速報！.NETアプリでOllamaを使いローカルAIを動かす方法【ステップ別解説】

「AIを使いたいけど、クラウドAPIに依存し続けるのってなんか不安…」そんなモヤモヤを抱えている開発者のみなさん、朗報です！🎉

いま、Ollamaを使って.NETアプリ上でAIモデルをローカル実行する方法が注目を集めています。クラウドプロバイダーに頼らず、自分のマシン上でAIを動かせるというアプローチです。

Contents

🤔 そもそもOllamaって何？
🛠️ .NETでOllamaを動かすステップ
💡 なぜこれが今アツいのか
まとめ

🤔 そもそもOllamaって何？

AI programming dotnet / Photo by Markus Spiske via Pexels

Ollamaは、ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）をかんたんに実行できるツールです。イメージとしては「Dockerみたいな感覚でAIモデルを手元で動かせる」という感じです。

クラウドAPIとの大きな違いはこのあたりです。

✅ APIキー不要・通信コストゼロ
✅ データが外部に出ないのでプライバシーが安心
✅ オフラインでも動作する
⚠️ マシンスペックによって速度が変わる

🛠️ .NETでOllamaを動かすステップ

ざっくりとした流れを確認しておきましょう。

STEP 1: Ollamaのインストール

公式サイト（ollama.com）からインストーラーをダウンロードして実行するだけです。インストール後、ターミナルで以下のコマンドを実行して、使いたいモデルを取得します。

# Llama3モデルをローカルに取得
ollama pull llama3

STEP 2: NuGetパッケージを追加

.NETプロジェクトにOllamaSharpというパッケージを追加します。これがOllamaとの橋渡し役になってくれます。

dotnet add package OllamaSharp

STEP 3: ASP.NET CoreアプリからAIを呼び出す

ここが一番のポイントです！実際のコードを見てみましょう。

// OllamaクライアントをDIコンテナに登録
builder.Services.AddSingleton(new OllamaApiClient(
    new Uri("http://localhost:11434") // Ollamaのデフォルトポート
));

// コントローラーでAIに問いかける
app.MapPost("/ask", async (OllamaApiClient ollama, AskRequest req) =>
{
    // ローカルLlama3にプロンプトを送信
    var response = await ollama.GetCompletion(req.Prompt, "llama3");
    return Results.Ok(new { answer = response.Response });
});

ポイントをまとめるとこんな感じです👇