概要

近年、大規模言語モデル(LLM)は急速に進化している。 ビジネスでの自動化や効率化、教育や研究の支援、個人の生産性向上、といった多様な分野での活用が広がっている。 その一方で、次のような懸念が世論として注目されている。

  • クラウド依存による利用コストや環境制約
  • セキュリティやプライバシーに関する不安
  • データ主権や規制対応の必要性

特に機密情報を扱う場面では、外部にデータを送信せずに利用できる仕組みが強く求められている。

Ollamaが注目される理由

こうした課題に対する解決策の一つが Ollama である。

  • LLMをローカルで実行できる
  • 外部サーバーに依存しないため安心できる
  • セキュリティを重視した環境にも適応できる

つまり、クラウドのように簡単に使えて柔軟なLLM利用ができる一方で、ローカル実行によるセキュリティ・プライバシーの確保も可能できる選択肢として位置付けられている。

本ドキュメントの目的と対象環境

このドキュメントの目的は次の通りである。

目的

ローカル環境で安心してLLMを活用できるよう、Ollamaを用いた基本的な環境構築方法を解説する。

本ドキュメントを作るうえで、使用した環境は以下のとおりである。

  • CPU: Intel(R) Core(TM) i5-8250U @ 1.60GHz(CPUのみ)
  • メモリ: 7.7GB
    • Swap領域: 40GB
  • OS: AlmaLinux 9.6

実現できること

このドキュメントを読み進めることで、次のことが実現できる。

  1. Ollamaの導入手順を理解する
  2. 最低限の設定でLLMを動かす
  3. ローカル環境でセキュアに活用する第一歩を踏み出す