとえばDifyのLLMノードをローカルのOllamaに向けることもできますし、VSCodeの拡張機能やContinueみたいなコーディングアシスタントをローカルモデルで動かすことも普通にできます。

室谷代表取締役

ローカルLLMをMCPと組み合わせる使い方も増えてきてますよね。OllamaがOpenAI互換APIを出してるので、MCPサーバーとの連携も設定次第でできます。

Open WebUIでChatGPTそっくりのUIを作る

Open WebUI公式ドキュメント（Dockerコマンドでの起動方法が確認できる）（公式サイトより）

室谷代表取締役

Ollamaだけだとターミナルで使う感じになるんですけど、ビジュアルなUIが欲しい場合はOpen WebUIが最高です。ChatGPTのUIとほぼ同じ見た目で、ブラウザからローカルモデルを使えます。

テキトー教師DotAI 認定講師

Open WebUIは完全にオフラインで動いて、自分のPCの中だけで完結する。DockerがあればコマンドひとつでChatGPTそっくりの環境が立ち上がりますよ。

bash

# DockerでOpen WebUIを起動する
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

室谷代表取締役

このコマンドを実行したら、http://localhost:3000にアクセスするとChatGPTライクなUIが立ち上がります。左サイドバーに会話履歴、右にチャット画面、モデルの切り替えもメニューからできる。

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DockerがインストールされていないMacの場合は、公式サイト（docs.openwebui.com）にpipでのインストール方法もあります。

bash

# pip経由でインストール
pip install open-webui

# 起動
open-webui serve

室谷代表取締役

Open WebUIは機能も豊富で、会話履歴の管理、プロンプトのプリセット保存、ファイルアップロードとRAG（Retrieval-Augmented Generation）との連携まで対応してます。ChatGPTの有料プランと比較してもかなり使いやすい。

テキトー教師DotAI 認定講師

特に「ファイルにアクセスする」というニーズがある場合に、Open WebUIのRAG機能が役立ちます。ローカルのドキュメント・PDF・テキストファイルをアップロードして、モデルがそれを参照しながら回答してくれる。

機密情報を含むドキュメントを扱う場合は、これが外部サービスとの大きな違いになります。

室谷代表取締役

社内文書を安全にAIに読ませたい、でも外部に出したくない、という場合は、Open WebUI + Ollamaのローカル構成がそれに応えるソリューションになります。

ローカルLLMを使ったプロンプト・指示の工夫

室谷代表取締役

ローカルモデルとクラウドモデルのもう一つの違いが、プロンプトへの反応の仕方なんですよね。ChatGPTはOpenAIが細かく調整してあるので、ざっくりした指示でもそれなりに返してくれる。

でもローカルモデルは丁寧な指示が必要なケースが多い。

テキトー教師DotAI 認定講師

そこは確かに差がありますよね。ローカルモデルは基本的にベースモデルか、軽くファインチューニングされたものなので、より明示的な指示が求められます。

プロンプトの書き方次第で結果が大きく変わります。

室谷代表取締役

たとえば日本語で出力させたい場合は、「必ず日本語で答えてください」と明示しないと英語で返ってくることがある。このあたり、ChatGPTだと自動的に合わせてくれますが、ローカルモデルでは明確な指示が必要なことが多い。

テキトー教師DotAI 認定講師

プロンプトのコツを整理するとこんな感じです。

言語の明示: 「日本語で回答してください」を最初に書く
役割の設定: 「あなたは○○の専門家です」というシステムプロンプトが効く
出力形式の指定: 「箇条書きで5点にまとめてください」など具体的に
文脈の提供: 前提情報や背景をしっかり書く
段階的な指示: 複雑なタスクは小さく分割して指示する

室谷代表取締役

Ollamaでシステムプロンプトを設定するには、Modelfileという設定ファイルを使います。ChatGPTで言う「カスタム指示」のローカル版です。

bash

# Modelfileを作成してカスタムモデルを定義
# FROM: ベースモデルを指定
# SYSTEM: システムプロンプトを設定

ollama create myassistant -f Modelfile
ollama run myassistant

テキトー教師DotAI 認定講師

これを使うと、毎回「日本語で答えて」と書かなくていい専用モデルが作れます。業務用途であれば、ここに会社の業種やよく使う資料のフォーマットを入れておくと、よりコンテキストに合った回答が返ってきますよ。

ローカルで英語の文献を翻訳・要約する

室谷代表取締役

英語の論文や技術文書をローカルで翻訳・要約するケースが多いですよね。外部に出したくない機密性の高い文書を、ローカルで日本語に変換したい、というニーズです。

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翻訳の品質は正直、ChatGPTに比べると一段落ちる場合があります。ただQwen 2.5の72Bクラスだと、かなり良い翻訳ができる。

スペックがあるなら大きいモデルを使うのが吉ですね。

室谷代表取締役

学術論文の翻訳は特にデリケートで、専門用語の訳し方がモデルによって全然違う。Systemプロンプトで「専門用語は英語のままにしてください」とか「学術的な文体で訳してください」と指定するのが重要です。

ChatGPT ローカル構築：Windows環境の詳細手順

テキトー教師DotAI 認定講師

WindowsでのChatGPTライクなローカル環境構築についても話しておきましょう。Windows環境はmacOSよりもステップが多いので、詰まりやすい人が多いです。

室谷代表取締役

Windowsでのローカル環境構築はこの流れです。

Ollamaのインストール: 公式サイト（ollama.com/download）から.exeをダウンロードして実行
モデルのダウンロード: PowerShellかコマンドプロンプトで ollama run gemma3 等を実行
Open WebUIのインストール: Dockerを使うか、pipで入れる
ブラウザからアクセス: http://localhost:3000 で使い始める

テキトー教師DotAI 認定講師

Windows環境でよく引っかかるのがファイアウォールの設定です。Ollamaのサーバー（ポート11434）がWindows Defenderにブロックされることがある。

「Windowsセキュリティ」→「ファイアウォールとネットワーク保護」→「アプリにファイアウォール経由のアクセスを許可する」からollamaを許可しておくと解決することが多いです。

室谷代表取締役

GPU設定の話をすると、NVIDIAのGPUを使っている場合は、事前にNVIDIA GPU DriverとCUDAをインストールしておく必要があります。Ollamaが自動検出してくれますが、ドライバーが古いと認識されないことがあります。

ドライバーは最新版に更新してからOllamaを入れるのがおすすめです。

テキトー教師DotAI 認定講師

「なんかCPUで動いてる気がする」という場合は ollama ps コマンドでプロセッサーの使用状況を確認してみてください。

bash

# モデルの実行状態を確認
ollama ps

# 出力例:
# NAME        ID            SIZE    PROCESSOR   UNTIL
# gemma3:4b   abc123        3.8GB   100% GPU    4 minutes from now

室谷代表取締役

PROCESSORの欄が「100% CPU」になっていたらGPUが使われていない状態です。「100% GPU」になっていればGPU加速が効いている状態で、体感速度が全然違います。

ローカルLLMの環境でできること・できないこと

室谷代表取締役

ローカルLLMを使い込んでいくと、「これはできるの？できないの？」という疑問が出てきますよね。整理してみましょう。

テキトー教師DotAI 認定講師

ローカルLLMでできることから言うと、

テキスト生成・要約・翻訳
コード生成・デバッグ
ドキュメントの質疑応答（RAG構成）
プロンプトの実験・比較検証
オフライン・エアギャップ環境での利用
大量バッチ処理（API経由）

あたりは普通にできます。ChatGPTとほぼ同等のユースケースがカバーできます。

室谷代表取締役

逆にできないこと・苦手なことというと、リアルタイムのウェブ検索は基本的にできない（ツール連携すれば別ですが）。最新情報へのアクセスがない、マルチモーダル（画像理解）は対応モデルが限られる、といったあたりです。

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あと正直な話をすると、最新のGPT-4oやClaude Sonnetと比べると、複雑な推論や創作の品質には差があります。日常的な業務用途ではローカルで全然いける、でもフロンティアレベルの性能が必要なタスクはクラウドを使う、という使い分けが現実的ですよね。

室谷代表取締役

企業での使い方として多いパターンが「クラウドとローカルのハイブリッド」です。機密度の低い・ルーティン的なタスクはローカルで処理してコストを下げつつ、複雑・重要なタスクはクラウドのAPIを使う。

MYUUUのチームでも似たような構成になってます。

ローカルLLMのプライバシーとデータ学習の誤解

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ローカルLLMを使う最大の理由の一つであるプライバシーについて、もう少し詳しく話しておきましょう。

室谷代表取締役

ローカルで動かす場合、テキストが外部に送信されない。これは間違いないです。

Ollamaはインターネット接続なしで動かせますし、モデルダウンロード時以外は通信が発生しません。

テキトー教師DotAI 認定講師

企業でローカルLLMを採用する理由として、「入力した情報がモデルの学習に使われる心配がない」という点も大きいです。クラウドサービスによってはオプトアウトしない限り入力データが学習データに使われる可能性があるので、機密情報を扱う場面では気になるポイントです。

室谷代表取締役

室谷代表取締役

整理しましょう。ChatGPTそのものをローカルで動かすことはできないけど、Ollamaというツールを使えばオープンソースのLLMを手元で実行できる環境が手軽に構築できます。

テキトー教師DotAI 認定講師

ポイントをまとめると、

スペック確認が最重要: 8B以上のモデルにはGPU（VRAM 8GB+）かApple Siliconが必要
Ollamaが入門ツールとしてベスト: インストールが簡単、macOS・Windows・Linux対応
UIはOpen WebUI: ブラウザからChatGPTそっくりの体験ができる
モデル選びはQwen 2.5かGemma 3: 日本語重視ならこの2択
プライバシーとコストが最大のメリット: データが外部に出ない、ランニングコストは電気代のみ
クラウドとのハイブリッドが現実解: 全部ローカルにする必要はない

室谷代表取締役

.AI（ドットエーアイ）コミュニティでも「ローカルLLMを使い始めました！」という報告が増えてきていますが、多くの人が「最初のセットアップに1時間かかったけど、一度動いたら快適」って言ってます。スペックさえ合っていれば、それほど難しくない。

テキトー教師DotAI 認定講師

講座でも「まず動かしてみる」を大事にしていて、動いた瞬間の体験が次の学習への動機になるんですよね。この記事を読んでローカルLLMを試してみる方が一人でも増えれば嬉しいです。

室谷代表取締役

ローカルで動かす環境ができたら、次はAPIとの連携やDifyとの組み合わせも試してみてください。Ollama + Difyのローカル構成は、かなり強力なAIパイプラインが組めます。

.AIのコミュニティでも活発に情報共有されているテーマなので、ぜひ参加してみてください。

ChatGPTをローカルで動かす完全ガイド【2026年最新】：Ollama・Open WebUI・必要スペックまで徹底解説