• 作成日 : 2026年2月26日

ChatGPTをローカル環境で構築するには？無料の手順やスペックを解説

ChatGPTそのものをローカル環境にインストールすることはできませんが、 PCに「実行ツール」と「オープンソースもしくは一般公開されたAIモデル」を導入することで、ChatGPTに近い環境を再現することが可能です。

ネット接続が不要なため、機密情報の保護やコスト削減といったメリットが得られるのが特徴です。ただし、快適に動かすにはGPUなどのPCスペックが重要になります。

この記事では、初心者でもできる無料ツールの導入手順から、日本語対応モデルの選び方、推奨スペックまでをわかりやすく解説します。

広告

AIツールが多すぎて選べない…経理担当者のための整理術

AIを使いたくてもChatGPTやGeminiなど色々あり、それぞれにどんな特徴があるのか？どういったことが得意なのか？などわからずお困りではないでしょうか。

具体的な活用方法もご紹介しておりますので、まずは簡単に使ってみたい、そんな方におすすめの一冊です。

無料でダウンロードする

ChatGPTをローカル環境で構築するには？

ChatGPTをローカル環境で構築するプロセスは、クラウドを利用せず、自分のパソコン内でAIを動かす仕組みを整えることです。

ただし、厳密にはOpenAI社が提供する「ChatGPT」そのものをローカルで動かす方法はありません。現段階では、対話を行うための専用ソフトウェアと、「ChatGPTのような振る舞いをする」オープンソースの AIモデルデータの2つを用意して、同等の環境を疑似的に構築することを目指します。

ここでは、その基本的な仕組みについて解説します。

ChatGPTではなくローカルLLMを使用する

ChatGPTそのものはダウンロードできないため、同様の機能を持つオープンソース（または公開型）のAIモデルを使用するのが基本です。本家はOpenAI社のサーバーで動きますが、これら一般公開されているモデルは Meta社の「Llama（ラマ）」シリーズや、Googleの提供する「Gemma（ジェマ）」などが代表的です。

これらを自分のPCにインストールして動かす環境を「ローカルLLM」と呼びます。ただし、膨大な計算資源を使う本家ChatGPT（クラウド版）に比べると、家庭用PCで動かすローカルLLMは回答の精度や知識量で一段落ちるのが一般的です。

参考：Meta Llama 4｜Meta

実行ツールとモデルファイルを組み合わせる

ローカル環境の構築は、AIを動かす実行ツールと、知識データであるモデルファイルを組み合わせることで実現します。実行ツールはPC上でチャット画面を表示するソフトであり、モデルファイルはAIの脳にあたる部分です。

この2つをPCに入れるだけで、プログラミング知識がなくても専用のAI環境を立ち上げられます。ツールが車体、モデルがエンジンのような関係とイメージしてください。それぞれを適切に選ぶことで、自分好みの環境が作れます。

ChatGPTをローカル環境で構築するメリットは？

ChatGPTをローカル環境で構築するメリットは、セキュリティの高さとコストパフォーマンスの良さにあります。すべてのデータ処理が手元のPC内で行われるため、外部への情報流出を完全に防げます。また、どれだけ使っても利用料がかからない点も大きな魅力です。

ここでは、企業や個人がローカル環境を選ぶ主な理由について解説します。

機密情報やプライバシーが守られる

ローカル環境の最大の利点は、入力したデータが外部のサーバーに送信されないため、機密情報やプライバシーが確実に守られることです。クラウド版のChatGPTでは、学習データとして会話内容が利用されるリスクがゼロではありません。

しかし、ローカル環境であれば、社内の未公開データや個人のプライベートな相談内容を入力しても、PCの外に出ることはありません。そのため、セキュリティポリシーが厳しい企業や、秘密保持が必要な業務でも安心してAIを活用できます。

完全無料でAPI利用料がかからない

ローカルLLMは、モデル自体がオープンソースとして公開されているものが多く、基本的に完全無料で利用できます。クラウド版のAIサービスを業務システムに組み込む場合、使用量に応じたAPI利用料が発生し、コストがかさむことがあります。

ローカル環境であれば、高性能なGPUを搭載したPCさえあれば、追加費用なしで何度でも生成AIを動かせます。ただし、最新のクラウド型AI（GPT-5.2やGemini 3シリーズ）は圧倒的な進化を遂げており、ローカル環境でそれと同等の性能を完全に再現するのは難しいという側面もあります。

AIの基礎知識

ChatGPT APIの始め方とは？料金、使い方、Web版との違いまで分かりやすく解説

ChatGPT API（OpenAI API）は、自社のサービスやアプリケーションにChatGPTの強力なAI機能を組み込むための開発者向けツールです。このAPIを活用することで、オリジナルのAIチャットボットを開発したり、日々の業務を自動化する仕組みを構築したりすることが可能になります。この記事では、APIでできることから、気になる料金体系と無料利用の条件、そして基本的な使い方まで、専門家でない方にも分かりやすく解説します。個人での利用を検討している方もぜひ参考にしてください。そもそもChatGPT APIとは何か？ChatGPT APIとは、ChatG...

オフライン環境でも実行できる

インターネットに接続していないオフライン環境でも、問題なくAIを実行できるのがローカル環境の強みです。PC内部ですべての処理が完結するため、通信環境に左右されません。

飛行機での移動中や、セキュリティの都合でネットワークから隔離されたスタンドアローン環境でも利用可能です。また、インターネット回線の不具合や、サービス側のサーバーダウンの影響を受けることもないため、安定して業務を継続できる点も強みといえます。

ChatGPTのローカル環境に必要なPCスペックは？

ChatGPTのローカル環境に必要なPCスペックは、一般的な事務用PCよりも高い処理能力が求められます。とくに重要なのが、画像処理を行うGPUと、そのメモリであるVRAMの容量です。CPUの性能よりもGPUの性能が快適さを左右します。

ここでは、ローカルLLMをストレスなく動かすために必要な具体的なスペックの目安について解説します。

GPUとVRAMが最重要

ローカルLLMの動作において、GPUとVRAMの容量が最も重要な要素です。AIの計算処理はGPUで行われるため、高性能なGPUを搭載しているほど回答速度が速くなります。

Windows環境であれば、NVIDIA製のGeForce RTXシリーズが推奨されます。VRAMの容量が不足すると、モデルを読み込めなかったり、動作が極端に遅くなったりするため、選定時にはVRAMのサイズを優先して確認することが大切です。最新の高性能モデルを動かすには、最低でも12GB〜16GBは確保しましょう。

メモリは最低16GB、推奨32GB以上

メインメモリ（RAM）は、最低でも16GBが必要であり、快適に動かすには32GB以上が推奨されます。ローカルLLMはPCのメモリを大量に消費するため、8GB程度の一般的なPCでは動作が厳しいのが実情です。

とくに精度の高い大規模なモデルを動かす場合や、他のアプリと同時に使用する場合は、32GB〜64GB以上のメモリがあると安心です。メモリ容量に余裕を持たせることで、エラーの発生を防ぎ、安定した動作を維持できます。

MacはM1・M2・M3チップなら快適

Macユーザーの場合、Appleシリコン（M1、M2、M3、M4チップなど）を搭載したモデルであれば、快適にローカルLLMを動かせます。Appleシリコンは、CPUとGPUがメモリを共有するユニファイドメモリ構造を採用しているため、AIの処理効率が非常に高いのが特徴です。

メモリが24GB以上のMacBook ProやMac Studioなどであれば、高価な外付けGPUを用意しなくても、十分に実用的な速度でAIを利用できます。Windows機と比較して省電力で動作する点も、大きなメリットといえるでしょう。

ChatGPTをローカルで動かす無料ツールは？

ChatGPTをローカルで動かすための無料ツールは、初心者向けから開発者向けまでさまざまな種類が存在します。ツールの選択によって、導入の難易度やカスタマイズ性が大きく異なるため、自分のスキルレベルやPC環境に合わせた最適な選定が欠かせません。

ここでは、現在主流となっている3つの代表的なツールについて解説します。

直感的に操作できる「LM Studio」

LM Studioは、画面操作だけで簡単に導入できるため、初心者に最もおすすめのツールです。難しいコマンド入力が一切不要で、アプリ内の検索窓から好みのAIモデルを探してダウンロードできます。

チャット画面も本家のChatGPTに似ており、直感的に使い始められます。Windows、Mac、Linuxのすべてに対応しており、環境構築につまずくことなく、すぐにローカルLLMの世界を体験できるのが大きな魅力です。まずはここから始めるのが定石といえます。

参考：LM Studio

エンジニア向けの軽量ツール「Ollama」

Ollamaは、コマンドラインでの操作を基本とする、エンジニアや開発者に人気の高いツールです。動作が非常に軽量で、バックグラウンドでAIを動かすことに適しています。

他のアプリケーションと連携させやすく、独自のプログラムにAI機能を組み込みたい場合にも便利です。最初はコマンド操作が必要ですが、慣れればモデルの切り替えや管理を素早く行えるため、中級者以上のユーザーから強く支持されています。Web UIなどの拡張機能と組み合わせる使い方も一般的です。

参考：Ollama

低スペックPCでも動く「GPT4All」

GPT4Allは、比較的スペックの低いPCでも動作するように設計された、軽量なオールインワン型ツールです。CPUでの処理に最適化されているため、高性能なGPUを搭載していない一般的なノートPCでもAIを動かせます。

インストーラーをダウンロードして実行するだけで環境が整う手軽さも特徴です。最新のハイスペックマシンを用意できない場合や、まずは手持ちのPCで試してみたいという場合に適した選択肢となります。ただし、応答速度はGPU搭載機に比べて遅くなる傾向があります。

参考：GPT4All｜Nomic AI

LM Studioでローカル環境を構築する手順は？

LM Studioを使ってローカル環境を構築する手順は、非常にシンプルで3つのステップで完了します。公式サイトからソフトを入れ、使いたいモデルを選び、設定を少し調整するだけです。複雑な環境設定やプログラミングコードの記述は必要ありません。

ここでは、実際にPCでチャットができるようになるまでの具体的な流れについて解説します。

公式サイトからインストーラーを入手する

最初に、LM Studioの公式サイトにアクセスし、自分のOS（WindowsまたはMac）に合ったインストーラーをダウンロードします。ダウンロードしたファイルを開き、画面の指示にしたがってインストールを進めるだけで、必要な準備は整います。

特別なアカウント登録や初期費用はかかりません。インストールが完了したらアプリを起動し、メイン画面が表示されることを確認します。これがローカルAI環境の土台となります。

日本語対応モデルを検索・ダウンロードする

次に、アプリ内の検索バー（虫眼鏡アイコン）をクリックし、日本語に対応したAIモデルを探します。「Llama-3.3」や「Gemma-3」、「Elyza」などのキーワードを入力すると、利用可能なモデルの一覧が表示されます。

モデル名の横にある「Download」ボタンを押すと、PCへの保存が始まります。モデルのファイルサイズは数GBから数十GBと大きいため、ストレージの空き容量を十分に確保してからダウンロードを行うようにします。最初はファイルサイズが小さめのモデルを選ぶとスムーズです。

チャット設定とGPUオフロードを行う

最後に、右側のメニューからダウンロードしたモデルを選択し、チャットの設定を行います。このとき重要なのがGPU Offloadの設定です。これは処理をGPUに任せるための項目で、バーを最大まで上げることで応答速度が劇的に向上します。

設定が済んだら、チャット欄に「こんにちは」と入力してみます。AIから返答が返ってくれば、ローカル環境の構築は成功です。あとは自由に会話を楽しむことができます。もし動作が重い場合は、GPUの設定値を調整します。

日本語性能が高いおすすめのローカルモデルは？

日本語性能が高いおすすめのローカルモデルは、海外製の高性能モデルを日本語向けに調整したものや、日本企業が開発したものがあります。モデル選びはAIの賢さに直結するため、用途に合ったものを選ぶことが大切です。

ここでは、2026年1月現在、とくに日本語での対話能力に優れ、自然な文章生成ができる3つのモデルについて解説します。

【Llama】世界標準の高性能モデル

Meta社が開発したLlamaシリーズは、世界中で利用されている標準的な高性能モデルです。2026年初頭にリリースされたLlama 4は、前世代よりもさらに多言語対応が強化されており、日本語でも極めて自然な対話が可能です。

論理的な思考力やプログラミングコードの生成能力が高く、複雑なタスクもこなせます。汎用性が高いため、最初に試すモデルとして最適であり、多くのユーザーが基準として利用しています。最新のバージョンを選ぶことで、より高い性能を体感できます。

参考：Meta Llama 4｜Meta

【Gemma】Googleが提供する超軽量・多言語モデル

Googleが開発した「Gemma」は、同社の最新AI「Gemini」と同じ技術を用いたオープンモデルです。最新の「Gemma 3」は、非常に軽量でありながら140以上の言語に対応しており、小型のサイズを選べば一般的なノートPCでも比較的スムーズに動作するため、入門用として最適です。

【Elyza】日本の文化・文脈に強い国産モデル

Elyzaは、東京大学発のスタートアップ企業などが開発に関わる、日本発のAIモデルです。日本のビジネス習慣や独特な言い回し、敬語の使い分けなどを深く学習しているため、違和感のない自然な日本語を生成します。

海外製モデルで起こりがちな不自然な翻訳調の回答が少ないのが特徴です。要約やメールの作成など、日本のビジネスシーンでの活用を想定している場合に、とくにおすすめできるモデルです。

参考：ELYZA｜株式会社ELYZA

【Qwen 2.5】多言語対応で日本語も流暢

Alibaba Cloudが開発したQwen 2.5シリーズは、多言語対応能力に優れたモデルです。中国語や英語だけでなく、日本語の処理能力も非常に高く、長文の読み込みや生成にも対応しています。

数学的な問題解決や論理的推論にも強く、技術的な質問への回答精度も良好です。動作も比較的軽量であるため、ミドルスペックのPCでも軽快に動き、バランスの取れた優秀なモデルとして評価されています。コード生成の用途にも向いています。

参考：Qwen｜Alibaba Cloud

ローカル環境で独自データを学習させるには？

ローカル環境で独自のデータを学習させるには、RAGという技術を活用します。これは、AIに特定のファイルを参照させ、その内容に基づいて回答させる仕組みです。モデルそのものを再学習させるよりも手軽で、PC内のデータを安全に活用できます。

ここでは、LM Studioなどのツールを使って、自分のデータをAIに読み込ませる方法について解説します。

PDFやドキュメントを読み込ませる

LM Studioなどの最新ツールには、チャット画面にPDFファイルやテキストドキュメントを直接ドラッグ＆ドロップして読み込ませる機能があります。資料を添付した状態で「この資料を要約して」と指示すれば、そのファイルの内容に沿った回答が得られます。

論文の要約や、長い契約書のチェックなど、手元の資料をAIに分析させたい場合に非常に便利です。情報が外部に漏れる心配がないため、重要な書類も安心して扱えます。ファイルの形式はPDFやTXTなど主要なものに対応しています。

社内Wikiやマニュアルを参照させる

より高度な使い方として、社内の業務マニュアルやWikiデータをAIに連携させる方法があります。「AnythingLLM」などの連携ツールを組み合わせることで、PC内の指定したフォルダにある大量のドキュメントを知識ベースとして利用できます。

「経費精算の手順は？」と質問すれば、社内マニュアルの中から正解を探し出して答えてくれるようになります。個人のPCを、専属のアシスタントのようにカスタマイズできるのが大きなメリットです。

参考：AnythingLLM｜Mintplex Labs Inc.

ローカルLLMが重い・動かない時の対処法は？

ローカルLLMが重い、または動かない時の対処法は、設定の見直しやモデルサイズの変更で解決できる場合がほとんどです。PCのスペックに対して負荷が高すぎると、回答生成が極端に遅くなったり、エラーで停止したりします。

ここでは、動作が不安定なときにまず確認すべきポイントと、快適に動かすための具体的な設定変更の方法について解説します。

モデルのパラメータ数を下げる

動作が重い場合、使用しているモデルのパラメータ数や量子化ビット数を下げることが効果的です。モデル名の末尾にある「q4_k_m」などの表記は軽量化のレベルを表しており、数字が小さいほど動作が軽くなります。

たとえば「8b（80億パラメータ）」で重い場合は、より軽量なモデルを選び直すか、量子化レベルを下げたファイルをダウンロードします。これだけで、回答精度を大きく落とすことなく、サクサク動くようになるケースが多くあります。

タスクマネージャーでGPU使用率を確認する

実行中にPCのタスクマネージャーを開き、GPUの使用率を確認します。もしGPUメモリが100%近く張り付いている場合、スペック不足が原因です。

その際は、LM Studioの設定画面で「GPU Offload」の数値を少し下げて、一部の処理をメインメモリとCPUに逃がすように調整します。処理速度は多少落ちますが、メモリ不足による強制終了を防ぎ、安定して動作させることができます。

ツールを利用してChatGPTをローカルで動かそう

現在、ChatGPTそのものをローカルで動作させることはできません。ただし、ツールを利用して「自分専用の生成AI環境」を構築すれば、セキュリティやコストを気にせず、最新のAI技術を自由に活用できます。最初は難しそうに感じるかもしれませんが、LM Studioのような無料ツールを使えば、誰でも数クリックで環境を構築できます。

まずは手持ちのPCで試してみて、自分だけの専用AIパートナーを作る楽しさを体験してみてください。そこから、より高度なカスタマイズや業務効率化へとステップアップしていくのが良いでしょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。