Ollamaとは？インストール手順と使い方、モデルの選び方を解説

管理人

本記事の読者層は以下の方を想定しています。

本記事の読者層

• Ollamaとは何か、無料で使えるのかを知りたい方
• Windows・Mac・LinuxにOllamaを入れて、自分のパソコンでAIモデルを動かしたい方
• 最初にどのモデルを試せばよいか、選び方の目安を知りたい方

Ollamaとは？自分のパソコンでAIモデルを動かす無料のツール

Ollamaは、大規模言語モデル（LLM）を自分のパソコンやサーバーの上で動かすためのオープンソースのツールです。モデルのダウンロードから更新、管理までをまとめて扱え、ターミナルのコマンドやAPIから呼び出せます。

公式ドキュメントでは、macOS・Windows・Linux向けにダウンロードできると案内されています。ローカルで動かす場合はAPIキーも不要で、アプリを入れてモデルを取得すれば使い始められます。

Ollamaが使われる背景

クラウド型のAIサービスは手軽な反面、入力した内容を外部のサーバーに送ることになります。Ollamaのようにローカルで動かす方法なら、処理が自分の環境で完結するため、プライバシーや管理のしやすさを重視する用途で選ばれています。公式FAQにも、ローカルで動かしている間はOllama側がプロンプトやデータを見ないと書かれています。

また、Ollamaは新しいモデルに対応するために定期的に更新されています。更新の方法は、後述のインストール手順で紹介します。

Ollamaの読み方

日本語の解説記事では「オラマ」と読むと紹介されています。公式サイトで読み方の案内は確認できていないため、一般的な読み方としてご覧ください。

OllamaとLlamaの違い

名前が似ていますが、別のものです。Ollamaはモデルを動かすための実行ツールで、LlamaはMeta社が公開しているモデルのシリーズです。OllamaではLlama以外にも、Google社のGemmaやOpenAI社のgpt-ossなど、複数のモデルを動かせます。

Ollamaは無料？使用料とクラウドプランの違い

結論から言うと、自分のパソコンでモデルを動かす使い方なら、Ollamaの使用料はかかりません。公式の料金ページでも、無料プランに「自分のハードウェアでモデルを実行できる」ことと「公開モデルは無制限で使える」ことが含まれています。

料金が発生するのは、Ollamaのサーバー側で大きなモデルを動かす「クラウドモデル」を本格的に使う場合です。2026年8月31日に、Pro・Max・Teamのプランは、月ごとの利用額が含まれるトークン従量制に変わりました。2026年10月時点の公式ブログでは、次のとおり案内されています。

含まれる利用額を使い切っても、同じトークン単価で続けて使えます。5時間ごと・週ごとの上限は、新しいプランにはありません。すでにPro・Max・Teamを契約している場合は、アカウント設定から切り替えるまで従来のプランのままです。

同時に動かせるクラウドモデルの数やモデルごとのトークン単価は、プランやモデルによって異なります。契約する前に、公式の料金ページと料金改定のブログで最新の内容を確認してください。

Ollamaを使うメリットと注意点

メリットは、次のとおりです。

• ローカルで動かす間は、プロンプトや回答の内容がOllama側に送られません
• 自分のパソコンの http://localhost:11434 でAPIが動くため、自作のアプリやスクリプトから呼び出せます。OpenAI互換のAPIやAnthropic互換のAPIも用意されています（一部の機能のみ対応）
• ollama launch というコマンドで、Claude CodeやCodex CLI、OpenCodeといったコーディングエージェントを、Ollamaのモデルにつないで起動できます

デメリットや注意点は、次のとおりです。

• モデルのファイルは大きく、公式ドキュメントでは数十GBから数百GBになることもあると説明されています
• モデルが大きいほど多くのメモリが必要です。メモリが足りないと、システムのメモリを使うため応答が遅くなります
• クラウドモデルを本格的に使うには、有料プランが必要になる場合があります

Ollamaのインストール手順（Windows・Mac・Linux）

入手先は、公式のダウンロードページです。2026年10月時点の公式ドキュメントで確認できた要件は、次のとおりです。

Ollamaのインストール（Windows）

Windows版は、NVIDIAとAMD Radeonに対応したネイティブアプリです。

1. ダウンロードページからOllamaSetup.exeを入手して実行します
2. インストールに管理者権限は要りません。既定ではホームディレクトリに入り、本体だけで4GB以上の空き容量が必要です
3. インストールが終わるとバックグラウンドで動き、コマンドプロンプトやPowerShellで ollama コマンドが使えます

インストール先を変えたいときは、次のようにインストーラーにオプションを付けて起動します。

OllamaSetup.exe /DIR="d:\some\location"

Ollamaのインストール（Mac）

1. ダウンロードページからOllama.dmgを入手して開きます
2. OllamaアプリをApplicationsフォルダへドラッグします
3. 初回の起動時に、ollama コマンドがパスに見つからない場合は、/usr/local/bin にリンクを作る許可を求められます。許可すると、ターミナルから使えるようになります

モデルや設定は ~/.ollama に、ログは ~/.ollama/logs に保存されます。

Ollamaのインストール（Linux）

ターミナルで、次のスクリプトを実行します。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

インストールの確認には、次のコマンドを使います。

ollama -v

systemdのサービスとして動かしている場合は、次のコマンドで状態を確認できます。サーバーが起動していないときは、ollama serve でも起動できます。

sudo systemctl status ollama

NVIDIAのGPUを使うにはCUDAドライバー、AMDのGPUを使うにはROCmドライバーが必要です。環境によっては、スクリプトがアーカイブの展開に使うzstdが入っていないことがあるため、その場合は先にzstdを追加してください。

Ollamaの更新方法

macOSとWindowsでは、アップデートが自動でダウンロードされます。タスクバーやメニューバーのOllamaのアイコンから「Restart to update」を選ぶと適用されます。手動で更新するときは、公式サイトから最新のインストーラーを入手し直します。

Linuxでは、インストールスクリプトをもう一度実行すると更新できます。特定のバージョンを入れたいときは、環境変数 OLLAMA_VERSION を付けてスクリプトを実行します。

Ollamaの使い方：モデルを取得して動かす

結論として、インストール後は ollama run モデル名 を実行するだけで、モデルの取得と対話が一度に始まります。

Ollamaで最初のモデルを動かす

公式クイックスタートでは、Google社のGemma 4の小型版を例にしています。ターミナルで次のコマンドを実行します。

ollama run gemma4:e2b

モデルがダウンロードされ、そのまま対話が始まります。対話を終えるときは /bye と入力します。公式の案内では、ダウンロードは約7.2GBで、8GBのVRAM（Macでは統合メモリ）が推奨されています。メモリが足りない場合はシステムのメモリを使えますが、応答は遅くなるとされています。

ollama とだけ入力すると、メニューが開きます。画面の案内に従って、クラウドモデル用にサインインするか、ローカルのモデルを選べます。

Ollamaの基本コマンド

よく使うコマンドは、次のとおりです。

モデルは、読み込んだあと既定で5分間メモリに残ります。時間を変えたいときは、環境変数 OLLAMA_KEEP_ALIVE か、APIの keep_alive で指定します。

OllamaのAPIを使う

Ollamaは、ローカルのAPIサーバーとしても動きます。公式クイックスタートにあるように、次のようにリクエストを送ると、モデルの回答を受け取れます。

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma4:e2b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Say hello in one sentence."
      }
    ],
    "stream": false
  }'

回答は、返ってきたJSONの message.content に入っています。WindowsのPowerShellでは、公式のWindows向けドキュメントにならって、次のように Invoke-WebRequest で送る方法もあります。

(Invoke-WebRequest -method POST -Body '{"model":"gemma4:e2b", "prompt":"Why is the sky blue?", "stream": false}' -uri http://localhost:11434/api/generate ).Content | ConvertFrom-json

OpenAI互換のエンドポイントは http://localhost:11434/v1/chat/completions です。すでにOpenAI向けに作ったアプリを、接続先の変更だけでOllamaにつなげられる場合があります（対応しているのは一部の機能です）。

Ollamaをコーディングエージェントやアプリにつなぐ

プロジェクトのディレクトリで、次のコマンドを実行すると、Ollamaのモデルを使ってエージェントを起動できます。

ollama launch claude
ollama launch codex
ollama launch opencode

Claude CodeやOpenCodeは、未インストールの場合にOllamaがインストールを提案してくれます。Codex CLIは、先に公式の手順でインストールしておく必要があります。macOSのOllamaアプリには「Apps」の項目があり、Claude DesktopやChatGPT Desktopとつなぐこともできます。

Ollamaで使えるモデルの選び方

結論として、最初は小さなモデルで動作を確かめ、メモリに余裕があれば大きなモデルへ進める方法が確実です。公式クイックスタートも、小型のgemma4:e2bを例にしています。

モデルは、公式のモデル一覧から探せます。名前は「モデル名:タグ」の形で指定し、タグは多くの場合、モデルの大きさを表します。

Ollamaで試しやすいモデルの例

必要なメモリは、モデルの大きさで変わります。迷ったときは、モデルのページに書かれたファイルの大きさを確認し、自分のパソコンのメモリと見比べてください。

自分のパソコンでモデルが動くかを確認する

モデルを動かしたあとに ollama ps を実行すると、PROCESSORの列で、モデルがどこに読み込まれたかが分かります。

• 100% GPU と出れば、モデルが全部GPUに載っています
• 100% CPU と出れば、全部がシステムのメモリに載っています
• 48%/52% CPU/GPU のように出れば、CPUとGPUに分かれて載っています

CPUの割合が高いほど、応答は遅くなりやすくなります。

Ollamaでクラウドモデルを使う

自分のパソコンでは動かせない大きなモデルは、サインインするとクラウドモデルとして使えます。サインインは、WindowsとMacのアプリの設定画面から行うか、次のコマンドを使います。

ollama signin

使えるクラウドモデルは、公式のクラウドモデルの一覧で確認できます。クラウドモデルは、あとから提供が終わることがあります。

Ollamaの性能と必要スペックの目安

結論として、Ollama本体の要件は軽く、必要なスペックを決めるのは動かすモデルです。公式ドキュメントで確認できる内容は、次のとおりです。

• Ollama本体のインストールに必要な空き容量は、Windowsで4GB以上です
• モデルの保存には、数十GBから数百GBの空き容量が必要になることがあります
• メモリは、gemma4:e2bで8GBのVRAMまたは統合メモリが推奨されています。gpt-oss:20bは16GBのメモリで動くとされています
• 文脈の長さ（コンテキスト）を大きくすると、より多くのメモリが必要です
• GPUは、WindowsでNVIDIAとAMD Radeon、MacでApple Silicon、LinuxでCUDAとROCmに対応しています

実際の応答速度は、モデルとパソコンの組み合わせで大きく変わります。そのため、本記事では速度の数値を載せていません。

Ollamaの設定とトラブル対処

Ollamaのサーバーは、環境変数で動作を変えられます。主なものは、次のとおりです。

環境変数の設定方法は、OSで異なります。

• macOS: アプリで動かしている場合は、launchctl setenv で設定してからOllamaアプリを再起動します
• Linux: systemdのサービスで動かしている場合は、systemctl edit ollama.service を開き、[Service] の下に Environment="名前=値" の行を追加します。保存したあと、systemctl daemon-reload と systemctl restart ollama を実行します
• Windows: Ollamaを終了してから、環境変数の設定画面でユーザーの環境変数を追加し、スタートメニューからOllamaを起動し直します

OLLAMA_HOST を 0.0.0.0 にするとネットワーク上の他の機器から接続できるようになります。公開する場合は、ファイアウォールなどで接続元を制限してください。

Ollamaのよくある質問

ダウンロードしたモデルはどこに保存されますか？

公式FAQでは、次の場所と案内されています。

• macOS: ~/.ollama/models
• Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models
• Windows: C:\Users\%username%.ollama\models

別の場所に変えたいときは、環境変数 OLLAMA_MODELS に保存先を指定します。Linuxの標準のインストーラーで入れた場合は、ollama ユーザーがそのディレクトリを読み書きできる必要があります。次のコマンドで権限を渡せます。

sudo chown -R ollama:ollama <ディレクトリ>

ollamaコマンドが見つからないときはどうすればよいですか？

macOSでは、Ollamaアプリの起動時に、パスにコマンドが見つからなければ /usr/local/bin にリンクを作る許可を求められます。許可しなかった場合は、Ollama.app/Contents/Resources/ollama にあるコマンドへのリンクをパスの通った場所に作ります。

WindowsやLinuxでは、インストール前から開いていたターミナルを閉じて開き直し、ollama -v を試してください。それでも見つからないときは、インストールが完了しているかを確認します。

Ollamaを自動で起動させたくないときはどうすればよいですか？

WindowsとmacOSのOllamaは、インストール時にログイン項目として登録されます。無効にする方法は、次のとおりです。

• Windows: タスクマネージャーの「スタートアップアプリ」でollamaを探し、「無効化」を選びます
• macOS: 設定で「ログイン項目」を検索し、「バックグラウンドでの許可」にあるOllamaをオフにします

この設定は、アプリをアンインストールしない限り、アップデート後も保たれます。

まとめ

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