ローカル LLM × Claude Code が動かない原因はこれだった！Ollama・LM Studio 設定トラブル完全解決ガイド

ローカル LLM × Claude Code が動かない原因はこれだった！Ollama・LM Studio 設定トラブル完全解決ガイド AI
ローカル LLM × Claude Code が動かない原因はこれだった！Ollama・LM Studio 設定トラブル完全解決ガイド

「やっと Claude Code をローカル LLM で動かそうと設定したのに、エラーが出てぜんぜん動かない……」

そんな状況で、焦っていませんか？画面に見慣れないエラーメッセージが表示されたり、コマンドを入力しても何も応答がなかったりすると、どこから手をつければいいか分からなくなりますよね。

でも、大丈夫ですよ。落ち着いて、一緒に確認していきましょう。

Claude Code をローカル LLM（自分のパソコン上で動かす AI）に接続する設定は、ちょっとしたミスや見落としでつまずきやすい部分があります。この記事では、よくある不具合の症状とその原因、そして今すぐ試せる具体的な対策手順を、専門用語をできるだけ使わずに説明します。この記事を最後まで読めば、多くの場合は自分で解決できますよ。

今起きている不具合・エラーの具体的な内容

まず、あなたが経験しているかもしれない「症状」を整理してみましょう。以下のどれかに当てはまりますか？

よくある症状のパターン

【症状1】「APIに接続できません（ConnectionRefused）」と表示される

これは、Claude Code が「AI の脳みそ役」となるローカルサーバー（Ollama や LM Studio などのソフト）を見つけられない状態です。電話をかけたのに、相手がまだ電話に出られる状態になっていないようなイメージです。

【症状2】コマンドを入力しても何も動かない・固まる

Claude Code は起動したのに、何かを頼んでも返答が来ない、または画面が止まったまま、という状態です。

【症状3】応答が極端に遅い（数分以上かかる）

一応つながってはいるけれど、1つの返答が出てくるまでに数分〜それ以上かかってしまう状態。作業になりません。

【症状4】指示通りに動いてくれない・変な返答をする

「コードを書いて」と頼んだら、コードではなく計算結果などが返ってくる、または途中で思考が止まってしまうような状態です。

これらの症状は、主に以下の3つのどれかが原因である場合がほとんどです。

  • 「向き先」の設定ミス：Claude Code に「ここのローカルサーバーに接続してね」と教える設定（環境変数と呼ばれるもの）が間違っているか、設定されていない
  • ローカルサーバーが起動していない：AI を動かすためのソフト（Ollama など）がそもそもパソコンの中で動いていない
  • パソコンのスペック不足 / 設定の最適化が必要：AI モデルが重すぎてパソコンが処理しきれない、または初期設定のままでは速度が大きく低下する問題がある

では、それぞれの対策を見ていきましょう。

今すぐ試せる！具体的な対策と手順

対策1：まず「ローカルサーバーが動いているか」を確認する

一番よくある原因は、AI を動かすソフト（Ollama など）がまだ起動していないことです。Claude Code はローカルサーバーというものを「仲介役」にして AI に接続します。この仲介役が動いていないと、どれだけ設定が正しくても接続できません。

Ollama を使っている場合の確認手順（Windows / Mac / Linux 共通）

  1. キーボードの操作でターミナル（黒い画面）を開きます。
    • Mac の場合：「Launchpad」から「ターミナル」を検索して開く
    • Windows の場合：スタートメニューで「PowerShell」または「コマンドプロンプト」を検索して開く
  2. ターミナルに以下の文字を入力して、Enter キーを押します。 ollama list
  3. ダウンロード済みの AI モデルの一覧が表示されれば、Ollama はちゃんと動いています。
  4. もし「command not found（コマンドが見つかりません）」と表示された場合は、Ollama がインストールされていないか、正しくインストールされていません。Ollama の公式サイト（https://ollama.com） からインストールし直しましょう。
  5. Ollama は入っているが止まっている場合、以下のコマンドで起動できます。 ollama serve
  6. このターミナルウィンドウを閉じずに、別のターミナルを開いて Claude Code を起動してください（このウィンドウを閉じるとサーバーも止まります）。

💡 補足：Ollama は通常、インストール後は自動でパソコンに常駐（バックグラウンドで動き続ける）します。それでも動いていない場合は、パソコンを再起動してみるのも有効です。

対策2：「向き先」の設定（環境変数）を正しく設定する

接続のために一番重要な設定が「ANTHROPIC_BASE_URL（アンソロピック・ベース・URL）」という項目です。

これは「Claude Code よ、AI への質問をここに送ってね」という”住所”を教えるようなものです。ここが間違っていると、Claude Code は AI を見つけられません。

【Ollama を使っている場合】の設定手順

  1. ターミナル（黒い画面）を開きます。
  2. 以下の3行を1行ずつ入力して、それぞれ Enter キーを押します。 export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama export ANTHROPIC_API_KEY=ollama export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
    • export（エクスポート）は「この設定を有効にして」という命令です
    • http://localhost:11434 は「このパソコンの中の 11434 番ポート（通信窓口）」を意味します
  3. 続けて、使いたいモデル（AI の種類）を指定して Claude Code を起動します。 claude --model qwen3:8b ※ qwen3:8b の部分は、あなたがダウンロードしたモデル名に変えてください。
  4. 「APIに接続できません」と出たら、ANTHROPIC_BASE_URL の設定が残っていて邪魔をしている可能性があります。以下のコマンドで設定を一時的に解除してから試し直してください。 unset ANTHROPIC_BASE_URL

⚠️ 注意点：上記の export コマンドで設定した内容は、そのターミナルを閉じると消えてしまいます。毎回入力するのが面倒な場合は、「対策4」の永続的な設定方法を参照してください。

【LM Studio を使っている場合】の設定手順

  1. LM Studio を起動し、使いたいモデルを読み込みます（ロード）。
  2. LM Studio の「Developer（開発者）」タブを開き、サーバーを起動します。
  3. ターミナルで以下を入力します。 export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudioexport ANTHROPIC_API_KEY=lmstudio
  4. Claude Code を起動します。 claude --model （ロードしたモデル名）

💡 補足：ANTHROPIC_BASE_URL の末尾に /v1 を付けてしまうと接続できなくなります。スラッシュで終わらないようにしてください。Claude Code 側が自動でパスを付け足してくれます。

対策3：応答が遅すぎる場合は「速度設定」を最適化する

つながったけれど、返答がとても遅い……という場合の原因の多くは「KV キャッシュ（ケーブイキャッシュ）の問題」です。

KV キャッシュとは、AI が答えを考える際に使う「作業メモ」のようなものです。Claude Code のデフォルト設定では、この作業メモが無効化されてしまい、速度が大幅に低下することが確認されています。具体的には最大で約 90% 速度が落ちる場合があります。

これを直すには、設定ファイル（~/.claude/settings.json）を編集します。

「設定ファイル」とは？ パソコンの中のフォルダに保存されているテキストファイルで、Claude Code の動作を決める設定が書かれています。~（チルダ）は「自分のホームフォルダ（よく使うファイルが入っている場所）」を意味します。

手順：

  1. ターミナルを開き、以下のコマンドを入力して設定ファイルをテキストエディタで開きます。 nano ~/.claude/settings.json （もし nano が使えない場合は vi や code など、使い慣れたエディタ名に変えてください）
  2. ファイルの中身をすべて削除し、以下の内容をそっくりそのまま貼り付けます。 { "promptSuggestionEnabled": false, "env": { "CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY": "0", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1", "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0" } }
  3. ファイルを保存します。nano の場合は Ctrl + X → Y → Enter で保存できます。
  4. Claude Code を再起動すると、速度が改善されているはずです。

⚠️ 重要：この設定は export コマンドではなく、必ずこのファイルに書いてください。コマンドで入力しても効かない項目があります。

対策4：「Ollama v0.15 以降」なら最も簡単な方法がある

Ollama のバージョンが 0.15 以降であれば、環境変数を自分で設定しなくても、以下の1行だけで Claude Code をローカル LLM で起動できます。

  1. ターミナルを開きます。
  2. 以下のコマンドを入力します。 ollama launch claude
  3. モデルを指定したい場合は、以下のように書きます。 ollama launch claude --model qwen3:8b

Ollama のバージョン確認は以下のコマンドでできます。

ollama --version

v0.14 より古い場合は、Ollama 公式サイト からアップデートしてみましょう。

対策5：モデルが合っていない場合は「推奨モデル」に変える

使っているモデル（AI の種類）によっては、Claude Code との相性が悪く、指示通りに動かないことがあります。

初心者におすすめのモデル（安定して動作しやすいもの）：

  • qwen3:8b（キューウェン・スリー・エイトビー）：8B クラスで動作が安定。GPU メモリ（VRAM）16GB 以上推奨
  • qwen2.5-coder:7b（キューウェン・ツーポイントファイブ・コーダー）：コーディング向けで比較的軽量
  • qwen3:8b：初めて試す場合の最初の選択肢として多くのユーザーに推奨されています

避けた方がよいモデル：

  • Llama 3.1 など一部のモデルは Claude Code との相性が悪く、正常に動かないケースが報告されています。

モデルを変えて起動する場合は、以下のように指定します。

ollama pull qwen3:8b
claude --model qwen3:8b

公式のアップデートで直る？現在の対応状況

これはユーザー側の問題？システム側の問題？

結論から言うと、Claude Code のローカル LLM 設定でよく起きるトラブルのほとんどは「ユーザー側（自分の設定）の問題」です。

Claude Code 本体は Anthropic（Claude の開発元）のクラウドサービスに接続するために設計されたツールです。ローカル LLM への接続は「接続先の住所を書き換える」ことで実現しているため、設定の書き方や手順を間違えると動かなくなります。

一方、Anthropic サービス側の障害（サーバーが落ちているなど）は、ローカル LLM 環境では直接の影響を受けません。ローカルで完全に動かしている場合は、インターネットが不安定でも動作するのが大きなメリットです。

アップデートの状況

ローカル LLM との接続を容易にする仕組みは、急速に整備が進んでいます。

  • Ollama v0.14.0 以降（2026年1月リリース）：Anthropic API と互換性のあるエンドポイントが追加され、環境変数の設定だけで Claude Code と接続できるようになりました。
  • Ollama v0.15 以降（2026年1月リリース）：ollama launch claude という1コマンドで起動できる、よりシンプルな方法が追加されました。

現時点では、ローカル LLM はクラウド版の Claude に比べると性能（回答の質や速さ）の面で差があるのが正直なところです。しかし、ローカル LLM の技術は急速に進化しており、特に「機密情報をクラウドに送りたくない」「API のコストを節約したい」「オフラインで使いたい」という用途では今でも十分実用的です。

Anthropic の公式 Claude Code ドキュメントやアップデート情報は、以下の場所で確認できます。

  • Claude Code 公式ドキュメント：https://code.claude.com/docs
  • Anthropic 公式ステータスページ：https://status.claude.com（サービスの障害情報はこちら）

まとめ

Claude Code でローカル LLM がうまく動かないときの対処法をまとめると、以下の通りです。

  1. まず Ollama などのローカルサーバーが起動しているか確認する（ollama list コマンドで確認）
  2. 接続先の「住所」（ANTHROPIC_BASE_URL）を正しく設定する（Ollama は http://localhost:11434、LM Studio は http://localhost:1234）
  3. 速度が遅い場合は ~/.claude/settings.json の設定を最適化する（KV キャッシュの問題を解消）
  4. Ollama v0.15 以降なら ollama launch claude の1コマンドで簡単に起動できる
  5. 使うモデルは qwen3:8b などの推奨モデルから始める

ローカル LLM の世界は新しい技術が次々と登場しています。最新情報のチェックには、以下の場所がおすすめです。

  • Claude Code 公式ドキュメント（日本語あり）：https://code.claude.com/docs/ja
  • Anthropic 公式 X（旧 Twitter）アカウント：@AnthropicAI
  • Ollama 公式サイト：https://ollama.com

「難しそう」と感じていた方も、一つひとつ手順を確認すれば必ず解決できます。あせらず、ゆっくり試してみてください。きっとうまくいきますよ。

この記事の情報は 2026年6月現在のものです。ソフトウェアのバージョンや仕様は随時更新されるため、最新情報は各公式サイトをご確認ください。

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