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ローカル無料Claude代替を構築する方法: gpt-oss-20b活用

Ashley Goolam

Ashley Goolam

15 8月 2025

ローカル無料Claude代替を構築する方法: gpt-oss-20b活用

プログラマーの皆さん、こんにちは！無料でローカルなAIコーディング環境で、開発ワークフローを大幅に強化したいと思いませんか？まさにぴったりの場所です！今日は、**GPT-OSS**、**Opencode**、そして**Vibe Kanban**を使って、強力なオープンソースAIコーディング環境を構築する方法を詳しくご紹介します。これらのツールを使えば、よりスマートにコーディングし、タスクを自動化し、コストをかけずにプロジェクトを管理できます。このガイドでは、**GPT-OSS**モデルを使って**Opencode**をセットアップし、ポートフォリオウェブサイトを構築する方法、そして**Vibe Kanban**を使ってそれを管理・強化する方法をご案内します。読み終える頃には、ローカルでAI駆動のコーディング拠点となるでしょう。さあ、**GPT-OSS、Opencode、Vibe Kanban**を使ってコーディングを始めましょう！

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GPT-OSS、Opencode、Vibe Kanbanとは？

本題に入る前に、AIコーディングの三銃士をご紹介しましょう。

これらのツールを組み合わせることで、**GPT-OSS**がAIを動かし、**Opencode**がコーディングタスクを処理し、**Vibe Kanban**がプロジェクトを整理する、無料のローカル環境が構築されます。さあ、セットアップしましょう！

gpt-oss モデル

ステップ1：Opencodeのインストール

まず、AIコーディング環境の基盤となる**Opencode**をインストールする必要があります。macOS/Linuxでは非常に簡単で、Windowsには手動オプションがあります。

macOS/Linuxの場合

ターミナルで以下のいずれかのコマンドを実行してください。

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

npm i -g opencode-ai@latest  # or bun/pnpm/yarn
brew install sst/tap/opencode  # macOS and Linux
paru -S opencode-bin  # Arch Linux

Windowsの場合

  1. github.com/sst/opencode/releasesにアクセスします（例：2025年8月時点のv0.3.112）。
  2. 最新のopencode.exeバイナリをダウンロードします。
  3. ディレクトリ（例：C:\opencode）に保存します。

インストールのテスト

**Opencode**が動作していることを確認します。

プロのヒント：Windowsの場合、バイナリフォルダをPATHに追加すると、より簡単にアクセスできます。

opencode エージェント

ステップ2：Opencodeプロジェクトのセットアップ

**Opencode**と**GPT-OSS**を使ってポートフォリオウェブサイトを構築するための新しいプロジェクトフォルダを作成しましょう。カスタム設定で構成します。

プロジェクトフォルダの作成：

mkdir opencode-vibekanban-project
cd opencode-vibekanban-project

AGENTS.mdの追加：
AGENTS.mdという名前のファイルを以下の内容で作成します。

# Tooling rules for Opencode
- Use Opencode tools only: read, write, edit, list, glob, grep, webfetch, bash, task, todowrite, todoread.
- Do NOT call non-existent tools like Repo_browser.*.
- Prefer `edit` for modifying existing files; use `read` to inspect before editing.

これは**Opencode**のAIエージェントのルールを定義し、適切なツールを使用するようにします。

opencode.jsonの追加：
**GPT-OSS**（20Bモデル）を設定するためにopencode.jsonを作成します。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      }
      "models": {
        "gpt-oss:20b": { "name": "gpt-oss 20B (local)" }
      }
    }
  },
  "model": "ollama/gpt-oss:20b",
  "agent": {
    "build": {
      "description": "Default coding mode with only Opencode tools.",
      "tools": {
        "read": true,
        "write": true,
        "edit": true,
        "bash": true,
        "grep": true,
        "glob": true,
        "list": true,
        "webfetch": true,
        "patch": true,
        "todoread": true,
        "todowrite": true
      },
      "prompt": "{file:./AGENTS.md}"
    }
  },
  "instructions": ["AGENTS.md"]
}

より強力な**GPT-OSS 120B**を使用したい場合は、providerとmodelセクションを以下に置き換えます。

"provider": {
  "ollama": {
    "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
    "name": "Ollama (local)",
    "options": {
      "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
    },
    "models": {
      "gpt-oss:120b": { "name": "gpt-oss 120B (local)" }
    }
  }
},
"model": "ollama/gpt-oss:120b"

注：AGENTS.mdとopencode.jsonをopencode-vibekanban-projectに保存してください。これらのファイルは、**Opencode**に**GPT-OSS**を使用し、特定のツールルールに従うように指示します。

ステップ3：OllamaでGPT-OSSをインストールして実行する

**GPT-OSS**は、LLMを管理するための軽量ツールであるOllamaを介してローカルで動作します。十分なスペックのマシン（20Bには16GB以上のRAM、120Bには64GB以上のRAM）が必要です。

  1. Ollamaのインストール：

2. GPT-OSSモデルのプル：

ollama pull gpt-oss:20b

ollama pull gpt-oss:120b
Ollama上のgpt-ossモデル

3. モデルの実行：

ollama run gpt-oss:20b

または

ollama run gpt-oss:120b

プロのヒント：**Opencode**を開始する前にOllamaが実行されていることを確認してください。そうしないと接続エラーが発生します。

ステップ4：プロジェクトでOpencodeを実行する

次に、プロジェクトフォルダで**Opencode**を起動しましょう。

  1. プロジェクトへの移動：
cd opencode-vibekanban-project

2. Opencodeの実行：

opencode .

<path-to-opencode>/opencode.exe .

3. セットアップの確認：

gpt-ossモデルでopencodeを設定する

ステップ5：Opencodeでポートフォリオウェブサイトを作成する

**Opencode**と**GPT-OSS**を使って、ViteとReactでJohn Doeという開発者向けのシンプルなポートフォリオランディングページを構築しましょう。

プロンプトの入力：

Create a simple portfolio landing page for a developer called John Doe in React with Vite.

ウェブサイトの実行：

npm install
npm run dev
シンプルなポートフォリオウェブサイト

GitHubへのプッシュ：

git init
git add .
git commit -m "Initial portfolio website"
git remote add origin https://github.com/your-username/john-doe-portfolio.git
git push -u origin main

プロのヒント：必要に応じて、**Opencode**のwebfetchツールを使用して、既存のポートフォリオサイトからインスピレーションを得てください。

ステップ6：プロジェクト管理のためにVibe Kanbanをセットアップする

次に、AIエージェントを使ってポートフォリオプロジェクトを管理・強化するために、**Vibe Kanban**を統合しましょう。

Vibe Kanbanのインストール：

npx vibe-kanban

Vibe Kanbanの設定：

vibe kanbanをgithubとリンクする

新しいプロジェクトの作成：

新しいプロジェクトを作成する

ステップ7：Vibe Kanbanでタスクを追加する

**Vibe Kanban**を使って、お問い合わせフォームのような新機能を追加してポートフォリオを強化しましょう。

タスクの作成：

タスクを作成する

エージェントの選択：

エージェントとしてopencodeを選択する

レビューと承認：

git add .
git commit -m "Added contact form"
git push

プロのヒント：**Vibe Kanban**を使って複数のタスク（例：「ダークモードの追加」、「画像の最適化」）をキューに入れ、**Opencode**に順次処理させることができます。

よくある問題のトラブルシューティング

このスタックが素晴らしい理由

**GPT-OSS、Opencode、Vibe Kanban**の組み合わせは、開発者にとって夢のようなものです。

ユーザーはこのセットアップを気に入っています。「**GPT-OSS**を使った**Opencode**で数分でサイトが構築でき、**Vibe Kanban**で整理できた！」ぜひ試して、その理由を実感してください。

結論

**GPT-OSS**、**Opencode**、**Vibe Kanban**を使って、無料のローカルAIコーディング環境を構築しました！ポートフォリオサイトの立ち上げからAIエージェントを使ったタスク管理まで、よりスマートにコーディングする準備が整いました。新しい機能を試したり、リポジトリに貢献したり、コメントでプロジェクトを共有したりしてください。AIコーディング革命を続けましょう！

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