ローカルAIで最初に入れるのはLM Studio・Ollama・ComfyUIのどれ？

ローカルAIを始めようとすると、LM Studio、Ollama、ComfyUIなど複数の名前が出てくる。三つを横並びにして「どれが一番高性能か」と比べると、かえって選びにくい。

理由は、最初から役割が同じソフトではないからだ。まず今日やりたいことを一つ決める。

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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。

最初にやりたいことを一つ選ぶ

次のどれに近いか考える。

A. 画面を操作してローカルLLMと会話したい
B. コマンドや自作プログラムからLLMを呼び出したい
C. 画像や動画を生成したい

AならLM Studio、BならOllama、CならComfyUIが最初の候補になる。

もちろん各ソフトにはほかの機能もある。ただ、最初の一歩では機能一覧を全部比較するより、目的を一つに絞った方が早い。

画面でモデルを探して会話したいならLM Studio

LM Studioは、アプリ内でモデルを検索・取得し、GUIからそのまま会話を始めやすい。

たとえば、

• まずローカルLLMを触ってみたい
• コマンド操作より画面で選びたい
• 複数のモデルを見ながら試したい

という人には入口が分かりやすい。

最初の目標は、モデルを一つ読み込み、短い質問へ返答があるところまでで十分だ。

ただし、LM Studioを入れればどんなモデルでも動くわけではない。使うモデル形式、量子化、メモリ条件は別に確認する。

APIや自作プログラムから使いたいならOllama

Ollamaは、コマンドからモデルを実行し、ローカルAPI経由で別のプログラムから利用する流れを作りやすい。

たとえば、

• Pythonなどのスクリプトから呼び出す
• エディターや自作アプリとつなぐ
• RAGの回答生成やEmbeddingの実行先にする
• ローカルのAPIサーバーとして使う

といった用途を最初から考えているなら候補になる。

「チャット画面で話すこと」より、「別のソフトからLLMを呼び出すこと」が主目的ならOllamaを選びやすい。

画像・動画生成ならComfyUIを別枠で考える

ComfyUIは、ノードをつないだワークフローで画像や動画生成を組み立てるソフトだ。

LM StudioやOllamaでテキストLLMを動かす話とは、目的も操作も大きく異なる。

画像を作りたいのに「LM StudioとOllamaのどちらにするか」で迷っているなら、比較する相手を変えた方がよい。

ComfyUIでは、まず公式または信頼できる基本ワークフローで画像を1枚生成できる状態を作る。動画を試す場合も、その後に対応するワークフローへ進む。

迷ったら「今日できるようになりたいこと」で決める

将来やりたいことを全部並べると、三つとも必要に見えてしまう。最初は今日の目的だけでよい。

今日やりたいこと	最初の候補
ローカルLLMと画面で会話する	LM Studio
curlやPythonからLLMを呼ぶ	Ollama
画像を1枚生成する	ComfyUI
動画生成のワークフローを試す	ComfyUI

これは総合順位ではなく、入口を決めるための分け方だ。

最初から3つ全部を入れなくてよい

複数のソフトを同時に導入すると、モデルの保存先、ポート、GPUドライバー、設定など確認する項目が増える。問題が起きたときも、どの環境が原因なのか分かりにくくなる。

まず一つだけ選び、最小の成功を作る。

LM Studio → モデルを1つ読み込み、1回返答を得る
Ollama → モデルを1つ起動し、必要ならAPIへ1回要求を送る
ComfyUI → 基本ワークフローで画像を1枚生成する

ここまでできてから、二つ目のソフトが本当に必要か考えればよい。

LM Studioから始める場合は、WindowsでLM Studioを始める手順へ進める。画像生成から始める場合は、ComfyUI DesktopをWindowsへ導入する方法を確認できる。