Ollama vs LM Studio ローカルLLMツールの特徴・使いやすさ・選び方ガイド

先日のOpenAI社によるGPT-OSSの発表により、ローカルLLMに関する注目が非常に高まっています。

本記事ではローカルLLMを実行するアプリケーションである、 Ollama と LM Studio を紹介・比較し、ローカルLLMを試す際にどんなツールを使用すれば良いのかについて解説します。

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OllamaとLM Studioとは？ローカルLLMツールの概要

Ollamaの特徴と基本機能

Ollama は、 Mac / Windows / Linux で大規模言語モデル（LLM）をローカル実行できるオープンソースツールです。

GPT-OSS、DeepSeek R1、Google Gemma 3、Alibaba Qwen3 などの人気モデルを、APIや画面経由で手軽に利用できることが特徴です。

また他のツールに対する強みとしては、LLMフレームワークである LlamaIndex や LangChain などとの相性が良く、これらのツールで Ollama とインテグレーションするための独自の機能が提供されていることが挙げられます。

Ollama は当初からCLIツールとして、画面操作を経由せずにコマンド経由で動かすツールとして提供されてきましたが、2025年7月30日にGUIアプリケーションの提供が公式ブログでアナウンスされました。

これによって開発者がローカルLLMを試すためのツールから、開発者以外でも一定使いやすいツールへと進化しました。

LM Studioの特徴と基本機能

LM Studio は、Mac / Windows / LInux のデスクトップ上で大規模言語モデルをローカル実行できるGUIアプリケーションです。

Ollama がオープンソースでGitHub上でソースコードが確認できるのと比較して、 LM Studio は周辺ツールがオープンソース化されているものの、アプリケーションの本体はOSSとして提供されているわけではありません。

Ollamaと異なり、当社からGUIアプリケーションとして構築されてきた経緯があり、GUI経由でリッチな操作が可能となっている特徴があります。

リッチな操作の例として、対象ユーザーを一般・パワーユーザー・開発者の3つに分類しており、それぞれに合わせた表示項目の変更が可能となっています。例えば、一般ユーザー向けには Ollama の現時点のUIに近いような、なるべくシンプルなUIの提供がなされています。

インストールとセットアップのしやすさを比較

対応OS

Ollama と LM Studio のどちらのツールも、 Mac / Windows / Linux の3つのOSに対応しています。

初期設定の手順と所要時間

Ollama は公式サイトのダウンロードページからアプリを取得し、起動後にGUIからモデルを選択してメッセージを送信するだけで、モデルのダウンロードから推論の実行までを実現できます。また、CLI経由でモデルを取得して推論を動かすことも簡単なコマンド操作のみで実現できます。

LM Studio も同様に公式サイトからアプリを取得します。こちらは手順がもう少し丁寧で、モデルの選択・モデルのダウンロード・推論の実行に、それぞれ適したユーザーインターフェースが提供されており、ステップバイステップで分かりやすく実行できるのが特徴です。

ただどちらも設定に手間取ったり、時間を要したりすることなく、直感的に手軽に利用できるツールです。

対応モデルの違い

Ollama で使えるモデル

Ollama の公式対応モデルページから利用できるモデルの一覧が確認できます。

上記の一覧で主要なモデルについてかなり網羅しているのに加え、HuggingFaceからモデルをダウンロードして実行することも可能です。詳しくは HuggingFace のドキュメントに記載されています。

LM Studio で使えるモデル

LM Studio は HuggingFace からモデルをダウンロードして実行するのがメインの機能であり、利用できるモデルについては Ollama とほとんど差異はありません。

どちらを選ぶべきか？利用目的別のおすすめ

開発者向けの選び方

開発者やエンジニアとしてローカルLLMを活用する場合は、Ollamaがより適した選択肢になるケースが多いです。

OllamaはCLIベースでの操作やREST APIの提供が充実しており、アプリケーションやサービスへの組み込みが容易です。例えば、ローカルWebアプリからOllamaのエンドポイントを呼び出し、生成結果を直接取得することが可能です。

また、OllamaはLlamaIndexやLangChainなどの各種LLMフレームワークがそれに特化したインテグレーション機能を提供していることもあり、Ollama 用のコードを簡単に書けます。また OpenAI の互換APIを提供しているため、OpenAI SDK をそのまま使い回すことも、どちらの選択もできる点は強みです。

LM Studio も lms コマンド機能を提供しているので好みの問題とも言えるかも知れませんが、当初からターゲットをエンジニアに絞っている Ollama に一日の長があると言えます。