Ollamaのモデルを削除・一覧確認する方法｜Windowsで容量を整理

まず結論：容量整理は一覧、停止、削除の順に行う

Ollama公式CLI Referenceには、モデルの取得に ollama pull、削除に ollama rm、一覧に ollama ls、実行中確認に ollama ps、停止に ollama stop が案内されています。順番を飛ばしてWindowsのモデルフォルダを直接消すと、使用中モデル、保存先設定、連携先の状態を分けられなくなります。

ここで扱うのはOllamaが管理するモデルの整理です。チャット履歴、アプリのログ、PDF、RAGの文書・埋め込み、VS Codeや別UIの設定まで消えるとは限りません。対象をモデル本体に限定してから削除します。

• Ollamaのモデル保存場所 - モデル・ログ・本体の保存先を分けて確認する
• 履歴・ログ・プライバシー - 削除対象と残るデータを整理する
• Ollamaのインストール後確認 - 導入直後のserver・API・GPU確認へ戻る

保存済みモデルを一覧し、名前と容量を記録する

最初に ollama ls を実行し、削除候補のモデル名をそのまま記録します。モデル名の表記、タグ、サイズを目視で確認し、似た名前のモデルや別タグを一つにまとめないでください。公式APIでは GET /api/tags で、name、size、digest、format、parameter size、quantization levelなどを含むモデル一覧を取得できます。

1. 新しいPowerShellを開き、Ollamaのserverが動いている状態で ollama ls を実行する。
2. 残すモデル、再取得できるモデル、用途が分からないモデルを分けてメモする。
3. 容量を比べるときは、一覧のsizeとWindowsエクスプローラーのフォルダ容量を混同しない。
4. 連携先がモデル名を指定していないか、VS Code、Hermes、AnythingLLM、スクリプトの設定を確認する。

ollama ls
ollama list

CLI Referenceの現行表記は ollama ls です。環境や版によって案内・aliasの見え方が異なる場合があるため、実行時の ollama --help と公式CLI Referenceも確認してください。

• Ollama APIのモデル一覧 - name、size、digest、quantizationの仕様を見る
• モデルサイズ早見表 - モデル規模とPCの空きメモリを分けて判断する
• Ollamaモデル保存場所 - OLLAMA_MODELSと実際の保存先を確認する

実行中モデルを確認し、必要なら先に停止する

一覧に表示されることと、現在メモリへロードされていることは別です。ollama ps で実行中モデルを確認し、削除前に使われているモデルかを判断します。公式APIの GET /api/ps も現在ロード中のモデルを返し、size_vramやcontext_lengthなどの情報を含みます。

1. ollama ps を実行し、削除候補が実行中か確認する。
2. 実行中なら、利用者や連携処理がいないことを確認して ollama stop MODEL を実行する。
3. もう一度 ollama ps を実行し、対象が停止したことを確認する。
4. 停止と削除を混同せず、必要なモデルだけ次の削除判断へ進める。

ollama ps
ollama stop MODEL
ollama ps

ollama stop は実行中モデルを止めるための操作で、モデル本体の削除とは別です。自動処理や他のユーザーが使っている共有環境では、停止前に影響範囲を確認してください。

• Ollama APIの実行中モデル一覧 - ロード中モデルとsize_vram・context_lengthを見る
• Ollamaが遅い時 - 削除ではなく負荷やcontextが原因かを切り分ける
• Ollamaの回答が途中で止まる時 - 実行中の症状を削除と混同しない

削除前にモデル詳細と再取得条件を確認する

モデル名だけでは、同じ系列のタグ違い、量子化違い、Vision対応の有無を判断できないことがあります。必要なら ollama show MODEL で詳細を確認し、公式APIの POST /api/show で capabilities、format、parameter_size、quantization_level、licenseなどを確認します。

• 残す必要があるモデルか、同じ名前の別タグではないか確認する。
• モデルの配布元、タグ、用途、量子化、Visionやembeddingなどの能力を記録する。
• 再取得にネットワーク、認証、空き容量が必要にならないか確認する。
• モデルを消しても、モデルを使った履歴やRAGデータがモデルと同じ場所にあるとは限らない。
• 会社PCや共有PCでは、削除権限と他の利用者への影響を確認する。

ollama show MODEL

詳細情報は「このモデルが安全」「このモデルが最速」といった評価を自動で保証するものではありません。ここでは削除対象を取り違えないための識別情報として使います。

• Ollama APIのモデル詳細 - capabilities・形式・量子化の仕様を見る
• GGUFモデルの安全チェック - 配布元やファイルを確認する観点へ進む
• Ollamaのlocal/cloud比較 - PC内モデルとcloudの扱いを分ける

ollama rmでモデル本体を削除する

削除対象を確定したら、公式CLI Referenceにある ollama rm MODEL を実行します。まず1モデルだけ削除し、ollama ls で一覧から消えたことを確認してから、次のモデルへ進めます。まとめて削除するPowerShellスクリプトや、モデル保存フォルダを直接消す操作は、対象を誤ると復旧条件を失うため初回は避けます。

1. ollama ls でモデル名をコピーし、タグまで含めて削除対象を確認する。
2. 実行中なら ollama stop MODEL で停止し、ollama ps で状態を確認する。
3. ollama rm MODEL を実行し、表示された結果と終了状態を記録する。
4. ollama ls で一覧を再確認し、残すモデルが消えていないことを確認する。
5. 容量が変わらない場合は、保存先、ログ、別UIのデータ、Windowsの表示更新を分けて確認する。

ollama ls
ollama stop MODEL
ollama rm MODEL
ollama ls

ollama rmで削除したモデルをすぐに戻せるとは限りません。再取得できるモデル名やタグ、必要な設定を確認してから実行し、重要なカスタムモデルはModelfileや配布元を先に保存します。

• Ollama公式CLI Reference - rm、ls、ps、stopの現行表記を確認する
• Ollama APIで削除する場合 - DELETE /api/deleteのモデル指定を確認する
• 履歴・ログ・RAGの保存先 - rmの対象外になり得るデータを見る

再取得・タグ変更と「更新」を混同しない

削除後に必要になったモデルは、公式CLI Referenceの ollama pull MODEL、または公式APIの POST /api/pull で取得します。モデル名やタグを変えると別の管理対象になるため、古いモデルを消す前に、同じ名前へ戻せるのか、別タグを残すのかを決めます。

「pullすれば必ず最新版になる」「同じ名前なら同じ容量になる」といった保証は、モデルの更新、タグ、digest、配布条件によって変わります。実行後は ollama ls で名前とサイズを再確認し、必要ならAPIのdigestも記録します。

• Ollama APIでモデルをpullする - モデル名とstatusの仕様を見る
• 最初のモデル選び - モデル規模・量子化・用途の選び方へ戻る
• Ollamaのモデル保存場所 - 再取得後の保存先と容量を確認する

容量が減らないときはモデル以外を分けて確認する

ollama rmの後もWindowsの空き容量表示がすぐ変わらない、または期待ほど減らない場合があります。OllAMA_MODELSの指定先が別ドライブにある、別タグのモデルが残っている、ログや更新ファイルが大きい、Explorerの表示が更新されていない、といった可能性を分けます。

• ollama lsを再実行し、別タグやカスタムモデルが残っていないか確認する。
• ユーザー環境変数OLLAMA_MODELSの値と、実際に見ているフォルダが一致するか確認する。
• ログやRAG・履歴を消す前に、別記事や利用中アプリの保存先を確認する。
• Ollamaをアンインストールしても、OLLAMA_MODELSを変更していた場合はダウンロード済みモデルが削除されない公式仕様を確認する。

• Ollamaモデル保存場所の詳しい手順 - OLLAMA_MODELSとWindowsの保存先を確認する
• Ollamaが起動しない時 - server・ログ・portの問題へ分岐する
• ローカルLLMのプライバシー - ログ・履歴・外部送信の確認へ進む

APIや連携アプリから管理するときの安全確認

Ollamaの公式APIには、保存済み一覧、実行中一覧、詳細、取得、削除のエンドポイントがあります。APIを使う場合でも、まずlocalhost上の対象モデル名を確認し、削除リクエストのmodel値を固定値としてログに残すなど、CLIと同じ確認順を守ります。

• ローカルAPIのbase URLが http://localhost:11434 であることと、別hostへ向いていないことを確認する。
• DELETE操作の前にGET /api/tagsとGET /api/psでモデル名・実行状態を取得する。
• API key、個人パス、機密promptをログへ出さず、削除対象のmodelだけを記録する。
• VS Code、Hermes、AnythingLLMなどの連携先が同じモデルを使っていないか確認する。
• LANや外部へOllama APIを公開する設定を、容量整理のために追加しない。

GET  http://localhost:11434/api/tags
GET  http://localhost:11434/api/ps
POST http://localhost:11434/api/show
DELETE http://localhost:11434/api/delete

• ローカルAI APIサーバー入門 - base URL、model ID、OpenAI互換APIの全体像を見る
• VS CodeでローカルAI - 連携先のモデル能力・provider・安全境界を確認する
• MCPとツール呼び出し - 連携アプリの権限とツールを分けて考える

削除で解決しない症状の分岐

「動かないからモデルを全部削除する」は最後の手段です。まず症状がserver、モデルロード、GPU、context、生成、連携のどこで起きたかを記録し、軽い別モデルで比較してから削除を判断します。

• Ollamaの症状別トラブル解決ハブ - 起動・速度・GPU・生成停止を横断して切り分ける
• WindowsローカルAIコーディング - 連携を外してモデル単体の確認へ戻る
• Ollamaモデル保存場所 - 削除と保存先変更を分ける