Ollamaの使い方｜Windowsでローカルにモデルを動かす手順とGPU・VRAM別の目安【2026年11月】

ChatGPTのようなAIを自分のPCで動かしてみたいと思っても、何GBのVRAMがあればどのモデルが動くのか、つかみにくいところです。Ollamaは、AIモデル（大規模言語モデル）をダウンロードして自分のPCで動かす無料のソフトで、Windows・macOS・Linuxで使えます。

手順は2ステップです。インストーラーを実行し、PowerShellで ollama run gemma4:e4b と入力すると、モデルの取得から会話まで進みます。動かせるモデルはVRAMで決まり、8GBなら配布サイズ6.6GB級（gemma4:e4b・qwen3.5:9b）、12GBなら8.0GBのgemma4:12b、16GBなら14GBのgpt-oss:20b、24GBなら18〜20GBの26B〜31B級が現実的な上限です。

分かれ目は、モデルがVRAMに収まるかどうかです。収まらない分はメインメモリとCPUに回り、公式もこの状態を避けるよう案内しています。ollama ps のPROCESSOR欄が「100% GPU」なら全部GPUに載っています。「CPU」が混ざったら、モデルを一段小さくするか、GPUが認識されていない原因を探します。

目安VRAM別に動かせるモデルの目安

※配布サイズはGemma 4・Qwen3.5・Qwen3.6・gpt-ossのOllamaモデル一覧の表示です（2026年11月11日に確認）。収まるかどうかは、配布サイズに数GBの余裕を足した容量で見積もった目安で、実測値ではありません。

Gemma 4の26Bは、実際の計算に使うのが4B分のMixture-of-Experts（MoE）という構造です。生成の負荷は軽くなりますが、モデル全体をメモリに置くので、必要な容量は19GB分です。

手順WindowsでOllamaを入れて最初のモデルを動かす

1. 要件を確かめる。Windows 10 22H2以降のHomeまたはProが対象です。NVIDIAのGPUはドライバー551.61以降（GTX 10系以前は570以降）、AMD Radeonは対応のROCmドライバーか、Vulkan対応のRadeonドライバーが要ります。インストール本体に4GB以上の空きが必要で、モデルは1本が数GB〜数十GBです（Ollama Windows）。
2. インストーラーを実行する。Ollamaのダウンロードページから OllamaSetup.exe を入手して実行します。管理者権限は要らず、ユーザーフォルダに入ります。
3. 起動を確かめる。インストール後のOllamaはバックグラウンドで動き、cmd・PowerShell・Windowsターミナルで ollama コマンドが使えます。アプリを開くとセットアップの案内が出ます。サインインはクラウドのモデルを使う場合のもので、ローカルのモデルを選べば不要です（Quickstart）。
4. モデルを動かす。PowerShellで次を入力します。初回はモデル（gemma4:e4bで6.6GB）のダウンロードが始まり、終わると会話の入力欄が出ます。終了は /bye です。

ollama run gemma4:e4b

5. 載り方を確かめる。モデルを動かしたまま、別のPowerShellで ollama ps を実行します。PROCESSOR欄が「100% GPU」ならVRAMに収まっています。
6. 不要になったモデルを消す。ollama rm gemma4:e4b で削除できます。

モデルの保存先は既定ではユーザーフォルダ内の .ollama です。Cドライブの空きが少ないときは、環境変数 OLLAMA_MODELS に保存先を指定します。Ollamaをタスクトレイから終了し、環境変数の編集画面でユーザー変数を追加してから、スタートメニューで起動し直します（Ollama FAQ）。

モデルは、最後に使ってから5分でメモリから降ろされます。ゲームを始める前にVRAMを空けたいときは、ollama stop gemma4:e4b で今すぐ降ろせます。

確認GPUで動いているかを確かめる｜CPUで動くときの切り分け

ollama ps の「100% CPU」は、モデルがすべてメインメモリにあるという意味です。「48%/52% CPU/GPU」のように両方が出るときは、一部がメインメモリに置かれています（Ollama FAQ）。GPUがあるのにCPUが出るときは、次の順に確かめます。

※NVIDIAのドライバーとGPUの対応、Radeonの対応表、Vulkanの設定はOllama Hardware supportとOllama Windowsによります（2026年11月11日に確認）。

原因が分からないときは、ログを見ます。Windowsでは、エクスプローラーのアドレス欄に %LOCALAPPDATA%\Ollama と入力すると、サーバーのログ server.log が見つかります。GPUの検出で詳しい情報を出したいときは、タスクトレイからOllamaを終了して、PowerShellで次を実行します（Ollama Troubleshooting）。

$env:OLLAMA_DEBUG="1"
& "ollama app.exe"

環境変数をまとめて確かめたいときの設定手順は、Ollama FAQの「Setting environment variables on Windows」にあります。Ollamaを終了してから編集し、スタートメニューから起動し直す流れです。

対処VRAMが足りないときにまず試すこと

※コンテキスト長はOllama Context length、Flash AttentionとK/Vキャッシュの設定はOllama FAQによります。

CPUに溢れたままでも会話はできます。ただし、公式は性能を出すには溢れさせないことを勧めています。遅さが使い物にならないなら、モデルを下げるのが手軽な解決策です。内蔵GPUのミニPC（Radeon 680M・32GBメモリ）で、llama.cppのVulkan版を使い、モデルの全層をGPUに載せて測った生成速度は、8B級で毎秒13.4トークンでした。この測定条件と、ほかのモデルの値は、ローカルLLMは何に使う？の記事にまとめています。

GPU選びGPUを買い足すなら、まずVRAMの容量で選ぶ

Ollamaで動かせるモデルの上限は、VRAMの容量でほぼ決まります。ゲームの性能が同じGPUでも、VRAMが8GBか16GBかで、動かせるモデルは4B〜9B級と14GB級のgpt-oss:20bほど違います。

買い足しを考えるのは、使いたいモデルの配布サイズを決めて、ollama ps でCPUへの溢れが出ると確かめたときです。16GBなら14GBのgpt-oss:20bと8.0GBのgemma4:12bが使えます。24GBまで上げると、19GBのgemma4:26bなど26B〜31B級に届きます。

16GBのGPUは、GeForceとRadeonのどちらでも選べます。公式の対応表では、GeForceはRTX 50シリーズまで入っています。RadeonはWindowsのROCm一覧にRX 7000系があり、RX 9000系はVulkanで動かす構成です。Radeonで動かすときの対応状況は、RadeonはローカルAI用GPUとして買い？の記事で確かめられます。

GeForceの16GBMSI GeForce RTX 5060 Ti 16G VENTUS 2X OC PLUSVRAM 16GBでgpt-oss:20bまで載せられるGeForceです。CUDAで動かす構成で、ドライバーを更新するだけで使えます。Amazonで価格を見る

Radeonの16GBASRock Challenger Radeon RX 9060 XT 16GB 3年保証モデル（RX9060XT CL 16GO/AX）VRAM 16GBのRadeonで、価格を抑えて載せられる容量を確保できます。RX 9000系はVulkanでの実行になります。Amazonで価格を見る

※価格・在庫は変動します。最新の価格はAmazonの商品ページでご確認ください。

どちらも載るモデルの上限は同じ16GBです。24GB以上のGPUと、80GB級のメモリが要る大型モデルは、AI画像生成・ローカルLLM用PC構成ガイドで構成ごとに扱っています。

FAQよくある質問

まとめまとめ｜動かせるモデルはVRAMで決まり、確認は ollama ps

導入はインストーラーを実行して ollama run でモデル名を指定するだけです。動かせるモデルはVRAMで決まり、8GBは6.6GB級、12GBは8.0GB、16GBは14GB、24GBは18〜20GBが目安です。CPUが混ざったらモデルを下げるか、GPUの認識を確かめます。まず手持ちのGPUで、VRAMに収まる小さめのモデルを動かしてみるのが近道です。PROCESSORが「100% GPU」で、待ち時間に困らなければ、買い足すものはありません。

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