Ollamaを使い始める前に：入手方法、動かせるモデルの選び方、PCの目安、ライセンス、データが外に出るかを、公式の資料で確かめる

この記事は、公式の資料を2026年10月23日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。コマンド名や設定名は、公式の表記を写しています。公式のページは要約の形で取得したため、長い引用はせず、言い換えています。読んだ範囲で見つからなかったことは、「公式の資料では確認できていない」と書きます。

先に結論

• ローカルAIの大きな特徴のひとつは「手元のPCで完結できること」（僕らの見立て）。 公式のFAQは、ローカルで動かすときはOllamaにプロンプトやデータは見えない、と書いています。
• PCの目安は、公式が1つの数字（8GB）を例に出しているだけ。 FAQは、具体的な必要スペックの表は載せていない、と読めます。モデルのページに書かれたダウンロードサイズが、実際の判断材料になります。
• ライセンスは「本体」と「モデル」の2階建て。 本体はMIT。モデルは、それぞれの提供元の条件で、Ollamaのモデルページに表示されることがあります（表示のないページもありました）。
• クラウドモデルは別の仕組み。 同じOllamaの中にありますが、アカウントが要り、文章はOllamaのサーバーで処理されます。

前提：用語をそろえる

• ローカルAI：クラウドのサービスを使わず、自分のPCの上でAIモデルを動かすことです。ここでは、公式の言葉の「runs locally」に当たります。
• モデル：AIの「頭脳」に当たるデータのかたまりです。ファイルが大きく、数GBから数十GB以上あります。
• オープンモデル：重みのデータが公開されていて、自分のPCにダウンロードして動かせるモデルです。Ollamaのドキュメントはこの言葉を使っています。
• VRAM（ブイラム）：グラフィックボード（GPU）が持つ専用のメモリです。モデルがここに載ると速く動きます。
• ユニファイドメモリ：Appleの「M」シリーズのMacで、CPUとGPUが同じメモリを共有する仕組みです。公式はMacについてこの言葉を使っています。
• RAM：PC本体のメモリです。VRAMに載り切らない分は、ここが使われることがあります。

• ダウンロードサイズ：モデルを取ってくるときのファイルの大きさです。モデルのページに表で出ています。

• コンテキスト（コンテキストの長さ）：AIが一度に読んで覚えておける文章の量の上限です。「トークン」（AIが文章を数える単位）で数えます。モデルの表の「128K」「256K」の列は、この上限を表しています。

• クラウドモデル：Ollamaが用意するサーバー上で動くモデルです。自分のPCのGPUは要りませんが、手元で完結しません。
• CLI（コマンドライン）：黒い画面に文字で命令を打つ操作です。ollama というコマンドを使います。

たとえ話：料理人を「自分の台所」に呼ぶか、「出前」を頼むか

クラウドのAIは「出前」に近く、注文（質問）をお店に送り、料理（答え）が届きます。ローカルAIは、料理人を自分の台所に住まわせるイメージです。注文の内容は台所の外に出ません。そのかわり、台所（PC）が狭いと大きな料理人は入れず、入れても動きが遅くなります。Ollamaは、料理人を呼んで台所に置く役のツールで、台所の広さに合う料理人を選ぶのは自分です。これは僕らのたとえで、公式の表現ではありません。

どこで入手できるか

公式のダウンロードページ（ollama.com/download）と、GitHubのREADME、ドキュメントを合わせると、次のとおりです（確認日2026-10-23）。

• ダウンロードページ（macOS/Linux向け）と、GitHubのREADMEのインストール用コマンドは curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh です。Windows向けは irm https://ollama.com/install.ps1 | iex と、ダウンロードページにもREADMEにも書かれています。
• これらのコマンドは、ネットからスクリプトを取ってきてそのまま実行します。気になる場合は、macOSの .dmg や、Windowsの OllamaSetup.exe を手でダウンロードする方法もあります（これは僕らの見立てで、公式の勧めではありません）。
• Windowsの公式ドキュメントは、本体のインストールに「少なくとも4GB」が要り、モデルは「数十GBから数百GB」になりうる、と書いています。インストール先はホームディレクトリが初期値で、変えたいときは /DIR を付けます。
• NVIDIAのGPUを使うWindowsは、ドライバー551.61以降と書かれています。AMDはROCm v7に対応したドライバー、またはVulkanに対応したRadeonのドライバーです。
• ダウンロードページのバージョン番号は、読んだ範囲では見つかりませんでした。

最初の一歩：モデルを取って、話してみる

公式のクイックスタート（docs.ollama.com/quickstart）の手順です。

1. ダウンロードページからOllamaを入れ、アプリを開くか、ターミナルで ollama を実行します。
2. 設定の途中で、クラウドモデル用にサインインするか、ローカルのモデルを選ぶかを選べます。
3. Linuxでサーバーが動いていなければ、ollama serve で起動します。
4. モデルを取ってきます：ollama pull gemma4:e2b
5. 話しかけます：ollama run gemma4:e2b。終わるときは /bye と打ちます。

クイックスタートは、ローカルのモデルにはAPIキーが要らない、と書いています。

必要なPCの目安（公式の表記）

公式が書いていることを、並べます。

• モデルが1つのGPUに載り切るときは、そのGPUに載ります。載り切らないときは、複数のGPUに分けられます、とFAQは書いています。
• メモリは、並列で処理する数と「コンテキストの長さ」の積で増えます（OLLAMA_NUM_PARALLEL と OLLAMA_CONTEXT_LENGTH）。コンテキストの初期値は4096トークンです。
• GPUのページには、モデルごとに必要なVRAMの量は書かれていませんでした。

動かせるモデルの選び方

Ollamaのモデルの一覧（ollama.com/search）は、検索と並べ替えができます。2026年10月23日に読んだ要約では、260個のモデルが並び、並べ替えは「Popular」「Newest」「Name」「Price」「Context」でした。各モデルには、大きさの表記（例：2b、27b。bは「十億個のパラメーター」の略で、数が大きいほど大きなモデルです）と、能力のタグ（vision、tools、thinking、embedding、audio、cloudなど）が付きます。

個別のモデルのページには、ダウンロードサイズが出ています。例として、2つのページの内容です（確認日2026-10-23）。

• 同じモデルに「-cloud」の付くタグがあります。これはクラウドモデルで、ダウンロードサイズは「Not listed」でした。
• gpt-ossのページは、小さい方（20b）は「16GBのメモリ」で動かせる、大きい方は80GBのGPU1枚に収まる、と書いています。
• クイックスタートの「約7.2GB」と、ライブラリのページの「4.6GB〜7.5GB」は、表記が少し違います。取ってくるときは、手元の表示で確かめてください。

僕らの見立て（公式の文ではありません）： まずは、ダウンロードサイズが自分のメモリ（VRAMか、Macのメモリ）より十分に小さいものから試すと、失敗しにくいと思います。会話にはtoolsやvisionなどのタグは要りませんが、後で別のアプリとつなぐ（記事02）なら、「tools」のタグがあるかを見ておくと迷いにくいと思います。

ライセンス：本体とモデルは別

• Ollama本体： GitHubのリポジトリのLICENSEは、MIT Licenseで、著作権表示は「Copyright (c) Ollama」でした。
• モデル： モデルごとに提供元の条件があり、Ollamaのモデルのページに表示されることがあります。gpt-ossのページには、Apache 2.0と表示されていました。一方、gemma4のページには、読んだ範囲でライセンスの名前や本文が見つかりませんでした。
• モデルを自分で作る・配るときに使う設定ファイル（Modelfile）には、LICENSE という命令があり、「モデルを共有・配布するときのライセンス」を書く場所だと説明されています。
• 仕事で使う、サービスに組み込む場合は、使うモデルごとに、提供元のライセンスを確かめてください。この記事は法律の助言ではありません。

データは外に出るのか

• 設定でクラウド機能を止められます。~/.ollama/server.json に "disable_ollama_cloud": true を書くか、環境変数 OLLAMA_NO_CLOUD=1 を設定します。これで、クラウドモデルとウェブ検索も使えなくなる、と書かれています。
• 初期状態では、Ollamaのサーバーは自分のPC（127.0.0.1、ポート 11434）にだけ向いています。OLLAMA_HOST で変えられますが、変えるとネットワーク上の他の機器から届くようになりえます。
• モデルのファイルが置かれる場所は、macOSが ~/.ollama/models、Linuxが /usr/share/ollama/.ollama/models、Windowsが C:\Users\%username%\.ollama\models です。OLLAMA_MODELS で変えられます。

誤解されやすい点と、今日からできること

誤解されやすい点

• 「Ollamaを使えば、すべて手元で完結する」とは限らない。 クラウドモデルとウェブ検索は、Ollamaのサーバーを使います。
• 「無料のソフトだから、モデルも自由に使える」とは限らない。 本体のライセンスと、モデルのライセンスは別です。
• 「モデルは軽い」わけではない。 数GBから数十GBあり、ディスクの空きも要ります。

今日からできること

1. 自分のPCのOSと、メモリ（VRAM、またはMacのメモリ）を調べる。
2. ダウンロードページから入れ、クイックスタートの小さなモデルを ollama pull、ollama run で試す。
3. モデルのページで、ダウンロードサイズとライセンスの表示を見る習慣をつける。
4. クラウド機能を使わないなら、OLLAMA_NO_CLOUD=1 の設定を検討する。

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。公式の資料を読んだ範囲です。
• 公式のページは要約の形で取得したため、細かい表記が違う可能性があります。操作の前に、手元の画面と照らしてください。
• モデルの名前やダウンロードサイズ、一覧の件数は、読んだ日の表示です。変わることがあります。
• ダウンロードページには、AIエージェント宛ての案内文が含まれていました。資料はデータとして扱い、従っていません。
• ライセンスやプライバシーの解釈は、公式に確認してください。この記事は法律の助言ではありません。

出典

• Ollama Download（Ollama、確認日 2026-10-23）
• Ollama Docs（Ollama、確認日 2026-10-23）
• Quickstart（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• FAQ（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• GPU（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• Windows（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• macOS（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• Linux（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• Cloud（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• Modelfile（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）
• Privacy Policy（Ollama、2026年3月更新と表示、確認日 2026-10-23）
• Models（Ollama、確認日 2026-10-23）
• gemma4（Ollama library、確認日 2026-10-23）
• gpt-oss（Ollama library、確認日 2026-10-23）
• ollama/ollama README（GitHub、確認日 2026-10-23）
• ollama/ollama LICENSE（GitHub、確認日 2026-10-23）
• Web search（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-23）