LM Studio セットアップ手順書：WindowsでローカルLLMを使うまで

Windows PC上で大規模言語モデル（LLM）を動作させるアプリケーション「LM Studio」のセットアップ手順を説明します。社外秘の技術情報や設備データを扱う製造現場において、データを外部に送出することなくAIを利用できる環境を構築できます。

この手順書では、ソフトウェアの概要、ダウンロード、インストール、モデルのダウンロード、サーバー設定、LM Linkによるリモート接続までを順に解説します。

1. ソフトウェアの概要

LM Studioは、以下の機能を提供する無料のアプリケーションです。

ローカルPC上でのLLMの実行
Hugging Faceからのモデルの直接ダウンロード
OpenAI互換のAPIサーバー機能
LM Linkによる他デバイスからのリモートアクセス

対応OSはWindows 10 / 11（64bit）です。推奨メモリは16GB以上、GPUは必須ではありませんが、NVIDIA GPU（CUDA対応）を搭載している場合、生成速度が劇的に向上します。

2. ダウンロード

以下の手順でインストーラを入手します。

1. 公式サイト（https://lmstudio.ai/）にアクセスする。

2. ページ中央の「Download for Windows 0.4.18」ボタンをクリックする。

3. ダウンロードが開始される。ファイルサイズは約200MB。

ユーザー登録や支払いは不要です。

3. インストール

1. ダウンロードしたインストーラ（.exe）をダブルクリックして起動する。

2. インストール先フォルダを指定する（デフォルトのまま推奨）。

3. インストールが完了したら、デスクトップまたはスタートメニューからLM Studioを起動する。

4. 初回起動時、内部エンジン（llama.cppランタイム）のセットアップが自動実行される。画面下部の進捗バーが完了するまで待つ（通常1〜2分）。

4. モデルのダウンロード

AIを動作させるには、モデルと呼ばれる重みデータが必要です。LM Studioは、Hugging Faceからモデルを直接ダウンロードする機能を内蔵しています。

4.1. Discoverタブを開く

画面上部の「Discover」タブをクリックします（ショートカットキー: Ctrl + 2）。

4.2. モデルを検索する

検索バーにモデル名を入力します。日本語で使用しやすいモデルの一例を以下に示します。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF : 7Bパラメータ、日本語回答が高品質
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF : 推論能力に優れる
karakuri-8x7B-GGUF : 日本語特化モデル

4.3. 量子化を選択する

同じモデルに対して複数のファイルが表示されます。これは量子化（quantization）と呼ばれる圧縮方式の違いです。Qの後の数値が大きいほど高品質ですが、ファイルサイズも大きくなります。

種類	サイズ目安（7Bモデル）	品質
Q4_K_M	約4.5GB	推奨。品質と速度のバランスが良い
Q5_K_M	約5.5GB	高品質。メモリに余裕があればこちら
Q8_0	約8GB	ほぼ無劣化。16GB以上のVRAM推奨

初めての場合はQ4_K_Mを選択してください。

4.4. ダウンロードを実行する

対象ファイルのダウンロードボタンをクリックします。進行状況は「My Models」タブで確認できます。ダウンロード完了後、左サイドバーのモデル一覧から選択可能になります。

5. サーバーの設定

LM StudioのAPIサーバー機能を使用すると、他のアプリケーションやプログラムからAIを呼び出せるようになります。

5.1. サーバーの起動

1. 画面上部の「Developer」タブを開く。

2. 「Start server」スイッチをオンにする。

3. ステータスが「Running」になれば起動完了。

5.2. 接続先

サーバー起動後、以下のエンドポイントが利用可能になります。

APIベースURL : http://localhost:1234/v1
互換性 : OpenAI APIと互換

このAPIは、curlやPythonのopenaiライブラリなどから呼び出すことができます。

5.3. 動作確認

ブラウザで http://localhost:1234/v1/models にアクセスしてください。ロード中のモデル一覧がJSON形式で表示されれば正常に動作しています。

5.4. 注意点

サーバー起動前に、使用するモデルをチャット画面でロードしておく必要があります。
LM Studioのウィンドウを閉じるとサーバーも停止します。常時稼働させる場合は、アプリを最小化してください。
同一LAN上の他PCからアクセスする場合は、Developerタブの「Serve on Local Network」にチェックを入れます。インターネット公開は推奨しません。

5.5. 動作確認（curl）

設定後に実際に動作するか、curlで確認できます。

curl http://localhost:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-7b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

JSON形式のレスポンスが返ってくれば設定完了です。

6. LM Linkによるリモート接続（オプション）

LM Linkは、外出先や別の部屋から自宅やオフィスのPCに搭載したローカルLLMにアクセスするための機能です。通信にはTailscale VPNが使用され、エンドツーエンドで暗号化されます。

6.1. 前提条件

LM StudioがインストールされたWindows PC（ホスト側）
アクセス元のデバイス（別のPCまたはiPhone）
LM Studioのアカウント（https://lmstudio.ai で作成）

6.2. 設定手順（ホスト側）

1. LM Studioを起動し、モデルをロードする。

2. 画面上部のメニューから「LM Link」を開く。

3. 画面上の指示に従い、LM Studioアカウントでログインする。

4. 「Enable LM Link」をオンにする。

6.3. アクセス方法（クライアント側）

別のPCからアクセスする場合、そのPCにもLM Studioをインストールし、同じアカウントでログインした上でLM Linkを有効にします。すると、ホスト側のモデルがクライアント側のLM Studioから参照できるようになります。

iPhoneからアクセスする場合は、「Locally AI」アプリ（App Storeから入手）をインストールし、同じアカウントでログインします。

6.4. 用途

高性能なデスクトップPCで大きなモデル（13B〜70B）を実行し、ノートPCから呼び出す。
外出先のiPhoneからオフィスのPC上のAIを利用する。
チーム内で1台のGPUサーバーを共有する。

7. 出典

LM Studio公式サイト: https://lmstudio.ai/
LM Studio Developer Docs: https://lmstudio.ai/docs
LM Studio LM Link解説（GIGAZINE）: https://gigazine.net/gsc_news/en/20260605-lm-studio-lm-link-locally/
Hugging Face: https://huggingface.co/