ローカルLLMでAIエージェントを試す、「Claude Code」を動かしてみる

日経XTECH / 5/29/2026

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Key Points

  • 本特集の文脈で、Ollamaを使ってWindows上で「Claude Code」をローカルLLM(手元実行)として動かす手順を紹介している。
  • エージェント動作用に高性能LLMが必要で、例としてコーディングエージェント向けの「Qwen3-Coder-Next」(MoE、総80B/推論3B)を用いる。
  • Qwen3-Coder-NextのダウンロードからClaude Codeのインストールまで、CLI中心の具体的な実行手順を示している。
  • Claude Codeの動作に加え、Git for Windowsなど周辺ツールのインストールや作業フォルダ準備(例: myapp)が必要だとしている。

本特集では、手元のパソコンなどで大規模言語モデル(LLM)を動かし、ChatGPTやGeminiのような生成AIのサービスを実現するシステム「ローカルLLM」を取り上げます。パソコンの選定から、プログラミング向けAIエージェントの動かし方までを解説します。本特集は2026年2月~3月時点での情報に基づいています。記事内のパソコン等の価格やソフトウエアのバージョンなどは、2026年2月~3月時点のものです。あらかじめご了承ください。

Claude CodeをローカルLLMで動かそう

 本特集で述べたように、Ollamaは2026年1月に「ollama launch」コマンドが追加されたことで、他のソフトウエアとの連携がより簡単になりました。ここでは、現時点で代表的なソフトウエア開発向けのAIエージェントである「Claude Code」を、OllamaによるローカルLLMで動かしてみましょう。Windows環境での説明になります。

 初めに下準備です。AIエージェントを動かすためにはできるだけ高性能のLLMが必要です。ここでは、ファイルサイズが51GBと大きいのですが、2026年2月に公開された「Qwen3-Coder-Next」を使います。

 Qwenの公式サイトによると、Qwen3-Coder-Nextは、「コーディングエージェントとローカル開発向け」に設計されたものなので、Claude Codeで使うLLMとしてはピッタリでしょう。MoEのLLMで、総パラメータ数は80B(800億)。推論時はそのうちの3B(30億)個のパラメータを使います。

 コマンドプロンプトを起動し、次のコマンドでQwen3-Coder-Nextをダウンロードしましょう。

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 次に、Claude Codeをインストールします。次のコマンドを実行します(図1)。

図1●Claude Codeをインストールする
図1●Claude Codeをインストールする
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 「Git for Windows」もインストールします。次のURLからインストーラーをダウンロードして、インストールしましょう。

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 続いて、作業用のフォルダーを作ります。ここでは「myapp」というフォルダーを作ることにします。myappフォルダーを作ったら、コマンドプロンプトでmyappフォルダーに移動しましょう。これで準備は完了です。

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Claude Codeを起動

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