128GBOllamaとは？何ができる無料ツールなのか
Ollamaとは、Llama・Qwen・Gemmaといった公開されたAIモデル（LLM＝文章を作るAI）を、自分のPCで動かすためのツールです。モデルのダウンロード、起動、会話、他のアプリへの受け渡しまでを1つでこなします。
ChatGPTのようなクラウド型と比べると、違いは「どこで計算するか」だけ。Ollamaは手元のPCで計算するので、入力した文章が外へ出ません。ネットが切れていても、モデルを入れた後なら動きます。
できることを、用途で分けるとこうなります。
| やりたい | Ollamaでの |
|---|---|
| AIと日本語で会話 | アプリのチャット画面か ollama run モデル名 |
| 画像を読ませる | Gemma 4など画像に対応したモデルにファイルを渡す |
| 自作アプリから呼ぶ | http://localhost:11434 のAPIに送る |
| コーディング支援 | ollama launch claude などでClaude CodeやCodexとつなぐ |
つまり「ChatGPTの中身を自分のPCに置く道具」と考えると早いです。
編集部のおすすめ
ローカルLLMを
大きなモデルほどメモリやVRAMが要ります。統合メモリの多いミニPCや、GPU搭載のデスクトップが候補です。
Astromeda（マイニングベース）マイニングベースのゲーミングPC。GeForce RTX搭載の構成を選べて、ケースの色も全8色から選べる
BTOゲーミングPC ／ GeForce RTX搭載モデルあり（構成と価格は公式で確認）
NEWLEAGUEパソコン（BTOパソコン）埼玉の工場で組み立てるBTOパソコン。VRAM 16GBのGeForce RTX搭載モデルもあり、ローカルLLMを動かすデスクトップを選べる
BTOパソコン ／ GeForce RTX搭載モデルあり（構成と価格は公式で確認）
GMKtec（ミニPC）Ryzen AI搭載で統合メモリの大きいミニPCがあり、机の上に置ける大きさでローカルLLMを動かせる
ミニPC ／ Ryzen AI搭載モデルあり（価格は公式ストアで確認）
Ollamaは無料？有料プランとの違いは？
自分のPCでモデルを動かす限り、Ollamaは無料です。アカウント登録もいりません。
お金がかかるのは、Ollamaのサーバーで動く「クラウドモデル」を使うときだけ。手元のPCでは重すぎる大型モデルを、速く動かしたい人向けの選択肢です。
公式の料金ページでは、プランは次の4つでした。
| プラン | 料金 | 中身 |
|---|---|---|
| Pay as you go | 月0ドル | ローカル実行は無料。クラウドモデルは使った分だけ |
| Pro | 月20ドル（年200ドル） | 毎月60ドル分のクラウド利用枠、大型モデル |
| Team | 月500ドル | 人数無制限、チームで1,000ドル分の利用枠 |
| Enterprise | 個別見積もり | 使えるモデルや予算の管理 |
個人で試すならPay as you goのままで十分。クラウドモデルは名前の末尾に :cloud が付くので、ローカルと混ざる心配もありません。
料金表を見て「結局有料なのか」と迷う必要はありません。PCの中で動かすだけなら、ずっと0円です。
ステップ1: Ollamaをインストールする
インストールは、普通のアプリと同じ手順で終わります。OSごとの入れ方はこの3通り。
- Mac: 公式のダウンロードページから
.dmgを開き、Ollamaをアプリケーションフォルダへ移す。macOS 14 Sonoma以降が必要 - Windows:
OllamaSetup.exeを実行する。管理者権限はいらず、Windows 10 22H2以降が対象 - Linux: ターミナルで
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
WindowsはPowerShellで irm https://ollama.com/install.ps1 | iex と打っても入ります。
入れたらOllamaのアプリを開くか、ターミナルで ollama と打ちます。初期設定の案内が出るので、ローカルのモデルを選べば準備完了です。クラウドモデルを使わないなら、サインインは飛ばして構いません。
ターミナルで ollama --version と打ってバージョンが出れば、コマンドも使える状態です。
ステップ2: モデルをダウンロードして会話する
モデルの準備は、1行で済みます。日本語で使うなら次のコマンドから始めてください。
ollama run qwen3.5
初回だけモデル本体がダウンロードされます。Qwen 3.5の標準版は6.6〜7.6GBほど。終わるとそのまま入力欄が出るので、日本語で話しかければ返事が来ます。
会話を終えるときは /bye。2回目からはダウンロードを飛ばして、すぐ起動します。
アプリ派なら、チャット画面でモデル名を選んで送るだけです。裏で同じダウンロードが走ります。
ふだん使うコマンドは、この5つで足ります。
| コマンド | 意味 |
|---|---|
ollama run モデル名 | 起動して会話する（無ければ自動で取得） |
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 | いま動いているモデルと、GPUに載っているか |
ollama rm モデル名 | モデルを消して容量を空ける |
モデルは1つで数GBあります。試し終わったものは ollama rm で消すのが、容量を守るコツです。
毎週月曜の朝に、今週のOllamaのニュースとアップデートを先頭に、AI全体の主なニュースと新しく載ったツールをまとめて届けます。登録特典は「AIツール選定チェックリスト 2026」。
確認メールのボタンを押すと登録が完了します。配信はいつでも解除できます。
ステップ3: 自作アプリやエディタから使う
Ollamaは起動している間、PCの中に http://localhost:11434 という窓口（API＝他のソフトからAIを呼び出す入口）を開いています。ここに送れば、自作のプログラムからもモデルを使えます。
地味に効くのが、OpenAIのAPIと同じ書き方で呼べる点です。公式ドキュメントの通り、接続先を http://localhost:11434/v1/ に変えて、APIキーに適当な文字（例: ollama）を入れるだけ。キーの中身は使われません。
コーディング支援で使うなら、もっと簡単です。
ollama launch claude
これでClaude CodeがOllamaのモデルを使って起動します。Codex CLIやOpenCode、VS Codeにも同じ ollama launch で接続できます。
Linuxでサーバーとして常時動かすときだけ、
ollama serveを使います。MacとWindowsはアプリが裏で立ち上げてくれるので、打つ必要はありません。
Ollamaを日本語で使うには？おすすめモデル
Ollamaのアプリ画面は英語ですが、会話はモデル次第で日本語になります。「日本語化」の設定は特にありません。日本語に強いモデルを選ぶことが、そのまま日本語対応です。
いま候補に挙げやすいのは次の3系統。サイズの数字（2b・9bなど）が大きいほど賢く、重くなります。
| 用途 | モデル | 入れ方 | ひとこと |
|---|---|---|---|
| 日本語の会話・文章 | Qwen 3.5 | ollama run qwen3.5 | 0.8b〜122bまで7サイズ。迷ったらこれ |
| 画像も読ませたい | Gemma 4 | ollama run gemma4 | 画像・音声にも対応。e2b〜31b |
| 省メモリで賢さも欲しい | Qwen3 30B | ollama run qwen3:30b | 一部だけ動かす構造で、大きさの割に軽い |
日本語の自然さは、Qwen系が頭一つ抜けている印象です。Qwen 3.5は文章に加えて画像も入力でき、読める長さも256Kと長めです。
返事が英語に寄るときは、最初に「以降は日本語で答えてください」と一言入れると落ち着きます。毎回書くのが面倒なら、Modelfile（モデルの初期設定ファイル）に SYSTEM "日本語で答えてください" と書いて ollama create で自分用モデルを作れます。
同じモデルでも軽さが変わる？量子化タグの選び方
モデル名の後ろに付く :9b や :q4_K_M のようなタグで、大きさと圧縮の度合いを選べます。量子化とは、モデルの数値を粗く丸めてサイズを小さくする方法のこと。軽くなる代わりに、賢さが少しだけ落ちます。
タグを付けずに ollama run qwen3.5 と打つと、標準の大きさと圧縮度のものが入ります。最初はそれで十分です。
慣れてきたら、PCに合わせて次のように調整します。
| 目的 | 選び方 | 例 |
|---|---|---|
| とにかく軽く | パラメータ数を下げる | qwen3.5:2b |
| 標準 | タグなし（latest） | qwen3.5 |
| 賢さ優先 | 大きいサイズか高精度版 | qwen3.5:27b |
どのタグがあるかは、Ollamaのモデル一覧で各モデルの「Tags」を開くと確認できます。大きさの数字はダウンロード容量の目安にもなるので、VRAMより小さいものを選ぶのが基本です。
つまり、モデル選びは「どのモデルか」と「どの大きさか」の2段構え。日本語の文章づくりなら、Qwen 3.5の標準版から始めて、遅ければ2b、物足りなければ27bと動かすのが手堅い順番です。
必要なPCスペックはどれくらい？
動くかどうかは、Ollama本体ではなく「選んだモデルの大きさ」で決まります。ここを見誤ると、起動はするのに1文字ずつしか出てこない状態になります。
公式のQuickstartでは、Gemma 4 E2B（約7.2GB）に空きVRAM 8GBを勧めています。VRAMとは、グラフィックボードに載っている専用メモリのこと。Macなら本体のメモリがその役を兼ねます。
| 手元の | 現実的な | 体感 |
|---|---|---|
| メモリ8GBのノートPC | 0.8b〜2bの小型 | 動くが賢さは控えめ |
| VRAM 8GB・Mac 16GB | 4b〜9b級 | 日常の文章作成に十分 |
| VRAM 16〜24GB | 12b〜30b級 | 長い文章や要約も快適 |
| それ以上 | 大型モデル | 個人ならクラウドモデルの方が安上がり |
足りないときは、Ollamaが本体のメモリも使って動かします。ただ返事は遅くなります。
GPUで動いているかは ollama ps で確かめられます。PROCESSOR欄が「100% GPU」なら理想。「CPU」の割合が大きいなら、一段小さいモデルに替えた方が快適です。
NVIDIAのGPUは、計算能力5.0以上（GTX 750 Ti世代以降）とドライバー550以降が対象です。AMDのRadeonにも対応しています。
長い文章を読ませると忘れる？会話の長さの設定
長い資料を貼ると、前半を忘れたような返事になることがあります。原因の多くは、一度に読める長さ（コンテキスト長）の初期値です。
公式ドキュメントによると、初期値はVRAMの量で変わります。24GB未満のPCでは4,000トークン（AIが扱う文字のかたまり）ほど。日本語だと数千字で上限に届きます。
広げ方は3通りあります。
- アプリの設定画面のスライダーで長さを上げる
- 会話中に
/set parameter num_ctx 16384と打つ OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384 ollama serveで起動する
ただし長くするほどメモリを食います。広げた後に急に遅くなったら、ollama ps でCPUに逃げていないか見てください。
Ollamaの不満点はどこにある？
導入の速さは破格ですが、不満が出やすい点もはっきりしています。
- アプリの表示が英語で、設定項目も最小限
- 会話の履歴管理や、モデルごとの細かい調整は他のGUIツールに分がある
- 社内文書を読ませて答えさせる仕組み（RAG）は、標準では持っていない
- 大勢が同時に使う本番サーバーには向かない
このどれが気になるかで、合う代替が変わります。
Ollamaの代替はどれ？目的別の選び方
ローカルLLMの主要ツールは、ほぼ無料です。値段ではなく「画面の使いやすさ」と「用途」で選びます。
| ツール | 向いている | GUI | オープンソース |
|---|---|---|---|
| LM Studio | 画面だけで完結させたい人 | ◎ | × |
| Jan | GUIもソース公開も欲しい人 | ◎ | ○ |
| AnythingLLM | 社内文書を検索させたいチーム | ○ | ○ |
| GPT4All | 古めのPCで軽く試したい人 | ○ | ○ |
| vLLM | 本番サーバーで大量にさばく開発者 | × | ○ |
表の通り、迷ったら「画面重視ならLM Studio、ソース公開まで欲しいならJan」の二択です。
LM Studioは、モデルの検索からダウンロード、会話までマウスで完結します。PCで動くモデルを判定して見せてくれるので、最初の失敗が減ります。無料ですがソースは非公開です。
Janは、LM Studioに近い画面をオープンソースで提供します。会話はすべてPCの中に保存されます。
AnythingLLMは、PDFや議事録を取り込んで、その中身をもとに答えさせる仕組みを最初から持っています。裏で動かすエンジンにOllamaを指定できるので、Ollamaを捨てずに上から被せる形で使えます。詳しくはAnythingLLMの使い方ガイドへ。
GPT4Allは、軽いモデルを手軽に動かすことに絞ったチャットアプリです。性能の低いPCで、とりあえずローカルAIを体験したい人に向きます。
vLLMは、たくさんの人が同時に使うサーバー向けの高速エンジンです。個人のPCで気軽に、という道具ではありません。「個人の試用はOllamaかLM Studio、社内の本番APIはvLLM」と分けて考えると迷いません。
Ollamaを残したまま乗り換えられる？
捨てる必要はありません。AnythingLLMはOllamaを裏のエンジンとして使えますし、LM StudioやJanもOpenAI互換の窓口を開くので、アプリ側の接続先を替えるだけで並べて使えます。
「モデルの管理はOllama、画面はAnythingLLM」という組み合わせは、実際に組みやすい形です。全面移行より、用途ごとに分けた方が手戻りが少なく済みます。
ここまでの整理: 個人で日本語チャットならOllama単体で十分。画面の使いやすさを求めるならLM Studio、社内文書ならAnythingLLMを上に重ねる。
Ollamaが動かない・遅いときの直し方
よくあるつまずきは、だいたい次の4つに収まります。
| 症状 | 原因の | 対処 |
|---|---|---|
ollama が見つからない | パスが通っていない | Macはアプリを一度起動する。Windowsはターミナルを開き直す |
| 返事が極端に遅い | モデルがGPUに載りきっていない | ollama ps で確認し、一段小さいサイズにする |
| Cドライブが足りない | モデルの保存先が満杯 | 環境変数 OLLAMA_MODELS で別ドライブに移す |
| 英語で返ってくる | モデルの癖 | 最初に日本語指定を入れるか、Qwen系に替える |
ログを見たいときは、Macなら ~/.ollama/logs、Windowsなら %LOCALAPPDATA%\Ollama にあります。
AI PICKS編集部の判定
Ollamaは、ローカルLLMの入口として一択に近い存在です。アプリが付いて、黒い画面が苦手な人でも始めやすくなりました。
日本語用途なら、まずQwen 3.5の標準版を入れてください。PCのメモリが16GB前後あれば、文章の下書きや要約は十分こなせます。画像も読ませたいならGemma 4に替える、くらいの使い分けで困りません。
一方、アプリの作り込みはまだ最小限です。会話の整理や細かい設定まで画面でやりたいなら、LM Studioの方が親切。クラウドモデルの有料プランは、PCが非力で大型モデルを速く動かしたい人向けで、多くの人には必要ありません。
「入力を外に出したくない」「API代を0にしたい」という動機があるなら、試す価値は圧倒的に高いです。
よくある質問（FAQ）
Q. Ollamaは安全ですか？入力した内容は外に送られますか？
ローカルのモデルを使う限り、入力はPCの中で処理されます。クラウドモデルを使うときだけOllamaのサーバーに送られますが、公式は学習に使わないと明記しています。クラウド機能は設定で無効にもできます。
Q. Ollamaのアンインストール方法は？
Windowsは「アプリと機能」から削除します。Macはアプリを削除したうえで、モデルが入った ~/.ollama フォルダも消すと容量が戻ります。モデルだけ消すなら ollama rm モデル名 で足ります。
Q. Ollamaのアップデートはどうやる？
MacとWindowsは自動で新しい版を取りに行き、メニューバーやタスクバーのアイコンから「Restart to update」を押せば適用されます。Linuxはインストール用の1行をもう一度実行します。
Q. GPUが無いPCでも使えますか？
使えます。GPUが無い場合はCPUと本体のメモリで動きます。ただ返事は遅くなるので、0.8bや2bなど小さなモデルから試してください。
Q. Ollamaで画像生成はできますか？
Ollamaは文章を作るモデルが中心です。画像を「読む」モデルはありますが、絵を描く用途ならComfyUIなど画像生成向けの道具を使う方が早いです。
Q. ChatGPTと比べて賢さはどうですか？
PCで動く大きさのモデルは、クラウドの最上位モデルには届きません。要約や下書き、定型の文章づくりは十分こなします。難しい推論や最新情報の調べものは、ChatGPTなどクラウド型と使い分けるのが現実的です。
次に読むなら、OllamaでGemma 4を動かす4手順がおすすめです。画像を読ませる使い方まで、コマンド付きで一気に試せます。
あわせて読みたい関連記事
目的が決まっているなら、こちらの方が早く答えにたどり着けます。
- AnythingLLMの使い方ガイド：社内文書を読ませたいときの次の一手
- LM Studioの詳細：画面だけで完結させたい人向け
各ツールの公式サイト（一次情報）
料金・機能・対応範囲は各社公式が一次情報です。最新かつ正確な条件は必ず各公式ページで確認してください。
- Ollama：公式サイト（AI PICKSの詳細）
- LM Studio：公式サイト（AI PICKSの詳細）
- Jan：公式サイト（AI PICKSの詳細）
参考にした一次情報
記事の事実関係は、次の公式ページで確認しています。仕様や料金は変わることがあるため、最新の内容は各ページで確かめてください。
- Ollamaドキュメント「Quickstart」（公式）：アプリか ollama コマンドで初期設定し、Gemma 4 E2B（約7.2GB）には空きVRAM 8GBを推奨（2026年11月確認）
- Ollama「Pricing」（公式）：ローカル実行は無料、Proは月20ドルで毎月60ドル分の利用枠、Teamは月500ドル（2026年11月確認）
- Ollamaドキュメント「Context length」（公式）：VRAM 24GiB未満の初期値は4kで、アプリのスライダーか OLLAMA_CONTEXT_LENGTH で変更できる（2026年11月確認）
- Ollamaドキュメント「OpenAI compatibility」（公式）：ローカルサーバーは http://localhost:11434/v1/ でOpenAI互換、APIキーは必須だが無視される（2026年11月確認）
- Ollamaドキュメント「macOS」「Windows」（公式）：macOS 14 Sonoma以降、Windows 10 22H2以降が対象（2026年11月確認）
- Ollama「qwen3.5」モデルページ（公式）：0.8b〜122bの7サイズ、標準版は6.6〜7.6GB（2026年11月確認）
