室谷代表取締役Ollama Cloudは、Ollamaが2025年9月19日にプレビューを開始したクラウド版の推論サービスで、個人のPCには収まらない大規模なオープンモデルをデータセンター級のGPUで動かせるんですよね。今回Ollamaは、このクラウド利用の前提として「常にゼロデータ保持、米国と欧州でのホスティング、学習なし」を明示しました。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「クラウドで大きいモデルが動きます」という話じゃないんですよ。企業や開発者がいちばん引っかかる、プロンプトがどう扱われるかという部分に踏み込んだ表明です。
しかも同じタイミングで料金体系もトークン単位の透明な形に変わっていて、そこがセットで効いてきます。
しかも同じタイミングで料金体系もトークン単位の透明な形に変わっていて、そこがセットで効いてきます。
室谷代表取締役まずは発表の中身を整理しましょうか。
Ollama Cloudとは？何が発表されたのか
Ollama Cloudの発表内容
クラウド推論サービス
ローカルと同じ体験をクラウドの大規模モデルに拡張。既存ローカルツールやOpenAI互換APIから呼び出せる
プライバシー方針の明示
ゼロデータ保持・米欧ホスト・学習なし
料金体系の透明化
2026年8月31日付ブログで案内。Pro・Max・Teamがトークン単位の料金になり、毎月の利用クレジット付き
変更理由
GPU時間ベースの課金が「予測しにくい」というフィードバック。Kimi K3は2.8兆パラメータと紹介
室谷代表取締役改めて整理すると、Ollama CloudはOllamaのクラウド推論サービスです。ローカルで動かすOllamaと同じ体験を、そのままクラウドの大規模モデルに広げられるのが売りで、既存のローカルツールからも、OllamaのOpenAI互換APIからも呼び出せるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師発表の柱は2つです。1つはプライバシー方針の明示で「ゼロデータ保持・米欧ホスト・学習なし」。
もう1つが、2026年8月31日付のブログで案内された料金体系の透明化です。Pro・Max・Teamがトークン単位の料金になり、各プランに毎月の利用クレジットが付く形に変わりました。
もう1つが、2026年8月31日付のブログで案内された料金体系の透明化です。Pro・Max・Teamがトークン単位の料金になり、各プランに毎月の利用クレジットが付く形に変わりました。
室谷代表取締役料金の変更理由もはっきり書かれていて、GPU時間ベースの課金が「予測しにくい」というフィードバックがあったからのようなんですよ。オープンモデルがどんどん巨大化して、Kimi K3は2.8兆パラメータと紹介されています。
そりゃGPU時間で読めと言われても困りますよね・・・。
そりゃGPU時間で読めと言われても困りますよね・・・。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは講座でも受講生さんからよく出る不満なんですよ。「いくらかかるか読めないから、試すのをためらう」という声ですね。
トークン単価が公開されて、使った分がそのまま見える形になったのは大きいです。
トークン単価が公開されて、使った分がそのまま見える形になったのは大きいです。
室谷代表取締役しかも今回の発表は、プライバシーと料金という別々の話に見えて、実は同じ問いへの答えなんですよ。「クラウドのオープンモデルを、安心して予算も読める形で使えるか」という。
テキトー教師DotAI 認定講師まさにそこです。では順番に、まずデータの扱いから見ていきましょう。
Ollama Cloudのデータ保持とプライバシー方針（ゼロ保持・学習なし・米欧ホスト）
まとめ
Ollama Cloudのデータ保持とプライバシー方針
- ゼロデータ保持：プロンプト・応答は保存しない（リクエスト処理に必要な範囲のみ）
- 学習なし：入力・出力をモデル改善に使わない
- ホスト場所：主に米国、追加キャパシティとして欧州。日本リージョンは現時点で明らかにされていない
- 提携先要件：NVIDIA Cloud Providersにログなし・学習なし・ゼロ保持を要求
- 収集情報：アカウント情報と、内容を含まない利用メタデータ。データの販売は行わない
- サポート依頼でプロンプトや応答の内容を要求することはない
- アカウントはいつでも削除できる
室谷代表取締役公式の表明はシンプルで「Ollama Cloud is always zero data retention, hosted in US and EU with no training.」です。常にゼロデータ保持、米国と欧州でホスト、学習なし。
この3点セットですね。
この3点セットですね。
テキトー教師DotAI 認定講師プライバシーポリシーを読むと、もう少し細かいことが書かれています。クラウドモデル利用時、プロンプトと応答はサービス提供のために一時的に処理され、リクエストを満たすのに必要な時間を超えて保存されない、と。
入力や出力をAIモデルの学習に使うことはなく、サポート依頼でプロンプトや応答の内容を要求することもない、と明記されています。
入力や出力をAIモデルの学習に使うことはなく、サポート依頼でプロンプトや応答の内容を要求することもない、と明記されています。
室谷代表取締役収集するのはアカウント情報と、プロンプトや応答内容を含まない限定的な利用メタデータ。データは売らない、アカウントはいつでも削除できる。
ここまで書かれているのは心強いですよね。
ここまで書かれているのは心強いですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ホスティングの場所も具体化されました。料金ページのFAQでは、モデルと計算リソースは主に米国でホストし、世界的な需要に応えるため追加キャパシティとして欧州にルーティングすることがある、と説明されています。
室谷代表取締役日本から使う場合、この「主に米国、追加で欧州」という記載が実態なんですよね。日本国内リージョンについては現時点では明らかにされていません。
ここは誤解しないほうがいいところです。
ここは誤解しないほうがいいところです。
テキトー教師DotAI 認定講師あと見落としがちなのが提携先の要件です。OllamaはNVIDIA Cloud Providers（NCPs）と協力してオープンモデルをホストしていて、提携する際にはログなし・学習なし・ゼロデータ保持のポリシーを要件にしていると説明しています。
自社だけでなく、ホスト先にも同じ基準を課しているという点が重要です。
自社だけでなく、ホスト先にも同じ基準を課しているという点が重要です。
室谷代表取締役これは企業の稟議で効くやつですよ。MYUUUでもクライアントの機密情報を扱うことがあるので、委託先まで縛っているかどうかは必ず見ますからね。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- ゼロデータ保持：プロンプト・応答は保存しない（リクエスト処理に必要な範囲のみ）
- 学習なし：入力・出力をモデル改善に使わない
- ホスト場所：主に米国、追加キャパシティとして欧州。日本リージョンは現時点で明らかにされていない
- 提携先要件：NVIDIA Cloud Providersにログなし・学習なし・ゼロ保持を要求
- 収集情報：アカウント情報と、内容を含まない利用メタデータ。データの販売は行わない
室谷代表取締役ローカル実行なら端末から出ない、クラウドならゼロ保持で学習なし。どちらも「出さない・残さない」で揃えてきたわけですね。
Ollama Cloudの料金プラン一覧（Free／Pro／Max／Team／Enterprise）
Ollama Cloud 料金プラン比較
| プラン | Free | Pro | Max | Team | Enterprise |
|---|---|---|---|---|---|
| 月額 | $0 | $20（年払い$200） | $100 | $500 | カスタム |
| 含まれるクレジット | 少量枠 | 月$60 | 月$300 | 月$1,000（共有） | ボリューム価格 |
| 同時実行数 | 1 | 3 | 10 | 10 | — |
| ユーザー数 | — | — | — | 無制限 | — |
| 主な内容 | ローカル実行・スターターモデル | Proモデル・複数同時実行 | 最新モデル早期アクセス | 一元請求・優先サポート | アクセス制御・コスト予算 |
室谷代表取締役ここが今回いちばん実務的な変更点です。プランを表にするとこうなります。
| プラン | 月額 | 含まれる利用クレジット | 主な内容 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | スターターモデル向けの少量枠 | ローカル実行、スターターモデル、クレジット追加で全モデル解放、サービス手数料なし |
| Pro | $20（年払い$200、月あたり$16.67） | 月$60 | 大きめのProモデル、複数モデル同時実行、Fast mode（提供予定） |
| Max | $100 | 月$300 | 最新モデルの早期アクセス、同時リクエスト10 |
| Team | $500 | 月$1,000（チーム共有） | ユーザー無制限、一元請求と管理、優先サポート、共有プロジェクト等（提供予定） |
| Enterprise | カスタム | ボリューム利用の価格設定 | モデルアクセス制御、ユーザー・APIキー単位のコスト予算、専用Slack、カスタムセキュリティ質問票 |
テキトー教師DotAI 認定講師ポイントは、どのプランも「含まれるクレジットを使い切ったら同じトークン単価で続けられる」という設計です。旧プランにあった5時間制限や週次制限はなくなったと書かれています。
室谷代表取締役ここ大事ですよ。以前はセッションや週の上限に引っかかって、エージェントを回している途中で止まる感覚があったんですよね。
それが月次のプールに変わって、使い切っても従量で継続できる。ワークフローが止まらないのは実務では大きいです。
それが月次のプールに変わって、使い切っても従量で継続できる。ワークフローが止まらないのは実務では大きいです。
テキトー教師DotAI 認定講師同時実行数の違いも見逃せません。Freeが1、Proが3、MaxとTeamが10です。
上限を超えたリクエストはキューに入り、空きが出たら処理されます。キューも満杯だと拒否される仕組みです。
上限を超えたリクエストはキューに入り、空きが出たら処理されます。キューも満杯だと拒否される仕組みです。
室谷代表取締役複数エージェントを並列で走らせるならMax以上、という判断になりますね。あとTeamはユーザー無制限でクレジットが1つのプール共有、というのが面白いところです。
席数課金ではないんですよ。
席数課金ではないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そこはFAQでも説明されていて、Teamに入ると個人アカウントとは別にチームアカウントが作られ、同じログインで切り替えられるそうです。含まれるクレジットは毎月リセットされ、翌月への繰り越しはありません。
室谷代表取締役従量のモデル単価も公開されていて、たとえばgpt-oss:20bは入力$0.07／出力$0.30（100万トークンあたり）、kimi-k3は入力$3.00／出力$15.00という幅です。さらに平日12時・18時UTCの外と週末全体はオフピーク価格が適用されるモデルもあります。
テキトー教師DotAI 認定講師オフピークがあるのは大きいですね。バッチ的な処理を夜間に回す設計がしやすくなります。
料金ページには入力・キャッシュ入力・出力の3列で単価が並んでいます。
料金ページには入力・キャッシュ入力・出力の3列で単価が並んでいます。
室谷代表取締役既存のPro・Max・Team契約者はそのまま旧プランを継続できて、アカウント設定からいつでも新プランに移行できると。ただし請求サイクルを月払いと年払いで切り替えると新料金に移行する、という注意もあります。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは運用ルールとして共有しておきたいところです。新規登録は全員が新プランからのスタートになります。
Ollama Cloudで使えるモデルとローカル実行との違い
室谷代表取締役クラウドで使えるモデルのラインナップも料金ページに並んでいます。clef、deepseek-v4.1-flash、deepseek-v4-pro、gemma4、glm-5.3、glm-5.3-flash、glm-5.2、gpt-oss:120b、gpt-oss:20b、kimi-k3、kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、minimax-m3、minimax-m2.7、mistral-large-4、mistral-large-3、muse-spark-open、nemotron-3-nano、nemotron-3-super、nemotron-3-ultraといった面々です。
テキトー教師DotAI 認定講師コーディング向けのkimi-k2.7-codeのような名前もあれば、nano・super・ultraとサイズ違いで揃えたnemotron系もあります。用途と規模で選べる構成ですね。
室谷代表取締役ローカルとの違いは何かというと、まず物理的な制約から解放されることです。個人のPCに収まらないモデルをデータセンター級のハードウェアで動かせる。
プレビュー開始時のブログでも「qwen3-coder:480b-cloud」のように、ローカルでは現実的でないサイズのモデルが例に挙がっていました。
プレビュー開始時のブログでも「qwen3-coder:480b-cloud」のように、ローカルでは現実的でないサイズのモデルが例に挙がっていました。
テキトー教師DotAI 認定講師一方で、モデルの扱いはローカルと同じ感覚なんですよ。ls、run、pull、cpといったコマンドがそのまま使えて、一覧にクラウドモデルが並ぶ。
ここはOllamaらしさが残っている部分です。
ここはOllamaらしさが残っている部分です。
室谷代表取締役量子化の話もFAQにあります。クラウドモデルはモデル提供元が公開したネイティブの重みを使い、最新のNVIDIAハードウェアではBlackwellやVera Rubinアーキテクチャがサポートする高速なデータ形式（例：NVFP4）を使う場合がある、と。
テキトー教師DotAI 認定講師速度については、モデルサイズ・アーキテクチャ・ハードウェア最適化に依存するとしたうえで、全クラウドモデルで低い初回トークン時間と高いスループットを目標に監視している、という説明です。将来は優先度の高いティアを用意する可能性があるとも書かれています。
室谷代表取締役ツール呼び出しにも触れられていて、ツール対応で学習されたクラウドモデルは、公開前にツール呼び出しと実際のエージェントワークフローでテストされるそうです。エージェント用途を明確に意識していますよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ローカルとクラウドの使い分けを整理すると、機密性最優先で完結させたいならローカル、大きいモデルや並列エージェントが必要ならクラウド、という軸になります。ローカル実行はいつでも無制限だという点もFAQに明記されています。
室谷代表取締役そこは誤解がないようにしたいですね。クラウドに課金があるからといって、手元の実行に制限がかかるわけではないんですよ。
Ollama Cloudの使い方・始め方（APIキー取得と接続方法）
室谷代表取締役始め方はプレビュー開始時のブログが分かりやすいです。まずOllama v0.12をダウンロードして、ターミナルでクラウドモデルを指定して実行します。
テキトー教師DotAI 認定講師具体的には
サインアウトは
ollama run qwen3-coder:480b-cloud のようにモデル名の末尾に「-cloud」を付ける形です。クラウドモデルはollama.com上の推論計算を使うので、ollama signin でサインインしておく必要があります。サインアウトは
ollama signout です。室谷代表取締役プログラムから呼ぶ場合も普段と同じで、JavaScriptなら
npm install ollama、Pythonなら pip install ollama を入れて、ollama pull gpt-oss:120b-cloud でモデルを取得してからchatを呼ぶ流れです。cURLならローカルの http://localhost:11434/api/chat にモデル名を指定して投げる形になります。テキトー教師DotAI 認定講師ここがOllamaの強みなんですよ。既存のコードのモデル名を差し替えるだけで、ローカルとクラウドを行き来できる。
接続先を書き換える大掛かりな移行が要らないわけです。
接続先を書き換える大掛かりな移行が要らないわけです。
室谷代表取締役クラウドモデルはollama.comのAPIから直接叩くこともできます。OpenAI互換APIとしても使えるので、既存のツールチェーンからそのまま呼べるんですよね。
公式ブログでは、Claude CodeやCodexといったコーディングエージェントと組み合わせて使えることも案内されています。
公式ブログでは、Claude CodeやCodexといったコーディングエージェントと組み合わせて使えることも案内されています。
テキトー教師DotAI 認定講師認証情報の扱いについては、サインインした状態でクラウドの推論計算が使われる、という整理です。APIキーやアカウントの管理はOllamaのアカウント側で行う形になります。
室谷代表取締役有料プランだと、含まれる月次利用の90%に達した時点でメールでリマインドが来ます。設定でオフにもできます。
使用量はアカウントからいつでも確認できて、リクエストごとのコストも見えると書かれています。
使用量はアカウントからいつでも確認できて、リクエストごとのコストも見えると書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師予算管理の観点では、EnterpriseにユーザーやAPIキー単位でコスト予算を設定する機能があるのがポイントです。チームで使わせるときに上限を切れるのは安心材料ですね。
企業導入で押さえるべき点とプレビュー版の現状
室谷代表取締役企業導入の観点でまず押さえるべきは、クラウドモデルが今もプレビュー段階だという点です。2025年9月19日のブログでも「Cloud models are now in preview」と明記されています。
テキトー教師DotAI 認定講師一般提供（GA）の時期については現時点では明らかにされていません。ここは憶測で語らないほうがいいところです。
プレビューの位置づけを理解したうえで、業務クリティカルな用途にいきなり全振りするのは避けたいですね。
プレビューの位置づけを理解したうえで、業務クリティカルな用途にいきなり全振りするのは避けたいですね。
室谷代表取締役一方で、データの扱いと料金の透明性はかなり明確に示されました。ゼロ保持・学習なし・米欧ホスト、そしてトークン単価の公開と月次クレジット。
稟議に必要な材料は揃ってきている印象です。
稟議に必要な材料は揃ってきている印象です。
テキトー教師DotAI 認定講師押さえるべき点を整理するとこうです。
- データ所在：主に米国、追加で欧州。日本国内リージョンは現時点で明らかにされていない
- 保持と学習：プロンプト・応答は保存されず、学習にも使われない。提携先のNVIDIA Cloud Providersにも同要件
- 料金の読みやすさ：トークン単位の公開単価と月次クレジット。5時間・週次の制限は廃止
- 同時実行：Free 1、Pro 3、Max・Team 10。超過分はキュー、満杯なら拒否
- 統制：Enterpriseでモデルアクセス制御とコスト予算、カスタムのセキュリティ質問票に対応
- 提供状況：クラウドモデルはプレビュー。GA時期は未公表
室谷代表取締役あと地味に効くのが、アカウントは1人1つというルールです。複数アカウントは持てないとFAQに書かれています。
チーム利用はTeamプランで組織アカウントを作る形で整理するのが素直ですね。
チーム利用はTeamプランで組織アカウントを作る形で整理するのが素直ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師講座で企業研修をやっていても、個人アカウントでチーム利用を始めてしまって管理が破綻するケースを見ます。最初からTeamで組織として持つほうが、請求も使用量の可視化も楽になります。
室谷代表取締役為替の影響はどうしても受けますが、月$20のProで$60分のクレジットが付くなら、まず試すハードルは下がりましたよね。ローカルのOllamaをすでに使っている開発者ほど、移行コストはほぼゼロです。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のPro・Max契約者は旧プランのまま自動更新を続けられるので、無理に急ぐ必要はありません。新料金に切り替えると利用量がリセットされ、新プランの月次枠がすぐ使える仕組みです。
室谷代表取締役まとめると、今回の発表は「オープンモデルをクラウドで使うときの前提条件」をOllamaがはっきり示した回なんですよ。データは残さない、学習しない、場所は米欧、料金はトークンで見える。
この4点が揃ったことで、企業の検討テーブルに載せやすくなったと思います。
この4点が揃ったことで、企業の検討テーブルに載せやすくなったと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師単に料金表が変わったという話じゃなくて、安心して使うための条件を先に固めたということですね。プレビューがどこまで進むかは注視していきましょう。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、よく聞かれる点をまとめておきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず、無料で使えるのかという点です。Freeプランは$0で、スターターモデル向けの少量の月次利用枠が含まれます。
クレジットを追加すれば全モデルを従量課金で使え、サービス手数料はかかりません。
クレジットを追加すれば全モデルを従量課金で使え、サービス手数料はかかりません。
室谷代表取締役次に、プロンプトが学習に使われるのか。使われません。
プロンプトも応答もログに残さず、学習にも使わないと明記されています。
プロンプトも応答もログに残さず、学習にも使わないと明記されています。
テキトー教師DotAI 認定講師日本から使えるのか、日本リージョンはあるのか。ホスティングは主に米国で、追加キャパシティとして欧州にルーティングされることがあるという説明です。
日本国内リージョンについては現時点では明らかにされていません。
日本国内リージョンについては現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役使えるモデルはどこで確認するのか。料金ページにモデルごとの単価表があり、クラウド対応モデルの一覧も案内されています。
ツール呼び出しに対応したモデルは、公開前に実際のエージェントワークフローでテストされるそうです。
ツール呼び出しに対応したモデルは、公開前に実際のエージェントワークフローでテストされるそうです。
テキトー教師DotAI 認定講師使い切ったら止まるのか。止まらず、同じトークン単価で従量として続けられます。
含まれるクレジットの翌月繰り越しはありません。
含まれるクレジットの翌月繰り越しはありません。
室谷代表取締役ローカル実行は制限されるのか。されません。
自分のハードウェアでの実行は常に無制限だとFAQに書かれています。
自分のハードウェアでの実行は常に無制限だとFAQに書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師既存プランはどうなるのか。旧Pro・Max・Teamは自動更新を続ける限りそのまま使え、アカウント設定からいつでも新プランに移行できます。
請求サイクルを変えると新料金に移行する点には注意です。
請求サイクルを変えると新料金に移行する点には注意です。
室谷代表取締役というわけで、気になる方はFreeかProから触ってみるのがいいと思います。ローカルのOllamaをすでに使っているなら、モデル名に「-cloud」を付けてサインインするだけですから。
テキトー教師DotAI 認定講師現場で使う立場としては、データの扱いと料金の読みやすさが同時に整ったことを素直に歓迎したいですね。プレビューの続報も追っていきましょう。
