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title: Ollama がローカルAIのハブとしてめちゃ最強な件
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# Ollama がローカルAIのハブとしてめちゃ最強な件

## はじめに

ローカルLLM触ってる人なら一度は使ったことあるよね、**Ollama**。最初は「ローカルでLLM動かすツール」ってだけだったんだけど、2026年に入ってからの進化がヤバい。気づいたらローカルAIエコシステム全体の「ハブ」になってた。

しかも最近は `ollama launch` で **Claude Code** とか **Codex CLI**、**OpenCode**、**OpenClaw** みたいなAIコーディングエージェントまで一発起動できるようになった。

```bash
ollama launch claude-code
ollama launch codex
ollama launch opencode
ollama launch openclaw
```

もうLLM動かすだけのツールじゃなくて、AIツール全般のランチャー兼パッケージマネージャーなんだよね。

この記事では、Ollamaがどうやって「ローカルAIのDocker」みたいな存在に進化したのかをまとめてみる。

## Ollama の現在地

### モデル配信プラットフォーム

```bash
ollama pull qwen3:30b-a3b
ollama pull gpt-oss:120b
```

HuggingFaceのGGUFも直接いける：

```bash
ollama pull hf.co/mmnga-o/Qwen3-Swallow-30B-A3B-RL-v0.2-gguf:Q5_K_M
```

量子化の選択、ダウンロード、キャッシュ管理まで全部やってくれる。Docker Hubからイメージ引っ張ってくるのと同じノリ。

### クラウドモデルも使える

Ollama 0.17からは `cloud` タグでクラウドモデルも扱えるようになった：

| モデル | 説明 |
|--------|------|
| `kimi-k2.5:cloud` | マルチモーダル推論 |
| `minimax-m2.5:cloud` | 高速コーディング |
| `glm-5:cloud` | 推論・コード生成 |

ローカルとクラウドを **同じインターフェース** で扱えるのがめちゃ強い。アプリ側はOllamaのAPI叩くだけで、裏がローカルGPUなのかクラウドなのか意識しなくていい。

### OpenAI互換API

```bash
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3:30b-a3b", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'
```

OpenAI SDKがそのまま使える。既存アプリの `base_url` を `localhost:11434/v1` に変えるだけでローカルLLMに切り替わる。これが地味にデカい。

### アプリランチャー

Ollama 0.17の目玉。`ollama launch` でAIアプリを直接起動できる：

```bash
ollama launch openclaw
```

これだけで：
1. 未インストールなら自動インストール
2. セキュリティ通知の表示
3. モデル選択画面
4. Gateway起動 + TUI表示

完全に **AIエージェントのパッケージマネージャー** になってる。

## なぜ Ollama が勝ってるのか

### 1. 圧倒的にシンプル

```bash
# インストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# モデル動かす
ollama run qwen3:30b-a3b
```

2コマンドで動く。llama.cppのビルドもPythonの仮想環境もいらない。この手軽さは正義。

### 2. Modelfile でカスタマイズ

```dockerfile
FROM hf.co/mmnga-o/Qwen3-Swallow-30B-A3B-RL-v0.2-gguf:Q5_K_M

TEMPLATE """
{{- if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}
{{- range .Messages }}
{{- if eq .Role "user" }}<|im_start|>user
{{ .Content }}<|im_end|>
{{- else if eq .Role "assistant" }}<|im_start|>assistant
{{ .Content }}<|im_end|>
{{- end }}
{{- end }}<|im_start|>assistant
"""

PARAMETER stop <|im_end|>
PARAMETER num_ctx 32768
```

Dockerfileっぽい宣言的な設定。テンプレートもパラメータもサクッとカスタマイズできる。

### 3. エコシステムがすごい

Ollamaをバックエンドに使うツールがめちゃくちゃ増えてる：

- **OpenClaw** — AIエージェント（メッセージング統合）
- **Open WebUI** — ChatGPT風のWeb UI
- **Continue** — VSCode/JetBrains向けAIコーディング
- **Aider** — ターミナルベースのAIコーディング
- **LangChain / LlamaIndex** — LLMアプリフレームワーク

全部 `OLLAMA_HOST=localhost:11434` で繋がる。統一感がすごい。

### 4. マルチGPU・リモートサーバー対応

```bash
# リモートサーバーのOllamaを使う
OLLAMA_HOST=http://dgx-spark:11434 ollama run gpt-oss:120b
```

自宅のGPUサーバーにOllama立てて、手元のノートPCから叩く。これだけでプライベートLLM APIサーバーの出来上がり。最高。

## Docker との類似性

Ollamaの進化を見てると、Dockerの歴史と重なる部分が多いんだよね：

| Docker | Ollama |
|--------|--------|
| Docker Hub | Ollama Library |
| `docker pull` | `ollama pull` |
| `docker run` | `ollama run` |
| Dockerfile | Modelfile |
| Docker Compose | `ollama launch`（アプリ起動） |
| コンテナレジストリ | HuggingFace GGUF連携 |

Dockerが「アプリのデプロイを民主化」したように、Ollamaは「LLMの利用を民主化」してる。この対比、結構しっくりくると思う。

## 実際の運用例

自分の環境だと、NVIDIA DGX Spark上でOllama動かして複数モデル管理してる：

```
qwen3-swallow-30b    21 GB   ← 日本語特化
gpt-oss-swallow-20b  16 GB   ← バイリンガル
qwen3:30b-a3b        18 GB   ← 汎用
gpt-oss:120b         65 GB   ← 大規模推論
```

これをOpenClawのエージェントバックエンドにして、Discord経由で日常的に使ってる。モデルの追加・削除・切り替えがコマンド一発で済むの、ほんと楽。

## まとめ

Ollamaはもう「ローカルLLM動かすツール」じゃない。

- **モデル配信** — pull一発でモデル取得
- **API標準化** — OpenAI互換で既存エコシステムと接続
- **クラウド統合** — ローカルとクラウドを透過的に扱える
- **アプリランチャー** — AIエージェントの起動・管理まで
- **カスタマイズ** — Modelfileで宣言的にモデル定義

ローカルAIの「Docker」として、インフラの中心に座りつつある。これからLLM触り始める人も、もう使いこなしてる人も、Ollamaを起点にするのが一番効率いいと思う。

## 参考リンク

- [Ollama 公式サイト](https://ollama.com/)
- [Ollama 0.17 リリースノート](https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.17.0-rc1)
- [OpenClaw × Ollama チュートリアル](https://ollama.com/blog/openclaw-tutorial)
- [Ollama Modelfile リファレンス](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md)

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*この記事は2026年2月時点の情報です。*
