Open WebUIを使って、ChatGPT風のUIで操作できる環境を作ってみた

1. はじめに

最近話題のローカルLLM「Gemma4」と、「Open WebUI」を使うことで、ChatGPTのようなUIで操作できる環境を構築したため、その手順と使用感をまとめます。

2. Open WebUIとは

Open WebUIは、ローカルLLMをブラウザから操作できるWebインターフェースです。
Ollamaと連携することで、ChatGPTのようなUIでLLMを扱うことができます。

2.1 特徴

• ブラウザベースで操作可能（インストール後はURLアクセスのみ）
• ChatGPT風のUI
• 複数モデルの切り替えが可能
• 会話履歴の保持
• API連携も可能

3. Ollamaとは

過去の投稿の以下をご参照ください。

話題のGemma4をWindows環境にインストールして触ってみた > 3. Ollamaとは

3.1 動作環境・前提条件

• OS：Windows 11
• Docker Desktop
• メモリ：最低16GB推奨（モデルによる）

4. 全体構成

今回構築した環境は以下の通りです。

5. セットアップ・モデル起動手順

5.1 作業ディレクトリを作成

5.2 データ永続化のための保存領域用ディレクトリ作成

mkdir -p data/ollama data/open-webui

5.3 docker-compose.yml作成

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - "./data/ollama:/root/.ollama"
    environment:
      OLLAMA_HOST: "0.0.0.0:11434"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "ollama", "--version"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 10s
    restart: unless-stopped
    networks:
      - webui-network

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    depends_on:
      ollama:
        condition: service_healthy
    ports:
      - "3000:8080"
    volumes:
      - "./data/open-webui:/app/backend/data"
    environment:
      OLLAMA_BASE_URL: "http://ollama:11434"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 90s
    restart: unless-stopped
    networks:
      - webui-network

networks:
  webui-network:
    driver: bridge

5.4 docker-composeにて環境構築

docker-compose up -d

5.5 起動コンテナ内の Ollama に使用したいモデルをインストール

# 例
docker exec ollama ollama pull gemma4:[モデル名]

# e4b を使用の場合
docker exec ollama ollama pull gemma4:e4b

5.6 Open WebUI にアクセス

• http://localhost:3000/

5.7 管理アカウントの作成

初回はアカウントの作成が求められますのでご自身の情報を入力

5.8 Open WebUI ログイン完了

6. 実際に触ってみた

6.1 レスポンス速度

軽量モデル（E4B）は比較的高速だが、ChatGPTよりは遅い。
ローカルとしては十分かなという感触。

6.2 日本語精度

簡単な会話や要約は問題なし
専門的な内容はやや不安定

6.3 UIの使いやすさ

ChatGPTとほぼ同じ感覚で使える
履歴管理が便利
モデル切り替えが直感的

7. メリット・デメリット

メリット

• 完全ローカルで動作（セキュリティ面が鬼強）
• APIコスト不要
• ChatGPT風UIで扱いやすい

デメリット

• マシンスペックに依存
• 精度は商用LLMに劣る

8. ChatGPTとの違い

項目	Open WebUI + Ollama	ChatGPT
実行環境	ローカル	クラウド
コスト	無料	有料あり
精度	中	高
セキュリティ	高	外部依存

9. どんな人におすすめか

• 機密データを扱う人
• APIコストを抑えたい人
• ローカル開発環境を作りたい人
• LLMの検証をしたい人

まとめ

Open WebUI + Ollamaを使うことで、ローカルでもChatGPTライクな環境をここまで簡単に構築できることに驚きでした。

精度面、スピードに課題はあるものの、
「無料・セキュア・カスタマイズ可能」という点で非常に魅力的です。