Claude Codeを無料で使う方法を検証してみた【結論：現実は厳しい】

はじめに：Claude Codeを無料で使いたい！

Anthropic社のClaude Codeは、AIがコードを読み書きし、ターミナルでコマンドを実行できる革新的なコーディングツールです。

しかし、Claude Codeを使うには有料プラン（Proプラン月額3,400円〜）が必要。「無料で使えないの？」と思う方も多いはず。

そこで今回、Ollamaを使ってローカルの無料AIモデルでClaude Codeを動かせるか、実際に検証してみました。

結論から言うと：技術的には動くが、実用性は厳しい。

その理由を、実験結果とともに詳しく解説します。

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Ollama × Claude Code連携とは

Ollamaは、ローカルでLLM（大規模言語モデル）を動かせるオープンソースツールです。

2025年末、OllamaがAnthropicのAPI形式に対応したことで、Claude CodeのUIでOllamaのモデルを使えるようになりました。

公式ドキュメントの説明

Ollamaの公式ドキュメントでは、以下のように設定すればClaude Codeでローカルモデルが使えると説明されています：

# 環境変数を設定
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

# Claude Codeを起動
claude --model gpt-oss:20b

推奨モデルとして以下が挙げられています：

• gpt-oss:20b – 汎用モデル（13GB）
• gpt-oss:120b – 大規模汎用モデル（65GB）
• qwen3-coder – コーディング特化モデル

「これなら無料でClaude Codeが使える！」と期待して、実際に検証してみました。

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検証環境

※128GBメモリというハイスペック環境での検証です。一般的なPCではさらに厳しい結果になる可能性があります。

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検証1：gpt-oss:20b（13GBモデル）

セットアップ

まず、比較的軽量な20Bモデルで試してみました。

# Ollamaサーバー起動
ollama serve

# 別ターミナルでClaude Code起動
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
claude --model gpt-oss:20b

結果：起動は成功

Claude CodeのUIが立ち上がり、モデルが「gpt-oss:20b」と表示されました。

簡単な挨拶には応答できました：

こんにちは！今日はどのようなお手伝いをいたしましょうか？

メモリ使用量

Ollamaが約13.5GBのメモリを消費。20Bモデルとしては妥当な数値です。

実際のコーディングタスクを依頼

では本題。実際にコードを書いてもらいましょう。

カウントダウンタイマーのRemotionコンポーネントを作成して。
10秒からカウントダウンして0になったら「TIME'S UP!」と表示する。
デザインはモダンでかっこよくして。

結果：タスク失敗

⎿ Error searching files

⏺ I'm ready to help. What would you like to do next?

✻ Cogitated for 53s

53秒考えた結果、ファイル検索でエラーが発生し、「何をしますか？」と聞き返されて終了。

コードは一切生成されませんでした。

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検証2：gpt-oss:120b（65GBモデル）

「モデルサイズが小さいから失敗したのでは？」と考え、6倍大きい120Bモデルで再挑戦。

メモリ使用量：衝撃の61GB

Ollamaのメモリ使用量が約61GBに跳ね上がりました。

システム全体で128GB中61GBを使用。一般的なPC（8〜16GBメモリ）では絶対に動きません。

応答速度：簡単な挨拶に47秒

❯ こんにちは

⏺ こんにちは！今日はどのようなお手伝いをいたしましょうか？

✻ Cogitated for 47s

たった一言の挨拶に47秒。本家Claude Code（Opus 4.5）なら1秒未満で返答します。

コーディングタスクの結果

❯ カウントダウンタイマーのRemotionコンポーネントを作成して...

⏺ How can I assist you with your software engineering task?

✻ Churned for 1m 26s

1分26秒かけて「何を手伝いましょうか？」と返答。

120Bモデルでも、コードは一切生成されませんでした。

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なぜ動かないのか？技術的な解説

Claude Codeの仕組み

Claude Codeは単なるチャットボットではありません。内部でTool Use（関数呼び出し）という機能を使っています。

• ファイルを読む → Read Tool
• ファイルを書く → Write Tool
• コマンド実行 → Bash Tool
• ファイル検索 → Glob/Grep Tool

AIがこれらのツールを適切に呼び出すことで、実際のコーディング作業が可能になります。

問題：オープンモデルはTool Useに非対応

gpt-ossやqwen3などのオープンモデルは、Anthropic独自のTool Use形式で訓練されていません。

そのため：

1. チャット応答 → 可能（普通の会話はできる）
2. ツール呼び出し → 不可能（形式を理解できない）
3. ファイル操作 → 失敗（ツールが使えないため）

結果として、Claude CodeのUIは表示されるものの、コアの機能が動作しない状態になります。

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検証結果まとめ

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結論：Claude Codeは本家を使うのが現実的

無料で使いたい気持ちはわかるが…

OllamaとClaude Codeの連携は技術的には可能です。UIは表示され、簡単な会話もできます。

しかし、Claude Codeの真価であるファイル操作・コード生成・コマンド実行は動作しません。

ローカルモデルの現実

• 20Bモデル：13GBメモリ必要、タスク完了できず
• 120Bモデル：61GBメモリ必要、それでもタスク完了できず
• 応答速度：本家の数十倍遅い

おすすめの選択肢

1. Claude Code本家（Proプラン月額3,400円〜）
   • 全機能が完璧に動作
   • Opus 4.5の高品質なコード生成
   • 高速レスポンス
2. 無料でAIコーディングしたい場合
   • Claude.ai無料枠でコードを相談
   • GitHub Copilot無料枠
   • Cursor無料枠

最後に

「無料でClaude Codeを使う」という夢は、現時点では実現困難です。

将来的にオープンモデルがAnthropicのTool Use形式に対応すれば状況は変わるかもしれませんが、今のところは本家Claude Codeを使うのが最も効率的です。

月額3,400円で得られる生産性向上を考えれば、投資する価値は十分にあると思います。

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