OllamaとLM Studio比較｜社内で入れるならどっち

2026年11月7日

社内で入れるなら、数人で1つのAPIを共有するサーバーにはOllama、社員が自分のPCで画面からモデルを試すならLM Studioが向いています。どちらも既定では同じPCからしか届かず、危ないのはLANに開いたときです。開く前に、Ollamaは認証付きの入口を前に置き、LM StudioはAPI Tokenを必須にします。

この記事は、2025年9月に書いた比較を、2026年11月5日時点の公式ドキュメント・利用規約・脆弱性データベースと、検証用のLinux VMで確かめた結果で書き直したものです。ローカルLLMを自分の環境で検証している実務者として書いています。ローカルLLM全体の始め方はローカルLLM完全ガイドにまとめています。

結論（30秒）

共有するならOllama: MITライセンスで、サーバー1台に入れて数人がOpenAI互換APIで使う形に向く。ローカルのAPIには認証が無いので、LANに出すなら前に認証付きの入口を置く。
各自のPCならLM Studio: 利用規約で「個人と社内業務の目的」の利用が無料。ソースは公開されておらず、再配布やSaaSとしての提供は規約で禁止。
既定の待ち受け: Ollamaは 127.0.0.1:11434、LM Studioは localhost（例のポートは1234）。検証用のLinux VMでは、Ollamaの既定で別のPCから届かず、OLLAMA_HOST=0.0.0.0 にするとAPIキーなしで HTTP 200 が返った。
脆弱性: Ollamaは2026年10月にも /api/pull 経由で任意のファイルを書き込まれる問題（0.35.0で修正）が出ている。LM Studioも0.4.22+1より前にモデルのダウンロードでファイルを書き込まれる問題があった。どちらも最新版に上げ、外に開かないのが基本。

社内で入れるならどっちか：判断表

自分の会社の使い方に近い行を探してください。セルは「どちらを選ぶか」と、その条件です。

社内の使い方	Ollama	LM Studio
数人〜部署で1台のサーバーを共有し、社内ツールからAPIで呼ぶ	選ぶ。Linuxのサービスとして動かし、前に認証付きのリバースプロキシかVPNを置く	できる（llmster＋API Token）。ただしGUIのアプリとしての設計が中心
社員が自分のPCで、画面からモデルを探して試す	できるが、モデル探しはコマンドが中心	選ぶ。モデルの検索・ダウンロード・チャットが1つの画面で済む
ソースを読んで監査したい・自社で改造したい	選ぶ。MITライセンスでソースが公開されている	選ばない。規約で逆コンパイルと改変が禁止
社外のお客様にAIを使ったサービスとして出す	本体はMITなので可。モデルのライセンスは別に確かめる	選ばない。規約がSaaS・サービスビューロー利用を禁止
社外へ一切つながない閉じたネットワーク	選べる。クラウド機能は `OLLAMA_NO_CLOUD=1` で止められる	選べる。ただしBionicのクラウドモデルとWeb検索（Freeにも限定版がある）は使わない運用にする
稟議で「契約・窓口・請求書」が必要	本体は契約不要。Ollama Cloudを使うなら別途	Enterpriseは問い合わせフォームのみ。チーム向けの定額プランは「近日」

出典: Ollama LICENSE（MIT）、Ollama FAQ、LM Studio App Terms（Version: August 23, 2026）、LM Studio Pricing、LM Studio Enterprise。確認日 2026年11月5日。

商用利用の条文をもっと細かく見たいときは、LM Studio商用利用、会社で使う前の確認に分けて書いています。

2026年11月の違いを表で見る

項目	Ollama	LM Studio
最新版（確認日時点）	v0.40.14（2026年11月3日公開）	0.4.28（ダウンロードページの表記）
ライセンス・ソース	MIT。ソース公開	独自の利用規約。個人と社内業務の目的で使える。逆コンパイル・改変・再配布・SaaS提供は禁止
料金	ローカル実行は無料。クラウドモデルは別料金	Bionic Free $0／Bionic+ $20/月／Pro $100/月（どれもローカル実行は含む）
チーム・企業向け	ローカルの本体に利用者管理の機能は無い。クラウド側にTeam $500/月・Enterprise（個別見積もり）	チームは推論クレジットの一括請求のみ（定額のチームプランは近日）。Enterpriseは問い合わせ
OpenAI互換API	`/v1/chat/completions`・`/v1/completions`・`/v1/models`・`/v1/embeddings`・`/v1/responses`・`/v1/audio/*`	`/v1/chat/completions`・`/v1/completions`・`/v1/models`・`/v1/embeddings`・`/v1/responses`・`/v1/decisions`。Anthropic互換の `/v1/messages` も
既定の待ち受け	`127.0.0.1:11434`	`localhost`（公式の例はポート1234）
APIの認証	ローカルAPIには無い（APIキーは無視される）	API Token（0.4.0以降）。既定はオフ
GUIなしで常駐	`ollama serve`（Linuxはsystemdのサービス）	llmster（`lms daemon up`）か、アプリの「ログイン時にサーバーを起動」
社外への送信を止める	`OLLAMA_NO_CLOUD=1` でクラウドモデルとWeb検索を止める	Bionicのクラウド推論は米国でZDR（保存しない）と説明。使わなければローカルだけで動く

出典: Ollama Releases、Ollama OpenAI compatibility、Ollama FAQ、LM Studio Download、LM Studio OpenAI Compatibility、LM Studio headless、LM Studio Authentication、LM Studio Pricing。確認日 2026年11月5日。料金は米ドル・税別の表示のまま。

2025年9月の版では「OllamaのOpenAI互換APIはChat Completionsだけ、Embeddingsは将来」と書いていましたが、今の公式ドキュメントでは埋め込み（Embeddings）もResponses APIも載っています。LM Studioの「Community／Teams／Enterprise」というプラン名も、今はBionicの3プランに変わっています。

速さは、同じモデル・同じ量子化なら大きくは変わらないことが多いです。どちらもGGUF形式のモデルを動かせ、LM Studioは公式の料金ページで「llama.cppとMLXでローカルLLMを動かす」と説明しています。速度は今回測っていません（未測定）。

既定の待ち受けと認証：検証用のLinux VMで確かめた

この節の要点

Ollama 0.40.13を既定のまま起動すると 127.0.0.1:11434 だけで待ち受け、同じVMのLAN側のIPからは接続できなかった。
OLLAMA_HOST=0.0.0.0 にすると全部のネットワークで待ち受け、APIキーなしで /v1/models が HTTP 200 を返した。
LM StudioはこのVMに本体を入れられず、未測定。既定の待ち受けと認証は公式ドキュメントで確かめた。

環境は、検証用のLinux VM（Debian 13、x86_64、8 vCPU、RAM 16GB、GPUなし）、Ollama 0.40.13、2026年11月5日です。モデルの本体はこのVMのネットワークから取得できなかったので、エンドポイントがあるかと応答の形だけを見ています。

# 既定（OLLAMA_HOST を設定しない）で起動したあと
$ ss -ltnp | grep 11434
LISTEN 0      4096       127.0.0.1:11434      0.0.0.0:*
$ curl -s -m 3 http://<VMのLAN側IP>:11434/api/version
（接続できない。curl exit=7）

# OLLAMA_HOST=0.0.0.0 で起動したあと
$ ss -ltnp | grep 11434
LISTEN 0      4096               *:11434            *:*
$ curl -s http://<VMのLAN側IP>:11434/v1/models
{"object":"list","data":null}
-> HTTP 200

OpenAI互換のエンドポイントは、APIキーを付けずに呼ぶと次の応答でした。モデルが無いので404ですが、OpenAIと同じ形のJSONエラーが返るので、エンドポイント自体はあると分かります。存在しないパスは 404 page not found という別の応答です。

$ curl -s -X POST http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings \
    -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"all-minilm","input":"hi"}'
{"error":{"message":"model 'all-minilm' not found","type":"not_found_error","param":null,"code":null}}
-> HTTP 404
$ curl -s -X POST http://127.0.0.1:11434/v1/no-such-endpoint
404 page not found

/v1/chat/completions・/v1/completions・/v1/responses も同じJSONの404で、GET /v1/models は HTTP 200 でした。ブラウザからの呼び出しは、許可していないOrigin（https://example.com）だと HTTP 403、http://localhost:3000 だと HTTP 200 でした。

LM Studio側は、公式ドキュメントに次のように書かれています（2026年11月5日確認）。

サーバーは localhost か、ネットワークのどちらかで出せる。「Serve on Local Network」を有効にすると localhost 以外で待ち受ける。CLIなら lms server start --bind 0.0.0.0（Serve on Local Network）。
同じページに「127.0.0.1以外で待ち受けるとlocalhostの外に出る。認証を有効にすることを勧める」とある。
認証は「既定ではAPIリクエストに認証を求めない」。Developerタブのサーバー設定で有効にし、Authorization: Bearer <トークン> を付ける（Authentication）。

Ollamaがどこへ通信するか（起動時にollama.comへつなぐ2本、OLLAMA_NO_CLOUD=1 で0本になるか）は、Ollamaの安全性、社外へ何を送るか宛先を実測で別に確かめています。

既知の脆弱性：どの版より前が対象か

「lm studio 脆弱性」「ollama 安全性」で調べる人が多いので、公表されているものを版の境目で並べます。古い版のまま使っていなければ、多くは対象外です。

CVE	製品	中身	対象の版	深刻度
CVE-2026-103663	Ollama	`/api/pull` のパス走査で、モデル置き場の外にファイルを書かれる。多くのDockerイメージの既定ではroot権限での実行につながる	0.35.0で修正	CVSS 4.0で9.4（CERT.PL）。NVDは分析待ち
CVE-2026-7482	Ollama	`/api/create` に細工したGGUFを渡すと、メモリの範囲外を読まれる	0.17.1より前	CVSS 3.1で9.1
CVE-2025-63389	Ollama	APIに認証が無く、外から届けばモデルの管理操作ができる	NVDは0.12.3まで、GitHubは0.13.5までと記載。修正版の記載なし	CVSS 3.1で9.8
CVE-2026-119979	LM Studio	細工したモデルのリポジトリをダウンロードすると、モデル置き場の外にファイルを書かれ、起動のたびにPythonが動く	0.4.22+1より前	CVSS 3.1で8.8（利用者の操作が必要）

出典: GitHub Advisory Database（ollama/ollama、16件）、NVD CVE-2026-103663・CVE-2026-7482・CVE-2025-63389・CVE-2026-119979。確認日 2026年11月5日。NVDを「LM Studio」で検索して出たLM StudioのCVEはこの1件。

CVE-2025-63389は、ローカルAPIに認証が無いという作りそのものを指しています。版を上げても「外から届けば操作できる」ことは変わらないので、届く範囲を絞るのが対策です。2025年9月の版で書いていた「CVE-2024-39719は0.3.14時点でも未修正」は、NVDの記載が「0.3.14まで」で、今の版（0.40系）とは関係がなくなっています。

外に開くときの具体的なやり方はOllamaを別のPCから使う5つの方法、0.0.0.0は使わないに、認証の考え方はOllama認証セキュリティ完全ガイドに分けています。

社内でつまずく症状と直す場所

症状（そのままの表示）	原因	直す場所
別のPCから `curl: (7) Failed to connect to <サーバーのIP> port 11434`	Ollamaは既定で `127.0.0.1` だけで待ち受ける（仕様どおり）	届く範囲を決めてから、同じサーバーに認証付きのリバースプロキシを置くかVPNで入る。`0.0.0.0` を全体に入れない
ブラウザ拡張や社内Webアプリから呼ぶと `HTTP 403`	呼び出し元のOriginが `OLLAMA_ORIGINS` の許可に無い	サーバー側の `OLLAMA_ORIGINS` に、使うOriginだけを足す（`*` にしない）
`ollama pull` が `Error: pull model manifest: ... Forbidden`	社内プロキシが registry.ollama.ai などへの通信を止めている	サーバー側に `HTTPS_PROXY` を設定する。`HTTP_PROXY` は設定しない（公式FAQ）。許可してもらう宛先を情シスに出す
OpenAIのSDKから `model 'xxx' not found`（404）	モデル名がタグまで一致していない、またはまだ取得していない	`ollama list` か `/v1/models` の名前をそのまま使う
LM Studioの `/v1/models` に、ダウンロード済みのモデルが出ない	JITロードがオフで、メモリに読み込んだモデルだけが返る	サーバー設定でJITロードをオンにするか、先に `lms load` で読み込む
LM StudioでAPI Tokenを有効にしたら、既存のクライアントが通らない	リクエストにトークンが付いていない	`Authorization: Bearer <トークン>` を付ける。OpenAIのSDKなら api_key にトークンを入れる

1・2・4行目の表示は検証用のLinux VM（Ollama 0.40.13、2026年11月5日）で、3行目は同じVMで全宛先を止めるプロキシを通したとき（2026年10月30日）に出たもの。原因と直し方は Ollama FAQ・LM Studio headless（JIT loading）・LM Studio Authentication で2026年11月5日に確認。LM Studio側の2行は表示の文言を確かめていない（未測定）。

社内プロキシの下でPythonやpipを通す話は社内プロキシ突破！Python環境構築をスムーズにするPxにあります。

入れ方：Ollamaは共有サーバー、LM Studioは各自のPC

Ollamaを社内のLinuxサーバーに入れる

# 公式のインストールスクリプト（Linux）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# サービスの設定を足す（社外のクラウド機能を使わない場合）
sudo systemctl edit ollama.service
# [Service]
# Environment="OLLAMA_NO_CLOUD=1"
# Environment="HTTPS_PROXY=http://<社内プロキシ>:<ポート>"
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

# 確かめる
ss -ltnp | grep 11434            # 127.0.0.1:11434 なら既定どおり
curl -s http://127.0.0.1:11434/api/version
curl -s http://127.0.0.1:11434/v1/models

OLLAMA_HOST は既定の 127.0.0.1 のままにして、同じサーバーに認証付きのリバースプロキシを置き、社員はそのプロキシに来てもらう形が安全です（手順は上の別記事）。

Windowsで確かめる

rem Ollamaが何で待ち受けているか
netstat -ano | findstr :11434
curl http://127.0.0.1:11434/api/version

0.0.0.0:11434 と出たら、どこかで OLLAMA_HOST=0.0.0.0 が設定されています。設定アプリの「環境変数を編集」で消して、Ollamaを起動し直します。

LM Studioを各自のPCで使う

アプリは公式のダウンロードページから入れます。APIを使うときは、Developerタブで「Start server」をオンにするか、ターミナルで次を実行します。

lms server start
lms server status
curl http://localhost:1234/v1/models

社員のPCでは「Serve on Local Network」をオフのままにします。どうしても別のPCから使わせるなら、先にサーバー設定で認証を有効にし、API Tokenを作ってから開きます。GUIの無いサーバーで動かすなら、llmster（curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash → lms daemon up）を使います。

よくある質問

OllamaとLM Studio、どっちが速いですか？

同じモデル・同じ量子化なら、大きくは変わらないことが多いです。どちらもGGUF形式のモデルを動かせます。MacではLM StudioがMLXのエンジンも使えるので、そこで差が出ることがあります。今回は速度を測っていません（未測定）。比べるなら、同じモデル・同じプロンプトで、Ollamaは ollama run <モデル> --verbose の eval rate を見ます。

LM Studioは会社で無料で使えますか？

利用規約（Version: August 23, 2026）は「個人と社内業務の目的」での利用を認めています。社員が業務で使うと、会社が規約の当事者になります。社外のお客様向けのサービスとして出すこと、再配布、改変は禁止です。詳しくはLM Studio商用利用の記事で条文ごとに見ています。モデルのライセンスはこれとは別です。

Ollamaは安全ですか？脆弱性は大丈夫ですか？

既定では 127.0.0.1 だけで待ち受けるので、同じPCの外からは届きません（検証用のLinux VMで確認）。過去の重い脆弱性の多くは、APIに外から届く状態で起きています。最新版に上げ、11434番ポートを外に出さず、出すなら認証付きの入口を前に置けば、多くは防げます。

LM Studioに脆弱性はありますか？

NVDに載っているLM StudioのCVEは、2026年11月5日の検索で1件（CVE-2026-119979、0.4.22+1より前）でした。細工したモデルのリポジトリをダウンロードすると起きるので、版を上げることと、出どころの分からないモデルを取らないことが対策です。

両方を同じPCに入れてもいいですか？

入れられます。待ち受けのポートが違う（11434と1234）ので、両方のAPIを同時に起動できます。ただしGPUのメモリは取り合いになります。先に起動した方がGPUを取ると、もう一方がCPUで動くことがあります。

導入前チェックとやってはいけないこと

導入前チェック（自分の会社に置き換える）

使い方は「共有サーバー」か「各自のPC」か、判断表のどの行に当たるかを決めたか
社外のお客様にサービスとして出す予定が無いか（ある場合LM Studioは使えない）
Ollamaは v0.40.14 以降、LM Studioは 0.4.22+1 以降か（ollama --version、LM Studioはアプリ内の版の表示）
ss -ltnp か netstat -ano で、待ち受けが 127.0.0.1／localhost のままか
別のPCから使うなら、届く範囲（自分だけ／数人／部署）と、前に置く認証の方法を決めたか
社外へ出さない方針なら、Ollamaは OLLAMA_NO_CLOUD=1、LM StudioはクラウドモデルとWeb検索を使わないルールにしたか
社内プロキシで、モデルの取得先（registry.ollama.ai など）を許可するか、取得用のPCを分けるかを決めたか
使うモデルのライセンスを、ツールとは別に確かめたか

やってはいけないこと

OLLAMA_HOST=0.0.0.0 を、認証の入口なしでサーバーに入れる（検証ではAPIキーなしで HTTP 200 が返った）
LM Studioの「Serve on Local Network」を、API Tokenを有効にする前にオンにする（認証は既定でオフ）
OLLAMA_ORIGINS=* を鍵の代わりにする（ブラウザからの呼び出しの許可で、認証ではない）
出どころの分からないモデルやGGUFファイルを、古い版のまま取り込む（CVE-2026-103663・CVE-2026-7482・CVE-2026-119979の入口）

更新履歴

2026年11月5日: 題を「社内で入れるならどっちか」に変えて全体を書き直し。OllamaのOpenAI互換APIの記述（「Chat Completionsのみ・Embeddingsは将来」）を今の対応一覧に直した。LM Studioのプラン名（Community／Teams／Enterprise）を今のBionic Free／Bionic+／Proとチーム・Enterpriseの扱いに直した。モデル名の例と「2025年の市場展望」を外した。脆弱性を2026年11月時点の版の境目で並べ直し、LM StudioのCVEを足した。検証用のLinux VMでの待ち受けの確認、判断表、症状表、図2枚を追加。
2025年9月19日: 公開。

参考（すべて2026年11月5日確認）

Ollama FAQ（既定の待ち受け、OLLAMA_ORIGINS、プロキシ、クラウド機能の停止）
Ollama OpenAI compatibility
Ollama LICENSE（MIT）・Ollama Releases
LM Studio App Terms・Pricing・Enterprise
LM Studio Developer Docs（Server、Serve on Local Network、Authentication、headless、OpenAI Compatibility）
GitHub Advisory Database・NVD（各CVE）

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OllamaとLM Studio比較｜社内で入れるならどっち

結論（30秒）

社内で入れるならどっちか：判断表

2026年11月の違いを表で見る

既定の待ち受けと認証：検証用のLinux VMで確かめた

この節の要点

既知の脆弱性：どの版より前が対象か

社内でつまずく症状と直す場所

入れ方：Ollamaは共有サーバー、LM Studioは各自のPC

Ollamaを社内のLinuxサーバーに入れる

Windowsで確かめる

LM Studioを各自のPCで使う

よくある質問

OllamaとLM Studio、どっちが速いですか？

LM Studioは会社で無料で使えますか？

Ollamaは安全ですか？脆弱性は大丈夫ですか？

LM Studioに脆弱性はありますか？

両方を同じPCに入れてもいいですか？

導入前チェックとやってはいけないこと

導入前チェック（自分の会社に置き換える）

やってはいけないこと

更新履歴

参考（すべて2026年11月5日確認）

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OllamaとLM Studio比較｜社内で入れるならどっち

結論（30秒）

社内で入れるならどっちか：判断表

2026年11月の違いを表で見る

既定の待ち受けと認証：検証用のLinux VMで確かめた

この節の要点

既知の脆弱性：どの版より前が対象か

社内でつまずく症状と直す場所

入れ方：Ollamaは共有サーバー、LM Studioは各自のPC

Ollamaを社内のLinuxサーバーに入れる

Windowsで確かめる

LM Studioを各自のPCで使う

よくある質問

OllamaとLM Studio、どっちが速いですか？

LM Studioは会社で無料で使えますか？

Ollamaは安全ですか？脆弱性は大丈夫ですか？

LM Studioに脆弱性はありますか？

両方を同じPCに入れてもいいですか？

導入前チェックとやってはいけないこと

導入前チェック（自分の会社に置き換える）

やってはいけないこと

更新履歴

参考（すべて2026年11月5日確認）

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