KOKOCAL SCRIPT

Guide

Ollamaと推奨モデルのインストールガイド

スプレッドシートローカルAIアシスタントを使う前に、ローカルPCへOllama本体と必要なモデルをインストールします。このページでは、Windows、macOS、Linux別の導入方法、推奨モデルのインストールコマンド、導入後の確認方法をまとめています。

接続先はローカルPC

ローカルAIアシスタントは http://127.0.0.1:11434 のOllamaへ接続します。

モデルはユーザーが選択

接続後にインストール済みモデル一覧を取得し、用途別に使用モデルを選択できます。

画像添付はVisionモデルが必要

画像添付を使う場合は、Text, Image対応モデルを画像添付モデルに選択します。

導入前に知ること

Ollamaは、ローカルPC上で大規模言語モデルを実行するためのアプリケーションです。スプレッドシートローカルAIアシスタントは、Google Apps Scriptのサーバー側からではなく、サイドバーのブラウザJavaScriptからローカルPC上のOllamaへ接続します。

Ollamaの接続先エンドポイントは http://127.0.0.1:11434 です。接続できない場合は、Ollamaの起動状態、ブラウザのローカルアクセス権限、OLLAMA_ORIGINSを確認してください。

Ollama本体のインストール

まずOllama公式サイトへアクセスし、トップページ右上または中央のDownloadからダウンロードページへ進みます。ダウンロードページでは、macOS、Linux、Windowsのタブから使用しているOSを選択できます。

インストーラーからインストール

WindowsとmacOSでは、ダウンロードページからインストーラーを入手して実行すればOllama本体のインストールは完了です。インストーラーで導入した場合、同じPCで追加のインストールコマンドを実行する必要はありません。

インストールできたら推奨モデルのインストールへ進む

コマンドからインストール

ターミナル操作に慣れている場合やLinux環境では、公式ドキュメントに記載されたコマンドでインストールできます。インストーラー方式とコマンド方式は、どちらか一方を選べば十分です。

以下のOS別カードでは、コマンドからインストールする場合の実行コマンドをまとめています。モデルファイルは数GBから十数GB以上になるため、ストレージ容量も確認してください。

通常はダウンロードページのDownload for Windowsからインストーラーを入手して実行すれば完了です。下のコマンドは、PowerShellで導入したい場合の代替手段です。

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

通常はダウンロードページからOllama.dmgを入手し、Applicationsへ配置すれば完了です。下のコマンドは、ターミナルで導入したい場合の代替手段です。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Linuxでは公式インストールスクリプトによるコマンド導入が基本です。systemd環境ではサービスとして起動する構成が推奨されています。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

推奨モデルのインストール

モデルは必要なものから順にインストールしてください。まずは標準版モデルのgemma4:12b-it-q4_K_Mや軽量版モデルのqwen3.5:9bだけでも、質問、関数作成、通常の表データ処理を試せます。CSV/Text添付や画像添付を使う場合は、用途に合わせて追加します。

標準版モデルセット

処理内容推奨モデル
通常・統合処理gemma4:12b-it-q4_K_M
CSV/Text添付処理ministral-3:14b-instruct-2512-q4_K_M
画像処理qwen3-vl:8b

軽量版モデルセット

処理内容推奨モデル
通常・統合処理qwen3.5:9b
CSV/Text添付処理qwen2.5vl:7b
画像処理qwen2.5vl:7b

モデルのインストールコマンドは、WindowsではPowerShell、macOSとLinuxではターミナルを開いて実行します。コマンドをコピーして貼り付け、Enterキーで実行してください。PowerShellの導入方法は、WindowsでPowerShell 7をインストールする方法を確認してください。

標準版 通常・統合処理モデル

gemma4:12b-it-q4_K_M

7.6 GB

質問、関数作成、通常の表データ処理で最初に使う推奨モデルです。

ollama pull gemma4:12b-it-q4_K_M

標準版 CSV/Text添付処理モデル

ministral-3:14b-instruct-2512-q4_K_M

9.1 GB

CSV、TSV、テキスト、Markdownなど、構造を含む添付ファイルの読み取り候補です。

ollama pull ministral-3:14b-instruct-2512-q4_K_M

標準版 画像処理モデル

qwen3-vl:8b

6.1 GB

PNG、JPG、WebPなどの画像添付を扱うためのVision対応モデルです。

ollama pull qwen3-vl:8b

軽量版 通常・統合処理モデル

qwen3.5:9b

6.6 GB

軽めの質問や通常処理を試す候補です。環境によっては標準版モデルより扱いやすい場合があります。

ollama pull qwen3.5:9b

軽量版 CSV/Text・画像処理モデル

qwen2.5vl:7b

6.0 GB

CSV/Text添付処理と画像処理を軽量構成で試す候補です。

ollama pull qwen2.5vl:7b

qwen3-vl系の画像対応モデルは、Ollamaのバージョン要件が変わる場合があります。画像添付を使う前に、Ollamaを最新版へ更新してから接続テストを実行してください。

導入後の確認

インストール後は、ターミナルでOllamaとモデルが認識されているか確認します。WindowsではPowerShell、macOSとLinuxではターミナルを開いて実行してください。

Ollamaのバージョン確認

ollama -v

インストール済みモデル一覧

ollama list

Ollama APIの起動確認

http://127.0.0.1:11434/api/tags をブラウザで開く

モデルの簡易起動

ollama run gemma4:12b-it-q4_K_M

ローカルAIアシスタント側の確認

  1. 1

    サイドバーを開く

    Googleスプレッドシートを再読み込みし、上部メニューのKOKOCALからローカルAIアシスタントを開きます。

  2. 2

    接続を実行する

    Ollama設定で接続を押し、インストール済みモデルがドロップダウンに表示されることを確認します。

  3. 3

    AIモデル設定を保存する

    通常処理、CSV/Text添付、画像添付、統合処理のモデルを選び、保存して閉じるを押します。

  4. 4

    Ollama応答診断を実行する

    診断モードで最小プロンプトを送り、回答が返ることを確認します。

  5. 5

    質問モードで試す

    関数名や構文について質問し、回答スタイルを選んでAIに質問を実行します。

公式情報

インストール方法やモデルタグは更新される可能性があります。最新情報はOllama公式ページで確認してください。