OllamaでCodexを動かすには？連携手順や活用法も解説

Codexを使い始め「Ollamaと繋げたら…」と考えてる人は多いですよね。

結論、CodexとOllamaは連携できます。ただ、適切な手順で繋がないと、正しく動作せず思うように動かせません。

そこでこの記事ではつなぐ利点も交え、CodexとOllamaの連携方法を解説します。「連携して使うべきか？」といった疑問にもお答えするので、ぜひ参考にしてください。

CodexをOllamaで使うと何が変わる？

OpenAI Codexは、AIを活用したコーディングエージェントです。通常はOpenAI APIのクラウド環境を利用して動作しますが、Ollamaと連携するとローカルPC上で動作するオープンソースのコーディングモデルをCodexから利用できるようになります。

これにより、クラウドサービスへの依存を減らし、コスト面やプライバシー面でメリットを得られます。

ここからはCodexとOllamaを連携するメリット・デメリットを、2つに分けて解説します。

連携するメリット

CodexをOllamaで動かす最大の利点は、ローカル環境でオープンソースのコーディングモデルを利用できる点です。OpenAI APIを利用しないため、API利用料を気にせずコード生成やコード補完を試せます。

そのほかにも、次のメリットがあります。

たとえば業務で機密性の高いコードを扱う企業では、コードを外部へ送信せずにAIを活用できるため、セキュリティ面で大きなメリットがあります。また、個人開発や学習用途でAPI費用を気にせず試行錯誤できる点も魅力です。

コストを抑えながら、プライバシーに配慮した環境でAIコーディングを利用したい人には、CodexとOllamaの連携が適しています。

使用前に把握すべきデメリット

一方で、Ollamaとの連携には注意点もあります。

利用するモデルはOpenAIのクラウド版Codexではなく、ローカルで動作するオープンソースモデルであるため、モデルによっては生成品質や推論性能が劣る場合があります。

具体的には次のデメリットが挙げられます。

たとえば7BクラスのモデルでもGPU性能が十分でないPCでは、1回の応答に数十秒かかるケースがあります。また、大規模なリファクタリングや複雑な設計支援では、クラウド版のCodexのほうが高い精度を期待できます。

ローカル環境ならではの自由度やコスト面は魅力ですが、最高レベルの生成品質や手軽さを重視する場合は、OpenAIのクラウド版Codexとの使い分けを検討するとよいでしょう。

Codexが動くOllamaのモデル

Ollamaでコード生成を行う場合、コーディング特化のオープンソースモデルを選ぶことが重要です。汎用LLMでもコードを生成できますが、コード補完や構文理解、デバッグ支援などの精度は、コーディング向けに学習されたモデルのほうが優れています。

代表的なコーディング向けモデルは、次のとおりです。

モデル名	パラメータ数	必要VRAM目安	特徴
CodeQwen2.5-Coder	7B	約6GB	92以上のプログラミング言語に対応しコード補完や生成のバランスに優れる
DeepSeek-Coder-V2	16B	約12GB	コード生成に加え、複雑な推論や大規模プロジェクトにも比較的強い
CodeLlama	7B〜34B	約6〜24GB	Metaが公開したコーディングモデルで、サイズの選択肢が豊富
StarCoder2	3B〜15B	約4〜12GB	軽量モデルから中規模まで選べる

VRAMが8GBのGPUを搭載したPCであれば、CodeQwen2.5-Coderの7Bモデルが比較的快適に動作します。一方、16GB以上のVRAMを搭載した環境では、DeepSeek-Coder-V2のような大規模モデルを利用することで、より高精度なコード生成が期待できます。

モデル選びで迷った場合は、まずCodeQwen2.5-Coderの7Bモデルから始めるのがおすすめです。軽量で導入しやすく、多くのプログラミング言語に対応しているため、初心者でも扱いやすいモデルです。なお、PCの性能に余裕がある場合は、より大規模なモデルと比較しながら、自分の用途に合ったものを選ぶとよいでしょう。

OllamaでCodexを動かす連携手順

Ollamaでローカルのコーディングモデルを利用するには、まずCLI（コマンドライン）での設定が基本です。その後、VS CodeのAI拡張機能と連携することで、エディタ上からコード生成やコード補完を利用できます。

ここからは次の環境別に、連携の設定方法を解説します。

CLIでの設定方法

CLIでの設定は、Ollamaのインストールからモデル起動まで3ステップで完了します。ターミナル操作に慣れていれば、10分ほどで環境構築できます。

1.Ollamaの公式サイトからインストーラーをダウンロードし、PCにインストールする。macOSの場合は次のコマンドでもインストールできる。

```
brew install ollama
```

2.ターミナルを開き、次のコマンドで利用したいモデルをダウンロードする

```
ollama pull codeqwen:7b-code
```

3.ダウンロード完了後、次のコマンドでモデルを起動する

```
ollama run codeqwen:7b-code
```

Ollamaの公式サイトからインストーラーをダウンロードしてインストールします。macOSでは、次のコマンドでもインストールできます。

起動後は、プロンプトにコード生成やコードレビューなどの指示を入力すると、モデルが応答します。対話モードを終了する場合は`/bye`または`Ctrl + D`を入力してください。

VS Code拡張機能での設定方法

VS CodeからローカルLLMを利用する場合は、Ollamaに対応したAI拡張機能を使用します。代表的なものとしては、Continueが広く利用されています。

設定手順は次のとおりです。

CLIでOllamaと利用するモデルを導入したうえで、次のコマンドを実行し、Ollamaサーバーを起動します。

1.VS Codeの拡張機能マーケットプレイスで「Continue」を検索し、インストールする

2.事前にCLIでOllamaとモデルの導入を済ませ、次のコマンドを実行しOllamaサーバーを起動する

```
ollama serve
```

3.Continueの設定ファイル（config.json）に、Ollamaを利用するモデルを追加する

```json
{
  "models": [
    {
      "title": "CodeQwen Local",
      "provider": "ollama",
      "model": "codeqwen:7b-code"
    }
  ]
}
```

4.設定を保存し、VS Codeを再起動する

設定が反映されると、エディタ上からローカルモデルによるコード補完やチャット機能を利用できます。なお、PCのスペックによっては応答速度が遅くなることがあるため、その場合は3Bクラスなどの軽量モデルに変更してください。

CodexをOllamaに接続できない時の対処法

OllamaとCodex対応ツールを連携する際に接続エラーが発生した場合、まずOllamaサーバーの起動状態を確認してください。多くのトラブルは、サーバー未起動やモデル名の指定ミス、PCのリソース不足などが原因です。

よくあるエラーと対処法は次のとおりです。

上記を試しても解決しない場合は、Ollamaを最新版へアップデートするか再インストールしてください。また、モデルファイルが破損しているケースもあるため、一度削除して再ダウンロードすると解決することがあります。

まとめ

本記事では、CodexをOllamaで動かす方法を解説しました。

CodexとOllamaを組み合わせることで、ローカル環境で動作するコーディング向けAIモデルを活用できるようになります。API利用料を気にせず開発できるほか、コードを外部へ送信せずに利用できるため、プライバシーやセキュリティを重視する開発環境にも適しています。

まずはCLIでCodeQwen2.5-Coderの7Bモデルをダウンロードし、コード生成を体験してみましょう。

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