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この記事で分かること
- Ollamaとは何か、無料でどこまで使えるか（ローカル実行は無制限）
- Windows・Mac・Linuxのインストール手順と、最初のモデルを動かすコマンド
- アプリでのチャット、よく使うコマンド、モデルの選び方と外部公開の注意点
⏱ 30秒で選ぶなら：公式インストーラーを入れてollama run gemma4:e2bと打てば、ダウンロードからチャットまで進みます。コマンドが苦手なら付属のアプリ画面でも話しかけられます
🔍 他ツールとの違い：画面操作だけで使いたいならローカルLLMの始め方（LM Studioとの違い）も参考に。この記事はOllamaの手順に絞っています
Ollama（オラマ）は、公開されているAIモデルを自分のPCで動かすための無料ツールです。インストールしてコマンドを1行打てば、モデルのダウンロードからチャットまで進みます。
この記事では、Ollamaのインストール手順（Windows・Mac・Linux）と基本の使い方、モデルの選び方、使うときの注意点を、公式ドキュメントの内容に沿って整理します。
Ollamaとは：基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Ollamaとは | ローカルLLMをダウンロード・実行・管理するツール |
| 対応OS | Windows 10（22H2）以降、macOS 14以降、Linux |
| 料金 | 自分のPCで動かす分は無料・無制限 |
| 操作 | コマンド（ターミナル）＋チャット用のアプリ画面 |
| 必要な空き容量 | 本体に4GB以上、モデルは1つ数GB〜数十GB |
| 情報確認日 | 2026年10月10日 |
LM Studioと比べると、Ollamaは他のアプリから呼び出しやすいのが特徴です。PCの中で http://localhost:11434 というAPIが動き、対応するアプリやコーディングツールからモデルを使えます。ローカルLLMで何ができるかは ローカルLLMでできること にまとめています。
Ollamaのインストール方法
Windowsでのインストール
- 公式のダウンロードページ から OllamaSetup.exe をダウンロードして実行
- 画面の案内に沿って進める（管理者権限は不要。ユーザーのフォルダにインストールされる）
- インストール後、タスクバーの通知領域にOllamaのアイコンが出れば準備完了
PowerShellに慣れている人は、公式ページに載っている次の1行でもインストールできます。
irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
公式が示す条件はWindows 10 22H2以降、NVIDIAのGPUを使う場合はドライバー551.61以降です。AMDのGPUはROCm v7対応のドライバー、またはVulkan対応のドライバーで動きます。
Macでのインストール
- 公式サイトからDMGファイルをダウンロードして開く
- Ollamaを「アプリケーション」フォルダへドラッグ
- 初回起動時に、コマンド（
ollama）を使えるようにする許可を求められるので許可する
条件はmacOS 14 Sonoma以降です。Apple M1〜M5などのMシリーズはGPUで高速に動き、Intel MacはCPUのみの動作になります。
Linuxでのインストール
ターミナルで次のコマンドを実行します。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
最初のモデルを動かす
公式のクイックスタートでは、Googleの軽量モデル Gemma 4（E2B） が例に使われています。ターミナル（WindowsならPowerShell）で次のように入力します。
ollama run gemma4:e2b
初回はモデル（約7GB）のダウンロードが始まり、終わると >>> の後に日本語で話しかけられます。チャットを終えるときは /bye と入力します。公式はこのモデルにVRAM 8GBを推奨しています。
アプリ画面で使う（GUI）
MacとWindowsには、2025年7月からチャット用のアプリ画面が付いています。Ollamaを起動して画面からモデルを選べば、コマンドを打たずに会話できます。テキストやPDFをドラッグ＆ドロップして読ませたり、対応モデルに画像を送ったりすることもできます。
よく使うコマンド一覧
| コマンド | できること |
|---|---|
ollama run モデル名 |
モデルを動かす（なければダウンロード） |
ollama pull モデル名 |
ダウンロードだけする |
ollama ls |
入っているモデルの一覧 |
ollama ps |
動いているモデルの確認 |
ollama rm モデル名 |
モデルを削除する |
長い文章は """ で囲むと複数行で入力できます。画像を読めるモデルなら、質問文の中に画像ファイルのパスを書くと画像について質問できます。
Ollamaのモデルの選び方
Ollamaで使えるモデルは 公式のモデル一覧 で探せます。選ぶときの目安はGPUのVRAM（Macはメモリ）に収まるサイズかどうかです。Gemma 4の場合、公式のダウンロードサイズは次のとおりです。
| モデル名 | ダウンロードサイズ | 目安のPC |
|---|---|---|
| gemma4:e2b | 4.6〜7.5GB | VRAM 8GB |
| gemma4:12b | 7.7〜8.0GB | VRAM 12〜16GB |
| gemma4:26b | 16〜19GB | VRAM 24GB |
※サイズは圧縮方式（量子化）によって幅があります。動かすには、ダウンロードサイズより少し多めのメモリが必要です。
日本語に強いモデルの比較は 日本語ローカルLLM比較、自分のGPUで何が動くかは ローカルLLM VRAM計算機 で確認できます。
料金：ローカル実行は無料
- ローカル実行：無料。公式の料金ページに「自分のハードウェアでの実行は常に無制限」と書かれている
- クラウド利用（任意）：大きなモデルをOllamaのサーバーで動かすプランがあり、Pro 月20ドル（年200ドル）、Max 月100ドル
- モデル：無料で公開されているものが中心。商用利用の条件はモデルごとのライセンスを確認
無料でどこまで使える？
自分のPCで動かす限り、回数・文字数の上限はありません。制限になるのはPCの性能だけです。クラウドAIの無料枠と比べたいときは AIツールの無料枠まとめ をどうぞ。
なお、Ollamaは初期設定だと一度に読める文章の長さ（コンテキスト）が4,096トークンです。長い資料を読ませるときは、アプリの設定か /set parameter num_ctx 8192 のようなコマンドで広げます（広げるほどメモリを多く使います）。
評判・使用感
解説記事・技術ブログ・検証サイトで多い声を集約しました。
- 良い点：インストールが簡単で、コマンド1行で会話まで進める
- 良い点：2回目以降はモデルの読み込みが速く、オフラインで使える
- 良い点：APIが標準で動くので、他のアプリやコーディングツールとつなぎやすい
- 気になる点：メモリ8GBクラスのノートPCでは、選べるモデルや速度に限りがある
- 気になる点：「コマンドが認識されない」「GPUが使われない」というつまずきが多い（ターミナルの再起動やドライバーの更新で解決する例が多い）
速度の目安：2026年の検証サイト・利用者の報告では、12Bクラスのモデルで毎秒40〜100トークン前後です（RTX 5060 Ti 16GB・RTX 5080 で40台、RTX 4090 で約97）。設定やモデルの圧縮方式で大きく変わります。
副業での活用
| 場面 | Ollamaの使い方 |
|---|---|
| 資料作成・事務の受託 | クライアントの資料を外部に送らずに要約・整形 |
| ブログ・ライティング | 構成案・下書きを回数を気にせず作る |
| 翻訳の下訳 | 下訳はローカル、仕上げは自分で確認 |
| ツール作成 | APIを使って要約や分類を自動化する |
クライアントの資料をAIに入れてよいかは、契約を必ず確認してください。AIを使っても副業の収益は保証されません。ほかの使い道は AI副業の始め方 と AI資料作成の副業 にまとめています。
Ollamaが向いている人
- コマンド操作に抵抗がない人
- ローカルLLMを他のアプリやプログラムから使いたい人
- Claude Code などのコーディングツールとつなぎたい人（公式の
ollama launch claudeで設定できる）
画面操作だけで完結させたい人は、LM Studioの方が始めやすいです。→ ローカルLLMの始め方（Ollama・LM Studioの違い）
始め方のまとめ（3ステップ）
- ollama.com/download からインストール
- ターミナルで
ollama run gemma4:e2bと入力 - ダウンロードが終わったら日本語で話しかける（アプリ画面からでもOK）
VRAM 16GBあれば12Bクラスのモデルも動かせます。入門向けのグラボの例です。
PCごと買い替える場合は、GPUを選んで構成できるBTOパソコンも選択肢です。→ 【FRONTIER】
／パーツの型番まで選べるショップなら パソコンショップSEVEN
／静かさや冷却にこだわるなら BTOパソコンのサイコム
よくある質問
Q. Ollamaの読み方は？ A. 「オラマ」と読むのが一般的です。
Q. Windowsで使い方がわかりません。GUIはありますか？ A. あります。インストールするとチャット用のアプリ画面が使えるので、モデルを選んで話しかけるだけで使えます。コマンドを打つ場合はPowerShellを使います。
Q. Macでの使い方はWindowsと違いますか？ A. インストール方法（DMGをアプリケーションへ移す）以外はほぼ同じです。Mシリーズのチップなら、GPUを使って高速に動きます。
Q. モデルの保存場所を変えられますか？
A. 変えられます。初期設定はユーザーフォルダの .ollama です。環境変数 OLLAMA_MODELS で保存先を指定し、Ollamaを再起動します。Cドライブの空きが少ないときに便利です。
Q. Ollamaに危険性はありますか？
A. 初期設定では自分のPCの中（127.0.0.1）からしか接続できず、公式はローカル実行時のプロンプトやデータを運営側が見ないと説明しています。注意したいのは、設定を変えて外部から接続できるようにした場合です。OllamaのAPIには認証機能がないため、OLLAMA_HOST を 0.0.0.0 にしてネットに公開すると、誰でもモデルを操作できる状態になります。家の外から使う場合は、認証つきの仕組みを別に用意してください。
まとめ
- Ollamaは無料・無制限で使えるローカルLLMツール。インストールはWindows・Mac・Linuxとも数ステップ
- 最初は
ollama run gemma4:e2b（VRAM 8GB推奨）から。アプリ画面でも会話できる - モデルはVRAMに収まるサイズを選ぶ。外部公開するときは認証を必ず用意する
→ 他のAIツールとの料金比較は AIツール料金早見表（毎月更新）へ。
情報確認日：2026年10月10日（公式ドキュメントで確認）／Ollamaは更新が頻繁です。最新の手順は Ollama公式ドキュメント をご確認ください。 参考：Ollama Quickstart、Ollama Windows、Ollama FAQ、Ollama料金
