はじめに

こんにちは、ひよこです。ローカル LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）に興味が出てきて調べ始めると、まず名前が挙がるのが、以前の記事で紹介した
最新 LLM をお手軽に実行！ollamaを使おう
です。

たしかに Ollama は便利ですが、実際には「お手軽に LLM を動かす」ための選択肢は他にもいくつもあります。2025 年現在、用途や環境によっては、最初から別ルートを選んだ方が楽なケースも珍しくありません。
この記事では、「Ollama 以外にどんな選択肢があるのか」を目的別に整理します。

🐣 コマンドは ollama ですが、ツール名としては Ollama なので今回は大文字で統一します

まず押さえる「ローカル LLM の部品」

ローカル LLM 周りの構成は、大まかに次の 3 つに分けられます。

Ollama は「ランタイム寄り」、LM Studio や GPT4All は「UI まで含めた一式」、AnythingLLM や Open WebUI は「UI + RAG / エージェント寄り」という立ち位置になります。

🐣 よく見る「オンプレミス運用」は「自分で全部管理する」という意味で、ここで言うローカルとほぼ同義です

Ollama は、モデルの取得と実行を CLI で扱いやすくしてくれるランタイムです。
公式 API ドキュメントも整備されており、OpenAI 互換（特に /v1/chat/completions）を意識した設計になっています。

一方で、次のような場合は別のツールの方が向いていることもあります。

マウス操作で直感的に使いたい場合の代表例です。

LM Studio は、モデル検索からチャットまでを GUI で完結できるデスクトップアプリです。
ローカル API サーバとしても動作し、OpenAI 互換エンドポイントを提供しています。「まず触って、あとから API 連携」という流れを作りやすいのが特徴です。

GPT4All は「ローカルで動くチャットアプリ」としての導線が分かりやすく、設定画面からローカル API サーバを有効化できます。GPU がない環境でも試しやすい点が特徴です。

アプリ組み込みやサーバ運用を想定する場合です。

llama.cpp はローカル推論の定番で、CLI や軽量 HTTP サーバが用意されています。
Python から扱う場合は llama-cpp-python が便利です。UI 不要・最小構成で済ませたい場合の定番ルートです。

AnythingLLM は、ドキュメント取り込みによる RAG やエージェント機能をまとめて提供するツールです。
バックエンドとして Ollama や LM Studio を指定できます。

Open WebUI はブラウザベースの UI で、Ollama などの API を背後に置いて使えます。UI だけを Web に統一したい場合に便利です。

🐣 汎用じゃなくて特定のハードウェア前提で設計されているツールも増えてきた印象があります

迷ったときは、次の観点で考えると整理しやすいです。

Ollama は今も強力な選択肢ですが、ローカル LLM の周辺ツールは用途別にかなり分化してきました。
「何をしたいか」を先に決めてから選ぶと、遠回りせずに済みます。
ではまた次の記事でお会いしましょう。