説明
Ollamaは、ローカルで大規模言語モデルをダウンロードして実行するためのオープンソースプロジェクトで、GitHub上でMITライセンスの下に維持されています。執筆時点で、リポジトリは181,000以上のスターと18,000以上のフォークを持ち、主にGoで書かれています。ホスティングされたチャット製品ではなく、Ollamaはランタイムです:モデルの重みをダウンロードし、ローカルAPIの背後で提供し、ユーザーや他のプログラムが自分のマシン上でモデルと直接対話できるようにします。
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始めるには、macOS、Windows、またはLinuxにOllamaをインストールする必要があります(ワンライインストールスクリプトまたは手動ダウンロードを介して)、またはDocker Hubから公式のollama/ollamaイメージをプルします。そこから、モデル名を指定して「ollama run」を実行すると、Gemma、Llama、Qwen、DeepSeek、GLM、MiniMax、Mistral、gpt-ossなどのモデルとのチャットセッションがダウンロードされ、開始されます。現在のモデルカタログはollama.com/libraryにリストされています。Ollamaは、プログラム的にモデルを実行および管理するためのローカルREST APIも提供し、開発者が自分のアプリケーションから実行中のモデルを呼び出すための公式Python(ollama-python)およびJavaScript(ollama-js)ライブラリも提供しています。このプロジェクトは、CLI、REST API、およびモデルのインポートと構成方法をカスタマイズするためのModelfile形式を文書化しており、バックエンド推論エンジンの1つとしてllama.cppをサポートしています。
単一のチャットセッションを実行するだけでなく、Ollamaは「ollama launch」コマンドを介してClaude Code、Codex、Copilot CLI、Droid、DeepSeek Harnessなどの既存のコーディングツールやエージェントの背後にあるローカルモデルとして起動できます。また、コミュニティプロジェクトOpenClawは、Ollamaを使用してWhatsApp、Telegram、Slack、Discordなどのチャットアプリで個人AIアシスタントを実行します。OllamaのAPIの上に構築されたサードパーティのインターフェースの大規模なエコシステムがあり、Open WebUI、LibreChat、big-AGI、NextChatなどのウェブチャットUIや、AnythingLLM、Witsy、Cherry Studioなどのデスクトップクライアントが含まれています。Ollamaには活発なDiscordコミュニティがあり、そのREADMEは貢献者に自分の統合を追加するためのプルリクエストを開くように招待しています。ユーザーのハードウェア上でモデルを実行するため、利用可能なモデルと速度はサブスクリプションティアではなく、ローカルの計算能力とメモリに依存します。
- カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
- 料金モデルオープンソース
- デプロイローカルで実行
- プラットフォームmacOS, Windows, Linux
Ollamaの主要機能
macOS、Windows、Linux、Docker用のワンコマンドインストーラー
Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek、GLM、MiniMax、Mistral、gpt-ossをカバーするローカルモデルライブラリ
"ollama run" CLIでモデルを即座にダウンロードしてチャット
プログラム的にモデルを実行および管理するためのローカルREST API
公式Python(ollama-python)およびJavaScript(ollama-js)ライブラリ
"ollama launch"を使用してClaude Code、Codex、Copilot CLIなどのコーディングエージェントと統合
モデルをカスタマイズしてインポートするためのModelfile形式
バックエンド推論エンジンとしてのllama.cppのサポート
APIの上に構築された大規模なサードパーティのチャットインターフェースおよびデスクトップクライアントのエコシステム
Ollamaをはじめる
Ollamaをインストール:インストールスクリプトを実行するか、macOS、Windows、Linux用のアプリをダウンロードします(またはDockerイメージをプルします)。
モデルをプル:モデル名を指定して「ollama run」を実行し、例えばgemma4を指定してダウンロードし、チャットを開始します。
コードから呼び出す:REST APIまたはollama-pythonまたはollama-jsライブラリを使用して、自分のアプリからチャットリクエストを送信します。
統合を起動:サポートされているツール名を指定して「ollama launch」を実行し、OllamaをClaude CodeやCopilot CLIなどのコーディングエージェントに接続します。
さらに多くのモデルをブラウズ:完全で定期的に更新されるモデルカタログはollama.com/libraryで確認できます。
Ollamaの使用例
- ローカルLLMチャット
- コーディングアシスタントバックエンド
- API経由のアプリ統合
- 個人AIアシスタント








