ローカルLLMを試してみようと思ったとき、候補としてよく名前が挙がるのがLM Studioです。
AIモデルをパソコンにダウンロードし、ローカル環境で動かせるツールです。
ただ、私たちの検証環境はIntel Macです。
ここで、最初の壁にぶつかりました。
「Intel Macで、LM Studioは使えるのか？」
今回は、実際に試した過程と結果を、そのまま共有します。
結論：Intel Mac単体では進まず、Windows環境で試すことにした
最初に結論です。
私たちのIntel Mac検証環境では、LM Studioをそのまま使うところまで、スムーズに進みませんでした。
そのため、Parallels DesktopでWindowsを動かし、その中にLM Studioを入れて試すことにしました。
つまり今回は、次のような環境です。
| 項目 | 今回の環境 |
|---|---|
| パソコン | iMac Retina 5K 27-inch（2019） |
| CPU | 3.7GHz 6コア Intel Core i5 |
| メモリ | 40GB |
| グラフィックス | Radeon Pro 580X 8GB |
| MacのOS | macOS Sequoia |
| LM Studioを動かした場所 | Parallels Desktop上のWindows |
最初にお伝えしておくと、この方法が誰にでもおすすめという話ではありません。
Windows環境を別途用意する必要がありますし、再現しやすい方法とも言いにくいからです。
ただ、Intel Macを検証環境として使っている私たちが、ローカルLLMを試すためにどうしたか？
その実践記として残しておきます。
LM StudioをIntel Macで試そうとした
最初は、Mac上でLM Studioを動かそうとしました。
ローカルLLMは、自分のパソコンの中でAIを動かす仕組みです。
ですので、できればMacの中だけで完結した方が分かりやすいからです。
ですが、実際に進めてみると、想定通りにはいきませんでした。
インストール用のコマンドも試しましたが、途中でダウンロードエラーになりました。
少し技術的な話になりますが、必要なファイルを取得する段階で止まりました。
こういうときに大切なのは、無理に粘りすぎないことです。
ローカルLLMの実験が目的なのに、インストールだけで何時間も使ってしまうと、本末転倒になります。
そこで私たちは、ルートを変えることにしました。
Parallels DesktopのWindowsでLM Studioを試す
次に試したのが、Parallels Desktopです。
Parallels Desktopは、Macの中でWindowsを動かすためのソフトです。
Macの中に、もう1台Windowsパソコンを作るようなイメージですね。
そのWindows環境に、LM Studioを入れてみました。
すると、こちらでは、LM Studioを無事に起動できました。
（かなり、強引な方法ですね…。）
モデルの検索やダウンロードも進められました。
ここで、ようやくローカルLLMを実際に動かすところまで進められたわけです。
最初に試したのはGemma 3 4B
最初にダウンロードして試したのは、Gemma 3 4Bです。
Gemmaは、Google系のAIモデルとして知られているモデル群です。
今回の目的は、ベンチマークの数字を比べることではありません。
私たちの実務に近い作業を頼んだとき、どこまで使えるのかを見ることです。
具体的には、次のようなことを試しました。
- 私たち（このは屋）を短く紹介させる
- 記事のタイトル案を考えさせる
- 記事の構成案を作らせる
- 文章を分かりやすく整理させる
- 私らしい価値観を反映できるかを見る
実際に動かしてみると、日本語で会話はできました。
ただし、モデル名を正しく答えられなかったり、文章が少し一般論に寄ったりする場面もありました。
私たちの価値観である、「DIY」や「内製化」といった言葉は拾えます。
ですが、その背景にある、私たちらしい考え方まで自然に表現するのは、まだ難しそうでした。
ローカルLLMは、モデルによってかなり印象が変わる
LM Studioの面白いところは、複数のAIモデルを試せることです。
同じような指示を出しても、モデルごとに返ってくる文章が、かなり変わります。
- たとえば、あるモデルは文章の構成が得意でした。
- 別のモデルは、日本語の自然さに課題がありました。
- また、考える時間が長いモデルもありました。
一見すると丁寧に考えているように見えても、必ずしも文章の質が高くなるわけではありません。
これは、実際に試してみて分かったことです。
- 「考えるモデルだから良い」
- 「パラメータ数が大きいから良い」
そんなふうに、単純には決められません。
自分たちの用途で、実際に仕事を頼んでみる。
それが、一番確実です。
今回の環境は、単純比較できない
ここは、とても大切な点です。
今回のLM Studioは、Mac本体ではなく、Parallels Desktop上のWindowsで動かしました。
一方で、後から試したOllama公式GUIアプリは、Mac上で直接動かしています。
つまり、同じ「ローカルLLMの検証」でも、環境が違います。
| 項目 | LM Studio | Ollama公式GUIアプリ |
|---|---|---|
| 動作環境 | Parallels Desktop上のWindows | Mac上で直接動作 |
| 比較しやすいこと | モデルの探索や管理 | Mac上での使いやすさ |
| 単純比較しにくいこと | 処理速度 | 処理速度 |
ですので、
- 「LM Studioの方が遅い」
- 「Ollamaの方が速い」
と、単純に結論づけることはできません。
ツールだけでなく、動かしている環境も違うからです。
今回のLM Studioは、ローカルLLMを試す入口として、モデルを探したり、比較したりするために使いました。
Intel MacでローカルLLMを試して分かったこと
今回の実践から分かったことは、次の3つです。
- Intel Macでは、ローカルLLMの導入が少し遠回りになることがある
- 動かす環境によって、使い心地や速度は変わる
- モデル選びは、スペック表より実務テストの方が大切
ローカルLLMは、誰にでも最初からおすすめするものではありません。
まず使い始めるなら、Hermes DesktopとGoogle AI Studioの組み合わせの方が、私たちは分かりやすいと感じています。
ですが、ローカルLLMを試すことで、AIモデルごとの違いや、AIを自分で持つ感覚は、よく分かります。
これは、AIをDIYで使いこなしていく上で、良い検証になりました。
まとめ
- Intel Mac上でLM Studioを試したが、スムーズには進まなかった
- Parallels Desktop上のWindowsではLM Studioを起動できた
- Gemma 3 4BなどのローカルAIモデルを試せた
- ローカルLLMは、モデルごとに得意・不得意が大きく違う
- 今回のLM Studioと、Mac上のOllama公式GUIアプリは同じ条件ではない
- まずはクラウドAIから始め、必要に応じてローカルLLMを試すのがおすすめ
次回は、LM Studioで複数のモデルを試した結果をまとめます。
- Gemma
- Qwen
- DeepSeek
- Ministral
を実際に動かし、私たちの仕事に近い質問をしてみました。
ローカルLLMは、文章づくりやAI編集者として使えるのでしょうか？
実際の出力を見ながら、整理していきます。
LM StudioとOllamaの違いとは？初心者向けに整理してみた
