プロダクト

Ollama

Kurageプロダクト群でローカルLLMの標準実行基盤として広く採用されるオープンソースのLLM実行・管理ツール

Ollama は、ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を手軽に実行・管理するためのオープンソース製品。モデルのダウンロード、起動、API提供をシンプルなCLIで行える。Kurageでは、各プロダクトのAI判断レイヤー（ai-judgment-backend）のローカル実行基盤として広く採用されており、特に Gemma 4 12B（gemma4:12b-it-qat）をOllama上で動かす構成が標準的である。Gemma 4は思考型モデルのため、多くのAPI呼び出しでは think: false を指定して利用する。

Kurageプロダクトでの採用

kurage-repos に収録された主要OSSプロダクトでは、Ollamaが rule_based / local_llm / x402 の判断バックエンド切替（例: KFREQAI_JUDGMENT_BACKEND、KFXAI_JUDGMENT_BACKEND）のうち、local_llm の標準実行基盤として登場する。外部AI事業者にデータを送らない設計（trust-boundary）や、自前運用・OSS重視の方針と親和性が高い。

karchitect: ローカルGemma 4 12BとOllama経由で対話し、要件JSONと設計書を生成。APIではthink: falseを指定。
kfxbrain: FX判断API。Ollama上のgemma4:12b-it-qatを使用し、常にthink: falseを指定。
kfreqai: ローカルOllama（Gemma）で市場レジーム分類・リスク指示・取引後レビューを毎時/毎日実行。local_llmバックエンドとして利用。
kfxai: FXペーパートレードの判断レイヤーとして、Ollamaで判断し障害時はルールへフォールバックするlocal_llmモードを実装。
kproofread: 化学試験結果報告書の意味照査にOllama OpenAI互換APIとgemma4:12b-it-qatを使用。元ファイルを外部LLMへ送信しない。
ksbrain: 日本株インテリジェンスAPI。LLMはOllamaへ直接接続し、kcbrain（暗号資産向け）には依存しない。根拠IDを追跡する構造化JSON分析をローカルLLMで実行。
url2brain: URL解析・告知文・ブログ記事生成の既定LLMとしてgemma4:12b-it-qat（ローカルOllama）を使用。URL2BRAIN_LLM_PROVIDER=deepseekで切替可能。
kcbrain: 暗号資産向け判断API。自前運用ではローカルGemma 4 12B（Ollama）を選択可能。
kzabbix: 障害調査レポートをローカルLLM（Gemma 4 12B）で生成。機密ログをクラウドLLMに出さない。

なお、ローカルLLMの実行基盤はOllamaに限らない。kurl2gr では自社GPU上の Gemma 4 を rqdb4ai のホスト別キューで管理してGPU競合を避ける方式を取っており、Ollama以外の運用例も併存する。

本ドキュメントでの位置づけ

kurage-articles-index はKurage（VWork/articles）の全323本の記事索引であり、Ollamaはその中で繰り返し登場する主要OSSの一つ。記事ごとのトピックタグを見ると、Ollamaは以下のような多様な場面で利用されている。

hermes + openclaw + claude + Ollama による商品登録の全自動化
Wan2.1 + Ollama + ffmpeg によるOSS製AI動画パイプライン（Sora2相当を無料生成）
browser-use + Ollama によるAIエージェントのデモ動画自動録画（kargov 融合パイプラインでは台本生成にも活用）
kurage-sns-poster：browser-use とログイン済みChromeを組み合わせたThreads自動投稿
Ollama + gemma による「固有名詞SEO」自動化（ローカルLLMで検索流入を伸ばす事例）
openkb：gemma4 12b と deepseek を Ollama 上で動かし、「コンパイル」と「回答」の役割分担を実現（RAG構成の解説も2本）
zabbix×ローカルLLM×bludit：Ollamaで障害メールを自動調査・要約する監視運用

特徴と関連概念

local-llm: Ollama はローカルLLM実行の中心的ツール。Gemma 4, Qwen, DeepSeek などのモデルを手軽に試せる。
automation: AIエージェントや自動化パイプラインに組み込まれ、外部API依存を減らす。
trust-boundary: 判断レイヤーをローカルに置くことで、認証情報や機密データを外部に出さない設計を支える。
ai-judgment-backend: rule_based / local_llm / x402 の選択機構のうち、local_llmバックエンドの実行基盤としてOllamaが使われる。
ai-trading: kfreqai・kfxaiなどトレーディングボットのローカル判断レイヤーとして採用。
paper-trading: ペーパートレード環境でローカルLLM判断を検証する基盤となる。
browser-use: ブラウザ操作AIエージェントと組み合わせた事例が多く、デモ録画やSNS投稿に活用される。
ai-video-pipeline: 動画生成・デモ録画のパイプラインでffmpegなどと連携する。
ai-search-optimization: ローカルLLMによるSEO/GEO自動化にも利用される。
oss: オープンソースであり、KurageのOSS中心戦略と親和性が高い。
vibe-coding: ローカル実行によるコスト抑制がバイブコーディングの実践を支える。

Ollama

Kurageプロダクトでの採用

本ドキュメントでの位置づけ

特徴と関連概念

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