Ollama Web Search APIとは？Windowsで使う方法｜API key・Web Fetch・local-only

先に結論：Web Searchはlocalhostのlocal APIとは別のcloud API

OllamaのWeb Search APIは、最新情報を検索してモデルの入力へ渡すためのREST APIです。公式docsでは、検索用のPOST先をhttps://ollama.com/api/web_search、既知のURLを読むWeb FetchのPOST先をhttps://ollama.com/api/web_fetchとして案内しています。どちらもAPI keyが必要です。

「OllamaをWindowsで動かしているから検索もPC内で完結する」とは限りません。検索APIの送信先、local modelの推論場所、検索結果を受け取るアプリの保存先を別々に確認するのがこの記事の中心です。

• Ollamaのlocal/cloud比較 - 推論場所と通信経路の違いを先に確認する
• OllamaのAPI認証 - localhost・cloud model・API keyを分けて見る
• ローカルLLMの安全性 - ログ・権限・外部送信の確認へ進む

WindowsのPowerShellからWeb Search APIを呼ぶ

直接検索するだけなら、ローカルモデルを起動していなくてもWeb Search APIの仕様確認はできます。Windowsでは、API keyをソースへ書かず、ユーザー環境変数など既存のsecret管理から読み込み、検索語には秘密情報や個人情報を入れません。

$apiKey = [Environment]::GetEnvironmentVariable("OLLAMA_API_KEY", "User")
if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($apiKey)) {
  throw "OLLAMA_API_KEY is not configured"
}

$headers = @{
  Authorization = "Bearer $apiKey"
}
$payload = @{
  query = "WindowsでローカルAIを始める前に確認すること"
  max_results = 5
} | ConvertTo-Json

$request = @{
  Uri = "https://ollama.com/api/web_search"
  Headers = $headers
  Method = "Post"
  ContentType = "application/json"
  Body = $payload
}
$result = Invoke-RestMethod @request

$result.results | Select-Object title, url, content

1. Ollama accountでAPI keyを作成し、値を画面・Git・ログへ貼り付けない。
2. Windowsのユーザー環境変数など、利用環境のsecret管理へOLLAMA_API_KEYを登録する。
3. 安全なテスト用の検索語を使い、https://ollama.com/api/web_searchへ送信する。
4. 返ったresultsのtitle、url、contentを確認し、検索結果をそのまま事実の証拠とみなさない。
5. 使い終わったらshell履歴、CIログ、proxyログにAPI keyや検索語が残っていないか確認する。

公式仕様ではmax_resultsの既定値は5、最大値は10と説明されています。実際の利用上限、料金、アカウント条件は変わり得るため、現在のOllama accountと公式案内を優先してください。このサイトの確認作業ではAPI keyを取得・表示・使用していません。

• Ollama Web Search公式docs - request、response、API keyの現行仕様を見る
• Ollama認証のWindows確認 - OLLAMA_API_KEYを安全に扱う境界を確認する
• Ollama APIの接続確認 - client・server・endpointを分けて考える

Web Fetchは検索ではなく、指定した1つのURLを読むAPI

Web Searchがqueryから複数の候補を探すのに対して、Web Fetchは既知のURLを1つ指定してページ内容を取得します。検索結果のURLを後から詳しく読む、公式ドキュメントを指定して内容を取得する、といった順番で使い分けます。

$apiKey = [Environment]::GetEnvironmentVariable("OLLAMA_API_KEY", "User")
if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($apiKey)) {
  throw "OLLAMA_API_KEY is not configured"
}

$headers = @{
  Authorization = "Bearer $apiKey"
}
$payload = @{ url = "https://docs.ollama.com/windows" } | ConvertTo-Json

$request = @{
  Uri = "https://ollama.com/api/web_fetch"
  Headers = $headers
  Method = "Post"
  ContentType = "application/json"
  Body = $payload
}
$result = Invoke-RestMethod @request

[pscustomobject]@{
  Title = $result.title
  Content = $result.content
  Links = ($result.links -join [Environment]::NewLine)
}

Web FetchでもURL先へ通信するため、local-onlyの読書機能にはなりません。URLの所有者、ページ内容、リンク先、取得した文章の保存場所を確認し、検索結果や取得本文をモデルへ渡す前に不必要な個人情報を取り除きます。

• Ollama Web Fetch公式仕様 - url、title、content、linksの返却内容を見る
• Ollamaのlocal-only mode - cloudとWeb Searchを止める設定を確認する
• RAG・埋め込み・ベクトルDB - 取得した文書をローカルで扱う場合の基本を見る

local modelで検索エージェントを作るときの境界

Ollama公式の検索エージェント例では、localまたはcloudのモデルへweb_searchとweb_fetchをtoolとして渡し、モデルがtool callを返したらアプリ側が関数を実行し、その結果をmessagesへ追加して次の応答を行います。モデルがWebへ直接つながるのではなく、アプリがtool関数を呼ぶ構成です。

from ollama import chat, web_fetch, web_search

messages = [
    {"role": "user", "content": "公式情報を確認して要点を整理してください"}
]

response = chat(
    model="MODEL",
    messages=messages,
    tools=[web_search, web_fetch],
)

# response.message.tool_callsを検証してから、
# web_searchまたはweb_fetchをアプリ側で実行する
# 結果をtool messageとして追加し、次のchatを呼ぶ

• model名と、local modelかcloud modelかを最初に記録する。
• tool callの関数名と引数をallowlistで確認し、知らない関数を実行しない。
• 検索結果のcontentを必要な長さに制限し、長文をそのまま何度も履歴へ追加しない。
• 外部作用のあるツール、ファイル書き込み、メール送信、購入操作などをWeb Searchと同じloopへ無条件に混ぜない。

この例は検索エージェントの構造を示すもので、特定モデルが常にtool callを返すことや、検索結果が正しいことを保証しません。toolを実行するのはアプリ側なので、modelの出力をそのままPowerShellや外部APIへ渡さない設計が必要です。

• Ollama Tool support公式記事 - toolsを渡してアプリ側で実行する基本を見る
• Ollamaのtool calling - tool_calls・引数・結果を安全に扱う
• Ollama native streaming - stream中のtool_callsを蓄積する境界を見る

local・cloud・Web Searchを同じ「Ollama」として扱わない

ローカルモデルを使っていても、検索APIを呼べば検索語と結果は別の外部通信経路を通ります。反対に、cloud modelをlocalhostのAPIから呼ぶ構成もあり得るため、URLだけで推論場所を断定しません。model、tool、base URL、保存先、ログを1行ずつ記録します。

Web Searchの結果は、モデルが生成した答えではなく、外部ページから取得した候補です。タイトル、URL、本文、公開日、一次情報かどうかを人間が確認し、重要な判断では検索結果だけを根拠にしません。

• Ollama local/cloud比較 - モデルの実行場所・通信・PC負荷を整理する
• Ollama Responses API - local endpointとcloud側のAPIを分けて実装する
• ローカルAIとMCP - Web検索・MCP・ファイル権限の違いを見る

OLLAMA_NO_CLOUDを設定するとWeb Searchは使えない

Ollama公式FAQでは、cloud機能を無効にするlocal-only modeの方法として、OLLAMA_NO_CLOUD=1またはserver.jsonのdisable_ollama_cloudが説明されています。この設定を有効にするとcloud modelだけでなくWeb Searchも使えなくなるため、検索が突然失敗したときはlocal-only設定を確認します。

# 現在のユーザー環境変数へ設定する例
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_NO_CLOUD", "1", "User")

# 設定後にOllamaを終了し、Windowsから再起動する

# 解除するときは、組織の運用ルールを確認してから値を削除・変更する
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_NO_CLOUD", $null, "User")

1. local-onlyにする理由、対象PC、利用者、戻す条件を決める。
2. 環境変数または公式に案内されたserver.jsonの設定を変更する。
3. Ollamaを再起動し、local modelの利用だけが必要な構成か確認する。
4. Web Searchを使う必要がある場合は、設定を戻す前にAPI key、外部通信、組織ルールを再確認する。
5. 設定変更後も、履歴、ログ、MCP、ブラウザ、別providerの通信経路は個別に確認する。

local-only modeは、ローカルで動くアプリ全体の安全性を保証する設定ではありません。ファイルアクセス、ログ保存、MCP、proxy、他の外部APIは別の境界として扱います。

• Ollama FAQ公式docs - OLLAMA_NO_CLOUDとserver.jsonの現行説明を見る
• Ollama API認証 - local-only・API key・cloudを比較する
• ローカルRAGのプライバシー - 文書・embedding・保存先の経路を確認する

Windowsで失敗したときの確認順

Web Searchのエラーは、API key、接続先、local-only設定、アカウント状態、検索語、返却結果の長さを一度に変えずに切り分けます。まずlocalの/apiとcloudのhttps://ollama.com/apiを混同していないか確認します。

Ollama公式のWeb Search docsでは、検索結果は大量のtokenになる場合があり、検索エージェントでは約32000 tokenのcontextが推奨されています。これは全てのPCやモデルへ一律に必要という意味ではなく、検索結果の長さとPCのRAM/VRAMを見ながら段階的に調整します。

• 検索APIだけをPowerShellで確認し、次にWeb Fetch、最後にlocal modelとのtool loopへ進む。
• 失敗時のログにはURL、HTTP status、model名、設定の有無を残し、API keyや検索本文の秘密情報は残さない。
• 同じ検索を繰り返す前に、検索語、max_results、結果の長さ、モデルのcontextを変えたか記録する。

• OllamaのAPI認証 - 認証・base URL・local-onlyの切り分けを見る
• Ollamaモデルidentity - model ID・能力・実行状態を確認する
• Ollama回答が途中で止まるとき - context・メモリ・doneを確認する

安全に使うための最小チェックリスト

• 検索語、URL、文書へAPI key、cookie、個人情報、社外秘を入れない。
• API keyをソース、スクリーンショット、Git、shell履歴、CIログへ残さない。
• Web Searchの検索結果は候補として扱い、重要な主張は一次情報のページを開いて確認する。
• 検索結果をmodelへ渡す前に、長さ、出典URL、不要な指示文、個人情報を確認する。
• tool callを自動実行する場合も、削除、上書き、送信、購入、メールなどの外部作用には人間の確認を残す。
• Web Searchをlocal機能と説明せず、サイトやアプリの利用者へ外部通信とAPI keyの必要性を明示する。

Web Searchは「最新情報を取れる」便利な入口ですが、検索結果の品質、ページの更新、アクセス権、API利用条件を自動で保証するものではありません。Windows初心者は、まず安全な公開情報で1回だけ試し、local model・Web Search・Web Fetchの3経路を分けて記録するだけで十分です。

• ローカルLLMの安全性とプライバシー - 保存・ログ・外部送信・権限の基本を見る
• MCPとは - Web Search APIとMCPの役割を分ける
• Ollamaのlocal/cloud比較 - PC内処理とcloud経路を確認する