この記事は ゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025 の 15 日目の記事です。
個人開発の「ゆっくり動画スタジオ」でGitHub人気リポジトリの解説動画を自動生成しており、その分析データをもとに本記事も生成しています。
TL;DR
- ワンコマンドで最新LLM（Llama 4、DeepSeek-R1、Gemma 3など）をローカル実行可能
- Llama 4、DeepSeek-R1など100以上のモデルに対応し、選択肢が豊富
- OpenAI互換APIと450以上の統合サービスで、既存ツールとシームレスに連携
このリポジトリについて
ローカルで大規模言語モデルを簡単に実行できるツールです。
OllamaはmacOS、Windows、Linuxでllama、gemma、mistralなどさまざまなLLMをワンコマンドで実行できるツール。REST APIとCLIを提供し、開発者がローカル環境でAIアプリケーションを構築できます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リポジトリ | ollama/ollama |
| スター数 |
 157,577 |
| 言語 | Go |
| ライセンス | MIT License |
| 作成日 | 2023-06-26 |
なぜ今注目されているのか
AIのAPI課金が高い、機密データを外部に送れない、オフラインで使えない…こんな悩みを抱えている開発者は多いのではないでしょうか。
Ollamaならワンコマンドで最新LLMをローカル実行できます。ChatGPTやGeminiのような体験を、完全無料・完全ローカルで実現できるのです。
スター推移
2023年6月に公開されたOllamaは、同年11月に急成長を遂げ、わずか数日で1万スターを突破しました。その後も順調にスターを獲得し続け、2024年2月には約4万スター、2025年12月現在では15万スターを超える大人気リポジトリとなっています。1日あたり平均約160スターという驚異的なペースで成長を続けています。
主な機能・特徴
1. ワンコマンドで最新LLMをローカル実行
たった1行のコマンドで、モデルのダウンロードから実行まで完了します。たとえばGemma 3を使いたい場合：
ollama run gemma3
これだけでモデルが自動ダウンロードされ、対話を開始できます。複雑なセットアップや環境構築は一切不要です。
2. Llama 4、DeepSeek-R1など100以上のモデル対応
主要なオープンソースLLMに幅広く対応しています：
| モデル | パラメーター | サイズ | コマンド |
|---|---|---|---|
| Gemma 3 | 4B | 3.3GB | ollama run gemma3 |
| DeepSeek-R1 | 7B | 4.7GB | ollama run deepseek-r1 |
| Llama 4 | 109B | 67GB | ollama run llama4:scout |
| Phi 4 | 14B | 9.1GB | ollama run phi4 |
8GB RAMで7Bモデル、16GB RAMで13Bモデル、32GB RAMで33Bモデルが推奨です。
3. OpenAI互換API＋450以上の統合サービス
OpenAI互換のREST APIを提供しているため、既存のOpenAI APIを使用しているアプリケーションをそのままOllamaに移行できます。
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "llama3.2",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
]
}'
LangChain、LlamaIndex、VS Code AI Toolkit、Open WebUIなど450以上のサービスと統合可能です。
4. Mac/Windows/Linux/Dockerで完全無料
すべてのプラットフォームで完全無料で利用できます：
- macOS: ダウンロード
- Windows: ダウンロード
-
Linux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh -
Docker:
docker pull ollama/ollama
技術スタック
Go+llama.cppでLLMをローカル実行し、REST APIを提供しています。
| 分類 | 技術 |
|---|---|
| 主要技術 | Go, llama.cpp |
| フレームワーク/ライブラリ | Gin (Web Framework), Cobra (CLI), SQLite |
| インフラ | Docker, Google Cloud, Fly.io, Koyeb |
| 連携サービス | LangChain, LlamaIndex, crewAI, Open WebUI, VS Code AI Toolkit |
ユースケース
ユースケース1: フリーランスのWebエンジニア
背景: GPT-4のAPI課金が月5,000円を超え、利益を圧迫していた
課題: クライアント案件でAIチャットボットを作るたびにAPI課金が発生する
解決策: Ollamaでローカルにllama3.3を動かし、LangChainで統合
結果: API課金がゼロになり、月5,000円以上の経費削減を実現
ユースケース2: 大企業のセキュリティエンジニア
背景: 社内ドキュメントの要約にAIを使いたいが、機密情報を外部に送れない
課題: OpenAI APIは社内規定で使用禁止、クラウドAIサービスも同様
解決策: オンプレミス環境にOllamaをデプロイし、社内専用AIアシスタントを構築
結果: 機密情報を外部に出さずにAI要約機能を実現、業務効率30%向上
ユースケース3: AIに興味がある大学生
背景: 就活でAIプロジェクトの経験をアピールしたいが、API課金する余裕がない
課題: GPT-4のAPIは高額、学生にとっては負担が大きい
解決策: Ollamaでllama3.2を使い、卒業研究のチャットボットを実装
結果: 完全無料でAIアプリを開発、ポートフォリオに掲載して就活成功
競合との比較
LM Studioとの違い
| 観点 | Ollama | LM Studio |
|---|---|---|
| インターフェイス | CLI・REST API中心 | GUI中心で視覚的 |
| 開発者向け機能 | OpenAI互換API、450+統合 | 限定的なAPI |
| 使いやすさ | コマンドライン操作が必要 | クリックだけで操作可能 |
| プラットフォーム | Mac/Win/Linux/Docker | Mac/Winのみ |
Ollamaを選ぶべき場面: API統合やサーバーデプロイが必要な開発者向けプロジェクト
OpenAI APIとの違い
| 観点 | Ollama | OpenAI API |
|---|---|---|
| コスト | 完全無料 | 従量課金 |
| プライバシー | データはローカルに保持 | データがクラウドに送信される |
| モデル性能 | ローカルモデル依存 | GPT-4等の最新モデル |
| インフラ要件 | 高性能PCが必要 | インターネット接続のみ |
Ollamaを選ぶべき場面: コスト削減、プライバシー重視、オフライン利用が必要な場合
始め方
インストール
# macOS (Homebrew)
brew install ollama
# Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Windows
# 公式サイトからインストーラーをダウンロード
モデルの実行
# Gemma 3を実行
ollama run gemma3
# DeepSeek-R1を実行
ollama run deepseek-r1
# Llama 3.2を実行
ollama run llama3.2
詳細は公式ドキュメントを参照してください。
まとめ
Ollamaは以下の点で、ローカルLLM実行ツールの決定版と言えます：
- 完全無料・オープンソースでローカル実行が可能
- Llama 4、DeepSeek-R1など最新モデルに対応
- OpenAI互換APIで既存ツールと統合が簡単
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