Janとは？
Jan は Menlo Research によるデスクトップアプリで、Windows、macOS、Linux 上でオープンモデルをダウンロードし、自分のコンピューターでチャットできます。同梱の llama.cpp エンジンでモデルを動かし、自分のキーを使って OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq などのクラウドプロバイダーにも接続できます。
127.0.0.1:1337 で OpenAI 互換の API を提供するため、他のツールからローカルモデルを使え、MCP ツールにも対応します。最近のバージョンでは、サンドボックス化されたシェルツールを持つ Jan エージェントと、調査、レビュー、デバッグ用の組み込みサブエージェントが加わりました。Menlo は Jan 向けに、40 億パラメータ（4B）の Jan-nano のような小型モデルも学習させています。
最新リリースは 2026年10月20日の v0.8.7 です。v0.8.5 以降、Intel Mac ではローカルモデルが動きません。
Janは使う価値があるか？
Jan は、何にも登録せずに洗練されたアプリでローカルモデルを使いたい個人にとって有力な選択肢です。GitHub のスターは約 45,000 で、リリースも頻繁です。2026年10月9日に v0.8.6、その 11 日後に v0.8.7 が出ました。
LM Studio と違ってアプリ全体が Apache 2.0 で、アナリティクスはオプトインです。プライバシーページによると、同意するまで何も収集されず、同意後もランダムな ID にひもづくアクティブユーザー数と継続率だけが、EU の PostHog で処理されます。クラウドモデルに送ったチャットは、そのプロバイダーの規約のもとで扱われます。
製品はチャットアプリからエージェントへと移りつつあります。v0.8.7 では組み込みのサブエージェントと、シェルツールを無効にするスイッチが加わりました。シェルツールは、サンドボックスとモデルが対応している環境ではデフォルトで有効です。ローカル API は localhost にバインドされますが、自分で設定しない限りキーは不要で、CORS がデフォル トで有効です。ドキュメントは、キーなしで 0.0.0.0 にバインドしないよう警告しています。このリリースでは、v0.8.3 がデフォルトの MCP 一覧に加えていたホスト型の Exa 検索サーバーも削除されました。ローカルモデルに気づかないうちにどんなツールが渡されているか、確認すべきだと思い出させる出来事です。
上限を決めるのはハードウェアです。README は Mac の場合、3B モデルに 8 GB、7B に 16 GB、13B に 32 GB の RAM を勧めており、Intel Mac ではローカルモデルはまったく動きません。未解決の issue と pull request が 614 件あり、落ち着いているというより活発な状態です。また 1 人用のデスクトップアプリのままで、チーム全体に 1 台から提供するなら Open WebUI です。
真価を発揮する場面
32 GB の MacBook で秘匿特権のある依頼人ファイルを扱う弁護士
クラウドプロバイダーに送らずに文書を要約し、問い合わせる
アカウントなし、アナリティクスはオフのまま、Jan で 7B〜13B のオープンモデルをローカルで動かします。費用はノート PC で、難しい推論ではフロンティアのクラウドモデルより回答の質が落ちるのが代償です。
電波の届かない列車で OpenAI API を相手にプロトタイプを作る開発者
オフラインでも OpenAI 形式のエンドポイントに対してコーディングを続ける
アプリの接続先を http://127.0.0.1:1337/v1 にすると、Jan が同じ API の形でローカルモデルを提供します。デフォルトではキーが不要なので、ネットワークに公開する前に API キーを設定してください。
40 人のデザインスタジオの IT マネージャー
席ごとのサブスクリプションなしで、スタッフにプライベートなチャットツールを提供する
Jan は Microsoft Store、Flathub、直接ダウンロードから無料でインストールできますが、インストールはそれぞれ独立しており、一元管理、共有履歴、ポリシー制御はありません。管理された展開には Open WebUI のようなサーバー型ツールが向いています。
導入前に確認すること
- 導入
- Windows、macOS、Linux 向けのインストーラーをダウンロードし（Microsoft Store と Flathub にもあります）、アプリ内で Hugging Face からモデルを選びます。最初のチャットまでは数分とモデルのダウンロード時間です。
- 連携
- llama.cpp によるローカルモデル、自分のキーを使う OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq などのクラウドモデル、MCP サーバー 、他のアプリ向けの OpenAI 互換 API に対応します。
- データとプライバシー
- Apache 2.0 です。アナリティクスはオプトインで PostHog EU に送られ、チャットやモデルの選択は含まれません。ローカルのチャットはマシン上に残り、クラウドのチャットはプロバイダーに送られます。ローカル API はデフォルトでキー不要で、CORS が有効です。
- 大規模利用時のコスト
- 無料で、有料プランはありません。費用はハードウェアです。Menlo は Mac の場合、7B モデルに 16 GB、13B に 32 GB の RAM を勧めています。クラウドモデルを使う場合は、自分の API 費用がかかります。
- 制限
- 未解決の issue と pull request は 614 件。Intel Mac ではローカルモデルに非対応。マルチユーザー機能はありません。リモートモデルの自動コンパクションには、コンテキストサイズを手動で設定する必要があります。
良い点
- 完全なオープンソースで Apache 2.0、アカウント不要
- アナリティクスはオプトインで、利用数のカウントに限られる
- ポート 1337 で OpenAI 互換のローカル API
- ローカルの llama.cpp モデルとクラウド API を併用できる
気になる点
- 1 人用のデスクトップアプリで、チーム向け機能はない
- Intel Mac ではローカルモデルが動かない
- エージェントのシェルツールがデフォルトで有効
- ローカル API は自分で設定しない限りキーがない
おすすめの人
デスクトップアプリでオープンモデルをオフラインで動かしたい、プライバシーを重視する個人。
Janの代替
Jan：よくある質問
- Janは使う価値があるか？
- 完全にオープンでアカウント不要の、ローカルモデルのためのデスクトップアプリです。いつの間にかエージェントへと成長したため、今では見た目よりもデフォルト設定のほうが重要です。 評価は5点満点中4.2点です。
- Janの料金は？
- 無料のオープンソース（Apache 2.0）です。有料プランはなく、クラウドモデルには自分の API キーを使います。
- Janの欠点は？
- 1 人用のデスクトップアプリで、チーム向け機能はない; Intel Mac ではローカルモデルが動かない; エージェントのシェルツールがデフォルトで有効; ローカル API は自分で設定しない限りキーがない.
- Janは誰に向いているか？
- デスクトップアプリでオープンモデルをオフラインで動かしたい、プライバシーを重視する個人。
- チームや本番環境でJanを使うと費用はいくらか？
- 無料で、有料プランはありません。費用はハードウェアです。Menlo は Mac の場合、7B モデルに 16 GB、13B に 32 GB の RAM を勧めています。クラウドモデルを使う場合は、自分の API 費用がかかります。
- Janは企業データを扱っても安全か？
- Apache 2.0 です。アナリティクスはオプトインで PostHog EU に送られ、チャットやモデルの選択は含まれません。ローカルのチャットはマシン上に残り、クラウドのチャットはプロバイダーに送られます。ローカル API はデフォルトでキー不要で、CORS が有効です。
- Janの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はAnythingLLM, Cherry Studio 、 Open WebUIです。
回答確認日：2026年10月23日