「クラウドAIは便利だけど、機密データを入れにくい」「オフライン環境でもAIを動かしたい」──そんなときに役立つのが、ローカルで大規模言語モデル（LLM）を動かせるOllamaです。macOS/Windows/Linuxに対応し、CLIやAPIで気軽に試せます。この記事では、導入から動作確認、仕事に活かすコツ（動画マニュアル作成にも直結）までを、つまずきやすいポイント込みでまとめます。

1. OllamaでローカルAIを試すメリット

ローカルAIが向くケース

• 社内ルール上、外部クラウドに文章を送れない（個人情報・顧客情報・機密情報）
• ネットワーク制限がある現場（工場・倉庫・閉域網）
• 検証を高速に回したい（プロンプト改善、RAG前提の試験など）
• 社内向け動画マニュアルの台本・要約・Q&Aを「外に出さずに」作りたい

クラウドAIとローカルAIのざっくり比較

まず覚える結論

• 最初は「インストール → 1モデル実行 → 使い道を1つ決める」が最短です。
• OllamaはローカルでAPI（http://localhost:11434）を提供するので、後からツール連携もしやすいです。

2. 事前準備：必要スペックと容量の考え方

OS要件（公式）

• Windows：Windows 10 以降（公式にはWindows 10 22H2以降が要件として案内）
• macOS：macOS 14 Sonoma以降（Apple MシリーズはCPU/GPU、x86はCPU中心）
• Linux：ワンコマンド導入が可能。GPU利用はCUDA/ROCmなどドライバ側も整える

※ダウンロードページの要件も必ず確認してください（Windows 10 or later / macOS 14 Sonoma or later など）。

容量の落とし穴（ここで詰まりがち）

• Ollama本体は数GBでも、モデルは「数GB〜数十GB」になりやすいです。
• モデルをいくつも試すとすぐにディスクが埋まります。最初は1〜2モデルだけでOK。
• Windows/macOSともに、モデル保存場所を変更できます（Windowsは環境変数OLLAMA_MODELSで変更可能）。

失敗しないモデル選び（最初の1本）

• まずは公式クイックスタートで案内される「gemma3」から始めると迷いにくいです。
• 日本語中心なら「日本語が得意な小型モデル」を試し、回答品質よりも“動いた”を優先してください。

3. Ollamaのインストール手順（Windows/macOS/Linux）

Windows：GUIインストーラが最短

1. 公式のダウンロードページからWindows版インストーラを入手
2. インストール後、Ollamaはバックグラウンドで動作し、cmd/PowerShellでollamaコマンドが使えます
3. 動作確認：ollama -v（バージョンが出ればOK）

補足：インストール先を変えたい場合、インストーラにフラグを付けられます（例：OllamaSetup.exe /DIR="d:\some\location"）。モデル保存先は環境変数OLLAMA_MODELSで変更できます。

macOS：dmgをApplicationsへ

1. 公式のダウンロードページからmacOS版（dmg）を入手
2. Applicationsへドラッグ＆ドロップ
3. 初回起動時にCLI（ollama）がPATHに無い場合、/usr/local/binへリンク作成の許可が求められることがあります
4. 動作確認：ollama -v

Linux：ワンコマンドが最短

インストール：

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

起動：

ollama serve

動作確認：

ollama -v

Linuxでは常駐運用（systemdサービス化）が推奨されています。GPUを使う場合はCUDA/ROCmのドライバ導入も検討してください。

4. まずは動かす：基本コマンドとAPI（ここまでで“試せた”状態）

ステップ1：モデルを実行（最短ルート）

ターミナルで以下を実行します。

ollama run gemma3

初回はモデルのダウンロードが走ります。完了後、対話モードになります。

ステップ2：覚えるべき基本コマンド

• モデル取得：ollama pull gemma3
• モデル一覧：ollama ls
• 起動中モデル一覧：ollama ps
• 停止：ollama stop gemma3
• 削除：ollama rm gemma3

ステップ3：APIで叩く（ツール連携の入口）

OllamaはローカルでAPIを公開します。まずはチャットAPIの例（streamなし）を試します。

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"gemma3","messages":[{"role":"user","content":"こんにちは。要点を3つでまとめて"}],"stream":false}'

ステップ4：自分用に“口調”や“役割”を固定（Modelfile）

毎回同じ指示を書くのが面倒なら、Modelfileで「あなたは〇〇の担当者」などの前提を焼き込めます。

• 例：ベースモデルを指定し、システム指示を設定

FROM gemma3

SYSTEM """あなたは業務マニュアル編集者です。結論→手順→注意点の順で短く書きます。"""

作成コマンド：

ollama create -f Modelfile

つまずき対策：よくある症状と切り分け

• 遅い：モデルが大きすぎる可能性。まず小さめモデルにする／他アプリを閉じる／GPU設定とドライバを確認
• ディスクが足りない：不要モデルをollama rmで削除、保存先を別ドライブへ（WindowsはOLLAMA_MODELS）
• APIに繋がらない：Ollamaが起動しているか確認（Windows/macOSは常駐、Linuxはollama serve）
• 文字化けっぽい表示：Windowsでは古いフォントで進捗表示が「□」になることがあるため、ターミナルのフォント設定を変更

5. 仕事に使う：動画マニュアル×ローカルAIの実践アイデア

ローカルAIが動画マニュアル作成に効く理由

• 現場の手順書・ヒヤリハット・教育資料など、外部に出したくない文書を扱いがち
• 台本化・要約・チェックリスト化など、LLMが得意な「文章変換」を大量に回す
• 社内ポリシーに合わせて、出力の型（テンプレ）を固定しやすい（Modelfile運用）

すぐ使えるプロンプト例（台本・チェック・Q&A）

1）手順書→動画台本（ナレーション）

あなたは動画マニュアルの台本作家です。以下の手順書を、(1)冒頭の注意 (2)手順を番号付き (3)よくある失敗と対策 (4)締め の構成で、1分版の台本にしてください。専門用語は言い換え、数字は口頭で読みやすく。

2）作業の品質を上げるチェックリスト化

以下の作業手順から、現場で使うチェックリストを作成。チェック項目は10〜15個、重要度（高/中/低）も付ける。最後に「NG例」を3つ。

3）教育用の理解度テスト（クイズ）

新人向けに四択クイズを5問作って。正解と解説も。ミスしやすい点を中心に。

運用のコツ：社内で事故らないためのルール

• 入力禁止データ（個人情報・顧客情報・機密）を明文化し、例を添える
• 生成物はそのまま使わずレビュー（誤り・古い手順・安全上の不備が混ざりうる）
• モデルとプロンプトは版管理（いつの出力か追えるように）
• 「誰が」「何を」「どこまで」使ってよいかを、短い動画マニュアルにして周知すると浸透しやすい

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まとめ

Ollamaなら、ローカル環境でLLMを動かし、CLIとAPIで手軽に検証できます。まずはインストール後に「ollama run gemma3」で動作確認し、モデル管理（pull/ls/rm）とAPI（localhost:11434）を押さえるのが最短ルート。機密を扱う動画マニュアルの台本化・チェックリスト化にも相性が良いので、用途を1つ決めて運用ルールとセットで定着させましょう。

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