ローカル環境でAIを動かすという選択肢が現実的になってきました。
その中でも注目されているのが Ollama です。
この記事では、Ollamaの基本から実際の使い方、日本語対応モデルまで整理しています。
Ollamaとは何か
OllamaはローカルPC上で大規模言語モデル（LLM）を実行するための実行環境です。
クラウドを使わずに、手元のマシンでAIを動かせるのが最大の特徴です。
従来のAI利用はAPI経由が主流でしたが、2023年以降はローカル実行のニーズが急速に拡大しています。
その背景には、プライバシー保護とコスト削減があります。
実際、API利用では1,000トークンあたり数円〜数十円かかるのに対し、Ollamaは初期環境さえ整えれば追加コストは基本ゼロです。
また、オフライン環境でも動作するため、業務利用との相性も良いです。
Ollamaの特徴とできること
Ollamaは単なる実行環境ではなく、モデル管理ツールとしても機能します。
モデルのダウンロードから実行までをコマンド一つで完結できる点が強みです。
主な特徴は以下の通りです。
- ローカルでLLMを実行可能
- モデルのインストールが1コマンド
- Mac / Windows / Linux対応
- REST APIとしても利用可能
- 軽量モデルならメモリ8GB程度でも動作
特に「ollama run モデル名」で即実行できるシンプルさは、他ツールと比較してもかなり扱いやすい設計です。
DockerやPython環境構築に苦手意識がある人でも入りやすいです。
インストール方法と初期設定
Ollamaの導入はかなりシンプルです。
公式サイトからインストーラをダウンロードして実行するだけです。
Macの場合はbrewでもインストール可能です。
Windowsは2024年以降正式対応し、導入ハードルが大きく下がりました。
インストール後は以下のコマンドで確認できます。
ollama --version
次にモデルを起動します。
ollama run llama3
この1コマンドでモデルのダウンロードと起動が同時に行われます。
モデルサイズは数GB〜数十GBあるため、初回はダウンロードに時間がかかります。
例えばLlama3 8Bモデルは約4GB前後です。
基本的な使い方と実行例
Ollamaの使い方は非常に直感的です。
CLIとAPIの2つの使い方があります。
CLIでは対話形式でそのまま使えます。
ollama run mistral
これでChatGPTのような対話が始まります。
APIとして使う場合はローカルサーバが立ち上がり、ポート11434で待機します。
例えばcurlで叩くと以下のようになります。
curl http://localhost:11434/api/generate
これにより、自作アプリやWebサービスと連携できます。
PythonやJavaScriptからも簡単に呼び出せるため、個人開発との相性がかなり良いです。
出典：Tech With Tim