【完全ガイド】VPSにOllamaを入れてローカルLLMをクラウドで動かす方法｜Open WebUI構築まで

VPSにOllamaとOpen WebUIを入れて、ブラウザで使える自分用のAIチャットを作る手順をまとめます。プランの選び方、外に開けるポートを最小にする設定、つまずきやすい所まで、Ollama・Open WebUI・Docker・ConoHaの公式の情報で確かめた内容（2026年10月11日確認）です。

なぜローカルLLMをVPSで動かすのか？

ChatGPTやClaudeなどのAPIは便利ですが、使った分の課金があり、送った内容は外部のサービスで処理されます。VPSでOllamaを動かせば、外部のAIサービスに送らずに使え、料金はVPSの料金だけです。自宅のPCを24時間つけておかなくても、どこからでも使えます。

ただし、OllamaにはOllamaのクラウドで動くモデルもあり、それを使うと入力と応答はOllamaのサービスで処理されます（OllamaのFAQ）。手元のモデルだけを使うなら、環境変数OLLAMA_NO_CLOUD=1などでクラウドの機能を切れます（切るとログにOllama cloud disabled: trueと出ます）。また、VPSはConoHaなどの事業者のサーバーなので、自宅のPCの中と同じではありません。また、ConoHa VPSのプランにGPUは無く、CPUで推論することになります。速さはCPUとモデルで大きく変わるので、まず小さいモデルを時間課金で試すのが確実です。

どのくらいのメモリが要る？

モデルのファイルの大きさに、OSとOpen WebUIの分の余裕を足したメモリが要ります。ファイルの大きさはOllamaの公式ライブラリで確かめられます。

ファイルの大きさは2026年10月11日に公式のライブラリで確かめた値で、プランの目安は「ファイルの大きさにOSとOpen WebUIの分を足して収まるか」で当サイトが付けたものです。ConoHa VPSのメモリのプランは512MB・1GB・2GB・4GB・12GB・24GB・48GB・96GB・128GBで、8GBや16GBのプランはありません（ConoHa VPSの公式の料金表）。4GBプランは6.6円/時と安いものの、OSとOpen WebUIを足すと3.4GBのモデルでも余裕がほとんどありません。

ConoHa VPSを選ぶ理由は？

どんな構成にする？（外に開けるのはSSHだけ）

Ollamaは既定のまま127.0.0.1で待ち受け、Open WebUIはサーバーの中で動かし、手元のPCからはSSHのトンネルで使います。

また、Dockerの公式ドキュメントによると、Dockerで-pを使ってコンテナのポートを公開すると、その通信はufwの設定を通る前に振り分けられます。ufwで閉じたつもりのポートが外から届くことがあるので、この記事ではOpen WebUIを-pで公開せず、ホストのネットワークで起動します。

構築手順：OllamaのインストールからOpen WebUIまで

ステップ1：VPSを作って初期設定する

ConoHa VPSでUbuntu 24.04、Open WebUIも同じサーバーで動かすなら12GBプランを選びます。SSHの鍵の設定やポートの変更などの初期設定はConoHa VPS×Ubuntu 24.04の初期設定で書いています。終わったらパッケージを更新します。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

ステップ2：ファイアウォールでSSHだけを許可する

ufwでSSHだけを許可して有効にします。SSHのポートを変えた場合は、OpenSSH（22番）の代わりにそのポート番号を許可してください。ConoHa側のセキュリティグループも、SSHのポートだけを許可する設定にしておきます。

sudo ufw allow OpenSSH
sudo ufw enable
sudo ufw status

ステップ3：Ollamaをインストールする

公式のスクリプトでインストールします（Ollamaの公式ドキュメント）。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

sudo systemctl status ollamaで「active (running)」と出れば動いています。OllamaのFAQのとおり、Ollamaは既定で127.0.0.1の11434番で待ち受けます。この記事の構成ではOLLAMA_HOSTは変えません。

ステップ4：モデルを入れて試す

ollama run gemma3:4b

初回はモデルをダウンロードしてから、ターミナルで対話が始まります。別のターミナルでollama psを実行すると、読み込まれたモデルと、どこに載ったか（GPUの無いVPSでは「100% CPU」＝メモリに載った）を確かめられます（OllamaのFAQ）。

ステップ5：Open WebUIを起動する

Dockerを入れて、Open WebUIの公式READMEにある「ホストのネットワーク」で起動する方法を使います。コンテナからOllamaに127.0.0.1:11434で届き、Open WebUIは8080番で待ち受けます。

sudo apt install docker.io -y
sudo docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

8080番はステップ2のufwで外から閉じたままです（-pで公開していないので、ufwの設定がそのまま効きます）。

手元のPCのブラウザでhttp://VPSのIPアドレス:8080を開き、つながらない（時間切れになる）ことを確かめておくと安心です。IPv6のアドレスも割り当てられているなら、そちらも同じように確かめます。

ステップ6：SSHのトンネルで開き、最初に管理者を作る

手元のPCで次のコマンドを実行し、つないだままブラウザでhttp://localhost:8080を開きます（SSHのポートを変えた場合は-p ポート番号を足します）。

ssh -L 8080:127.0.0.1:8080 ユーザー名@VPSのIPアドレス

最初の画面で作るアカウントが管理者になります（Open WebUIの公式の手順）。管理者を作ると新しい登録は自動で止まるので、起動したらすぐに自分のアカウントを作ってください。

まとめ：外に開けずに使う自分用のAIサーバー

VPSにOllamaとOpen WebUIを入れれば、外部のAIサービスのAPIに送らずに使える自分用のAIチャットを作れます。ポイントは、Ollamaは127.0.0.1のまま・11434番は開けない・Open WebUIはSSHのトンネルで使うことと、モデルの大きさに合うメモリのプランを選ぶことです。ConoHa VPSなら時間課金で、12GBプランを数時間だけ借りて試せます。