OllamaがシリーズBで6500万ドル調達、利用者890万人

ローカルでAIモデルを動かす開発者ツール「Ollama」が、シリーズBラウンドで6500万ドルを調達しました。主導したのはTheory Venturesです。月間アクティブ開発者数は890万人に達し、Fortune 500企業の85%で利用されています。2023年の設立から急速に開発者コミュニティへ浸透してきたことが、今回の大型調達につながりました。

背景と文脈
技術/ビジネス面
これからどうなるか
まとめ
参考リンク

背景と文脈

Ollamaは無料のデスクトップアプリケーションです。オープンウェイト（モデルの重みデータが公開され、誰でもダウンロードして自分の環境で動かせるAIモデル）を、手元のPCで手軽に実行できます。従来、オープンモデルは環境構築が煩雑で、依存ライブラリの調整やGPU設定など専門知識が必要でした。Ollamaはこれをコマンド数行で完結させ、「クラウドのコンテナ化を簡素化したDockerのように、ローカルAIモデルの利用を身近にした」と評されています。

創業者のJeff Morgan氏とMichael Chiang氏は、以前にもコンテナ管理ツールKitematicを開発し、Dockerに買収された経歴を持ちます。Kitematic売却後はDocker Desktopの開発に携わっており、開発者向けツールを使いやすくする経験を積んできました。Morgan氏は今回の報道で「オープンモデルは2023年頃から登場し始めましたが、実際に動かすのは非常に困難でした。そのため、環境を立ち上げること自体が大きな壁になっていました」と振り返っています。

Ollamaはこれまでに、Benchmarkのパートナーであるピーター・フェントン氏が主導したシリーズAで1500万ドルを調達済みでした。今回のシリーズBを合わせると、累計調達額は8800万ドルに達します。評価額は非公表です。オープンモデルを巡っては、企業が自社データを外部のAI APIに送らずに済むという利点があります。この点から、セキュリティやコンプライアンスを重視する現場での採用が広がってきました。Ollamaはこの流れの受け皿として、開発者の入口部分を早期に押さえた形です。

技術/ビジネス面

ノートPCでコードを表示している様子 — Photo by Jantine Doornbos on Unsplash

Ollamaの利用規模は着実に拡大しています。月間アクティブ開発者数は890万人となり、GitHub上のスター数は17万6000件、フォーク数は約1万7000件に上ります。成長が加速した背景には、2026年1月以降にコーディングなど自律的なタスクをこなせる高性能なオープンモデルが相次いで登場したことがあると報じられています。

ビジネスモデルはシンプルです。デスクトップアプリ自体は無料で提供し、収益源はクラウドサブスクリプションに絞っています。料金は月額0〜100ドルの段階制で、手元のマシンでは扱いきれない大規模モデルを、外部データセンター（いわゆる「ネオクラウド」）上で実行する仕組みです。課金方式も特徴的で、一般的なAI APIのようにトークン数（AIが処理する文字の単位）で課金するのではなく、GPUの利用時間に基づいて料金を計算します。これにより、長時間の推論を伴うタスクでも料金の見通しが立てやすくなっています。

従業員数はわずか14人という少人数体制で、これだけの利用規模を支えている点も注目に値します。取締役会メンバーであるフェントン氏は「開発者にとって普遍的に使われる製品を作れる創業チームは非常に稀だ」とコメントしています。少人数でも大規模な利用者基盤を維持できている背景には、コマンド一つでモデルを取得・実行できるシンプルな設計思想があります。サポート負荷を抑えながら成長できている点がうかがえます。

これからどうなるか

今回の資金調達により、Ollamaはクラウド事業の拡充や大規模モデル対応をさらに進めるとみられます。自社のCI環境やローカル開発機でLLMを試したい開発者にとって、無料ツールでの手軽な検証と、必要に応じた有料クラウドへの段階的な移行という選択肢が広がる形です。トークン課金ではなくGPU時間課金という点も、バッチ処理や検証作業のコストを見積もる際に参考になります。

一方で、OpenAIやAnthropicなどのクラウドAPI勢に加え、LM Studioのような競合ローカル実行ツールも存在します。Ollamaが企業導入をどこまで深められるかが今後の焦点です。Fortune 500企業の85%という導入実績は大きな強みですが、実際の業務利用への転換率が問われる局面に入ります。個人開発者にとっても、ネットワーク環境がなくても手元でモデルを試せる利点は大きく、プロトタイピングの初期段階で活用の幅が広がりそうです。