Open WebUIでOllamaにChatGPT風UIをつける手順【Docker対応】

Ollama はコマンドラインで動くローカルLLMの実行環境ですが、「毎回ターミナルを開くのが面倒」「ChatGPT みたいな画面で使いたい」という声をよく聞きます。
結論から言うと、Open WebUI を Docker で起動するだけで、Ollama に ChatGPT 風のブラウザUIをかぶせられます。インストール作業はほぼ docker run 一行です。

本記事では、実際に ghcr.io/open-webui/open-webui:main（バージョン 0.9.6）と ollama/ollama:latest（Ollama 0.30.8）を Docker で起動し、両者を連携させるところまでを、実際のコマンド出力・APIレスポンス・スクリーンショット付きで解説します。数字や画面はすべて 2026-06-15 に手元で動かした実測です。

目次

1. 動作確認済み環境
2. Open WebUI とは
3. 前提条件（Docker と Ollama のインストール）
4. Docker で Ollama を起動する（Docker 派向け）
5. Open WebUI を Docker で起動する
6. 初期設定とアカウント作成
7. 基本的な使い方
8. よくあるエラーと解決策
9. まとめ

動作確認済み環境

Open WebUI とは

Open WebUI（GitHub: open-webui/open-webui）は、Ollama や OpenAI 互換 API などの LLM バックエンドに対して、ChatGPT ライクな UI を提供するオープンソースのフロントエンドです。
実際に起動して管理画面を開くと、接続先として「Ollama API」と「OpenAI API」が最初から並んでいるのが分かります。主な特徴は次のとおりです。

• ブラウザから操作できる直感的なチャット UI
• 複数のモデルを切り替えて使えるモデル管理機能
• PDF や Markdown をアップロードして AI に読み込ませる RAG（Retrieval-Augmented Generation）
• マルチユーザー対応（管理者・一般ユーザーの権限分離）
• Ollama だけでなく OpenAI 互換 API との接続にも対応

個人で Ollama を使うだけならコマンドラインで十分ですが、家族やチームで共有したい、ドキュメント検索（RAG）を活用したい、という場合に Open WebUI はとても便利です。

前提条件（Docker と Ollama のインストール）

①手順1：前提パッケージを確認する

Open WebUI のいちばん簡単な起動方法は Docker です。Ubuntu 24.04 の公式リポジトリに、必要なものが揃っているか先に確認しておきましょう。実際に ubuntu:24.04 の公式イメージで apt-cache policy を叩いた結果が次の図です。

実測では、Ubuntu 24.04（noble）の公式リポジトリに docker.io 29.1.3・curl 8.5.0・python3 3.12.3・python3-pip 24.0 が収録されていました。Docker 公式リポジトリを追加しなくても、標準の apt だけで Docker が入るのが Ubuntu 24.04 の利点です。

②手順2：Docker をインストールする

続いて Docker 本体を入れます。apt-get install -y docker.io を実行したときの実ログが次の図です。

実測では docker.io を入れると docker-compose-v2 など関連パッケージも一緒に入りました。インストール直後に docker --version が 29.1.3 を返せばOKです。

③手順3：Ollama をインストールする（ホスト直接実行の場合）

Open WebUI のバックエンドになる Ollama をホストに入れます。公式インストールスクリプト一発で完了します。

ollama pull でモデルを先にダウンロードしておきます。軽量なモデルを試すなら llama3.2（約2GB）や gemma3:4b（約3GB）あたりがおすすめです。

Docker で Ollama を起動する（Docker 派向け）

Ollama もホストには入れずに Docker で動かしたい場合は、先に専用ネットワークを作り、Open WebUI コンテナと通信できるようにします。実際にネットワークを作って起動した結果がこちらです。

-v owui_ollama_data:/root/.ollama でモデルデータを Docker ボリュームに保存しています。コンテナを削除してもモデルが残るので便利です。ollama/ollama イメージは実測で約4.16GB ありました。

Open WebUI を Docker で起動する

①パターンA：Ollama がホストで動いている場合

Ollama をホストに入れている場合（systemctl status ollama で動作中）は、--add-host=host.docker.internal:host-gateway を付けて起動します。これを付け忘れると、コンテナの中から Ollama に接続できません。正直、ここがいちばん詰まりやすいポイントです。

この場合、Open WebUI 側の Ollama API URL には http://host.docker.internal:11434 を指定します。

②パターンB：Ollama も Docker で動かしている場合

前章で Ollama を owui-net に繋いだ場合は、Open WebUI も同じネットワークに参加させます。ポイントは OLLAMA_BASE_URL にコンテナ名（owui_ollama）を指定することです。実際に起動して疎通確認まで行った結果が次の図です。

起動できたかどうかは curl http://localhost:3000/health が {"status":true} を返すかで判定できます。実測では、コンテナ起動から約27秒で /health が応答しました。初回はイメージのダウンロード（約4.3GB）が入るので、その分は別途時間がかかります。

③Open WebUI と Ollama が本当に繋がっているか確認する

「画面は開いたけどモデルが出てこない」を避けるため、コンテナ間の疎通も確認しておきましょう。同じネットワーク owui-net に入っていれば、Open WebUI コンテナはコンテナ名で Ollama を名前解決できます。

実測では、docker exec owui_webui curl http://owui_ollama:11434/api/version が {"version":"0.30.8"} を返し、さらに Open WebUI のプロキシ経由（http://localhost:3000/ollama/api/version）でも同じ 0.30.8 が返ってきました。ここまで通っていれば連携は成功です。

初期設定とアカウント作成

ブラウザで http://localhost:3000（VPS の場合は http://<サーバーIP>:3000）を開くと、Open WebUI のログイン画面が表示されます。

初回アクセスで作成したアカウントが管理者になります。実際に /api/config を叩くと "onboarding": true（＝まだ管理者が未作成）と返るのが分かります。まずはメールアドレスとパスワードを入力して、自分のアカウントを作成してください。なお本記事のスクリーンショットでは、メールアドレス・パスワードはすべてデモ用のダミー値を使っています。

アカウントを作成すると、上図のようなメインチャット画面が表示されます。中央に「Hello, （ユーザー名）」と挨拶が出て、左サイドバーでチャット履歴を管理でき、画面上部のドロップダウン（Select a model）でモデルを切り替えられます。

ログイン後に接続先が正しいか確認するには、右上のアバターアイコン →「管理者パネル」→「設定」→「接続（Connections）」を開きます。
ここで Ollama API URL を確認できます。ホスト Ollama なら http://host.docker.internal:11434、Docker ネットワーク経由なら http://owui_ollama:11434 です。

基本的な使い方

①管理者設定で Ollama 接続先を確認する

「モデルが表示されない」「接続エラーが出る」場合は、まず管理者パネルの接続設定を確認します。実際の画面が次のスクリーンショットです。

管理者パネル →「設定」→「接続」を開くと、上図のように「OpenAI API」と「Ollama API」が並んでいます。今回は OLLAMA_BASE_URL で指定した http://owui_ollama:11434 がそのまま Ollama API URL に表示されていました。URL 右の更新ボタン（↻）で疎通テストができ、緑のトグルがオンになっていれば有効です。

②モデルを選択してチャットを始める

チャット画面上部のドロップダウンから使うモデルを選びます。Ollama 側で ollama pull したモデルが自動的にリストに出てきます。モデルのカスタマイズはワークスペースの「モデル」画面から行います。

モデル管理画面（左サイドバー →「ワークスペース」→「Models」）では、各モデルにシステムプロンプトやパラメータ（temperature など）を設定したプリセットを作れます。「日本語専用アシスタント」「コード補助用」など、用途別のプリセットを用意しておくと便利です。右上の「Discover a model」からコミュニティ製のプリセットを探すこともできます。

③RAG（知識ベース）でドキュメントを読み込ませる

Open WebUI の目玉機能の一つが RAG（Retrieval-Augmented Generation） です。PDF・Markdown・テキストをアップロードして、その内容を踏まえて AI に回答させられます。

「ワークスペース」→「Knowledge」から新しいナレッジを作成してドキュメントをアップロードします。画面下部にも案内が出ているとおり、チャット入力欄で # を入力するとナレッジのリストが表示され、参照するドキュメントを指定できます。

上図は RAG の処理フローを示した概念図です。アップロードしたドキュメントはチャンク分割されてベクトル化（エンベディング）され、ベクトルDB（ChromaDB）に保存されます。質問時には類似チャンクを検索して Ollama の LLM に渡し、回答を生成します。Open WebUI v0.9.6 では Hybrid Search（キーワード検索＋ベクトル検索）が利用でき、検索精度の調整も可能です。

よくあるエラーと解決策

まとめ

Open WebUI を使うと、コマンドラインだけで使っていた Ollama に ChatGPT 風のブラウザUIを簡単に追加できます。
Ubuntu 24.04 LTS ＋ Docker の環境なら docker run 一行で起動でき、初期設定も数分で終わります。実測でも、起動から約27秒で /health が応答し、Open WebUI v0.9.6 から Ollama 0.30.8 へ問題なく接続できました。

• ホスト Ollama との連携は --add-host=host.docker.internal:host-gateway が必須
• Docker ネットワーク経由なら OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434 を指定
• 起動確認は /health が {"status":true} を返すかで判定
• RAG・モデル管理・マルチユーザーが最初から使えて高機能
• VPS に移行すれば、外出先からも使えるプライベートAI環境になる

なお、Ollama を Docker で動かす基本（GPU 設定・Docker Compose 化など）をまとめて知りたい方は、Ollama を Docker で動かす手順も合わせて読むと、自分専用のローカルAI環境がぐっと作りやすくなります。

自宅PCのスペックが足りない、外出先からも使いたい、という場合は VPS への移行がおすすめです。GPU インスタンスを使えば大きめのモデルも快適に動きます。