Ollamaの使い方と導入手順・必要スペック

Ollamaを使うメリット

オフライン利用が可能
初回ダウンロード後はネット接続不要で動作するため、セキュリティ要件が厳しい環境でも安心して利用できます。

API利用料が不要
ChatGPTやClaudeなどのクラウドサービスと違い、従量課金が発生しません。ローカルPCの性能さえあれば使い放題です。

モデル選択の自由度が高い
QwenやLLaMA、Mistral、Gemmaなど様々なオープンソースモデルを手軽に試せます。サイズや用途に応じた柔軟な選択が可能です。

カスタマイズ可能
モデルファイルや設定を調整することで、自分の用途やリソースに合わせて最適化できます。

Ollamaを使うデメリット

PCスペックに依存する
大規模モデルほどメモリやVRAMを必要とし、低スペック環境では動作が遅くなるか実行できません。

ストレージ消費が大きい
1モデルで数GB〜数十GBを占有する場合があり、複数モデルを試すなら大容量SSDが必須です。

導入・管理にやや慣れが必要
コマンドライン操作に不慣れな人にとっては、初期設定やモデル管理で戸惑うことがあります。

Ollamaのインストール方法

以下はMac・Windows共通の基本手順です。

Ollamaを使うためのPCスペック

Ollamaはローカルでモデルを実行するため、利用するモデルのサイズによって必要なスペックが変わります。

軽量モデル（1B〜7Bクラス）

• メモリ：8GB〜16GB程度
• CPU：4コア以上
• GPU：必須ではない（あると高速化）

中〜大型モデル（13B〜70Bクラス）

• メモリ：32GB以上推奨
• GPU：VRAM 16GB以上推奨（例：RTX 4090なら70Bクラスも動作可能）

ストレージ要件

• モデル1つあたり数GB〜数十GBを消費するため、500GB〜1TB以上のSSDを推奨

まとめ

Ollamaは、クラウドに依存せずに大規模言語モデルをローカル環境で実行できる強力なツールです。API料金不要、オフライン利用可能、モデル選択の自由度といった大きなメリットがある一方で、PCスペックやストレージ消費、導入のハードルといったデメリットも存在します。

しかし、適切なモデルサイズを選べば、個人PCでも十分に快適に動作させることができます。研究開発、個人学習、セキュリティ要件の厳しい環境など、用途に合わせて柔軟に活用できるのがOllamaの魅力です。