要約

• Ollamaは、ローカル環境でLLMを実行できるオープンソースツールとして、プライバシーやコスト面で大きなメリットを持つ。
• 快適に動作させるには、モデルサイズに応じた適切なVRAM（8GB〜24GB以上）を搭載したGPUが必須。
• CPU動作も可能だが、推論速度が大幅に低下するため、実用性は限定的。
• 予算10万円台から本格的な環境を構築可能で、コストパフォーマンスに優れたRTX 4060 Ti 16GBやRTX 4070が推奨される。
• 大規模モデル（70B以上）を扱う場合は、複数GPUの並列実行やクラウドGPUの活用も選択肢となる。

Ollamaとは？なぜローカルLLM環境が注目されるのか

ChatGPTやClaude、Geminiなどのクラウド型LLMが広く普及する一方で、プライバシーやコスト、カスタマイズ性の観点から、ローカル環境でLLMを実行したいというニーズが高まっています。特に企業では、機密情報をクラウドに送信せずにAIを活用したいという要望が強く、ローカルLLMの導入が検討されるケースが増えています。

Ollamaは、こうしたニーズに応えるオープンソースツールです。Llama 3、Mistral、Phi-3、Gemmaなど、主要なオープンソースLLMを簡単にダウンロードし、ローカル環境で実行できる点が特徴です。Docker風のシンプルなコマンド体系（ollama run llama3など）により、技術者でなくても比較的容易にセットアップできることから、個人開発者から企業まで幅広く利用されています。

しかし、ローカルでLLMを動かすには相応のハードウェアリソースが必要です。特にGPUのVRAM容量が性能を左右する最大の要因となります。本稿では、Ollamaを快適に動作させるためのハードウェア構成を、予算別・用途別に詳しく解説します。

ハードウェア要件の基本：VRAM容量がすべてを決める

OllamaでLLMを実行する際、最も重要なのはGPU（Graphics Processing Unit）のVRAM容量です。LLMの推論には大量のパラメータをメモリに展開する必要があり、VRAMが不足するとモデルが起動できない、または極端に遅くなります。

モデルサイズとVRAM要件の目安

一般的に、LLMのパラメータ数とVRAM要件には以下のような関係があります：

7Bモデル（Llama 3 8B、Mistral 7Bなど）

• 必要VRAM：最低6GB、推奨8GB以上
• 適した用途：チャットボット、簡単な文章生成、コード補完
• 推奨GPU：RTX 3060 12GB、RTX 4060 Ti 16GB、RTX 4060 8GB（ギリギリ）

13B〜14Bモデル（Llama 2 13B、Mistral 14Bなど）

• 必要VRAM：最低10GB、推奨12GB以上
• 適した用途：高品質な文章生成、複雑な質問応答
• 推奨GPU：RTX 3060 12GB、RTX 4060 Ti 16GB、RTX 4070 12GB

30B〜34Bモデル（CodeLlama 34Bなど）

• 必要VRAM：最低20GB、推奨24GB以上
• 適した用途：プロフェッショナルなコード生成、高度な推論
• 推奨GPU：RTX 4090 24GB、RTX A5000 24GB

70Bモデル（Llama 3 70Bなど）

• 必要VRAM：40GB以上（量子化でも最低24GB×2）
• 適した用途：最高品質の推論、研究開発
• 推奨GPU：A100 40GB/80GB、H100、または複数GPU構成

量子化技術（4bit、8bit）を使用することで、必要VRAMを大幅に削減できます。例えば、70Bモデルを4bit量子化すれば、24GB VRAMでも動作可能になります。ただし、量子化により多少の精度低下が発生する点に注意が必要です。