比較 · 2026-10-24 確認
お使いのパソコンで AI チャットを動かせる無料アプリおすすめ
ローカルの AI モデルは、お使いのハードウェアで回答するため、チャットの内容がクラウドサービスに送られることはありません。ここで紹介するアプリのいくつかは、ほかのプログラムと同じようにインストールします。2 つはブラウザーで動きます。各アプリのページの内容をもとに、それぞれの機能をまとめました。
当社は、このページのツールの 1 つである Slop AI を提供しています。他のツールに関する情報はすべて、2026-10-24 時点のそれらのツール自身のページから得たもので、各ツールの下にリンクを示しています。価格と機能は変わるため、選ぶ前に各サイトをご確認ください。
比較の方法
- モデルをローカルで無料で動かせること
- 必要なもの：インストール、GPU、特定の OS やブラウザー
- モデルを一度ダウンロードすれば、オフラインでも動作すること
- モデルの選択肢とサイズ
- 追加機能：文書、画像とのチャット、ローカルの API
一目でわかる比較
| ツール | ローカルで使う場合の料金 | 動作環境 | インストール | モデル | オフライン |
|---|---|---|---|---|---|
| Slop AI 当社 | 無料 | WebGPU に対応したブラウザー | なし | 10 モデル、0.5B から 7B まで（290 MB から 4.3 GB） | あり。初回のアクセスとダウンロードの後 |
| LM Studio | 無料（$0 プラン） | Apple シリコンの Mac、Windows x64/ARM、Linux | デスクトップアプリ | Hugging Face の GGUF（llama.cpp）と MLX | あり。モデルのダウンロード後 |
| Ollama | 無料（$0 プラン） | macOS 14 以降、Windows 10 22H2 以降、Linux | アプリとコマンドライン | 画像を扱うモデルを含む、独自のライブラリ | 記載なし |
| GPT4All | 無料。MIT ライセンス | Windows、macOS 12.6 以降、Ubuntu | デスクトップアプリ | 数千のオープンモデル | 記載なし |
| Jan | 無料、オープンソース（Apache 2.0） | macOS 13.6 以降、Windows 10 以降、Linux | デスクトップアプリ | Hugging Face のモデル（Llama、Gemma、Qwen など） | あり。100% オフラインで動作すると説明 |
| WebLLM Chat | 無料、オープンソース（Apache 2.0） | WebGPU に対応したブラウザー | なし | WebLLM の組み込みモデル、独自の MLC モデル | あり。初回のダウンロード後 |
| 機能 | Slop AI 当社 | LM Studio | Ollama | GPT4All | Jan | WebLLM Chat |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ローカルのモデルを無料で使える | はい | はい | はい | はい | はい | はい |
| インストール不要 | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | はい |
| チャットウィンドウ | はい | はい | 記載なし | はい | はい | はい |
| オフラインで動作 | はい | はい | 記載なし | 記載なし | はい | はい |
| GPU なしで動作 | 一部 | 記載なし | 一部 | はい | 記載なし | 記載なし |
| Windows | はい | はい | はい | はい | はい | 記載なし |
| Mac | はい | Apple シリコン | はい | はい | はい | 記載なし |
| Linux | 一部 | はい | はい | x86-64 | はい | 記載なし |
| 大きなモデル（13B 以上） | いいえ | 記載なし | 記載なし | 記載なし | はい | 記載なし |
| ご自身のモデルファイル | MLC 形式 | はい | 記載なし | 記載なし | 記載なし | MLC 形式 |
| 画像の送信（ビジョン） | いいえ | 記載なし | はい | 記載なし | 記載なし | はい |
| 文書とのチャット | 一部 | はい | 記載なし | はい | 記載なし | 記載なし |
| ほかのアプリ向けのローカル API | いいえ | はい | はい | 記載なし | はい | いいえ |
| MCP のツール | いいえ | はい | 記載なし | 記載なし | はい | 記載なし |
| ダウンロード前のハードウェアの確認 | はい | 記載なし | 記載なし | 記載なし | 記載なし | 記載なし |
1. Slop AI（当社）
向いている人： インストールせずにブラウザーでお使いのパソコンの動作環境を確かめ、小さなモデルとチャットしてから、Slopographic のアプリ全体で使いたい方に。
長所
- 「私のパソコンで動くか？」では、WebGPU とメモリを検査し、モデルをダウンロードする前に各モデルを評価
- 各ダウンロードの前に確認し、その後モデルはお使いの端末に残る
- サンドボックス化されたプレビューで小さな 1 ファイルのアプリを作成でき、ほかの Slopographic のアプリを開いて操作することも可能
- チャットはお使いの端末に保存され、Markdown または JSON で書き出し可能
- ほかの Slopographic のアプリにある AI ボタンも同じモデルを使い、お使いのパソコン上の Ollama や LM Studio、またはクラウドのモデル用のご自身のキーも利用可能
- スマホ、タブレット、パソコンのブラウザーで使えて、オフラインでも動きます
短所
- 小さなモデルのみ（最大 7B）のため、デスクトップアプリで動かせる大きなモデルより回答の質は劣る
- テキストのみ。画像をモデルに送ることはできない
- ほかのプログラム向けのローカル API はなし
- WebGPU が必要で、まだベータ版
2. LM Studio
向いている人： 無料のデスクトップアプリで、より大きなオープンモデルを、チャットウィンドウとローカルの API とともに動かしたい方に。
長所
- llama.cpp のモデルを動かせ、Apple シリコンでは MLX のモデルも動く
- 文書と MCP サーバーとのチャット
- OpenAI 風のエンドポイントでモデルを提供
- 完全にオフラインで動作可能
短所
- 推奨メモリは 16 GB。Windows では専用の VRAM が 4 GB 必要
- Intel の Mac は非対応
- 有料プラン（月額 20 ドルと 100 ドル）は、クラウドのモデル向け
LM Studio の公式サイト · 出典： LM Studio の料金, LM Studio のシステム要件, LM Studio のドキュメント
3. Ollama
向いている人： 独自のアプリやコーディングツールから使えるよう、API の背後でローカルのモデルを動かしたい開発者に。
長所
- OpenAI と Anthropic に対応したクライアントから使えるローカルの API
- Windows での NVIDIA と AMD Radeon の GPU への対応
- 画像を入力できるビジョンモデル
- MIT ライセンス
短所
- コマンドラインと API を中心に作られている
- 有料プラン（月額 20 ドルと 100 ドル）は、クラウドのモデルと利用クレジット向け
- Intel の Mac では CPU のみで動作する
Ollama の公式サイト · 出典： Ollama の料金, Windows 版 Ollama, macOS 版 Ollama, Ollama のビジョン, Ollama の OpenAI 互換性, GitHub の Ollama, Ollama のドキュメント, Ollama のクイックスタート
4. GPT4All
向いている人： GPU がない一般的なノートパソコンでも動き、お使いのファイルとチャットできる、非公開のデスクトップ向けチャットボット。
長所
- README によると、API の呼び出しも GPU も不要
- LocalDocs：お使いの文書とチャット
- データがお使いのパソコンの外に出ないと説明
短所
- Linux 版は x86-64 のみ
- 少なくとも Intel Core i3 の第 2 世代、または AMD Bulldozer の CPU が必要
GPT4All の公式サイト · 出典： GPT4All のホームページ, GitHub の GPT4All
5. Jan
向いている人： 必要に応じてローカルのモデルとクラウドのモデルを組み合わせられる、オープンソースの ChatGPT 風デスクトップアプリ。
長所
- localhost:1337 で使える、OpenAI 互換のローカル API
- MCP との連携
- OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq にも接続可能
短所
- 同社のガイドによると、Mac では 3B のモデルに 8 GB、7B に 16 GB、13B に 32 GB のメモリが必要
Jan の公式サイト · 出典： Jan のホームページ, GitHub の Jan
6. WebLLM Chat
向いている人： インストールせずにブラウザーでローカルの AI を試したい方に。ビジョンモデルも含む。
長所
- WebGPU でブラウザー内で動き、サーバー側での処理はなし
- ビジョンモデルに対応：画像を送信可能
- 初回の設定後はオフラインでも動作
短所
- WebGPU が必要なため、すべてのブラウザーやパソコンで動くわけではない
- 独自のモデルは MLC 形式にコンパイルする必要がある
WebLLM Chat の公式サイト · 出典： GitHub の WebLLM Chat
選び方
インストールするものがなく、非公開で AI チャットをしたいなら Slop AI がおすすめです。お使いのパソコンでどのモデルが動くかを先に示し、ダウンロードのたびに確認し、モデルとチャットはお使いの端末に残します。その後はオフラインでも使え、小さなアプリを作ったり、ほかの Slopographic のアプリを操作したりできます。モデルは小さく（最大 7B）、テキストのみのため、デスクトップの大きなモデルのような回答は期待しないでください。
アプリをインストールでき、16 GB のメモリがあり、より大きなモデル、文書とのチャット、MCP、ローカル API が必要なら LM Studio がおすすめです。ご自身のツールから API 経由でモデルを使うなら Ollama、GPU のない古いノートパソコンなら GPT4All、ローカルとクラウドのモデルを混在させられるオープンソースのアプリなら Jan がおすすめです。ブラウザーでモデルに画像を送りたいなら WebLLM Chat をお選びください。
よくある質問
ローカルの AI は本当に非公開ですか？
モデルはお使いのパソコン上で動くため、ローカルのチャットが外に出る必要はありません。GPT4All、Jan、LM Studio、WebLLM Chat は、各社のページでそう説明しています。Slop AI では、チャットはお使いの端末に残ります。選んだモデルをダウンロードするときだけオンラインになります。複数のアプリはクラウドのモデルにも接続でき、ほかの Slopographic のアプリの AI ボタンも、ご自身のキーを追加すればクラウドのモデルに接続できます。その場合、チャットはそのプロバイダーに送られます。
どんなパソコンが必要ですか？
LM Studio は 16 GB のメモリを推奨しています。Jan は Mac で、3B のモデルに 8 GB、7B に 16 GB を勧めています。GPT4All は GPU なしで動きます。ブラウザーのアプリには WebGPU が必要です。Slop AI のシステムチェックでは、モデルをダウンロードする前に、どのモデルが動くかを確認できます。
これらはオフラインで動きますか？
LM Studio、Jan、WebLLM Chat は、モデルをダウンロードすればオフラインで動くと説明しています。Slop AI も、初回のアクセスとモデルのダウンロードの後は、オフラインで動作します。
最も強力なのはどれですか？
LM Studio などのデスクトップアプリは、ブラウザーのアプリより大きなモデルを動かせます。Slop AI と WebLLM Chat は、インストールするものがないことと引き換えに、モデルのサイズを小さくしています。
他の製品の名称は、それぞれの所有者の商標です。Slopographic はそれらと提携していません。