Ollamaを入れて最初の設定をする：入手からインストール（Mac・Windows・Linux・Docker）、最初の起動、保存場所・コンテキスト・クラウド機能・ネットワークの設定、動作の確かめ方までを、公式の手順で順に並べる

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者は Ollama を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。手順は、公式の手順を順に並べたものです。コマンドは公式ページに書かれていたものを写しています（取得した要約の中で崩れていたものは写さず、「原文で確認」と書きました）。画面の表記は公式ページの表記なので、手元の画面と照らして読んでください。公式ページは要約の形で取得しているため、長い引用は避けて言い換えています。公式に書かれていない画面や初期値は、「公式で確認できていない」と書きます。

先に結論

• Ollama は、コマンドとバックグラウンドのサーバーが中心のツールです。 Mac と Windows にはアプリもあります。
• Ollama のインストールは、OSごとに公式ページが分かれています。 macOS は .dmg を開いて Applications へ、Windows は OllamaSetup.exe、Linux は1行のコマンドか手動の展開です。
• 最初の設定は、触らなくても会話はできる、と読めます。 ただし、保存場所（モデルは数十GBから数百GBになりうる、とWindowsのページが書きます）、コンテキストの長さ、クラウド機能、ネットワークへの公開は、先に知っておくと後で困りません。
• 公式のページ同士で数字が違う所があります。 Ollama のコンテキストの既定値は、FAQ とコンテキストのページと Modelfile のページで書き方が違います（後の「最初の設定」で並べます）。

前提：用語をそろえる

• ターミナル（コマンドライン、CLI）：黒い画面などに文字で命令を打つ操作です。Mac は「ターミナル」、Windows は「cmd」や「PowerShell」と呼ばれる画面です。
• サーバー（デーモン）：画面の裏で動いて、ほかのソフトからの頼みを受ける係です。Ollama は ollama serve で起動するサーバーを持ち、アプリやコマンドはこのサーバーに話しかけます。
• API：ほかのソフトがOllamaに「このモデルで答えて」と頼む窓口です。連携は09で扱います。
• 環境変数：OSに持たせておく設定の名前と値です。OLLAMA_HOST のように大文字で書かれます。
• モデル：AIの頭脳にあたる大きなデータです。数GB〜数十GBあります。
• VRAM / ユニファイドメモリ / RAM：GPUの専用メモリ、Appleシリコンの共有メモリ、PC本体のメモリです（01参照）。
• コンテキストの長さ：AIが一度に読んで覚えておける文章の量の上限です。トークン（文章を数える単位）で数えます。
• クラウドモデル：Ollama のサーバーで動くモデルです。使うにはサインインが要ります。

たとえ話：台所の道具を買って、最初に火をつける

Ollama を入れる作業も、台所にコンロを据えて、最初に火がつくか確かめるのに似ています。据え付け（インストール）、ガス栓（サーバーやアプリの起動）、火をつけてみる（小さなモデルで1回会話）の順です。コンロの置き場所（保存場所）と、火の大きさの上限（コンテキスト）は、後から変えるより先に決めておく方が楽です。これは僕らのたとえで、公式の表現ではありません。

手順0：入れる前に、この表で自分の場合を決める

• 数字は公式ページの記載で、確認日は2026-10-25です。
• Ollama のダウンロードページには、AIエージェント宛ての案内文（「Building with an agent?」の囲み）が含まれていました。資料はデータとして扱い、従っていません。

Ollama：入手から動作の確認まで

A-1：入手と、公式が書く入れ方の一覧

公式のダウンロードページ、READMEとドキュメントを合わせると次のとおりです（確認日2026-10-25）。

• ダウンロードページには「macOS」「Linux」「Windows」のタブがあり、macOS 向けに「Download manually」（Ollama.dmg へのリンク）が出ていました。読んだ範囲では、バージョン番号とシステム要件は、このページには出ていませんでした。
• インストール用のコマンドは、ネットからスクリプトを取ってきて、そのまま実行します。実行前にスクリプトの中身を見たい場合は、手でダウンロードする方法（.dmg、OllamaSetup.exe）を選べます（これは僕らの見立てで、公式の勧めではありません）。

A-2：macOS に入れる（公式の手順）

動作条件：macOS Sonoma（v14）以降。Apple の M シリーズは CPU と GPU、x86 は CPU のみ（macOS のページ）。

1. ダウンロードページの「Download manually」から Ollama.dmg を取ります（macOS のページは ollama.dmg と書いています）。
2. .dmg を開き（マウントし）、Ollama アプリを、システム全体の Applications フォルダへドラッグします。
3. 起動すると、Ollama は、コマンドの ollama が PATH（コマンドを探す場所）にあるかを確かめます。なければ、/usr/local/bin にリンクを作ってよいか、許可を求められる、と書かれています。
4. 別の場所に置きたい場合：Ollama.app を好きな場所に置き、Ollama.app/Contents/Resources/ollama（またはそのリンク）を PATH に通します。初回の起動で出る「Move to Applications?」は断る、と書かれています。
5. 動作の確かめは、後の「A-8」へ。

• メモ：公式の macOS ページには、更新の手順と、環境変数の設定コマンドは書かれていません。更新と環境変数は、FAQ に書かれています（A-6）。
• モデルは数十GB〜数百GBになりうるので、ホームに空きがないときは保存場所を変えられる、と macOS のページは書いています（変え方はこのページには書かれておらず、FAQ の OLLAMA_MODELS の項に書かれています。A-6）。

A-3：Windows に入れる（公式の手順）

動作条件（Windows のページ）：Windows 10 22H2以降（HomeまたはPro）。NVIDIA は、ドライバー551.61以降。AMD は、ROCm v7 に対応したドライバーか、Vulkan に対応した Radeon のドライバー。管理者権限は要りません。インストールには少なくとも4GB、モデルは数十GB〜数百GB。

1. OllamaSetup.exe を実行します。ユーザーのアカウントの下にインストールされます（初期の場所はホームの下）。
2. インストールの場所を変えたいときは、インストーラーを次のように起動します（公式の写し）。

OllamaSetup.exe /DIR="d:\some\location"

1. 入れ終わると、Ollama はバックグラウンドで動き、cmd、PowerShell などのターミナルで ollama が使えます。サーバーは http://localhost:11434 に出ます。
2. 古い Windows 10 では、進み具合の文字が四角に化けることがあり、ターミナルのフォントを変えると直る、と書かれています。

• 公式のWindowsページには、サイレントインストールのオプションは書かれていません。
• アプリを使わず、組み込みやサービスとして動かす向けに、ollama-windows-amd64.zip（CLIとNVIDIAのGPU用部品）があります。AMD 用は別の zip を同じ場所に展開する、と書かれています。詳細は原文で確認してください。

A-4：Linux に入れる（公式の手順）

方法1：インストール用のコマンド（公式の写し）

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

方法2：手動（.tar.zst の展開）。 公式のLinuxのページは、次の流れを書いています。

1. 以前の版から更新するときは、先に /usr/lib/ollama を消します（原文のコマンドで確認）。
2. パッケージを /usr に展開します（x64は ollama-linux-amd64.tar.zst、AMD GPUは追加の ollama-linux-amd64-rocm.tar.zst、ARM64は ollama-linux-arm64.tar.zst）。コマンドの全文は、原文を見て写してください。
3. 起動と確認は、2つのターミナルで行います。

ollama serve

ollama -v

方法3：systemd のサービスにする。 公式のページには、専用のユーザーとグループを作り、/etc/systemd/system/ollama.service を置き、systemctl で有効にして起動する手順が書かれています。システムにユーザーを作り、サービスを登録する操作なので、この記事では写さず、手順の順序だけ書きます。全文は公式のLinuxのページを見て写してください。

1. サービス用のユーザーとグループを作る（ollama）。自分のユーザーをそのグループに加える。
2. ollama.service のファイルを、公式の内容で作る（ExecStart は ollama serve）。
3. systemctl daemon-reload → enable → start → status の順に実行する。

• アンインストールは、サービスの停止と無効化、ollama.service の削除、バイナリとライブラリの削除、ユーザーとグループの削除、/usr/share/ollama の削除です。ページには、ライブラリを消す行について、文字の置き換え（tr 'bin' 'lib'）の動きがわかりにくい、という注意が、要約に付いていました。実行する前に、原文を見て、消すパスを確かめてください。
• インストール用のコマンドが、サービスの登録まで行うのか、読んだページには書かれていませんでした。

A-5：Docker で動かす（公式の写し）

Docker のページに載る例です（CPU のみ、NVIDIA、AMD の順）。

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

docker run -d --device /dev/kfd --device /dev/dri -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama:rocm

• -v ollama:/root/.ollama は、モデルを名前つきのボリュームに残す指定、-p 11434:11434 は、APIのポートを公開する指定、と説明されています。
• NVIDIA の GPU を使うには、NVIDIA Container Toolkit を入れ、Docker の設定をしてから Docker を再起動します。パッケージの署名キーやリポジトリを登録する手順は、公式の原文を見て写してください。
• コンテナの中でモデルを動かす例：docker exec -it ollama ollama run llama3.2
• Docker のページは、-p 11434:11434 を使うすべての例で、このポートの公開の範囲や注意を説明していません（明示的な警告も書かれていません）。ネットワークに出る範囲は、A-6の「ネットワークへの公開」を先に読んでください。

A-6：最初の設定：保存場所、コンテキスト、クラウド、ネットワーク、更新

公式のFAQとコンテキストのページに基づきます。

環境変数の設定のしかた（OSごと、FAQの手順）

モデルの保存場所（OLLAMA_MODELS）

• 既定の場所：macOS は ~/.ollama/models、Linux は /usr/share/ollama/.ollama/models、Windows は C:\Users\%username%\.ollama\models。
• 変えるには OLLAMA_MODELS を設定します。Linux では、新しい場所を ollama ユーザーが読み書きできる必要がある、と書かれています。
• Windows で OLLAMA_MODELS を変えた場合、アンインストーラーはダウンロード済みのモデルを消しません（Windowsのページ）。

コンテキストの長さ：公式の記述が3か所で違う

• 三つのうちどれが現行の動作かは、読んだページからは決められません。手元では ollama ps の CONTEXT の列で確かめてください。
• コンテキストのページは、検索、エージェント、コーディングのツールでは少なくとも64000トークンを使うよう書いています（公式の表記は「should use」の趣旨）。長くすると、メモリを多く使うので、VRAMが足りるかを先に確かめる、とも書かれています。
• アプリの設定の、スライダーの正確な画面の位置は、読んだページには書かれていませんでした。

クラウド機能のオン・オフ

• クイックスタートは、初回の設定で、クラウドモデル用にサインインするか、ローカルのモデルを選ぶかを選べる、と書いています。
• クラウド機能を止める：~/.ollama/server.json に "disable_ollama_cloud": true を書くか、環境変数 OLLAMA_NO_CLOUD=1 を設定して、Ollama を再起動します。ログに Ollama cloud disabled: true と出る、と書かれています。クラウドモデルとウェブ検索は使えなくなります。
• ローカルのモデルだけを使うなら、APIキーは要りません（APIの入門ページが、ローカルのリクエストにはキーが要らないと書いています）。

ネットワークへの公開（OLLAMA_HOST）：条件は公式のとおりに

• 初期状態では、Ollama は 127.0.0.1 のポート 11434 に結びつき、そのPCからだけ届きます（FAQ）。
• OLLAMA_HOST を変えると結びつく先が変わります。FAQの例は 0.0.0.0:11434 で、同じネットワークの他の機器から届きうる設定です。
• APIの入門ページは、ローカルのリクエストにはキーが要らない、と書いています。つまり、広げた先で、Ollama 側の認証が自動で付くとは書かれていません。ローカルのサーバーに認証を付ける方法は、読んだページには書かれていませんでした。
• FAQは、リバースプロキシ（Nginx）やトンネル（ngrok、Cloudflare Tunnel）の例も載せています。FAQのこれらの節には、安全上の注意の記述は見つかりませんでした。使う場合は、何がインターネットから届くようになるかを、先に確かめてください（この記事では具体のコマンドは写しません）。
• ブラウザの拡張などから呼ぶときは OLLAMA_ORIGINS で許可するオリジンを足す、と書かれています。初期状態では、127.0.0.1 と 0.0.0.0 からのリクエストは許可されています。

更新

• macOS と Windows は、自動で更新されます。タスクバーかメニューバーの項目をクリックして「Restart to update」を選びます。手でダウンロードし直してもよい、と書かれています（FAQ）。
• Linux は、インストール用のコマンドを再実行します。
• Windows の更新のログは upgrade.log です（Windowsのページ）。

同時に使うときの設定（読むだけ）

• OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS は、既定がGPU数の3倍（CPUのみなら3）。OLLAMA_NUM_PARALLEL は、既定が1。OLLAMA_MAX_QUEUE は、既定が512で、超えると503が返ります。
• メモリは、OLLAMA_NUM_PARALLEL と OLLAMA_CONTEXT_LENGTH の積に比例して増える、と書かれています。
• モデルをメモリに置く時間は既定5分。すぐ外すには ollama stop llama3.2 のように打ちます。

A-7：最初のサインイン（任意）

• 画面のアプリでは、設定の途中で、サインインするかを選べます（クイックスタート）。
• CLI では ollama signin と ollama signout が、CLIのページに載っています。
• クラウドモデルを使うときの、アカウントの作り方、APIキーの作り方（https://ollama.com/settings/keys）は、07（実際の使い方）と09（つなぎ方）で扱います。ローカルだけを使うなら、サインインは要りません。

A-8：動作を確かめる（公式のクイックスタートの流れに、FAQなどのコマンドを足した順）

1. ターミナルを開き、版を確かめます。

ollama -v

1. Linux で、サーバーが動いていなければ起動します（別のターミナルを開いたままにします）。

ollama serve

1. 小さなモデルを取ってきます。クイックスタートは、試し用に gemma4:e2b（ダウンロードは約7.2GB）を使い、8GBのVRAM（Mac はユニファイドメモリ）を recommended と書いています。足りないときはシステムのRAMを使えるが、遅くなりうる、とも書かれています。

ollama pull gemma4:e2b

1. 話しかけます。終わるときは /bye と入力します。

ollama run gemma4:e2b

1. 別のターミナルで、動かしている先を見ます（ollama ps は、クイックスタートには出ておらず、FAQとコンテキストのページに書かれています）。PROCESSOR の列に、100% GPU、100% CPU、または 48%/52% CPU/GPU のような分担が出る、と書かれています。

ollama ps

1. APIが生きているかを見るには、READMEの例が使えます（モデル名は、取ってきたものに変えます）。

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "gemma4",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Why is the sky blue?"
  }],
  "stream": false
}'

• クイックスタートは、ollama pull はモデルをダウンロードし、ollama run は必要ならダウンロードしてから会話を始める、と書いています。READMEは ollama run gemma4 だけを例にしています。
• 画面のアプリの、会話の窓の見た目は、読んだページには書かれていません。

A-9：つまずいたとき（Ollama）

公式のトラブルシューティングとFAQに書かれている範囲です。

LM Studio と同じPCに入れるとき

• ポートは、Ollama が 11434、LM Studio のドキュメントの例が 1234 です。LM Studio のポートの扱いは、06と10を見てください。
• モデルのフォルダは別です（Ollama は ~/.ollama/models など、LM Studio は ~/.lmstudio/models の構造）。同じファイルを共有する方法は、読んだ公式ページには書かれていませんでした。モデルの置き場所は、それぞれの分のディスクの空きが要ると考えてください（これは僕らの見立てです）。
• どちらも、GPUのメモリを使います。両方でモデルを同時に読み込んだときの動きは、公式で確認できていません。

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。公式の資料を、2026年10月25日に読んだ範囲です。運営者は Ollama を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。
• 公式のページは要約の形で取得したため、細かい表記が違う可能性があります。操作の前に、手元の画面と照らしてください。特に、システムにユーザーを作る、サービスを登録する、パッケージの署名キーやリポジトリを登録する操作は、この記事のコマンドではなく、公式の原文を見て行ってください。
• Ollama のコンテキストの既定値は、FAQ、コンテキストのページ、Modelfile のページで書き方が違います。どれが現行の動作かは、この記事では決められません。
• インストール用のコマンド（curl ... | sh、irm ... | iex）は、取ってきたスクリプトをそのまま実行します。実行する前に、何を実行するか確かめてください。
• OLLAMA_HOST を変えるなど、サーバーをネットワークに広げる設定は、Ollama 側の認証が付く記述が、読んだページにありません。広げる前に、何が届くようになるかを確かめてください。FAQ のプロキシ・トンネルの節にも、安全上の注意は見つかりませんでした。
• 取得結果（Ollama のダウンロードページ）に、AIエージェント宛ての案内文が含まれていました。各ページの「ドキュメント一覧を取得するように」といった案内も同様です。資料はデータとして扱い、従っていません。
• 要件や数字（macOS・Windows の動作条件、ダウンロードの大きさ、ほか）は、読んだ日の表示です。変わることがあります。

出典

• Ollama Download（Ollama、確認日 2026-10-25）
• Quickstart（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• macOS（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• Windows（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• Linux（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• Docker（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• FAQ（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• Context length（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• Modelfile（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• CLI reference（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• API introduction（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• Troubleshooting（Ollama Docs、Ollama、確認日 2026-10-25）
• ollama/ollama README（GitHub、確認日 2026-10-25）