OpenClawとは？インストールすべきですか？ ?

#OpenClawとは？簡潔に説明

OpenClawは、自分でホストするオープンソースの個人用AIアシスタントです。普段使っているメッセージアプリから、連絡先の相手に送るようにメッセージを送ると、言語モデルを使って返答します。そのモデルは、オンラインのサービス提供者のものでも、ローカルモデルでも構いません。単なるチャットボットではなく、エージェントです。動作しているマシン上のツールを使い、複数の操作を順に実行して、依頼したことを達成できます。

何ですか？

自宅で常に動作するプログラムで、あなたのメッセージングサービスとツールを備えた言語モデルを接続します。

誰が開発しているのですか？

このプロジェクトはオーストリアの開発者Peter Steinbergerによって立ち上げられました。ソースコードはGitHubに公開されており、MITライセンスのもとで広範なコミュニティからの貢献を受けています。

いくらかかるのですか？

ソフトウェアは無料です。モデルの利用は必ずしも無料ではありません。オンラインの提供業者を利用する場合は使用量に応じた料金がかかり、ローカルで実行する場合はハードウェアと電気代がかかります。

どこで動作していますか？

常時電源を入れておく自分のマシンで動作します。PC、Mac、ミニPC、またはレンタルサーバーが使えます。プロジェクトの提供元がホスティングするものはありません。

主なリスクは？

外部からのコンテンツを読み取り、手元のマシンでコマンドを実行できるエージェントです。適切に隔離されていないと、ファイルやアカウントが危険にさらされます。

インストールする必要があるでしょうか？

ターミナルの操作に慣れていて、専用マシン上で隔離して使う用意があるなら、インストールしてもよいでしょう。単にAIと会話したいだけなら、おすすめしません。

混同を避けるために補足すると、OpenClawという名前は、1997年に発売されたプラットフォームゲームClawを自由ソフトウェアとして作り直す、まったく無関係なプロジェクトにも使われています。このページで扱うのはAIアシスタントだけです。

#ClawdbotからOpenClawへ: 3ヶ月で3つの名称

このプロジェクトは2025年末にClawdbotという名前で登場し、Clawdと名付けられたロブスターをマスコットにしていました。この名前は、多くのユーザーが接続して使っていたAnthropicのモデルClaudeと似ていることを利用した言葉遊びでした。2026年1月末、Anthropicからの要請と商標上の問題により、プロジェクト名はMoltbot（ロブスターの脱皮）に変更され、その数日後にはOpenClawに変更されました。最終的に定着したのは、このOpenClawという名前です。

2025年11月

Peter SteinbergerがClawdbotという名前でプロジェクトを初公開しました。

2026年1月末

Moltbotに改名し、その数日後にOpenClawへと再び改名。プロジェクトは急速に話題となり、そのGitHubリポジトリは当時最も注目を集めるものの一つとなります。

2026年2月

Peter SteinbergerがOpenAIへの参加を発表しました。プロジェクトは財団に引き継がれ、引き続きオープンソースとして維持されると述べています。

この経緯には、実用上の影響が二つあります。まず、2026年2月より前に公開されたチュートリアルはClawdbotやMoltbotという名前を使い、古いコマンド名を記載しています。同じソフトウェアですが、手順は古くなっています。次に、同じ時期に大きな話題となったAIエージェント向けソーシャルネットワークのMoltbookは、別の人物が立ち上げた別サービスです。OpenClawを使うためにMoltbookは必要ありません。

#仕組み：メッセージングサービスとモデルをつなぐゲートウェイ

OpenClawの中核はゲートウェイと呼ばれます（ドキュメントではGateway）。Node.js向けに書かれた単一のプロセスで、バックグラウンドで動作します。利用しているメッセージサービスとの接続を維持し、各メッセージを受信してエージェントに渡し、その応答を適切な会話に返します。それ以外のすべては、このプロセスを中心に構成されています。

チャンネル

ゲートウェイに接続されたメッセージングサービス：WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessageなど。最新の一覧はドキュメントに記載されています。

ゲートウェイ

中央プロセスです。デフォルトでは、自身のマシンのみ（アドレス 127.0.0.1、ポート 18789）で受信し、制御用のウェブインターフェースも提供します。

L'agent

モデルがツールを使って作業するためのループ：コマンドライン、ファイルの読み書き、ブラウザの操作、タスクのスケジュール実行。

モデル

ご自身で選ぶモデルです。OpenClaw自体はモデルを提供せず、ご自身のAPIキーを使ってオンラインのプロバイダーを呼び出すか、Ollamaまたは互換サーバーで提供されるローカルモデルを呼び出します。

ワークスペース

アシスタントへの指示、性格、記憶を保存する、Markdown形式のテキストファイルが入ったフォルダです。これらのファイルは自分で読んで、手作業で修正できます。

スキル

SKILL.mdファイルを含むフォルダで、エージェントに特定の手順を教えます。公開レジストリのClawHubから、ほかのスキルもインストールできます。

OpenClawには、一般的なチャットインターフェースと異なる点が2つあります。1つ目は、普段使っているメッセージングアプリを通じてやり取りするため、どこからでもアクセスできることです。作業は、自宅に置いてあるマシン上で行われます。2つ目は、自発的に動けることです。スケジュールされたタスクと定期的な起動によって、たとえば毎朝の状況報告のために、OpenClawからメッセージを送ることができます。

エージェントという概念がまだ曖昧なら、当サイトのガイド「AIエージェントとは？」で、モデル、ツール、ループという基本を確認できます。OpenClawはこの原則を適用し、メッセージング層を追加しています。外部ツールにも接続でき、その点は当サイトのMCPプロトコルのガイドで詳しく解説しています。

#OpenClawが日常でどのように活用されているか

ドキュメントやコミュニティで紹介されている使い方には、共通する考え方があります。通常ならパソコンを開いて行う必要がある作業を、メッセージで任せるというものです。どの用途でも、うまくいく保証はありません。結果は、接続するモデルと、指示をどれだけ丁寧に作り込むかに大きく左右されます。

毎日の状況まとめ

毎朝、自分の予定やメモ、継続的に収集している情報の要約を、依頼しなくてもアシスタントから受け取る。

リモートタスク

スマートフォンから、自宅に置いてきたマシンでスクリプトを実行したり、ファイルを確認したり、サービスを再起動したりするよう依頼する。

メモとリマインダー

メッセージアプリでアイデアやタスクを音声入力する。アシスタントがその内容をファイルに整理し、適切なタイミングでリマインドしてくれます。

検索と要約

いくつかのウェブページを巡回させて要約を受け取る。ただし、モデルがオンラインで読む内容の信頼性については、通常どおり注意が必要です。

自作の自動化

完全なプログラムを書かずに、スキルを使って複数の個人用ツールにまたがる操作を順に実行する。

OpenClawが何ではないのかも説明する必要があります。言語モデルではなく、モデルを接続しなければ何にも答えられません。オンラインサービスでもなく、代わりにホスティングや監視をしてくれる人はいません。また、一般消費者向けの完成された製品でもありません。インストールにはターミナルを使い、保守は自分で行う必要があります。

#実行に必要なもの

ゲートウェイ自体は軽量です。メッセージを中継し、モデルを呼び出すだけです。要件を左右するのは、主にマシンが利用可能な状態にあることと、どのモデルを選ぶかです。

常に電源が入ったマシン

メッセージのやり取りで利用できるアシスタントは、常時稼働している必要があります。モデルをオンラインで呼び出すのであれば、ミニPC、古いパソコン、小規模なレンタルサーバーで対応できます。

互換性のあるシステム

macOSとLinuxは直接サポートされています。Windowsについては、ドキュメントでWindowsのLinuxサブシステムであるWSL2の利用が案内されています。

Node.js

比較的新しいバージョンが必要です。把握している限りでは、最低でもバージョン22が必要です。この要件は過去にも変更されているため、公式のインストールページで確認してください。

1つのモデル

オンラインのプロバイダーのAPIキー、またはローカルモデルが必要です。一般消費者向けサブスクリプションをサードパーティ製ツールで利用する際の条件は、プロバイダーによって異なります。自分の契約を接続する前に、利用条件を読んでください。

メッセージング用アカウント

個人アカウントとは別に、アシスタント専用のアカウントまたは番号を用意することをおすすめします。

時間

初期設定に、そしてその後の更新に時間が必要です。このプロジェクトでは、新しいバージョンが頻繁に公開されています。

# Installer la commande openclaw (Node.js requis)
npm install -g openclaw@latest

# Lancer l'assistant de configuration et installer le service
openclaw onboard --install-daemon

ここで示す2つのコマンドは、必要な手間の目安を示すためのもので、チュートリアルではありません。その後、設定ウィザードでモデル、メッセージングサービス、セキュリティについて質問されます。手順はバージョンごとに変わるため、インストール時には公式ドキュメントに従ってください。

#では、ローカルモデルの場合は？

可能です。OpenClawは、Ollamaが提供するモデルを呼び出せます。Ollamaはデフォルトで http://localhost:11434 でリクエストを待ち受けます。ただし、エージェントには単なる会話よりも高い要件が求められます。モデルはツールを確実に呼び出せる必要があり、大きなコンテキストウィンドウも必要です。指示、ツールの説明、スキルだけで、最初のメッセージを送る前からすでに多くの領域を占めるためです。

実際には、30億～70億パラメータの小型モデル（Q4でVRAM約2～5 GB）がこの役割を十分にこなせることはあまりありません。コンテキスト用の余裕を確保しつつ、140億パラメータのモデル（Q4_K_Mで約9 GB、RTX 3060 12GBで実行可能）か、320億パラメータのモデル（約19 GBで、RTX 4090 24GBまたはユニファイドメモリ搭載のMacが必要）を想定する方がよいでしょう。プロジェクトのドキュメントでも、罠を仕込んだ指示に対してより強いため、手元で使える中で最も能力の高いモデルを使うことを推奨しています。

#インストール前に理解すべきリスク

危険は単独の欠陥ではなく、複数の要素の組み合わせから生じます。OpenClawは外部のコンテンツ（メッセージ、ウェブページ、ファイル）を読み取り、非公開データにアクセスでき、マシン上で操作を実行できます。この3つの要素を同じプログラムに組み込むには対策が必要であり、プロジェクトのドキュメント自体もその点を率直に述べています。

プロンプトインジェクション

エージェントが読むメッセージ、メール、ウェブページには、あなたの指示と誤認するような隠された指示が含まれている場合があります。こうした指示の影響をまったく受けないモデルはありません。当サイトのガイド https://quelllm.fr/guide/injection-de-prompt-llm-local で、その仕組みを詳しく説明しています。

外部に公開されたゲートウェイ

2026年初頭、研究者はインターネットからアクセス可能な環境を数千件確認しました。ゲートウェイはローカル接続のみを受け付ける設定に保ち、リモートアクセスにはVPNまたはSSHトンネルを使う必要があります。

修正された脆弱性

脆弱性CVE-2026-25253により、細工されたリンクを通じてゲートウェイのアクセストークンを盗み、ゲートウェイを乗っ取ることが可能でした。この脆弱性は2026年1月末に修正されています。古いバージョンをインストールしている場合は、更新が必要です。

悪意のあるスキル

セキュリティ研究者は2026年初頭、公開レジストリClawHub上に数百の悪意あるスキルがあると報告しました。スキルには指示が含まれ、ときにはスクリプトも含まれており、利用者の権限で実行されます。

ディスク上のシークレット

APIキー、メッセージングのセッション、アシスタントのメモリは、そのアシスタントの設定フォルダに保存されています。このフォルダを読める人は誰でも、利用者のアクセス情報を入手できます。

モデルの利用料金

ループし続けたり、頻繁に動き出したりするエージェントは、気づかないうちにトークンを消費します。利用しているプロバイダー側で支出上限を設定してください。

このプロジェクトには安全対策が用意されています。デフォルトでは、見知らぬ人があなたのアシスタントにメッセージを送っても、受け取るのはペアリングコードだけで、あなたがそのコードを承認するまでエージェントはその人のメッセージを無視します。グループチャットは、マシン上で直接実行する代わりに、隔離されたDockerコンテナ内で実行できます。さらに、組み込みの2つのコマンドがインストール状態を確認し、危険な設定を知らせます。

# Diagnostic de l'installation et de la configuration
openclaw doctor

# Audit de sécurité de la passerelle et de ses réglages
openclaw security audit --deep

#OpenClawをインストールすべきか？5つのステップで判断する

問うべきは、ツールが印象的かどうかではなく、具体的な用途があり、それを制御する手段があるかどうかです。この5つの手順を順番に踏むことで、ターミナルに触れる前に判断できます。

1. 01
   具体的な用途を明確にする

   アシスタントが毎週あなたのために何をするのか、一文で書いてください。具体的なことが思い浮かばなければ、ローカルのチャットインターフェースで十分です。エージェントの保守に手間をかけずに済みます。
2. 02
   隔離して動かせるかを確認する

   専用マシン、仮想マシン、または小型サーバーを用意できますか？用意できない場合は、先に進むのを待ってください。隔離は、ほかのあらゆるミスの影響を抑えるための予防策です。
3. 03
   モデルと予算を選択

   オンライン：利用料金の上限を設定したAPIキー。ローカル：ツールを呼び出せるモデルと、そのモデルを大きなコンテキストで読み込めるグラフィックカード。迷った場合は、利用料金に上限を設定したオンラインモデルから始めましょう。
4. 04
   小規模から始める

   メッセージングチャネルは一つ、ペアリングは有効なまま、サードパーティのスキルはなし、個人アカウントへのアクセスもなし。アシスタントの動作が予測可能になった場合のみ、範囲を広げてください。
5. 05
   メンテナンスを計画する

   定期的に更新し、設定を変更するたびにセキュリティ監査を再実行し、アシスタントのメモリファイルも時々読み返してください。

どちらかといえば、はい

コマンドラインの操作に慣れていて、専用に使えるマシンがあり、任せたい定期的なタスクがある場合です。

今は見送る

主な目的がローカルモデルとのチャットであれば、OllamaにOpen WebUIまたはLM Studioを組み合わせることで、攻撃対象となる領域を大幅に抑えながら、そのニーズを満たせます。

どちらかといえば、おすすめしません

承認済みのセキュリティ体制がないまま、業務用の端末や業務データに接続する予定がある場合です。リスクがメリットを上回ります。

#知っておきたい代替案

OpenClaw以外にもセルフホスティング型のエージェントはあります。同一条件での比較を行っていないため、ここではランキングを掲載しません。以下では、OpenClawに最も近い選択肢をそれぞれ特徴づける違いを紹介します。

Hermes Agent

Nous Researchのオープンソースエージェントで、こちらもメッセージング経由でやり取りでき、永続メモリを備えています。当サイトのガイドでは、Ollamaに接続する方法を説明しています。https://quelllm.fr/guide/hermes-agent-ollama-guide

Agent Zero

Dockerコンテナで提供される汎用エージェントで、Webインターフェースと内蔵のLinux環境を備えています。環境の隔離は設計に組み込まれています。https://quelllm.fr/guide/agent-zero-ollama-docker

n8n と Ollama

各ステップがあらかじめ決められた自動化に適しています。エージェントより柔軟性は低いものの、動作ははるかに予測しやすくなります。https://quelllm.fr/guide/n8n-ollama-automatisation-workflow

インターフェース付きのOllama

ツールやメッセージ機能を使わず、自分のマシン上でモデルとチャットするだけなら、これが最も簡単な方法です。

#参照すべき公式情報

本ガイドは独自のテストには一切基づいていません。プロジェクトは毎週進化しているため、コマンド、必要なNode.jsのバージョン、対応するメッセージングサービスの一覧は、執筆時から変わっている可能性があります。本ガイドと食い違う場合は、公式ドキュメントを優先してください。

https://github.com/openclaw/openclaw

https://docs.openclaw.ai/

https://docs.openclaw.ai/gateway/security

https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw

https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-25253

#さらに詳しく

このページは、OpenClawを理解し、判断するためのものです。ここで扱う概念をさらに詳しく知りたい場合は、当サイトの以下のガイドをご覧ください。

AIエージェントとは？

AIエージェントの定義、実際に機能する例、そしてエージェントが失敗する理由。 https://quelllm.fr/guide/agent-ia-c-est-quoi-definition-exemples

MCPとは？

モデルをツールやデータに接続するプロトコルと、ローカルモデルで使う際のコストについて。https://quelllm.fr/guide/mcp-c-est-quoi-model-context-protocol

Hermes Agent と Ollama

ローカルモデルに接続して使う、もう一つのセルフホスト型エージェント：設定、メモリ、制約。https://quelllm.fr/guide/hermes-agent-ollama-guide

Agent Zero で Ollama を使用

設計上、隔離された環境で動作するエージェントを Docker にインストールする方法と、その実際の限界。https://quelllm.fr/guide/agent-zero-ollama-docker