ローカルLLM×Claude Codeで完全オフライン開発——実践セットアップ手順まとめ

OllamaとClaude Codeを組み合わせてオフライン環境でAI支援コーディングを行う方法が話題になっています。実際のフライト中でも動作した手順を紹介します。

何が話題になっているのか

RedditのClaude AIコミュニティで、「Ollama（オラマ）」というローカルLLM実行ツールとClaude Codeを組み合わせることで、インターネット接続なしにAI支援コーディングができると報告されています。投稿者は実際に飛行機の機内でこのワークフローを使ってテストしたとのことです。

ローカルLLMとは何か

「ローカルLLM」とは、ClaudeやChatGPTのようなクラウド上のAIではなく、自分のパソコン上で動作するAIモデルのことです。Ollamaはそのローカル実行を簡単にするツールで、LlamaやMistralなどオープンソースのモデルを手元で動かせます。クラウドへのデータ送信が不要なため、プライバシーやセキュリティの面で優れています。

セットアップの流れ

1. 事前にWi-Fi環境でOllamaを使いモデルをダウンロードしておく（14Bモデルで約9GB、26Bで約17GB）
2. Claude Code内でOllamaのローカルAPIエンドポイントを指定する
3. エイリアスを設定して、通常のClaude Code使用感のまま切り替えられるようにする

接続前の準備がポイントで、フライトのゲートや機内でダウンロードを試みるのは現実的ではないと注意されています。

なぜ重要なのか

クラウドAIは高機能ですが、コストがかかり、インターネット接続が前提で、入力したコードや情報がサーバーに送信される点が気になる開発者もいます。ローカルLLMとClaude Codeの組み合わせは、これらの懸念を解消しながらAI支援開発を続けられる一つの選択肢です。

向いているユーザー

セキュリティ重視の業務環境でAI開発支援を使いたい方、通信環境が不安定な場所で作業することが多い方、API費用を抑えたい個人開発者に特に参考になる情報です。

注意点

ローカルLLMはクラウドのClaude本体と比較すると、モデルの精度や最新機能の面で劣る部分があります。あくまで補助的・代替的な選択肢として捉え、用途に応じて使い分けることをおすすめします。

参照元

• Reddit r/ClaudeCode 投稿