実践ガイド

Ollamaでコーディングモデルをローカル実行する方法

macOS・Linux・WindowsへのOllamaの導入、コード向けモデルの選び方、コンテキストの設定、OpenCodeやClineとの接続を公式ドキュメントで解説。

執筆： Audryk · 2026年10月20日

• 実践ガイド
• モデル
• コーディングエージェント
• #ガイド
• #オープンソース
• #Ollama

Ollamaは言語モデルをマシン上にダウンロードして実行し、http://localhost:11434のローカルAPIで提供する。コーディングエージェントを接続すれば、コードをAPIプロバイダーに送らずに作業できる。本ガイドはOllamaのドキュメント(確認日：2026年10月20日)に沿っており、ハードウェアの制約は最後にまとめる。

Ollamaのインストール

macOS：macOS Sonoma(v14)以降。Apple MシリーズのチップはCPUとGPUに対応し、Intel MacはCPUのみ対応する(Ollama)。推奨される方法は、ollama.dmgをマウントしてアプリをアプリケーションフォルダーにドラッグすることで、起動時にollamaコマンドを/usr/local/binにリンクするか尋ねられる。ダウンロードページでは、Linuxと同じコマンドラインでのインストールも案内している。

Linux(Ollama)：

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

Windows：Windows 10 22H2以降のHomeまたはPro。インストールに管理者権限は不要で、ホームディレクトリに配置され、4GB以上を必要とする(Ollama)。ダウンロードページによると、PowerShellから次を実行する。

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

その後、コマンドが応答することを確認する。

ollama -v

ディスク容量に注意する。Ollamaによると、モデルは数十GBから数百GBまである。Windowsでは、環境変数OLLAMA_MODELSでホームディレクトリ以外に保存先を指定できる。

コード向けのモデルを選ぶ

Ollamaのライブラリには、コード特化のモデルファミリーがある。公式ページの数値とともに、よく使われる2つを挙げる。

• qwen3-coder(Alibaba)：30b版は19GBで、パラメータ数は300億、そのうちアクティブなのは33億(専門家混合アーキテクチャ)、コンテキストは256,000トークンに対応する。480b版は290GBで、ローカルで動かすには250GB以上のメモリ(またはユニファイドメモリ)が必要である(Ollama)。
• qwen2.5-coder：0.5b(398MB)から32b(20GB)まで6つのサイズがあり、いずれもコンテキストウィンドウは32,000トークンである(Ollama)。

qwen3-coder 30Bをダウンロードして実行するには、公式ページに載っている次のコマンドを使う。

ollama run qwen3-coder:30b

エージェントに必要なツール呼び出しに対応したモデルは、ライブラリで絞り込める。モデルのページに必要なメモリが常に書かれているとは限らない。ファイルサイズを、グラフィックスカードのメモリ、またはMacのユニファイドメモリと比べて判断する。

コンテキストウィンドウを設定する

エージェントにとって最も重要な設定である。既定では、Ollamaは利用可能なビデオメモリ(VRAM)に応じてコンテキストウィンドウを決める(Ollama)。

• VRAMが24GiB未満：4,000トークン
• 24〜48GiB：32,000トークン
• 48GiB以上：256,000トークン

Ollamaは、エージェントやコーディングツールには64,000トークン以上を推奨している。アプリの設定のスライダーか、サーバー起動時に指定する。

OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

コンテキストを大きくするとメモリの使用量が増える。モデルがどこで動いているかを確認する。PROCESSOR列が100% GPUと表示されるのが望ましい。48%/52% CPU/GPUのような値は、モデルの一部がシステムメモリにあふれたことを意味し、Ollamaは最良の性能のためにこれを避けるよう助言している。

ollama ps

コーディングエージェントを接続する

**最も簡単な方法：ollama launch。**プロジェクトのディレクトリから、Ollamaが選んだエージェントを設定して起動し、必要ならインストールも提案する(Ollama)。

ollama launch opencode

同じコマンドは、Claude Code(ollama launch claude)とCodex CLI(Codex CLIのインストール後はollama launch codex)にも使える。その後、一覧からモデルを選ぶ。

OpenCodeの手動設定(Ollama)。OpenCodeには64,000トークン以上のコンテキストウィンドウが必要なため、qwen2.5-coderのように32,000トークンに制限されたモデルでは足りない。インストール：

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

npm install -g opencode-ai

次に、opencode.jsonでOllamaをプロバイダーとして宣言する(qwen3.5モデルを使った公式の例)。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3.5": {
          "name": "qwen3.5"
        }
      }
    }
  }
}

その後opencodeを実行する。注意：ollama launch opencodeは~/.config/opencode/opencode.jsonを上書きしない。

IDE内のCline(Ollama)：

1. Clineの設定のAPI Configurationセクションを開き、API ProviderをOllamaにする。
2. Modelでモデルを選ぶか、名前を入力する。
3. Context Windowでコンテキストウィンドウを32,000トークン以上に引き上げる。

Continueはどうか。GitHubリポジトリによると、Continueはメンテナンスが終了し、読み取り専用になる予定である(GitHubのオープンソースコーディングエージェントの記事を参照)。別のオープンソースエージェントであるAiderも、ツールページによればローカルモデルを利用できる。

ハードウェアの制約

• NVIDIAのカード：compute capability 5.0以上とドライバー550以降。compute capability 5.0〜6.2のカードにはドライバー570が必要である(Ollama)。WindowsではNVIDIAドライバー551.61以降。
• WindowsのAMDカード：ROCm v7 / HIP7スタック、またはVulkan対応のRadeonドライバー。一部のRX 6000カードではVulkanが推奨される代替手段である。
• Mac：GPUアクセラレーションはApple Mシリーズのチップのみ。Intel MacはCPUで動作する。
• メモリ：最良の性能のため、Ollamaはコンテキストを含むモデルがグラフィックスメモリからCPUにあふれないようにすることを推奨している。VRAMが24GiB未満の場合、既定のウィンドウ(4,000トークン)はエージェントには短すぎるため、メモリ消費の増加を覚悟のうえで引き上げる必要がある。
• ディスク：中規模のモデル1つにつき数十GBを見込む(qwen3-coder 30Bで19GB)。

ローカルモデルは利用ごとの費用がかからないが、その結果を最先端モデルと直接比べることはできない。ベンダーが公表したスコアについてはモデル比較を参照。

さらに詳しく

• 対応エージェント：OpenCode、Cline、Aider。比較はOpenCode、Aider、Clineと、一騎打ちのCline vs OpenCode。
• オープンウェイトのモデル：オープンソースモデルのツールページと、用語集のオープンウェイトとオープンソースの違い。
• 他の選択肢の費用：予算で選ぶコーディングエージェント。

出典

• Ollama Docs: Quickstart（確認日：2026-10-20）
• Ollama Docs: Linux、macOS、Windows（確認日：2026-10-20）
• Ollama: download(インストールコマンド)（確認日：2026-10-20）
• Ollama Docs: Context length（確認日：2026-10-20）
• Ollama Docs: Hardware support（確認日：2026-10-20）
• Ollama Docs: OpenCodeとCline（確認日：2026-10-20）
• Ollama: qwen3-coderとqwen2.5-coder（確認日：2026-10-20）

要点：Ollamaは1つのコマンドでインストールできるが、Ollamaによればコーディングエージェントには64,000トークン以上のコンテキストが必要で、既定の設定でこれが得られるのはビデオメモリが48GiB以上の場合だけである。

この記事の誤りに気づかれましたか？ 報告する · 訂正ポリシー