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著者：アソバース編集部公開：更新：約8分で読めます

Ollamaの最初の一歩:公式からの導入、初回実行、停止まで

AIを使いこなす

Claudeで執筆し、GPTで自動校閲・修正しています。

ノートPCの横でマウスを片付ける手元
記事の内容をもとに制作したAI生成イメージです。実際の製品画面や検証結果の写真ではありません。

結論から言うと、コマンド操作が初めてでも、公式配布のOllamaなら「ダウンロード → ollama run で1回質問する → 止める」まで、打つコマンドは数個で済みます。止め方は3段階あり、チャットを抜ける、モデルをメモリから外す、Ollama自体を終了する、を区別すると迷いません。 この記事は、公式ドキュメントで確認できた内容をもとに、手順をチェックリストにしたものです。画面や出力は私が実機で操作して確かめたものではありません。表示がドキュメントと違う場合は、公式の最新ページを優先してください。 2026年10月30日の自動校閲では、以下の公式ページの本文を確認しました。モデル名やサイズは変わりやすいので、実行前に見直してください。 • Quickstart • ダウンロードページ • Windows向けドキュメント • FAQ • CLIリファレンス • Gemma 4のタグ一覧 手順はWindowsを中心に書きます。macOSやLinuxも同じダウンロードページから入手できます。

この記事の目次
  1. 始める前に確認すること
  2. 手順1:公式サイトから導入する
  3. 手順2:最初の1回答を得る
  4. 手順3:動いていることを確認する
  5. 手順4:止める(3段階)
  6. 手順チェックリスト(コピー用)
  7. うまくいかないときの切り分け
  8. 次にやること

始める前に確認すること

PCの条件とディスク容量

Windows版の公式ドキュメントでは、Windows 10 22H2以降が必要です。NVIDIA GPUを使う場合はドライバーが551.61以降とされています。アプリ本体で4GB以上、モデルは大きなものだと数十GB以上になりうると書かれています。

Quickstartが例に挙げているローカル用モデルは gemma4:e2b です。容量は公式のタグ一覧で4.6〜7.5GBと表示されています。Quickstartでは8GBの空きVRAMが推奨されています。VRAMが足りないPCでどう動くかは、私は確認していません。遅い場合は、後述の ollama ps でGPUとCPUのどちらで動いているかを見てください。

「ターミナル」を開く

Windowsなら、スタートメニューで「PowerShell」または「ターミナル」を検索して開きます。黒または青の画面に文字を打てれば準備完了です。公式ドキュメントでも、Ollamaのコマンドはcmd、PowerShellなどから使えると説明されています。

手順1:公式サイトから導入する

  1. ブラウザで ollama.com/download を開きます。
  2. Windowsを選び、セットアップ用の実行ファイルをダウンロードして実行します。
  3. インストールが終わったら、新しいターミナルを開きます。

ダウンロードページには、PowerShellで irm https://ollama.com/install.ps1 | iex のように実行するコマンド方式も載っています。ただしこれはネット上のスクリプトをそのまま実行する方法です。初めてなら、中身を意識しなくて済む実行ファイル方式のほうが安心です。

導入後、Ollamaはバックグラウンドで動き、APIは http://localhost:11434 で待ち受けます(Windows向けドキュメントの記述)。最初は、この数字を覚える必要はありません。

手順2:最初の1回答を得る

ターミナルに次を入力して Enter を押します。

ollama run gemma4:e2b

モデルがまだ手元にない場合は、ダウンロードが始まります。Quickstartによれば ollama pull gemma4:e2b でダウンロードだけ先に行うこともできます。回線が遅い場合は、先にpullしておくと待ち時間を切り分けられます。

準備ができると、入力待ちの状態になります。最初の質問は、結果の良し悪しが判断しやすい短いものにします。

最初に入れる質問の例(説明用)

  • 日本の首都と、その読み方をひらがなで教えてください。
  • 「ありがとう」を英語で3通り、丁寧さの順に並べてください。

答えが日本語で返ってくれば、最初の目標は達成です。内容が正しいかは自分で見て判断してください。小さなモデルは誤ることがあります。

ここでは、個人情報や社外秘の文章は入れないでください。ローカルで動かす場合でも、まず動作確認用のダミーの文章で試すのが無難です。

手順3:動いていることを確認する

別のターミナルを開いて、次を試します。

  • ollama ls、分かること：手元にダウンロード済みのモデル一覧
  • ollama ps、分かること：いまメモリに載っているモデルと、GPUとCPUのどちらで動いているか

FAQによれば、ollama ps が正常に結果を返せばOllamaは起動しています。WindowsとmacOSでは、タスクバーまたはメニューバーのOllamaアイコンでも確認できます。

手順4:止める(3段階)

「止める」には、対象が3つあります。

  • チャットをやめて元の画面に戻る、操作：チャット中に /bye と入力、根拠：Quickstart
  • モデルをメモリから外す、操作：ollama stop gemma4:e2b、根拠：FAQ、CLIリファレンス
  • Ollama自体を終了する、操作：WindowsはタスクバーのOllamaアイコンから終了を選ぶ。Linuxは systemctl stop ollama、根拠：FAQ

FAQでは、モデルは最後の使用から既定で5分間メモリに残り、その後自動で解放されると説明されています。すぐにメモリを空けたいときだけ ollama stop を使います。

チャットを抜けただけでは、Ollama本体もモデルもまだ動いていることがあります。ファンが回り続ける、他のソフトが重いといったときは、ollama ps で何も載っていないことを確認し、必要ならアプリを終了してください。

手順チェックリスト(コピー用)

  • [ ] Windows 10 22H2以降で、空きディスクが十分ある(公式タグ一覧のgemma4:e2bの容量表示は4.6〜7.5GB。アプリ本体の分も別途必要)
  • [ ] ollama.com/download からWindows用セットアップをダウンロードして実行した
  • [ ] 新しいターミナル(PowerShellなど)を開いた
  • [ ] ollama run gemma4:e2b を実行し、ダウンロード完了を待った
  • [ ] 短い質問を1つ入力し、答えが返ってきた
  • [ ] 別のターミナルで ollama ls を実行し、モデルが一覧に出た
  • [ ] ollama ps で、モデルが載っていることとGPUかCPUかを確認した
  • [ ] チャットで /bye を入力して抜けた
  • [ ] ollama stop gemma4:e2b を実行し、ollama ps で一覧から消えたか確認した
  • [ ] 使い終わったら、タスクバーのOllamaアイコンから終了した

うまくいかないときの切り分け

  • ollama が認識されない:インストール後に開いた新しいターミナルで試してください。それでも出なければ、公式のWindows向けドキュメントにあるログの場所(%LOCALAPPDATA%\Ollama)を確認します。
  • ダウンロードが終わらない:容量と回線を確認します。ollama pull を単独で実行すると、待っているのが取得なのか推論なのか切り分けられます。
  • 回答が極端に遅い:ollama ps でCPUで動いていないか確認します。PC性能に見合わない可能性があります。小さいモデルへの変更は、Ollamaの公式ライブラリで選べますが、この記事では特定のモデルの優劣は検証していません。
  • ディスクを空けたい:ollama rm モデル名 で削除できます。モデルは %HOMEPATH%\.ollama に保存されます。

次にやること

最初の1回答が出たら、同じ質問を別の言い方で3回試し、応答の安定性を見てください。外部アプリやAPIから呼ぶ段階では、localhost:11434 が入り口になります。まずは今回のチェックリストを一通り回せる状態にしておけば十分です。

出典・参考資料

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