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Ollama よく使うコマンドまとめ 🔰 初心者向けに基本操作 + 実用コマンドを整理

Ollama のよく使うコマンドまとめ 🔰 初心者向けに基本操作を整理 無料で AI を使う

Ollama を使い始めると、いくつかのコマンドを繰り返し使うようになります。

すべてを覚える必要はありませんが、基本的な操作だけ押さえておくと一気に使いやすくなります。

また、最近の Ollama では AI エージェントを起動したり、外部ツールと連携したりと、「チャットを超えた使い方」もできるようになってきました。

この記事では、初心者のうちに覚えておきたい基本コマンドから、実際の活用につながる応用コマンドまでをまとめます。

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よく使うコマンド一覧

まずは、最低限これだけ覚えておけば OK です。

ollama run モデル名
ollama pull モデル名
ollama list
ollama rm モデル名
ollama -v

このコマンドが使えれば、Ollama を一通り扱うことができます。

慣れてきたら、

  • ollama serve(外部ツール連携)
  • ollama launch(エージェント起動)

といったコマンドも覚えていくと、できることが一気に広がります。

それぞれの使い方を順番に見ていきます。

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モデルを実行する

ollama run qwen3.5:0.8b

モデルを起動して、AI とのチャットを開始します。

初回はダウンロードも同時に行われます。

とりあえず1回使うなら、このコマンドだけでもOKです。

ollama run 実行例(会話スタート時)

チャットを終了したい時は /bye と入力します。

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モデルをダウンロードする

ollama pull qwen3.5:0.8b

モデルを事前にダウンロードします。

複数のモデルを使い分ける場合は、このコマンドを使うことが多くなります。

ollama pull 実行例(モデルダウンロード完了)
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モデル一覧を確認する

ollama list

現在ダウンロード済みのモデル一覧を表示します。

どのモデルが使える状態かを確認したいときに使います。

ollama list コマンド実行例
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モデルを削除する

ollama rm モデル名

不要になったモデルを削除します。

モデルは容量が大きいため、使わないものは整理しておくとストレージの節約になります。

ollama rm 実行例(ダウンロードしたモデルの削除)
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バージョンの確認

ollama -v

現在インストールされている Ollama のバージョンを確認します。

トラブル時や、記事の内容と挙動が違うときは、まずここを確認するのがおすすめです。

Ollama バージョン確認コマンド
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サーバーとして起動する

ollama serve

Ollama をローカルサーバーとして起動します。

ただし、多くの環境では Ollama はバックグラウンドで常に起動しているため、このコマンドを意識して使う場面はあまりありません。

主に、

  • n8n などの外部ツールと連携する
  • API として利用する

といった用途で使われます。

最初のうちは「こういう仕組みがある」くらいの理解で OK です。

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エージェントを起動する

Ollama では、AI エージェントをそのまま起動することもできます。

コーディング支援向けのもの、多機能 AI エージェント、デスクトップアプリ型のエージェントなどが用意されており、以下のようなコマンドで利用できます。

ツールコマンド
Claude Codeollama launch claude
Codexollama launch codex
OpenCodeollama launch opencode
Chat GPT ワーク
(旧:Codex App)
ollama launch chatgpt
ollama launch codex-app
OpenClawollama launch openclaw
Piollama launch pi
Hermes Agentollama launch hermes
Hermes Desktopollama launch hermes-desktop

これらは単なるチャットではなく、

  • コード生成
  • 自動処理
  • ツール連携

といった「作業を任せる」用途で使われます。

最初のうちは無理に使う必要はありませんが、Ollama は「AIを部品として動かす」こともできる、というイメージを持っておくと理解しやすくなります。

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よくあるつまずき

・コマンドが認識されない
→ ターミナルを再起動する

・モデルが表示されない
ollama list で確認する

・容量が足りない
→ 不要なモデルを削除する

・どのモデルを使えばいいかわからない
→ 軽量モデルから試す(qwen3.5:0.8b 〜 :9b など)

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次にやること

ここまでで、基本的な操作は一通りできるようになりました。

次のステップとしては、

  • モデルを比較してみる
  • 用途に応じて使い分ける
  • 外部ツールと連携する

といった方向に進むのがおすすめです。

このあたりから、「ただ動かす」から「実際に使う」段階に入っていきます。

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まとめ

Ollama はシンプルなコマンドで操作できます。

特に重要なのは、

  • run(実行)
  • pull(ダウンロード)
  • list(確認)

この3つです。

まずはこの基本操作に慣れて、「ローカルで AI が動く感覚」をつかむところから始めてみてください。

そのうえで、

  • モデルを使い分ける
  • 外部ツールと連携する
  • エージェントを起動して作業を任せる

といった形に広げていくと、Ollama の使い方は一気に実用的になっていきます。

Ollama は単なるチャットツールではなく、「 AI をローカルで動かすための基盤」です。

まずは一つ、モデルを動かしてみるところから始めてみてください。

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