「AIを自分のPCで、誰にも見られずに使い倒したい」――そんな願いを叶える決定版ツールがLM Studioです。
2026年現在、生成AIの世界は「クラウド（ChatGPT等）」から「ローカル（手元のPC）」へと急速にシフトしています。本記事では、ローカルLLM実行ツールの最高峰であるLM Studioの紹介から、今もっとも熱いQwen 2.5シリーズ、さらにはエンジニア必見のSQL最適化プロンプト術までを徹底解説します。
1. LM Studioとは？：PCが自分専用の「機密AI」になる
LM Studioは、Windows、macOS、Linuxで動作するデスクトップアプリです。数千種類以上のオープンソースAIモデルを、まるでスマホアプリをインストールするような手軽さで利用できます。
2026年時点の主な特徴
- 100%のプライバシー: インターネット接続不要。機密情報や個人情報をアップロードするリスクがゼロです。
- 商用利用が完全無料: 2025年7月のライセンス改定により、企業内での利用もコストゼロで可能になりました。
- RAG（ローカルファイル参照）標準搭載: PDFやWord、社内ドキュメントを読み込ませて、その内容に基づいた回答を得られます。
- マルチモーダル対応: テキストだけでなく、画像解析（OCRや図表の読み取り）もローカルで完結。
- OpenAI互換APIサーバー: ローカルでAPIを立ち上げ、VS Codeの「Continue」などの拡張機能から呼び出せます。
おすすめのユーザー層
- セキュリティ重視: 社内資料をAIに投げたいビジネスパーソン。
- コスト削減: 月額20ドルのサブスクを解約し、手持ちのGPUを活用したい人。
- 開発者: 自分のアプリにAIを組み込みたいが、APIコストを抑えたいエンジニア。
2. 2026年・人気モデル比較表
LM Studioで今すぐダウンロードすべき主要モデルをまとめました。
モデル系列 推奨サイズ 日本語性能 特徴・用途 推奨VRAM
Qwen 2.5 / QwQ 7B 〜 32B ★★★★★ 日本語・数学・論理推論で最強クラス 5GB 〜 20GB
gpt-oss (Grok系) 8B 〜 32B ★★★★☆ バランス重視。最新の知見に強い 6GB 〜 20GB
Llama 4 (Llama 3.3) 8B 〜 70B ★★★★☆ 世界標準の汎用性。安定感抜群 6GB 〜 40GB+
DeepSeek-R1 / V3 7B 〜 70B ★★★★☆ コーディングと数学に特化 6GB 〜 40GB
Gemma 3 4B 〜 27B ★★★★☆ Google製。軽量でモバイルノートでも高速 4GB 〜 16GB
この記事のライター
