初心者 11 分Ollama

Ollamaを5分でインストール（Windows、macOS、 Linux)

端的な回答

Ollamaをインストールするには、ollama.comからインストーラーをダウンロードするか（Windows、macOS 14以降）、Linuxでは公式のcurlコマンドを実行してください。その後、ollama runに続けてモデル名を入力します。モデルのダウンロードを除く操作時間は5分が目安です。GPUは必須ではありません。実行できるモデルのサイズは、利用可能なメモリによって決まります。

このページでは、3つのシステムにおける Ollama のインストール、開始前に確認すべき事項、最初に実行すべきモデル、そして不測の事態を避けるためのいくつかの設定（モデルの保存場所、メモリの解放方法、ローカルに保持される内容）について説明します。各システム固有の詳細は、専用のガイドに記載されています。

著者 Mohamed Meguedmi·更新 2026-09-29·Windows 11でテスト済み

#Ollamaのインストール：各システム向けの短縮版

Ollama は、オープンウェイトの言語モデルをダウンロードし、ユーザーのマシン上で実行するエンジンです。コマンドラインインターフェースとローカル API を備えています。インストールは各システムで 1 ステップで完了します。Windows と macOS では ollama.com/download からアプリケーションをダウンロードし、Linux では公式スクリプトでプログラムとサービスをインストールします。その後、モデル名を指定した ollama run suivie コマンドを実行すると、初回呼び出し時にモデルがダウンロードされ、対話が始まります。

OS別のOllamaインストール方法（公式ドキュメント、2026年9月）
システム方法Ollama が示す前提条件
WindowsOllamaSetup.exe インストーラー、または PowerShell コマンド irm https://ollama.com/install.ps1 | iexWindows 10 22H2 以降。NVIDIA 製カードを使用する場合は、NVIDIA ドライバー551.61以降。
macOSollama.dmgファイルをApplicationsにドラッグ＆ドロップ、またはbrew install ollamaでインストールmacOS 14 Sonoma またはそれ以降；Apple M（CPUおよびGPU）またはx86（CPUのみ）
Linuxcurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shGPUアクセラレーションを利用する場合は、NVIDIAドライバー550以降（AMDの場合はROCm v7）が必要

3つのケースのいずれでも、サーバーは http://localhost:11434 で待ち受け、ターミナルで ollama コマンドを利用できます。以下のセクションでは、各システム専用の手順ガイドの内容を繰り返さずに、それぞれのシステムについて詳しく説明し、その後で最初のモデルに進みます。

#前提条件：どのマシン、どのサイズのモデルを使うか

ローカルAIキット

お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。

  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 30日間返金対応
ローカルAIキット →または すべてのキットを無期限で利用 — 49 € →

Ollamaは、比較的新しいマシンならほぼどれでも起動します。違いが出るのは、無理なく使えるモデルのサイズです。制約となるのは、モデルの重みを格納するために利用できるメモリ量です。専用グラフィックスカードのVRAM、Apple Silicon搭載Macのユニファイドメモリ、またはそれらがなければシステムRAMを使います。システムRAMを使う場合はCPUのみで処理するため、応答が遅くなります。

モデルサイズ別のメモリ容量の目安：Q4量子化（重みのみ）
モデルサイズ重みに必要なメモリ手始めに使う現実的なマシン構成
3B約2GB8GBのRAM搭載PC（GPUなし）
7-8B約 5 GB16 GBのRAM、または8 GBのVRAMを備えたGPU
14B約9GBGPU 12 GB または Mac 16 GB
32B約19〜20GBGPU 24 GB または Mac 32 GB
70B約40GBMac 64GB以上、または複数のGPU

これらの数値は重みだけを数えたものです。会話が長くなるほど増えるコンテキスト用のメモリ（KVキャッシュ）を加え、システム用の空き容量も確保する必要があります。RAMが8 GBのマシンでも5 GBのモデルは動作しますが、同時にブラウザを開いておく余裕はありません。量子化方式を選ぶ際は、Q4、Q5、Q8のガイドを参照すること。

ディスク容量については、Ollamaのドキュメントに、Windows版のプログラムだけで少なくとも4 GBが必要と記載されています。これにモデルの容量が加わり、ダウンロードするモデルによっては数十GB、さらには数百GBに達することもあります。内蔵SSDが望ましいです。低速な外付けディスクからモデルを読み込むと、起動するたびにその遅さを感じることになります。

→
GPUがなくても利用できますが、小さなモデルを選んでください
CPUのみを使用する場合、30億から40億パラメータのモデルであれば、要約や短いテキストの作成にはまだ使用可能です。アクセラレータなしで7-8Bを超えると、待ち時間が苦痛になります。GPUなしのLLMに関するガイドでは、RAMの量ごとにモデルを詳しく説明しています。

#WindowsへのOllamaインストール

Ollama は Windows 用のネイティブアプリケーションとして動作し、NVIDIA および AMD Radeon カードに対応しています。インストール後、バックグラウンドで実行され、cmd、PowerShell または他のターミナルから ollama コマンドが利用可能になります。インストールには管理者権限は不要で、個人のフォルダにデフォルトでインストールされます。

  1. 01
    ダウンロード
    ollama.com/download にアクセスし、Windowsを選択して OllamaSetup.exe をダウンロードしてください。該当ページには PowerShell コマンド irm https://ollama.com/install.ps1 | iex が提供されており、同じ効果をもたらします。
  2. 02
    インストーラを起動する
    ファイルをダブルクリックしてください。個人フォルダ以外にインストールする場合は、/DIR にフォルダパスを指定して実行してください。たとえば OllamaSetup.exe /DIR="d:\dossier" です。
  3. 03
    確認する
    PowerShellを開き、ollama --versionと入力します。時計の近くの通知領域にOllamaのアイコンも表示されます。
  4. 04
    GPUドライバーを確認する
    NVIDIAのカードを使用する場合、ドキュメントではバージョン551.61以降のドライバーが必要とされています。AMDのカードの場合は、ROCm v7のソフトウェアスタック、またはVulkanに対応したRadeonドライバーのいずれかが必要です。
i
Windows 10：ターミナルとフォント
ドキュメントによると、進行バーのUnicode文字が、Windows 10の一部のターミナルで四角形（□）として表示される場合があります。ターミナルのフォントを変更することでこの問題は解決できます。これは見た目に関するものであり、ダウンロード動作には影響しません。

Windows用の完全な手順およびトラブルシューティングについては、Windows 11 用のガイドをご覧ください。

#macOS に Ollama をインストール

OllamaにはmacOS 14 Sonoma以降が必要です。Apple MチップではGPUによる計算を利用できます。Intel（x86）プロセッサ搭載のMacではCPUのみで動作するため、用途は非常に小さなモデルに限られます。ドキュメントで推奨されている方法は、ollama.dmgファイルをマウントし、アプリをシステムの「アプリケーション」フォルダにドラッグすることです。

公式アプリケーション
初回起動時に、アプリケーションはPATHにollamaコマンドが存在するかを確認し、存在しない場合は/usr/local/binにシンボリックリンクを作成する許可を求めます。
Homebrew
HomebrewにはollamaのFormulaがあります（brew install ollama）。すでにHomebrewを使っている方は、.dmgファイルを使わずにターミナルからインストールできます。
ユニファイドメモリ
Apple シリコンでは、CPUとGPUが同じメモリを共有しています。そのため、16GBのMacはQ4で14Bモデルをロードできることになりますが、8GBのVRAMを備えたPCではそのようなことはできません。

macOS向けガイドでは、Macのメモリ容量に応じたモデルの選定方法と、Apple シリコン向けの有用な設定について説明しています。

#LinuxへのOllamaインストール

Linux環境では、1つのコマンドで十分です。公式スクリプトがプログラムをダウンロードし、サービスとして設定します。

公式インストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ドキュメントでは、手動インストールの方法も提供しています。ollama-linux-amd64.tar.zstアーカイブを/usrに（ARMマシンの場合にはarm64アーカイブ）展開し、AMDのGPU用に追加のROCmアーカイブをインストールした後、自動起動を希望する場合はユーザーおよびsystemdサービスを作成してください。アップデートは、インストールスクリプトを再実行するだけで済みます。OLLAMA_VERSION変数を設定することで、特定のバージョンをインストールできます。

NVIDIAカードの場合、ドライバをインストールし、nvidia-smiでカードが表示されることを確認してください。AMDカードの場合、ドキュメントではROCm v7ドライバが必要です。専用のLinuxガイドでは、systemd、権限、環境変数が詳細に説明されています。

#最初のモデルを起動する

Ollamaがインストールされた後、ollama run tが要求されたモデルが存在しない場合、それをダウンロードし、ターミナルで会話画面を開きます。最初の呼び出しは接続状況に依存します。3〜5GBのモデルは数分かかりますが、その後のファイルはディスク上に残ります。以降の呼び出しでは再ダウンロードは不要で、メモリへのロードのみが行われます。

初回起動
ollama run qwen3.5:4b

Qwen 3.5ファミリーは、ollama.com上で0.8bから122bまでのサイズで公開されており、バージョンに応じてビジョン、ツール、推論機能を備えています。4bタグはQ4量子化で数GBに収まるため、ほぼすべてのマシンで動作します。16 GBのメモリがある場合は、8〜9Bモデルを試してください。上記の表が参考になります。サイトのVRAM別選択ページを活用して、さらに絞り込むことができます。

→
会話を終了する
終了するには、/byeを入力してください。デフォルトでは、Ollamaは最後のリクエストから5分間モデルをメモリに保持するため、次回の起動が速くなります。ollama stopの後にモデル名を指定して実行すると、そのモデルを直ちにメモリから解放します。

#インストール後の重要なコマンド

ollama list
ダウンロードされたモデルとそのディスク上のサイズを表示します。
ollama pull nom
モデルを実行せずにダウンロードできます。旅行前に複数のモデルを準備する際に便利です。
ollama ps
メモリに読み込まれているモデルと、各モデルがGPUとCPUのどちらで動作しているかを表示します。
ollama stop nom
デフォルトの5分待機なしで、モデルをメモリから解放します。
ollama rm nom
モデルを削除してディスクスペースを解放します。
ollama serve
手動でサーバーを起動します。Linux環境でサービスがアクティブでない場合に特に有用です。

以降の操作（更新、Ollamaおよびそのモデルの完全削除）については、Ollamaのメンテナンスガイドを参照してください。

#モデルの保存場所と移動方法

モデルファイルはすぐに数十GBに達し、システムディスクはあまり適していません。公式FAQでは、デフォルトの保存場所を次のように示しています：macOSでは~/.ollama/models、Linuxでは/usr/share/ollama/.ollama/models、WindowsではC:\Users\%username%\.ollama\models。

移動するには、OLLAMA_MODELSという環境変数を目的のフォルダに設定してください。Windowsでは、通知エリアからOllamaを終了し、アカウントの環境変数を開き、変数を追加した後、アプリケーションを再起動してください。Linuxで標準インストールの場合、ユーザーollamaはこのフォルダに対して読み取りおよび書き込み権限を持つ必要があります。ドキュメントでは、sudo chown -R ollama:ollama にフォルダを指定する方法が紹介されています。

#プライバシー：何がローカルに残るか

ローカルモードでは、プロンプトと回答はお使いのマシン内にとどまります。OllamaのFAQによると、モデルをローカルで実行する場合、同社がプロンプトやデータを見ることはありません。クラウドモデルはこれとは異なり、Ollamaのサーバーを経由します。完全にローカルで利用したい場合は、ドキュメントに記載されたローカル専用モードを使えます。変数OLLAMA_NO_CLOUD=1、または~/.ollama/server.json内のdisable_ollama_cloud設定で有効にし、その後Ollamaを再起動してください。

デフォルトでは、サーバーは 127.0.0.1 のポート 11434 でのみ接続を待ち受けるため、同じネットワーク上のほかの人から問い合わせることはできません。OLLAMA_HOST を 0.0.0.0 に変更すると、認証なしでローカルネットワーク全体からアクセスできるようになります。この変更は、ファイアウォールまたはプロキシで保護された環境でのみ行ってください。

#トラブルシューティング：よくある5つの問題

コマンドが見つかりません
インストーラーがPATHを変更したばかりなので、ターミナルを閉じてから開き直してください。macOSでは、/usr/local/binへのリンクの作成が案内されるよう、アプリを再起動してください。
GPUが使用されていません
モデルを起動し、次に ollama ps を実行してください：プロセッサの列に GPU または CPU と表示されます。ドライバーをアップデートしてください（Windows では NVIDIA 551.61 以上、Linux では 550 以上）、その後 Ollama を再起動してください。
WindowsでAMDカードが認識されません
ドキュメントには、一部のRDNA2システム（RX 6000）ではWindows上でROCm v7を利用できないと明記されています。その場合は、デフォルトで有効になっているVulkanが推奨される代替手段です。
ポート11434が使用中です
別のOllamaインスタンスがすでに動作しているか、別のプログラムがそのポートを使用しています。アプリケーションを終了してから、再度起動してください。
プロキシ環境でダウンロードがブロックされる
HTTPS_PROXY を使用し、HTTP_PROXY を避けてください。FAQ に記載されているように、HTTP_PROXY はクライアント接続を妨げることがあります。プロキシの証明書はシステム証明書としてインストールする必要があります。
Ollamaのインストールに関するよくある質問
Windows 10にOllamaをインストールする方法は？+
OllamaにはWindows 10 22H2以降のHomeまたはProエディションが必要です。ollama.com/downloadからOllamaSetup.exeをダウンロードして実行してください。管理者権限は要求されません。次にPowerShellを開き、ollama --versionと入力してください。NVIDIA製グラフィックカードを使用する場合は、まず551.61以降のドライバーをインストールしてください。そうしないとOllamaはCPUでの処理に切り替わり、応答が大幅に遅くなります。
Ollama は無料ですか？+
ローカル利用なら無料です。プログラムと、それが実行するオープンなモデルは無料で、費用としてかかるのは使用する機器の電気代だけです。Ollamaはアカウントで利用できるクラウドモデルも提供していますが、自分のマシン上での実行とは別のサービスです。これらは別の提供プランに属し、このガイドでは必要ありません。
Ollama を使うにはGPUが必要ですか？+
いいえ。OllamaはCPUだけでも動作しますが、応答が遅くなるため、快適に使えるのは30億〜40億パラメータの小型モデルに限られます。対応するNVIDIAまたはAMDのグラフィックスカード、あるいはApple Silicon搭載のMacを使うと、生成速度が大幅に向上します。その後、ollama psでモデルが実際にどこにロードされているかを確認してください。
Ollama はモデルをどこに保存していますか？+
macOS では ~/.ollama/models、Linux では /usr/share/ollama/.ollama/models、Windows では C:\Users\nom\.ollama\models です。保存先を変更するには、環境変数 OLLAMA_MODELS を設定し、Ollama を再起動して反映させてください。その後、既存のモデルをそのフォルダにコピーするか、最初からやり直したい場合は再ダウンロードし、最後に ollama list で確認してください。
Ollamaは私の会話データをインターネットに送信しますか？+
ローカルモードでは送信されません。Ollamaは、モデルがお使いのマシンで動作している場合、プロンプトやデータを見ることはないと説明しています。一方、クラウドモデルではOllamaのサーバーを経由します。OLLAMA_NO_CLOUD=1を設定すると、これらの機能を無効にして完全にローカルで動作させられます。その後、設定を適用するためにOllamaを再起動してください。
Ollamaが自分のGPUを使用しているか確認する方法は？+
モデルを起動してから、別のターミナルでollama psと入力してください。プロセッサの列には、モデルのどの程度の割合がGPUまたはCPUに読み込まれているかが表示されます。対応するグラフィックスカードがあるのにCPUと表示される場合は、ドライバーを更新してOllamaを再起動してください。
このガイドは役に立ちましたか？

ご意見、誤りのご指摘、補足はありますか？ぜひお知らせください。皆さんにとってより良いガイドにするために役立ちます。