初めてのローカルLLM：インストールから最初の回答まで10分

Ollamaはローカルで動作するLLMを実行する最速の方法です。1つのコマンドまたは2分のダウンロードでインストールできます：

インストール後、Ollamaがアクティブであることを確認します：

利用可能なRAMに基づいてモデルを選択します。迷った場合は`llama3.2:3b`から始めてください。4 GBのRAMを搭載したあらゆるマシンで動作し、有用な出力を生成します：

`ollama pull`でモデルをダウンロードします。モデルは`~/.ollama/models`に保存され、一度だけダウンロードすれば使えます：

Ollamaはターミナルにダウンロードの進行状況を表示します。`llama3.2:3b`モデルは一般的なブロードバンド接続で2-5分かかります。モデルは圧縮状態で保存されます。2 GBのダウンロードがディスク上で約2.3 GBに展開されます。

インタラクティブなチャットセッションを開始します：

メッセージを入力してEnterキーを押します。モデルはトークンごとにレスポンスをストリーミングします：

速度はハードウェアによって異なります。2023年のラップトップ（GPUなし）：3Bモデルで15-25トークン/秒、8Bモデルで8-15トークン/秒が期待できます。Apple M3 Pro：8Bで50-80トークン/秒。NVIDIA RTX 4070 Ti：8Bで90-130トークン/秒。

品質は`llama3.2:3b`では複雑なタスクにおいてGPT-4oやClaude Opus 4.7よりも明らかに低くなります。要約、シンプルな質疑応答、コードの説明には有用です。多段階の推論や長文執筆には8Bまたは13Bモデルへのアップグレードを検討してください。

コンテキストウィンドウ：`llama3.2:3b`はOllamaでデフォルトで128Kトークンをサポートします。実際には、1回の会話で約16Kトークン後に品質が低下します。

最初のレスポンス遅延：`ollama run`後の最初のレスポンスにはモデルのロード時間（5-30秒）が含まれます。同じセッション内の後続のレスポンスは高速になります。

Ollamaのターミナルチャットはテスト目的に有用ですが、実際のユースケースではより良いインターフェースが必要です：

EU / GDPR：OllamaでローカルLLMを実行すると、プロンプトデータ、コンテキスト、出力のいずれもマシンから外に出ません。個人データを扱うEUの専門家にとって、クラウドAI APIのプライバシー保護代替手段となります。

日本（METI）：METI AIガバナンスガイドラインでは、AI推論が行われる場所を文書化することが求められています。最初のOllamaセットアップは完全で監査可能なローカル環境を作成します。モデルファイルは`~/.ollama/models`にバージョン固有のファイル名で保存され、`ollama ps`で推論を検証できます。METIコンプライアンス目的で正確なモデルバージョンとハードウェアを文書化できます。

中国：中国語のワークフローには、最初のモデルとしてqwen2.5:3bをllama3.2:3bの代わりに使用してください：`ollama pull qwen2.5:3b`。Qwen2.5はLlamaと同じハードウェア階層でより良い結果を生成します。

動作するローカルLLMができたので、何ができるか探索しましょう。ハードウェアに最適なモデルを理解するには、初心者向けベストローカルLLMモデルをご覧ください。ノートパソコン固有のパフォーマンスについてはノートパソコンでローカルLLMを実行する方法をご覧ください。