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AI・生成AI 2026年9月17日

Ollamaの使い方と必要スペック｜導入手順・API・アカウント要否

かつ

かつ

2026/09/17

Ollamaの使い方と導入手順、必要スペック

Ollama（オラマ）は、公開されているAIモデルを自分のパソコンで動かすためのソフトです。この記事では、インストールからモデルを動かすまでの手順、必要スペック、アカウントが要るかどうか、APIサーバーとしての使い方をまとめます。

この記事は2026年9月17日時点の公式情報で書いています。最新版は v0.34.1（2026年9月14日公開）です（GitHub Releases）。内容はすべて公式サイト・公式ドキュメント・公式GitHubで確認したもので、各段落に出典のリンクを付けています。

Ollamaとは

Ollamaは、macOS・Windows・Linuxで使えます（公式クイックスタート）。コマンドを1つ打つと、モデルのダウンロードから会話の開始までを行います。

動かせるのは、中身が公開されている「オープンモデル」です。たとえばGoogleの Gemma 4（ollama.com/library/gemma4）や、OpenAIが公開した gpt-oss（ollama.com/library/gpt-oss）があります。使えるモデルの一覧は ollama.com/search で探せます。

ChatGPTそのものは、Ollamaでは動きません。ChatGPTのモデルは公開されていないためです。OpenAIのモデルでOllamaに載っているのは、公開版の gpt-oss です（gpt-oss のページ）。

いまのOllamaは、パソコンで動かす「ローカルモデル」に加えて、Ollamaのサーバーで動かす「クラウドモデル」も使えます（公式ドキュメント：Cloud）。この2つは、アカウントの要否が違います。次の章で説明します。

アカウントは必要？

パソコンでモデルを動かすだけなら、アカウントは要りません。公式のクイックスタートには、ローカルモデルは「APIキー不要」と書かれています（公式クイックスタート）。パソコン内のAPI（http://localhost:11434）にも認証はありません（公式ドキュメント：Authentication）。

アカウントが要るのは、次の場合です（公式ドキュメント：Authentication）。

やりたいことアカウント必要なもの
パソコンでモデルを動かす不要なし
パソコンのOllamaからクラウドモデルを使う必要ollama signin でサインイン
自作アプリからクラウドのAPIを直接呼ぶ必要APIキー（環境変数 OLLAMA_API_KEY）
自分で作ったモデルを公開する・非公開モデルを取得する必要サインイン

料金ページでは、無料の「Free」プランに「Run models locally（モデルをローカルで動かす）」が含まれています（ollama.com/pricing）。クラウドモデルを多く使う場合は、有料プランの利用枠を確認してください。

クラウド機能を使わない場合は、止めることもできます。環境変数 OLLAMA_NO_CLOUD=1 を設定するか、~/.ollama/server.json に "disable_ollama_cloud": true を書き、Ollamaを再起動します（公式FAQ）。

必要スペック・動作環境

OSごとの動作環境

公式ドキュメントに書かれている要件は次のとおりです（Windows／macOS／Linux）。

OS対応バージョンGPU
WindowsWindows 10 22H2 以降（Home または Pro）NVIDIA：ドライバ 551.61 以降
AMD Radeon：ROCm v7 対応ドライバ、または Vulkan 対応ドライバ
macOSmacOS Sonoma（14）以降Apple M シリーズ：CPUとGPUの両方を使う
Intel（x86）Mac：CPUのみ
Linux対応ディストリビューションの記載なし（amd64 と arm64 のパッケージあり）NVIDIA：CUDAドライバ
AMD：ROCm v7 ドライバ

NVIDIAのGPUは、Compute Capability 5.0 以上・ドライバ 550 以降が対象です。Compute Capability 5.0〜6.2 のGPUは、ドライバ 570 以降が必要です（公式ドキュメント：Hardware support）。WindowsとLinuxでは、Vulkan を通してその他のGPUも使えます。AppleのGPUは Metal で動きます（同ページ）。

GPUがなくても動きます。VRAM（GPUのメモリ）が足りない場合は、パソコン本体のメモリも使って動きますが、応答は遅くなることがあります（公式クイックスタート）。

メモリ（VRAM）の目安

必要なメモリは、使うモデルによって変わります。公式には「このPCならすべて動く」という一覧はありません。公式クイックスタートに載っている具体例は次の1つです（公式クイックスタート）。

  • モデル：gemma4:e2b
  • ダウンロード容量：約7.2GB
  • 推奨：使えるVRAMが8GB（Macの場合はユニファイドメモリ）
  • 一度に読み込む文章の長さ（コンテキスト）を長くすると、さらにメモリが必要

ほかのモデルは、モデルのページに書かれた容量を目安にしてください。Gemma 4 の場合は次のとおりです（ollama.com/library/gemma4）。

モデル名容量コンテキスト
gemma4:e2b7.2GB128K
gemma4:e4b（gemma4 と同じ）9.6GB128K
gemma4:12b7.6GB256K
gemma4:26b19GB256K
gemma4:31b20GB256K

読み込んだモデルがGPUに載っているかは、ollama ps で確かめられます。PROCESSOR の列が「100% GPU」ならすべてGPU、「100% CPU」ならすべて本体メモリ、「48%/52% CPU/GPU」のような表示なら両方に分かれています（公式FAQ）。

ストレージ（容量）

Windowsでは、本体のインストールに4GB以上の空きが必要です。これとは別に、モデルの保存に数十GB〜数百GBが必要になることがあります（公式ドキュメント：Windows）。macOSでも、モデル用に数十GB〜数百GBの空きが必要になることがあると書かれています（公式ドキュメント：macOS）。

モデルの保存先は次のとおりです（公式FAQ）。

OSモデルの保存先
WindowsC:\Users\%username%\.ollama\models
macOS~/.ollama/models
Linux/usr/share/ollama/.ollama/models

Cドライブの空きが少ない場合は、環境変数 OLLAMA_MODELS に別の保存先を設定します。設定方法は後の「設定を変える」で説明します。

インストール方法

公式サイトの ダウンロードページ から、OSに合わせて入れます。コマンド1行で入れる方法もあります（公式GitHubのREADME）。

Windows

インストーラー（OllamaSetup.exe）を実行します。管理者権限は不要で、ユーザーのホームフォルダに入ります（公式ドキュメント：Windows）。PowerShellで入れる場合は次のコマンドです（公式README）。

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

インストール後はOllamaが裏で起動し、コマンドプロンプトやPowerShellで ollama コマンドが使えるようになります（公式ドキュメント：Windows）。インストール先を変えたい場合は、次のように起動します（同ページ）。

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

macOS

ollama.dmg を開き、Ollamaのアプリを「アプリケーション」フォルダにドラッグします。初回起動時に ollama コマンドが見つからない場合は、使えるようにするための許可を求められます（公式ドキュメント：macOS）。ターミナルで入れる場合は次のコマンドです（公式README）。

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

Linux

次のコマンドで入れます（公式ドキュメント：Linux）。

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

手動で入れる場合や、AMD GPU用・ARM64用のパッケージは、同じページの「Manual install」に手順があります。

Docker

公式のDockerイメージ ollama/ollama があります（公式README）。CPUだけで動かす場合は次のコマンドです（公式ドキュメント：Docker）。NVIDIA GPUを使う場合は、同じページの手順で NVIDIA Container Toolkit を先に入れます。

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

入ったかを確かめる

ターミナルで次を実行し、バージョンが表示されれば入っています（公式ドキュメント：Linux）。

ollama -v

使い方：モデルを動かす

いちばん簡単な始め方

ターミナルで ollama とだけ打つと、案内が表示されます。案内に沿って、ローカルモデルを選ぶか、サインインしてクラウドモデルを使うかを選びます（公式クイックスタート）。

ollama

モデルを指定して会話する

次のコマンドで、Gemma 4 の小さいモデルをダウンロードし、そのまま会話を始めます。終わるときは /bye と入力します（公式クイックスタート）。

ollama run gemma4:e2b

ダウンロードだけ先に済ませたい場合は pull を使います（同ページ）。

ollama pull gemma4:e2b

よく使うコマンド

公式のCLIリファレンスに載っているコマンドです（公式ドキュメント：CLI Reference）。

コマンドやること
ollama run モデル名モデルを動かして会話する（未ダウンロードなら取得する）
ollama pull モデル名モデルをダウンロードする
ollama lsダウンロード済みのモデルを一覧表示する
ollama psいまメモリに読み込まれているモデルを表示する
ollama stop モデル名読み込まれているモデルを止める
ollama rm モデル名モデルを削除する（容量を空ける）
ollama serveOllamaのサーバーを起動する
ollama signin／ollama signoutollama.com にサインイン／サインアウトする
ollama launch外部のアプリと連携して起動する（次の項）

モデルは、使い終わってから5分間メモリに残ります。すぐに空けたいときは ollama stop を使います（公式FAQ）。

コーディングエージェントと連携する

ollama launch を使うと、Claude Code・Codex CLI・OpenCode などを、Ollamaのモデルで動かせます（公式クイックスタート）。たとえば Claude Code の場合は、プロジェクトのフォルダで次を実行します。

ollama launch claude

Claude Code が入っていなければ、Ollamaがインストールを提案します。起動するとモデルを選ぶ画面になります（同ページ）。--model でモデルを指定して起動することもできます（CLI Reference／gemma4 のページ）。

ollama launch claude --model gemma4

APIサーバーとして使う

サーバーの場所

Ollamaを起動すると、パソコンの中でAPIサーバーが動きます。アドレスは http://localhost:11434 です（公式ドキュメント：Windows）。WindowsとmacOSではアプリを起動すれば動きます。Linuxで動いていない場合は ollama serve で起動します（公式クイックスタート）。

リクエストを送る

次のコマンドで、パソコン内のモデルに質問を送れます。APIキーは要りません（公式クイックスタート）。

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
  }'

OllamaのAPIのほかに、OpenAI形式とAnthropic形式のAPIにも対応しています。ただし、それぞれ元のAPIの一部だけです（公式ドキュメント：API Introduction）。

API の形式パソコン内のサーバークラウドに直接
Ollamahttp://localhost:11434/apihttps://ollama.com/api
OpenAI 互換http://localhost:11434/v1https://ollama.com/v1
Anthropic 互換（ベースURL）http://localhost:11434https://ollama.com

PythonとJavaScriptには公式ライブラリがあります（ollama-python／ollama-js）。

ほかのパソコンから使う

初期設定では、Ollamaは 127.0.0.1 の11434番ポートでだけ待ち受けます。つまり、そのパソコンの中からしか使えません。ほかのパソコンから使いたい場合は、環境変数 OLLAMA_HOST で待ち受けるアドレスを変えます（公式FAQ）。

パソコン内のAPIには認証がありません（公式ドキュメント：Authentication）。外に公開すると、誰でもモデルを使える状態になります。公開する範囲は、社内ネットワークに限るなどの対策をしてください。

Linuxで常駐させる

Linuxでは、systemd のサービスとして登録する手順が公式にあります。サービスとして登録した後は、次のコマンドで起動と状態の確認ができます（公式ドキュメント：Linux）。

sudo systemctl start ollama
sudo systemctl status ollama

設定を変える

Ollamaの設定は、環境変数で変えます。設定する場所はOSで違います（公式FAQ）。

OS設定のしかた
WindowsタスクバーからOllamaを終了 → 設定アプリ（Windows 10はコントロールパネル）で「環境変数」を検索 → ユーザーアカウントの環境変数に追加 → スタートメニューからOllamaを起動
macOS（アプリ版）launchctl setenv 変数名 "値" を実行 → Ollamaを再起動
Linux（systemd）systemctl edit ollama.service で [Service] に Environment="変数名=値" を追加 → systemctl daemon-reload と systemctl restart ollama

よく使う環境変数は次のとおりです（公式FAQ）。

環境変数変わること初期値
OLLAMA_MODELSモデルの保存先上の「ストレージ」の表のとおり
OLLAMA_HOST待ち受けるアドレスとポート127.0.0.1:11434
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH一度に扱う文章の長さ（トークン数）4096
OLLAMA_KEEP_ALIVEモデルをメモリに残しておく時間5分
OLLAMA_NO_CLOUD1 でクラウド機能を止める—

Linuxの標準インストールで保存先を変える場合は、ollama ユーザーがそのフォルダを読み書きできるようにします（公式FAQ）。

sudo chown -R ollama:ollama <保存先のフォルダ>

クラウドモデルの使い方

パソコンの性能が足りない場合は、クラウドモデルを使う方法もあります。クラウドモデルはOllamaのサーバーで動くので、モデルのダウンロードは不要です（公式ドキュメント：Cloud）。

Ollamaのアプリやコマンドから使う場合は、サインインしてから、モデル名に :cloud を付けます（公式ドキュメント：Cloud）。

ollama signin
ollama run gemma4:cloud

自作のアプリから直接呼ぶ場合は、ollama.com/settings/keys でAPIキーを作り、環境変数 OLLAMA_API_KEY に入れます。この方法ではOllamaのインストールも不要です（公式クイックスタート）。

# Windows（PowerShell）
$env:OLLAMA_API_KEY = "your_api_key"

# macOS / Linux
export OLLAMA_API_KEY="your_api_key"

クラウドに送った入力と出力について、公式は「モデルの学習には使わない」と書いています（公式ドキュメント：Cloud）。ローカルで動かしている場合は、入力やデータをOllama側は見ていない、とも書かれています（公式FAQ）。APIキーは、ブラウザで動くコードやGitのリポジトリに入れないようにしてください（同ページ）。

よくある質問

アップデートはどうする？

macOSとWindowsでは、更新が自動でダウンロードされます。タスクバーまたはメニューバーのOllamaから「Restart to update」を選ぶと適用されます。Linuxでは、インストールのコマンドをもう一度実行します（公式FAQ）。

パソコンの起動時に立ち上がらないようにしたい

Windowsは、タスクマネージャーのスタートアップのタブでOllamaを無効にします。macOSは、設定でログイン項目（Login Items）を検索し、Ollamaをオフにします（公式FAQ）。

アンインストールするには？

Windowsは、設定のアプリ一覧（Add or remove programs）から削除します。OLLAMA_MODELS で保存先を変えていた場合、ダウンロードしたモデルは消えないので、手で削除します（公式ドキュメント：Windows）。macOSとLinuxは、消すファイルの一覧が公式ドキュメントにあります（macOS／Linux）。

Windows 10 で進み具合の表示が四角に化ける

Ollamaは進み具合の表示に特殊な文字を使います。Windows 10 の古いフォントでは四角で表示されることがあるので、ターミナルのフォントを変えてください（公式ドキュメント：Windows）。

まとめ

  • Ollamaは、公開されているAIモデルを自分のパソコンで動かすソフト。ChatGPTそのものは動かない
  • パソコンで動かすだけなら、アカウントもAPIキーも不要。クラウドモデルを使うときだけ必要
  • Windowsは Windows 10 22H2 以降、macOSは Sonoma（14）以降。本体に4GB以上＋モデルの容量が必要（Windows）
  • 始め方は ollama run gemma4:e2b。このモデルは約7.2GBで、VRAM 8GBが推奨
  • APIは http://localhost:11434。外に公開するときは、認証がない点に注意

要件やコマンドは更新で変わることがあります。使う前に 公式ドキュメント と GitHub Releases も確認してください。

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