Ollama
Description:
Llama, Mistral, Gemma などの大規模言語モデルをローカル環境で手軽に実行し、プライバシーを保ちつつAIを活用できるオープンソースツール
URL: https://ollama.com/
GitHub:
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Updated:
2026/01/28
- ・ 完全ローカル実行: 高性能なAIモデルをご自身のPC内で動作させるため、インターネット接続が不要で、機密情報の漏洩を防ぐことが可能。
- ・ 手軽なモデル管理:
ollama pullコマンド一つで、Llama 3, Mistral, Gemma などの主要なオープンソースモデルをダウンロード・更新可能。 - ・ 軽量な起動システム: バックグラウンドでサーバーが待機し、必要な時にリソースを最小限に抑えつつ高速にモデルをロード。
- ・ 豊富なライブラリ・API: Python, JS のライブラリに加え、OpenAI互換のAPIエンドポイントを提供し、外部アプリ（Open WebUI等）との連携も容易。
- ・ セキュアなコード開発: 社外に出せないプロジェクトのソースコードを読み込ませ、ローカル環境のみで修正案や解説を依頼。
- ・ オフラインでの情報整理: ネットの繋がらない環境でも、AIを使って文章の要約やアイデア出しを実行。
- ・ AIサービスの検証: 様々なオープンソースモデルの挙動を低コストで比較・検証し、最適なモデルを選定。
- ・ ローカルRAG（検索拡張生成）: 自身のドキュメントファイルをAIに読み込ませ、その知識に基づいた回答を得るシステムの基盤として利用。
構築・初期設定
Section titled “構築・初期設定”インストール
Section titled “インストール”各プラットフォームに合わせたインストーラーが提供されています。
-
Windows / macOS 公式サイトからインストーラーをダウンロードし、画面の指示に従ってインストールしてください。
-
Linux (一括インストールコマンド)
インストールの確認
Section titled “インストールの確認”ターミナルで以下のコマンドを実行し、バージョンが表示されれば成功です。
モデルのダウンロードと実行
Section titled “モデルのダウンロードと実行”まずは利用したいモデル（例: llama3）をダウンロードし、同時に対話を開始します。
対話画面が表示されれば、通常のチャット形式でAIに質問できます。
その他の主要コマンド
Section titled “その他の主要コマンド”- モデルの検索とダウンロード:
ollama pull <model> - インストール済みのモデル一覧表示:
ollama list - 実行中モデルの停止（アンロード）:
ollama stop <model> - 不要なモデルの削除:
ollama rm <model>