楽天スーパーSALE開催中!ポイント最大47.5倍セール会場へ

LM Studioの使い方|コマンド不要でローカルLLMを動かす手順とモデルの選び方

ローカルLLMを試したいけれど、ターミナルにコマンドを打つのは気が進まない。

そういう方に向いているのがLM Studioです。

モデルの検索・ダウンロード・チャットまで、すべてマウス操作で完結します。

ChatGPTのような画面が最初から用意されているので、コマンドを1行も覚えずにローカルAIを使い始められます。

目次

LM StudioとOllama、どちらを選ぶか

どちらも無料で、同じモデルが動きます。

違いは操作方法と、細かい設定にどこまで手が届くかです。

LM StudioOllama
操作画面(GUI)コマンド
モデル探しアプリ内で検索・比較できる名前を知っている前提
チャット画面標準で付属別途用意が必要
細かい調整画面から設定できる設定ファイルで柔軟に
他アプリとの連携サーバー機能あり得意(APIが素直)
向いている人まず試したい人自動化・開発に組み込む人

迷ったらLM Studioから始めるのをおすすめします。

画面上でモデルのサイズと自分のPCの空きメモリを見比べられるので、「入るかどうか」で失敗しにくいためです。

コマンド操作に慣れている方や、自動化に組み込みたい方はOllamaの使い方入門をどうぞ。

導入手順

① インストール

lmstudio.ai からお使いのOS用のインストーラーを入手して実行します。

Windows、Mac(Apple Silicon)、Linuxに対応しています。

② モデルを選んでダウンロード

アプリ左側の検索(虫めがねのアイコン)から、使いたいモデル名を入力します。

検索結果にはファイルサイズが表示され、お使いのPCで動くかどうかの目安も示されます

最初の1つは、次のような軽いモデルが失敗しにくいです。

  • メモリ8GBのPC:Gemma 3 4B
  • メモリ16GBのPC:Qwen3 8B、Llama 3.1 8B
  • メモリ32GB以上:Qwen3 14B、Gemma 3 12B

量子化の種類がいくつも並んで迷ったときは、ファイル名に「Q4_K_M」が入ったものを選んでください。

容量と品質のバランスが良く、多くの環境で標準的に使われている形式です。

③ チャットを開く

ダウンロードが終わったら、上部のモデル選択欄から読み込むだけです。

あとは画面下部の入力欄に日本語で話しかければ、そのまま会話が始まります。

最初に変えておきたい設定2つ

GPUオフロードを最大にする

モデル読み込み時の設定に「GPU Offload」の項目があります。

ここを最大にすると計算がGPU側で処理され、生成速度が大きく変わります。

読み込みに失敗する場合はメモリが足りていないので、値を下げるか小さいモデルに変えてください。

コンテキスト長は必要な分だけにする

コンテキスト長(一度に扱える文章の長さ)を伸ばすほどメモリを消費します。

長い資料を読ませないのであれば、初期値のままで問題ありません。

「メモリが足りない」と言われたときは、ここを削ると入ることがあります。

他のアプリから使う(サーバー機能)

LM Studioには、他のアプリからローカルモデルを呼び出せるサーバー機能があります。

左側のメニューからサーバーを起動すると、OpenAI互換のAPIとして待ち受けます。

http://localhost:1234/v1

OpenAIのAPIに対応したツールなら、接続先をこのアドレスに変えるだけでローカルモデルに切り替えられます。

APIの利用料をかけずに動作確認したいときに便利です。

うまく動かないときの確認点

  • モデルが読み込めない:メモリ不足です。

    ファイルサイズがPCの空きメモリを下回るモデルを選び直してください
  • 生成がとても遅い:GPUオフロードが効いていない可能性があります。

    設定を確認し、それでも遅い場合はモデルが大きすぎます
  • 日本語が不自然:モデルの相性です。

    Qwen系やGemma系は日本語が比較的安定しています
  • そもそも重い:PCのメモリ帯域が不足している可能性があります。

    必要スペックの解説で目安を確認してください

LM Studioが快適に動くPC

動かせるモデルの大きさは、PCのメモリ容量でほぼ決まります。

いま使っているPCで物足りない場合の、現実的な選択肢を挙げます。

10万円前後で8Bクラスを快適に:Mac mini M4

ユニファイドメモリ120GB/sで、8Bクラスのモデルが読む速度を超えて生成されます。

静音で常時起動もしやすく、最初の一台に向いています。

32Bクラスまで動かす:GMKtec EVO-X2(64GB)

メモリ帯域256GB/sと64GBのユニファイドメモリで、大きめのモデルも実用速度で動きます。

LM Studioで「サイズが大きくて選べなかった」モデルが選べるようになります。

まとめ

LM Studioは、コマンドを覚えずにローカルLLMを始められる入口です。

画面上でモデルのサイズと自分のPCを見比べられるので、最初の失敗が少なくて済みます。

どのPCならどこまで動くのかは、AI向けPC比較データベースで用途・予算から絞り込めます。

そもそもPCを買うべきか迷っている段階なら、クラウドで足りる人・ローカルPCが必要な人の分かれ目から読んでみてください。

※本記事に掲載した価格・仕様は2026年9月3日時点の調査に基づきます。
最終調査日:2026年9月3日。
価格は変動するため、購入前に販売ページで最新の情報をご確認ください。
記事内のリンクにはアフィリエイトリンクを含みます。

AI向けパソコンの、いまのおすすめ

用途別に定番を3台だけ挙げます。
そもそも買うべきか迷っている方はクラウドで足りる人・ローカルPCが必要な人の分かれ目から読んでみてください。

① ローカルLLMを本格的に動かす

メモリ帯域256GB/s・64GBのユニファイドメモリで、32Bクラスのモデルが快適に動きます。
ローカルAIを主目的にするなら、いま最もコスパの良い一台です。

② 手頃にAIを試してみる

ユニファイドメモリの広い帯域で、8Bクラスのモデルが実用速度で動きます。
合わなければ普段使いのPCとして使えるので、最もリスクの小さい入口です。

③ 画像生成AIをローカルで回す

画像生成の実用ラインであるVRAM 16GBを、デスクトップで確保できる構成です。
同じ予算のノートPCと比べてVRAMが倍になります。

▶ 16機種を用途・予算・形状で絞り込める比較データベースを見る

選び方をもっと詳しく

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

生成AI を学べる本と、活用に効く機材

生成AI は使い方の型を知っているかで結果が変わります。手を動かしながら読める本を中心にまとめました。

生成AI を学べる本

活用に効く機材

目次