Ollama＋QwenをMacで使う方法｜初心者向け完全手順

対応するMacへOllamaをインストールし、ターミナルで ollama run qwen3.5:4b を実行すると、Qwen 3.5 4Bをダウンロードして対話を始められます。最初にmacOSの対応条件と空き容量を確認してください。

ただし、どのMacでも同じ速さで動くわけではありません。モデルのファイル容量と実行時のメモリ使用量も別物です。対応環境の確認からインストール、最初の質問、軽いモデルへの切り替え、削除方法までを順番に解説します。

OllamaとQwenは何をするもの？

Ollamaは、対応するAIモデルをダウンロードし、Macなどの端末上で実行するためのアプリとCLIです。QwenはAlibaba GroupのQwen Teamが開発するモデルファミリーで、2026年3月にはQwen 3.5の0.8B、2B、4B、9Bが公式に案内されています。公式Qwenリポジトリ

両者の役割は「Ollamaが実行環境、Qwenが実際に文章を生成するモデル」と考えると分かりやすいでしょう。最初のダウンロードにはインターネットが必要ですが、ダウンロードしたローカルモデルとの対話はMac上で処理できます。

始める前にMacと空き容量を確認する

Mac版Ollamaの公式要件はmacOS Sonoma 14以降です。Apple MシリーズはCPUとGPUに対応し、x86、つまりIntel MacはCPUのみに対応します。Intel Macでも対応範囲ですが、同じモデルでも待ち時間が長くなる可能性を見込んでおきましょう。OllamaのmacOS向け公式資料

次に「システム設定」の「一般」から「ストレージ」を開き、空き容量を確認します。今回の基準とする qwen3.5:4b の配布ファイルは公式ライブラリ上で3.4GBです。アプリ本体、一時ファイル、将来の別モデル用の余裕も残してください。Qwen 3.5 4Bの公式ライブラリ

OllamaをMacにインストールする

Ollama公式サイトからMac版のDMGをダウンロードし、DMGを開いてOllamaアプリを「アプリケーション」フォルダーへ移動します。初回起動時、CLIをターミナルから呼び出せるように /usr/local/bin へのリンク作成許可を求められる場合があります。案内を確認して許可してください。これが公式の推奨導入方法です。OllamaのmacOSインストール手順

終了後に「ターミナル」を開き、次を実行します。

ollama

対話式メニューが開けば準備完了です。Ollamaの現行Quickstartでも、ターミナルで ollama を実行してメニューを開く手順が案内されています。Ollama Quickstart

Qwen 3.5 4Bをダウンロードして話す

初心者は、まず4B版を試すのが分かりやすい出発点です。ターミナルで次の1行を実行します。

ollama run qwen3.5:4b

初回だけモデルのダウンロードが行われるため、回線速度によって待ち時間が発生します。公式ライブラリでもこのコマンドが4B版の実行方法として示されています。Qwen 3.5 4Bの実行例

>>> のような入力待ちが表示されたら、「予定は9時に読書、12時に昼食、15時に買い物。この3件を箇条書きにして」など、外部の最新情報を必要としない質問を入力しましょう。対話を終えるときは次を入力します。

/bye

Macが重いときはモデルを小さくする

4B版の応答が遅い、または他のアプリまで重くなる場合は、無理に設定を変えるより小さなモデルを試す方が簡単です。qwen3.5:0.8b は1.0GB、qwen3.5:2b は2.7GBの配布ファイルとして掲載されています。Qwen 3.5 0.8B Qwen 3.5 2B

一方、より大きな qwen3.5:9b は6.6GBです。より大きなモデルを試すときは、Macのメモリと空き容量に余裕があることを確認してください。Qwen 3.5 9B

ここで示したGB数はOllamaライブラリ上のモデルファイル容量であり、実行時に必要なユニファイドメモリやRAMの正確な量ではありません。実際の速度はMacの機種、搭載メモリ、他のアプリの利用状況、入力の長さなどで変わります。まず4B、重ければ2Bまたは0.8Bと段階的に試すと、性能と応答品質のバランスを探しやすくなります。

モデルの確認・停止・削除に使うコマンド

モデルを追加した後は、次の4つを覚えておくと管理しやすくなります。

ollama ls
ollama ps
ollama stop qwen3.5:4b
ollama rm qwen3.5:4b

ollama ls は保存済みモデル、ollama ps はメモリに読み込まれているモデルを確認するコマンドです。stop は実行中モデルを停止し、rm はダウンロード済みモデルを削除します。rm を実行すると再利用時にダウンロードが必要になるため、モデル名を確認してから実行しましょう。これらの操作はOllamaの公式CLIリファレンスに記載されています。Ollama CLI Reference

うまく動かないときの確認順序

command not found: ollama と表示されたら、Ollamaアプリを一度起動し、CLIへのリンク作成の案内が出ていないか確認します。アプリを「アプリケーション」以外に置いた場合は、CLIの実体またはシンボリックリンクへPATHが通っている必要があります。OllamaのmacOSトラブル対処情報

ダウンロードが進まない場合は、通信状況と空き容量を確認します。応答が遅すぎる場合は、他の重いアプリを閉じた上で qwen3.5:2b または qwen3.5:0.8b へ切り替えます。ollama ps の PROCESSOR 列で、モデルがCPU、GPU、または両方にどの割合で読み込まれているかも確認できます。Ollama FAQ

ログは ~/.ollama/logs に保存され、app.log と server.log が公式資料に示されています。エラーが続くときは、パスワードや本文などの機密情報を共有しないよう注意しながらログの末尾を確認してください。

ローカル実行のメリットと注意点

Ollamaは、ローカルでモデルを実行する場合、プロンプトやデータをOllama側で見ることはないと公式FAQで説明しています。一方、:cloud が付くクラウドホスト型モデルでは、サービス提供のためにプロンプトと応答が処理されます。「Ollamaを使う」だけで両者を同じものと考えないことが大切です。Ollamaのデータ取り扱いに関するFAQ

ローカル実行には、データを外部サービスへ送らずに対話できる利点がある反面、Macのストレージとメモリを使い、性能も端末に左右されます。また、Qwenの回答は常に正しいわけではありません。最新情報や重要な判断は一次資料で確認し、パスワード、APIキー、個人情報を気軽に入力しない運用が安全です。

モデルを変更する前に残す確認記録

最初に ollama --version と ollama ls で実行環境とダウンロード済みのタグを控え、応答中に別のターミナルで ollama ps を確認します。4Bと2Bを比べるなら、新しい会話で同じ短い入力を使います。初回ダウンロード時間は応答生成時間から分けます。

説明用の課題は「りんご3個とみかん2個を、品名と個数の2列の表にする」です。品名・個数が保持されるか、不要な情報を補わないかを確認します。回答の正しさと操作中のMacの応答性を別々に記録し、遅い場合はモデルを停止して小さいタグへ変更します。この記事では実機の速度や使用メモリを測定したとは主張していません。

まとめ

MacでOllama＋Qwenを使う最短手順は、macOSと空き容量を確認し、Ollamaアプリをインストールした後に ollama run qwen3.5:4b を実行することです。重ければ2Bまたは0.8Bへ下げ、使わないモデルは ollama rm で整理できます。

まずは短い質問を1つ試し、自分のMacでどのモデルが心地よく動くかを確かめることが、ローカルAIを特別な道具から日常の道具へ変える第一歩です。