Foundry Local・LM Studio・Ollama、Windowsではどれを使う？目的別に選ぶ

WindowsでローカルLLMを始めようとすると、Foundry Local、LM Studio、Ollamaが候補に出てくる。

三つともローカルでAIを使う入口になり得るが、得意な使い方は同じではない。最初に「どの画面やプログラムから使いたいか」を決めると選びやすい。

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図: 主な比較軸を1枚に整理。細かな条件は本文と表で確認する。

まず用途を3つに分ける

大まかな入口は次のように整理できる。

主な目的	最初に確認する候補
WindowsアプリへローカルAIを組み込みたい	Foundry Local
GUIでモデルを探し、そのまま会話したい	LM Studio
コマンドやローカルAPIから使いたい	Ollama

これは「一つの用途しかできない」という分類ではない。各ソフトには複数の機能がある。

ただ、最初から機能一覧を全部比べるより、自分が最初に何をしたいかで候補を絞る方が分かりやすい。

Windowsアプリへ組み込むならFoundry Local

Foundry Localは、MicrosoftがWindows向けに案内するローカルAIの実行経路の一つだ。

公式にはCLIやSDKを使う導入手順が用意されており、Windowsアプリからローカルモデルを利用する用途を考えるときに確認しやすい。

たとえば、

• Windows向けアプリへローカルAIを組み込みたい
• MicrosoftのWindows AI関連の仕組みと合わせて検討したい
• 対応モデルや実行環境を公式のWindows向け資料から追いたい

といった場合に候補になる。

ただし、Microsoft製だからWindows上で必ず最速、という意味ではない。性能を比べるなら同じモデルと条件で実測する必要がある。

GUIでまず試したいならLM Studio

LM Studioは、画面上でモデルを検索・取得し、そのまま会話を試しやすい。

次のような人には入口が分かりやすい。

• コマンド操作よりGUIを使いたい
• 複数のモデルを見ながら選びたい
• チャット画面ですぐ出力を確認したい
• 必要になったらローカルサーバー機能も使いたい

初めてローカルLLMを触る人全員にLM Studioが最適というわけではないが、「まず画面でモデルを選んで話してみたい」という目的なら候補にしやすい。

コマンドやAPIを中心にするならOllama

Ollamaは、コマンドラインからモデルを実行し、ローカルAPIから呼び出す流れを作りやすい。

たとえば、

Ollamaを導入
↓
モデルを起動
↓
localhostのAPIへリクエスト
↓
自作プログラムや別アプリから利用

という構成を最初から作りたい場合に分かりやすい。

自作スクリプト、エディター連携、RAGのバックエンドなど、「会話画面そのもの」より別のプログラムから呼び出すことが主目的なら候補になる。

GPUやNPUの対応はソフトごとに確認する

Windows PCにはNVIDIA GPU、AMD GPU、NPUなどさまざまな構成があるが、三つの実行環境が同じ範囲のハードウェアへ同じ方法で対応するとは限らない。

購入や導入前には、

Windowsのバージョン:
CPU・GPU・NPU:
使いたい実行環境:
使いたいモデル:
モデル形式:
公式の対応情報:

を確認する。

GPU名やNPUのTOPSだけから、「このソフトなら何tokens/s出る」と推測しない。

速度ランキングより、最初の操作方法で決める

三つを同時に入れて比較する必要はない。

まずは、

Windowsアプリへ組み込みたい → Foundry Local
GUIでモデルを触りたい → LM Studio
コマンド・APIから使いたい → Ollama

のように一つ選ぶ。

選んだら、その公式手順で小さめのモデルを一つ起動し、最初の応答が返るところまで進める。

その後で「必要な機能がない」「使いたいモデルに対応していない」「別の操作方法の方が合いそう」と分かったら、次の候補と比較すればよい。

同じ条件で測っていない速度ランキングより、自分が実際に使う入口を先に決める。 Windowsで最初のローカルAI環境を選ぶときは、その方が目的へ早く到達しやすい。

画像生成も含めて最初に使うアプリ自体を決めたい場合は、ローカルAIで最初に入れるアプリはLM Studio・Ollama・ComfyUIのどれ？も参考になる。PCのGPUやメモリ構成を先に確認したい場合は、WindowsでGPU・VRAM・RAMを確認する方法へ進む。