自分のパソコンでローカルAIは動く？
このツールはブラウザが取得できる情報--メモリ、プロセッサ、グラフィックカード--をもとに、あなたのパソコンに適したローカルAIツールとモデルサイズの目安を示します。
すべてブラウザ内で完結します。パソコンの情報がReuploadや第三者に送信されることはありません。
なぜローカルでAIを動かすのか？
AIモデルをローカルで実行するとは、すべて自分のパソコン上で完結することを意味します——データが外部に送信されることはなく、サブスクリプションも不要、利用制限もなく、インターネット接続がなくても動作し続けます。
その代わりに性能面でのトレードオフがあります：ノートパソコンに収まるモデルは、データセンター規模のハードウェアで動くChatGPT、Claude、Geminiなどの最先端モデルより小規模です。文章の下書き、文書の要約、コーディング支援、アイデア出しといった日常的なタスクでは、適切に選んだローカルモデルでもかなり近い結果が得られます。特に量子化技術のおかげで、控えめなハードウェアでも十分実用的なモデルを動かせるようになっています。
ハードウェア階層の早見表
上のチェックより手早い目安が欲しい場合はこちら。各ハードウェア階層でおおよそ何が動かせるかをまとめました。
| 階層 | メモリ | GPU | モデルサイズ | 例 |
|---|---|---|---|---|
| 軽量 | 4-8 GB | 内蔵 / なし | 2B-4B | Gemma 2 2B, Phi-4 Mini |
| 中間 | 8-16 GB | 6-12 GB VRAM | 7B-14B | Llama 3.2 8B, Mistral 7B |
| 高性能 | 16 GB+ | 16 GB+ VRAM | 30B-70B* | Qwen 2.5 32B, Llama 3.1 70B |
※ 大規模モデルは一般向けハードウェアに収めるために量子化（精度を落とした形式）が必要です——詳しくは下のモデル比較をご覧ください。
各モデルを見る
よくある質問
ローカルでAIを動かすにはGPUが必要ですか？
必須ではありませんが、あると大きく違います。十分なメモリを積んだ最近のCPUなら、量子化された小型モデル（20〜80億パラメータ）を実用的な速度で動かせます。専用GPUと十分なVRAMがあれば、より大きなモデルをずっと高速に動かせます。
メモリはどれくらい必要ですか？
小型モデルなら最低8GB、中規模モデルを快適に使うなら16GB以上、CPUのみで大規模モデルを試したい場合は32GB以上が目安です。
ローカルAIの利用は無料ですか？
ソフトウェア（Ollama、LM Studioなど）とオープンウェイトモデル自体は無料でダウンロードできます。月額のサブスクリプションの代わりに、自分のハードウェアと電気代を払うことになります。
ローカルモデルはChatGPTやClaudeと同じくらい良いですか？
複雑な推論では及びません——その点ではクラウドの最先端モデルが依然としてリードしています——ですが、日常的な文章作成、要約、コーディング支援であれば、適切に選んだローカルモデルでもかなり近づきますし、そもそも最先端の性能を必要としないタスクも多くあります。
ローカルでモデルを動かすにはどのツールを使えばいいですか？
コマンドラインへの慣れ具合によります：Ollamaはシンプルなコマンドラインインターフェースを、LM Studio、Jan、GPT4All、Mstyは本格的なグラフィカルインターフェースを提供しています。上のチェックがあなたのハードウェアに合わせて一つ推奨してくれます。
ノートパソコンでローカルAIを動かせますか？
はい。ここ数年のノートパソコンの多く——特にCPUとGPUでメモリを共有するApple Silicon搭載Mac——は70〜80億パラメータのモデルを快適に動かせます。