Ollamaとは？自分のPCで無料AIを動かす方法をやさしく解説【2026年版】

「Ollamaって何ができるの？」「自分のPCでAIを動かせるって本当？難しくない？」——そんな方に向けて、このページではOllamaの正体・できること・始め方・料金を、専門用語をできるだけ避けてやさしくまとめます。むずかしそうに見えて、実はコマンド一つで始められます。

OS別の手順やAPI連携、モデルの選び方などの細かい話は、それぞれの専用記事にリンクします。まずはここで全体像をつかんでください。

Ollamaとは？ひとことで言うと「自分のPCでAIを動かせる無料ツール」

Ollamaは、ChatGPTのようなAI（大規模言語モデル＝LLM）を、自分のパソコンやサーバーの中だけで動かせる無料のツールです。クラウド上のサービスではなく、AIを“手元”で動かすための土台だと考えてください。

ふつう、AIを自分の環境で動かすには複雑な準備が必要ですが、Ollamaを使えば ollama run llama3.2 のようなコマンド一つでモデルのダウンロードから起動までやってくれます。MetaのLlama、AlibabaのQwen、GoogleのGemmaなど、いろいろなモデルを切り替えて使えます。

※「Ollama」は動かすためのツール、「Llama」はその上で動くAIモデルの一つ、という関係です。名前が似ていますが別物です。

🔥 Ollamaを使うとこんなに変わる（before → after）

「ローカルで動かす」と言われてもイメージしづらいので、何がうれしいのかを具体的に並べてみます。

• ローカルでAIを動かすのは難しそう：今まで＝環境構築でつまずく → Ollama＝ollama run のコマンド一つでAIと会話開始
• クラウドAIは課金やデータ送信が不安：今まで＝使うほど課金・社内データを外部に送信 → Ollama＝手元で無料、データを外に出さない
• いろいろなモデルを試したい：今まで＝モデルごとに設定が大変 → Ollama＝コマンド一つでLlama・Qwen・Gemmaなどを切り替え
• 既存のOpenAI向けプログラムを使い回したい：今まで＝書き直しが必要 → OllamaはOpenAI互換APIを自動で用意、ベースURLを変えるだけ

「手元で無料でAIを試したい・社内で完結させたい」と思えたら、それがOllamaの使いどころです。

Ollamaで何ができる？（主な使い方）

チャットでの質問・文章作成・コード生成に加え、自分のプログラムからAPIで呼び出したり、社内文書を使った質問応答（RAG）を組んだりできます。Pythonからの利用は OllamaをPythonで使う方法、API連携は Ollama APIの解説 と OpenAI互換APIの使い方、社内文書の活用（RAG）は OllamaでRAGを作る方法、画面で使えるアプリは OllamaのGUIツール をご覧ください。

どのモデルを選べばいい？（2026年6月時点の人気モデル早見表）

Ollama自体はAIモデルを作っておらず、公式ライブラリ（ollama.com/library）で配布されているオープンなモデルを選んで動かす仕組みです。はじめての方は、次の定番から選べば失敗しにくいです。

モデル系列	提供元	どんなとき選ぶ？
Qwen3.5 / 3.6	Alibaba	いま最人気級の万能系。日本語も実用的で、迷ったらまずこれ
gpt-oss（20b など）	OpenAI（オープンウェイト版）	じっくり考える推論用途の定番
deepseek-r1	DeepSeek	推論特化。数学・論理系の課題に
Gemma 4	Google	画像も扱えるマルチモーダル対応
llama3.2（1B/3B）	Meta	軽量。ふつうのノートPCでまず試すならこれ

目安として、数B（数十億パラメータ）クラスの軽量モデルは一般的なPCでも動きますが、モデルが大きくなるほどメモリやGPUの性能が必要になります。手元のPCでは荷が重い大型モデルは、後述のOllama Cloudで動かす方法もあります。モデルごとの特徴と選び方の詳細は Ollamaのモデル一覧と選び方、メモリ節約のテクニックは Ollamaの量子化解説 をご覧ください。

始め方・インストール（はじめての方へ）

手順はたった3つです。

1. インストール：公式サイト（ollama.com）からインストーラをダウンロードして実行（Windows／Mac／Linux対応。デスクトップアプリもあります）
2. モデルを動かす：ターミナル（コマンド画面）で ollama run llama3.2 と打つだけ。初回は自動でモデルがダウンロードされ、そのままチャットが始まります
3. 好みのモデルに切り替える：ollama run qwen3.5 のようにモデル名を変えるだけで、別のAIを試せます

使い方はかんたんで、公式サイトからインストールして ollama run と打つだけです。OS別の手順は Ollamaのインストール方法 にまとめ、Windowsでの導入・Macでの導入 も用意しています。動かせるモデルの一覧と選び方は Ollamaのモデル一覧、メモリを節約する量子化は Ollamaの量子化解説 を参照してください。

料金はかかる？クラウド版は？

Ollama本体は無料のオープンソースで、自分のPCで動かすぶんには料金はかかりません。手元のPCでは荷が重いモデルを使いたい場合は、公式ホスト型のOllama Cloudという選択肢もあります。料金の考え方は Ollamaの料金解説、クラウド版は Ollama Cloudの解説 にまとめています。

使い方	料金（USD）	日本円の目安	内容
Ollama本体（ローカル実行）	無料	0円	オープンソース。自分のPCで動かすぶんは無制限・サブスク不要
Ollama Cloud Free	$0	0円	同時1モデルの軽量利用。クラウドをまず試したい人
Ollama Cloud Pro	月$20	約3,000円	同時3モデル・Free比50倍の利用枠・強力なクラウドモデル
Ollama Cloud Max	月$100	約15,000円	同時10モデル・Pro比5倍の枠。常時稼働の重負荷向け

Ollama Cloudは固定サブスク制で従量の超過請求がないのが特徴です（利用枠は5時間ごと・週次でリセット）。なお、以前の「Ollama Turbo」という名称は旧称で、現在は「Ollama Cloud」が正式名です（金額は2026年6月時点）。

※Ollama本体はMITライセンスのオープンソースですが、その上で動かす各AIモデル（LlamaやQwenなど）にはモデルごとに異なる利用ライセンスが設定されています。商用利用の際は、利用するモデルのライセンス条件をOllama公式ライブラリの各モデルページなどでご確認ください。

他のツールと何が違う？

Ollamaはコマンドで手軽に・軽快に動くのが持ち味です。GUI重視のLM Studioなど他ツールとの違いは Ollamaの比較解説 や OllamaとLM Studioの比較 をご覧ください。エージェント用途での活用は Ollamaでエージェントを動かす方法 で紹介しています。

よくある質問

Q. Ollamaは無料ですか？
A. 本体は無料のオープンソースです。自分のPCで動かすぶんには料金はかかりません。

Q. 「Ollama」と「Llama」は何が違いますか？
A. OllamaはAIを動かすツール、LlamaはMetaのAIモデルです。Ollama上でLlamaなどを動かせます。

Q. プログラミングは必要ですか？
A. 基本はコマンドを打つだけで使えます。GUIツールを使えばさらに手軽です。

Q. どんなPCでも動きますか？
A. 軽量なモデルなら一般的なPCでも動きます。目安として、Ollama公式ライブラリ（ollama.com/library）に掲載されているモデルのダウンロードサイズが、必要なメモリのおおよその目安になります。たとえば軽量なLlama 3.2（1B）は約1.3GB、Llama 3.2（3B）は約2.0GBで、メモリ8GB程度の一般的なノートPCでもGPUなし（CPUのみ）で動作します。モデルが大きくなるほど、必要なメモリとGPUの有無が重要になります。

Q. オフラインでも使えますか？
A. 使えます。モデルのダウンロード時だけネット接続が必要で、その後の会話は手元のPCの中だけで完結します。データが外部に送信されない点が、クラウドAIとの大きな違いです。

Q. 日本語は使えますか？
A. 使えます。QwenやGemmaなど日本語が実用的なモデルをライブラリから選べます。

Q. Ollama Cloudとは何ですか？
A. 手元のPCでは動かせない大型モデルを、公式のクラウドで動かせるサービスです。無料枠（$0）から使え、有料はPro（月$20・約3,000円）とMax（月$100・約15,000円）の固定サブスク制です。

Q. LM Studioとはどちらがいいですか？
A. コマンドで軽快に使いたい人・プログラムから呼び出したい人はOllama、マウス操作の画面で完結させたい人はLM Studioが向きます。くわしくは OllamaとLM Studioの比較 をご覧ください。

Q. インストールしたのに「ollama」コマンドが見つからない、うまく動かないときは？
A. まずターミナル（コマンド画面）を一度閉じて再起動してみてください。それでも解決しない場合は、ログを確認すると原因の手がかりになります（Macは~/.ollama/logs/server.log、Linuxはjournalctl -u ollama --no-pager --follow --pager-end、Windowsは%LOCALAPPDATA%\Ollamaフォルダ内）。

まとめ

Ollamaは、「自分のPCで・無料で・コマンド一つで」AIを動かせるツールです。まずはインストールして ollama run を試すところから始めてみてください。「もっとくわしく」と思ったら、このページから各専用記事へ進めば、OS別の導入・API連携・モデル選び・料金まで一気に深掘りできます。

参考文献

• Ollama 公式サイト：https://ollama.com/
• Ollama 公式 pricing：https://ollama.com/pricing（2026-06-08確認）
• Ollama 公式ライブラリ：https://ollama.com/library?sort=newest（2026-06-08確認）
• Ollama 公式ブログ：https://ollama.com/blog（2026-06-08確認）
• Ollama GitHub README：https://github.com/ollama/ollama（2026-06-08確認）
• JST J-GLOBAL「エッジにおけるLLM：多様なハードウェア上でのOllamaを用いた性能」：http://jglobal.jst.go.jp/public/202502254434267640
• Jxiv「農業検定試験問題を用いた大規模言語モデルの性能評価」：https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1203
• JST J-GLOBAL「自動車産業PDFチャットボットのためのRAG技法の最適化」：https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=202402211663346024
• Zenn「Ollamaがバージョンアップで大きく変わった模様」：https://zenn.dev/dozo/articles/80393187f20a44
• DevelopersIO「2026年のローカルLLM事情を整理してみた」：https://dev.classmethod.jp/articles/local-llm-guide-2026/