- Ollama（オラマ）とは
Ollama（オラマ）は、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を実行できるツールです。
MacやWindows、Linuxに対応しており、インターネットに依存せずChatGPTやQwenなどのモデルを動かせるのが最大の特徴です。
名前の由来は英語圏の発音に基づき「オラマ」と読みます。Ollamaでは、
ollama pull モデル名のようなコマンドでモデルをダウンロードし、その後ollama run モデル名やollama serveで実行できます。
対応モデルはLLaMA、Mistral、Qwen、Gemmaなど多数。開発者は自由にモデルを追加・管理可能です。
Ollamaを使うメリット
オフライン利用可能
初回ダウンロード後はネット接続不要で動作するため、セキュリティ面で安心。
API利用料不要
クラウドサービスのように従量課金が発生しない。
モデル選択の自由度
QwenやLLaMAなど、様々なオープンソースモデルを手軽に試せる。
カスタマイズ可能
モデルファイルや設定を自分の環境に合わせて調整できる。
Ollamaを使うデメリット
PCスペック依存
大規模モデルほどVRAMやメモリの要求が高く、低スペック環境では動作が遅くなる。
ストレージ消費が大きい
1モデルで数GB〜数十GBの容量を消費する場合がある。
導入・管理がやや技術的
コマンドライン操作に慣れていないと最初は戸惑うことがある。
Ollamaのインストール方法
以下はMac・Windows共通の基本的な手順です。
- 公式サイトへアクセス
https://ollama.com からインストーラーをダウンロード。 - インストール
ダウンロードしたファイルを実行してインストール。
Windowsの場合はPowerShell、Macの場合はターミナルで利用可能になります。 - 動作確認
ターミナル（またはPowerShell）で以下を実行し、バージョンが表示されればOK。ollama --version - モデルのダウンロード
例：Qwen 7Bモデルを使う場合ollama pull qwen:7b - モデルの実行
ollama run qwen:7bまたはバックグラウンドでAPIサーバーとして起動する場合ollama serve
Ollamaを使うためのPCスペック
Ollamaはローカル実行のため、モデルに応じ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
- CPU：4コア以上
- GPU：なくても可（あれば高速化）
- 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クラスも可能）
- ストレージ
モデル1つあたり数GB〜数十GBの容量が必要。
まとめ
Ollamaは、クラウドに依存せずに大規模言語モデルを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メリットがある一方、PCスペックやストレージ消費、初期設定の手間といったデメリットも存在します。
適切なモデルサイズを選べば、個人PCでも快適に利用できるため、開発環境やセキュリティ要件に合わせた活用が可能です。
