Open WebUI

Open WebUIとは？

Open WebUIはセルフホスト型AIプラットフォームで、ノートPC、サーバー、クラスターにインストールし、選んだモデルに接続して使うブラウザベースのチャットワークスペースです。完全オフラインで動くよう設計され、OllamaとOpenAI互換APIに対応するため、ひとつのインターフェースでローカルとクラウドホスト型の両方のモデルを扱えます。

Open WebUIは自らを「セルフホスト型AIインターフェース」、つまり自分の条件でAIを運用するプラットフォームと称しています。独自のモデルは持たないため、すべての会話は管理者が接続したプロバイダーかローカルランタイムで実行されます。コミュニティハブを含むプロジェクトのWebサイトはOpen WebUI, Inc.の所有です。

2026年10月5日時点のホームページには406M+ダウンロード、506K+コミュニティメンバー、154K+ GitHubスターと表示されていました。いずれもベンダー公開のカウンターで、監査済みの利用数値ではありません。

まず確認すべきはライセンスです。2025年4月のv0.6.6で、プロジェクトは寛容な基盤を維持しつつブランド保護条項を追加しました。この条項で、誰がインターフェースをリブランドでき、誰が有料ライセンスを要するかが決まります。

主な機能

Open WebUIはチャット、検索、プラグイン、ユーザー管理をひとつのデプロイにまとめています。各インスタンスの機能は、管理者が接続するモデルプロバイダー、検索エンジン、ストレージ次第です。

モデルとチャット

• プロバイダーを選べる：ひとつのインターフェースでOllama、OpenAI、Anthropic、または任意のOpenAI互換プロバイダーとチャットでき、チャット内でファイル添付、Web検索、コード実行、モデルによるツール呼び出しも行えます。
• 回答を並べて比較：マルチモデルチャットは2つのモデルを並べて実行し、同じプロンプトへの応答を比較できます。
• プロトコル中心のコア：コアは各ベンダー独自のAPIではなく、OpenAI Chat Completions APIなどの標準プロトコルが軸です。

ナレッジと検索

• ナレッジベース：ファイルをアップロードしてナレッジベースを作り、大規模コレクション向けのベクトル検索（RAG）と、規模より精度重視の場面向けの全文挿入を使い分けられます。
• ベクトルストア：ChromaDBとPGVectorが公式メンテナンスのベクトルデータベースで、Qdrant、Milvus、Elasticsearchなどはコア外の連携です。

プラグイン、MCP、エージェント

• PythonとAPI：Pythonツールはチャット内で動作し、外部サービスはOpenAPIかMCPで接続し、パイプラインは各メッセージをフィルタリング、変換、ルーティングできます。
• MCP対応：Streamable HTTPトランスポートを使うMCPサーバーはネイティブ接続でき、他のMCPトランスポートは公式MCPOプロキシアダプター経由です。
• Open Terminal：エージェントが実際のターミナルとファイルシステムを使い、データ分析、スクリプト実行、自身のエラー修正を行い、生成したファイルを返せ、すべてチャット内で完結します。

チームと管理

• 標準でマルチユーザー：管理者はロール定義、ユーザーグループ作成、モデルごとのアクセス設定、IDプロバイダー接続を行えます。
• ディレクトリ連携：サインインを既存のLDAP、Active Directory、SSOプロバイダーと連携できます。
• チャンネル：永続的な共有スペースで、人とAIモデルが同じ会話に参加できます。
• 評価：管理画面にはモデルアリーナ、A/Bテスト、ELOベースのリーダーボードがあります。

Open WebUIはユーザーとモデルの間に位置するため、ローカルLLMインターフェースとクラウドゲートウェイは同じ製品の設定違いです。推論の場所は選択したエンドポイントで決まり、クラウドモデルはプロンプトと含まれるコンテキストを受け取り、マルチモデル比較では選択した全エンドポイントにプロンプトが送られます。

ガイド

Dockerでインストールしてモデルを接続する

1. クイックスタートのDockerコマンドを実行し、WEBUI_SECRET_KEYを一度設定します。固定キーがないと、コンテナを作り直すたびに全員がログアウトします。
2. インターフェースを開きます。Dockerではポート3000、Pythonインストールとデスクトップアプリではポート8080で提供され、初回起動には1分ほどかかります。
3. 最初のアカウントを作成すると、ユーザーとインスタンス全体のすべての設定を管理する管理者になります。
4. Settings > Admin > Connections（設定 > 管理者 > 接続）でモデルを追加します。同じマシンのOllamaインスタンスは自動検出されます。OpenAI、Anthropic、その他のOpenAI互換プロバイダーのAPIキーはManage OpenAI API Connections（OpenAI API接続の管理）に入力します。
5. New Sign Ups（新規登録）をオンにして同僚を招待します。管理者の作成後は登録が閉じ、新規アカウントは管理者が承認するまでPending（保留中）で待機するためです。

Pythonならpip install open-webuiの後にopen-webui serveを実行します。利用開始にベンダーのアカウントは不要です。ログイン不要のシングルユーザーモードもありますが、そのモードで起動したインスタンスは後からマルチアカウントモードに切り替えられません。

Open WebUIのユースケースと例

• オフライン・エアギャップ環境のアシスタント：エアギャップネットワーク、リモートデプロイ、その他クラウドシステムが現実的でない場所向けに設計され、インターネットなしでのLLM実行やローカルAIチャットボットのオフライン運用も含まれます。
• 全学的なAIの入口：ベンダーの企業ページの推薦の声で、Johannes Gutenberg University MainzのあるAIアーキテクトは、Open WebUIが30,000人以上の学生と5,000人以上の職員に提供されるセルフホスト型スタックのチャットフロントエンドだと述べています。
• 全社向けカスタムアシスタント：ベンダー公開の別事例では、アステラス製薬が3,000人以上の従業員にAzure上で420以上のカスタムAIモデルを作成・共有できるようにし、68%が大幅な効率向上を報告したとしています。
• 役割別アシスタント：チームは社内スタイルガイドに従う「Pythonチューター」や、会社のテンプレートを使う「議事録要約アシスタント」を作れます。各カスタムモデルが、ベースモデルを、紐づけたナレッジ、ツール、システムプロンプトとともにラップするためです。

これらの顧客成果はベンダーのホストするページ上の自己申告で、独立して測定されていません。

対象ユーザー

Open WebUIは、自らサービスを運用・保守する用意がある人向けです。

• ホームラボと個人ユーザー：すでにOllamaを動かしている人は、同じマシンにチャットインターフェースを追加できます。Dockerが公式サポートの方法で、大半のユーザーに推奨されています。
• 規制業界のITチーム：セルフホスト、オンプレミス、エアギャップの選択肢は、SOC 2、HIPAA、GDPRなどのフレームワーク内で運用する基盤として打ち出されていますが、コンプライアンスの責任はデプロイする組織にあります。
• プライベートネットワークを持つ組織：Open WebUIはデータベースやCIサーバーと同様、プライベートで信頼できるネットワーク向けに作られ、大半のデプロイはファイアウォール、VPN、または同様のネットワーク境界の内側で動いています。

次の場合は適合度が下がります。

• 商用ライセンスを求める個人：企業ライセンスは登録済みの法人や組織にのみ提供され、個人ユーザーには提供されません。
• ホスト型サービスを求めるチーム：自分でインストールして管理するソフトウェアで、確認した企業ページと製品ページにベンダーホスト型プランは掲載されていませんでした。

プラットフォーム

• OS：x86_64またはARM64のmacOS、Windows、Linuxで動作し、Raspberry PiやNVIDIA DGX Sparkも含まれます。
• インストール方法：DockerとpipのほかにKubernetesがあり、スケーリングとオーケストレーションが必要な企業のデプロイ向けです。
• Pythonのバージョン：pipパッケージはPython 3.11と3.12に対応し、Python 3.13は未対応です。
• イメージサイズ：モデルをホスト型API、自前のモデルサーバー、または別のOllamaインスタンスで動かす構成では、slimタグでダウンロードを1.66 GBから176 MBに減らせます。
• slimのトレードオフ：slimイメージでは、ナレッジ検索と音声に外部サービスが必要です。
• DockerでのGPU：GPUサポートが公式なのはDocker for WindowsとLinux上のDocker Engineのみで、Linux版とmacOS版のDocker Desktopでは提供されません。
• スケーリング：アプリケーション層はステートレスなので、レプリカがデータベースとストレージを共有し、Redisがセッションとリアルタイムイベントを調整し、需要が増えればロードバランサーの背後にレプリカを追加できます。
• スマートフォンとタブレット：各インスタンスはプログレッシブWebアプリ（PWA）で、ブラウザから直接スマートフォン、タブレット、デスクトップにインストールできます。
• 通知：返信完了やチャンネルメッセージのブラウザ通知は、プッシュサービスがないため、アプリを開いている間しか届きません。
• iPhoneとiPad：iOSではChromeとFirefoxがPWAを追加できないため、Safariからしかインストールできません。
• デスクトップアプリ：Dockerや手動セットアップなしでOpen WebUIをネイティブ実行できますが、本番デプロイにはDockerかPythonが案内されています。

価格

企業契約なしで今すぐOpen WebUIをデプロイでき、ベンダーによれば、企業顧客と個人スポンサーのおかげで現状のまま無料で使えます。表にある企業向け層のTerminalsは、ユーザーごとにリソース制限と自動ライフサイクル管理を備えた隔離環境を提供します。

ブランドが関わると無料の道筋は変わります。ブランド要件が適用されるのは合計50人以上のユーザーがいる大規模デプロイのみで、ユーザーが50人以下のセルフホスト型社内デプロイは完全にリブランドできます。大規模な再配布や再販のためにブランドを外すには、企業またはプロプライエタリのライセンスが必要です。

任意の企業ライセンスでは、ホワイトラベルや企業向けの専任サポートなどの特典が加わります。確認した企業ページに定価は掲載されておらず、営業は正式な業務用メールアドレスと想定エンドユーザー席数を尋ねます。

Open WebUI Computerは独自の価格体系を持つ別のOpen WebUIプロジェクトです。仕事でもアカウントやカードなしで無料で使え、追加特典のあるSupporterプランは1席あたり年$60、企業向け条件は個別対応です。

Open WebUIの代替ツール

Open WebUIと比較検討される主な方向性は、2つの代替ツールでカバーできます。マルチプロバイダー対応のWebプラットフォームと、デスクトップ優先のプライベートアシスタントです。

• LibreChat：LibreChatは、すべてのAI会話をひとつの統合されたカスタマイズ可能なインターフェースにまとめます。LibreChatはClickHouseに加わり、オープンソースのエージェント型データスタックを支えることも発表しています。
• AnythingLLM：AnythingLLMは、アカウントもAPIキーもトークン制限もなく、完全に自分のPC上で動くプライベートAIアシスタントと位置づけられています。依存関係のない単一ファイルで提供され、macOS、Windows、Linuxで動作します。

Open WebUIはマルチユーザーサーバーとして動作する点でデスクトップ優先の選択肢と異なり、そのブランド条項は各代替ツールのライセンスと比較すべきライセンス上のポイントです。

制限事項

ライセンスとブランド

• OSI準拠のオープンソースではない：プロジェクトは、v0.6.6以降のOpen WebUIのライセンスはブランド条項があるため、OSI承認のオープンソースライセンスではないと明記しています。
• 旧コードはBSD-3のまま：v0.6.5まで（同バージョンを含む）にマージされたコードはブランド要件のないBSD-3ライセンスのままなので、そのリリースからフォークすれば条項なしで使えます。
• 貢献者契約：v0.6.5より後の新しい貢献には、貢献者ライセンス契約（CLA）が必要です。
• 小規模チームの基準：リブランドの免除は、任意の30日間でユーザーが50人以下のデプロイと定義されています。

セキュリティと運用

• HTTPSは非搭載：本番デプロイでのHTTPS終端は運用者に任されています。
• プラグインは実際のコードを実行：ツール（Tools）と関数（Functions）は、Open WebUIのプロセスと同じアクセス権でサーバー上の任意のPythonを実行します。
• プラグインは標準で管理者限定：標準では管理者だけがツールと関数を作成・インポートでき、その権限を与えられた人は実質的にOpen WebUIのプロセスと同じアクセス権を得ます。
• 過去の脆弱性：独立したセキュリティ報道は、アカウント乗っ取りや、一部の構成ではリモートコード実行を可能にしうる深刻度の高い欠陥を伝えていました。
• 影響を受けた機能：CVE-2025-64496として追跡されたこの欠陥は、外部モデルサーバー接続用のDirect Connections（直接接続）機能にありました。
• 修正版リリース：バージョン0.6.34以前が影響を受け、0.6.35以降へのパッチ適用が推奨されました。
• リリース頻度：チームは毎週のメジャーリリースを目指し、バグ修正や小規模な更新は必要に応じて出しますが、厳密なスケジュールではありません。

コストと回答品質

• 見えないタスク呼び出し：タイトル、タグ、検索クエリ、オートコンプリートなどのバックグラウンドタスクは標準でチャットモデルを使うため、高価なAPIモデルでは、より安いタスクモデルを設定しない限りコストが大きく増えることがあります。
• Ollamaのコンテキストが短い：OllamaはVRAMが24 GiB未満のGPUでは既定のコンテキストを4096トークンに設定するため、この値を上げない限り、検索したパッセージがコンテキストウィンドウに収まらない場合があります。
• プロバイダー固有のAPI：サポート対象のプロトコル外のプロバイダーは、自作またはコミュニティ製のパイプ関数で追加します。

プライバシーとデータの権利

• 標準ではデータを共有しない：標準では外部サービスにデータを送信しません。接続した外部モデルプロバイダーへの呼び出しを除き、すべてが自分のマシンまたはサーバー上で実行・保存されます。
• 混在構成：ローカル推論でも、別途設定したクラウドツールや抽出・埋め込みサービスまではローカルになりません。
• 共有リンク：各ユーザーは、Settings > Data Controls > Shared Chats > Manage（設定 > データ管理 > 共有チャット > 管理）で共有チャットのリンクを確認し、そこから任意の会話へのアクセスを取り消せます。
• インストール環境からは収集しない：同社は、セルフホストか否かを問わず、インストール環境から会話を収集しないと述べています。
• オプトイン型のデータプログラム：別枠のOpen WebUI Dataのウェイトリストは既存のチャットを購入者のリクエストと照合し、購入者は現金、Open WebUIクレジット、その他の報酬で支払う場合があります。ウェイトリストに登録しても、チャットはアップロードも共有もされません。
• コミュニティサイトの規約：Webサイトの任意機能で同期されたデータは、機械学習とAIトレーニングを含め、同社に永続的にライセンスされます。
• 同期データのライセンスは継続：同期は任意ですが、やめた後も同期済みのデータはそのライセンスの下に残ります。
• Webサイトのプライバシーポリシー：このポリシーは、該当する場合は同意を得たうえでの機械学習モデルの訓練と改善を、個人情報の利用目的のひとつに挙げています。
• Webサイトの年齢規定：コミュニティサイトの利用は18歳以上が条件です。一部のエリアには成人向けのユーザーコンテンツが含まれる場合があります。

よくある質問

Q1. Open WebUIは無料ですか？

標準利用なら無料です。元のブランドをそのまま保てば、社内利用に費用なしでデプロイできます。ホワイトラベル化、小規模チームの基準を超えるリブランド、またはTerminalsなどの企業専用機能には企業ライセンスが必要です。

Q2. Open WebUIはオープンソースですか？

ソースコードは公開されており、v0.6.5までのコードはBSD-3ライセンスです。v0.6.6以降はOpen WebUIのライセンスにブランド条項が加わり、プロジェクト自身もこのライセンスはOSI承認ではないと述べています。

Q3. Open WebUIにAIモデルは含まれていますか？

いいえ。Ollama、llama.cpp、vLLMなどのローカルランナー、またはOpenAI、Anthropic、その他のOpenAI互換プロバイダーのホスト型APIを接続します。

Q4. Open WebUIのロゴと名前を削除できますか？

特定の場合に限られます。ユーザーが50人以下のデプロイ、書面で許可を得た実質的な貢献者、またはブランド変更を認める企業ライセンスの保有者です。