Ollama FAQ：よくある質問とトラブルシューティング

ログの確認方法

多くの問題はログから原因を特定できます。

さらに詳しい情報が必要な場合は、環境変数 OLLAMA_DEBUG=1 を設定してから再起動してください。

接続の問題

could not connect to ollama app, is it running?

Ollamaサービスが実行されていません。

• Windows / macOS：Ollamaアプリを開きます。
• Linux：sudo systemctl start ollama を実行します。
• テスト：curl http://localhost:11434 を実行すると、Ollama is running が返されます。

他のコンピューターやDockerコンテナから接続できない

デフォルトでは 127.0.0.1 でのみ待ち受けます。OLLAMA_HOST を 0.0.0.0:11434 に設定して再起動し、ファイアウォールでポート11434が許可されていることを確認してください。詳しくは環境変数と設定を参照してください。

Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use

Ollamaサービスがすでに実行されています（通常はアプリまたはsystemdサービス）。ollama serve をもう一度実行する必要はありません。

ダウンロードの問題

ダウンロードが遅い、または中断する

ollama pull をもう一度実行してください。中断したところからダウンロードが再開されます。

ディスク容量が足りない

ollama list          # 各モデルのサイズを確認
ollama rm 不要なモデル

またはモデルを別のディスクに移動し、OLLAMA_MODELS を設定してください。

メモリとパフォーマンス

実行が遅い

ollama ps を実行して PROCESSOR フィールドを確認してください。100% GPU でない場合は、モデルが大きすぎるか、GPUが使用されていません。詳しい調査方法はGPUとパフォーマンスの調整を参照してください。

model requires more system memory than is available

メモリが不足しています。より小さいモデルや量子化版を使う、コンテキスト長を短くする、または他のプログラムを終了してください。

質問するたびに回答が始まるまで時間がかかる

モデルが毎回再読み込みされています。OLLAMA_KEEP_ALIVE を大きくする（例：30m）か、複数のモデルを同時に切り替えてメモリから追い出していないか確認してください。

回答の品質

回答が日本語にならない

システムプロンプトに「必ず日本語で回答してください」と設定するか、Modelfileを使って、デフォルトで日本語を使うモデルを作成してください。日本語の能力が高いモデルに切り替える方法もあります。

回答が途中で切れる

• num_predict が設定されているか確認してください。
• 入力が長すぎてコンテキスト長を超えると、異常が起きることもあります。num_ctx を大きくしてください。

長い文書の後半しか要約されない

コンテキスト長が足りず、前半の内容が切り捨てられています。コンテキスト長を大きくするか、文書を分割して処理するか、RAGを使ってください。

回答が支離滅裂、または同じ内容を繰り返す

• 小さいモデルは能力に限界があります。より大きいモデルに切り替えてください。
• パラメーターを調整します。temperature を下げ、repeat_penalty を上げてください（例：1.1）。
• 自分でインポートしたGGUFモデルの場合、プロンプトテンプレート（TEMPLATE）が正しくない可能性があります。

モデルがツールを使わない／画像を認識しない

モデルがその機能に対応しているか確認してください。ollama show モデル名 の Capabilities フィールドに tools、vision、thinking などが表示されます。

その他

モデルを更新するには？

ollama pull モデル名 をもう一度実行してください。

Ollamaを起動時に自動で起動しないようにするには？

• Windows：タスク マネージャー → スタートアップ アプリ → Ollamaを無効にします。
• macOS：システム設定 → 一般 → ログイン項目。
• Linux：sudo systemctl disable ollama を実行します。

Ollamaは商用利用できますか？

Ollama自体はMITライセンスのオープンソースソフトウェアです。ただし、モデルごとにライセンス条項が異なります。商用利用やユーザー数を制限しているモデルもあります。利用前に ollama show モデル名 --license を実行するか、モデルのページで確認してください。

Ollama、LM Studio、llama.cppの違いは？

• llama.cpp：基盤となる推論エンジンです。高機能ですが、手動での設定が多く必要です。
• Ollama：コマンドラインとAPIを中心とし、モデル管理が簡単です。開発者やサーバーへのデプロイに適しています。
• LM Studio：グラフィカルインターフェースを備えたデスクトップアプリです。コマンドラインを使いたくないユーザーに適しています。

3つともオープンソースモデルをローカルで実行できます。好みに応じて選んでください。

更新日 2026年10月12日