〜セルフホストAIエージェント入門〜

はじめに

最近注目を集めている OpenClaw は、
ChatGPT や Claude などの LLM を **自分の環境で常時稼働させる「AIエージェント基盤」**です。

WhatsApp / Telegram / Discord などを AIのUIとして使える
ローカル or 自前サーバーで動作（データは自分の管理下）
オープンソース（GitHubで公開）

本記事では、Windowsホスト + VirtualBox + Ubuntu 24.04 という安全な検証環境上で、

OpenClaw の概要
Ubuntu 24.04 仮想マシンの準備
OpenClaw のインストール
初期セットアップ（onboard）
動作確認（CLI / Web UI）

までを スクリーンショットを撮りながら解説します。

OpenClawとは？

OpenClaw は、セルフホスト型の AI エージェント・ゲートウェイです。

特徴は以下の通りです：

Node.js 製の常駐デーモン（Gateway）
LLM（Claude / OpenAI / Gemini / ローカルモデル）を自由に選択
チャットツールと直接接続
永続メモリとスキル（拡張）を持つ

クラウド型AIと違い、実行環境・ログ・設定をすべて自分で管理できるのが最大の魅力です。

今回の検証環境

項目	内容
ホストOS	Windows
仮想化	VirtualBox
ゲストOS	Ubuntu 24.04 LTS
ネットワーク	NAT（外向き通信のみ）
AIプロバイダ	ローカルモデルのOllama

Step 1：Ubuntu 24.04 を VirtualBox にインストール

※ この部分は既存の手順を利用し、スクリーンショット中心で説明すると良いです。

VirtualBox の設定画面（CPU / メモリ）

OpenclawとOllamaそれぞれの必要スペックと同居するための最低スペックを考えて、メモリを16GBに変更した。

1️⃣ OpenClaw 単体の必要スペック（非常に軽い）

OpenClaw 自体は Node.js 製の常駐ゲートウェイで、
LLM 推論は行いません。

OpenClaw 公式・実測の要件

項目	最低	推奨
CPU	1–2 vCPU	2–4 vCPU
RAM	1–2 GB	4 GB
ストレージ	約 500MB	20GB+
OS	Ubuntu 20.04+	Ubuntu 24.04
Node.js	22+	24 推奨

2️⃣ Ollama の必要スペック（ここが本体）

Ollama は ローカル LLM をロード＆推論するため、
RAM / VRAM が支配的です。

モデルサイズ別・最低 RAM（CPU-only）

モデルサイズ	最低 RAM	実用 RAM
3B	8 GB	12 GB
7B	16 GB	16–24 GB
13–14B	32 GB	32–64 GB
30B+	64 GB+	非常に重い
70B	128 GB+	現実的でない

7B モデルは 8GB では起動しても不安定、16GB が実質的な最低ラインだそうです。

3️⃣ OpenClaw + Ollama を同居させる場合の結論

最低ライン（「起動して試せる」）

項目	最低
CPU	4 core (vCPU)
RAM	16 GB
GPU	なし（CPU）
ストレージ	30–40 GB SSD
モデル	Ollama 7B（qwen2.5:7b など）

ログイン後のデスクトップ

Step 2：前提環境の確認

OpenClaw の公式要件は以下です：

Node.js 24 推奨（22.14+ 可）
Git / curl
Linux（systemd 対応）

Node.js 24 LTS をインストール（NodeSource推奨）

Ubuntu 24.04 で 最も安定・簡単な方法です
（npm も自動で同梱されます）

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs

この方法で Node.js 24.x + npm 11.x が入ります

npm を最新版に更新（念のため）

Node.js 24 には npm が付属していますが、
OpenClaw や pnpm 利用時の事故防止のため 最新版に揃えます。

sudo npm install -g npm@latest

確認コマンド：

node --version
npm --version

期待値例（2026年時点）：

v24.x.x
11.x.x

Step 3：OpenClaw をインストールする

ソースコードからインストール

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
sudo npm install -g pnpm
pnpm install && pnpm build && pnpm ui:build
pnpm link --global

インストール中ログ

CLI がインストールされた瞬間

Step 4：オンボーディング（初期セットアップ）

インストール後、自動的に openclaw onboard が起動します
（手動の場合）

openclaw onboard --install-daemon

設定内容（対話形式）

実行モード（local）
AI プロバイダ選択（Anthropic / OpenAI など）
APIキー入力
Gateway ポート（デフォルト: 18789）
systemd サービスとして登録

✅ スクリーンショット推奨

プロバイダ選択画面

ローカルサーバーにOllamaモデルをインストール・セットアップすれば、ずっと無料で使える。インストール・セットアップ方法は本ブログの最後に記載している。

設定完了メッセージ

Step 5：動作確認

CLI の確認

openclaw --version
openclaw doctor
openclaw gateway status

正常なら Gateway が running と表示されます

Web UI（ダッシュボード）にアクセス

ブラウザで以下にアクセス：

http://localhost:18789

初回は トークン付きURL で開く必要があります（CLI に表示）

まとめ

OpenClaw は、

「AIを試す」から
「AIを働かせる」 へ進むための基盤

です。

VirtualBox + Ubuntu 24.04 という安全な環境でも、
10分程度で動作確認まで到達できます。

参考リンク

OpenClaw 公式インストール
https://docs.openclaw.ai/install [docs.openclaw.ai]
OpenClaw GitHub
https://github.com/openclaw/openclaw [github.com]

Ollamaモデルのインストール・セットアップ

以下は Ubuntu 24.04 上で Ollama をインストール → モデルを用意 → OpenClaw と安全に連携するための
公式ドキュメント準拠・最短で動く手順です。
（これで API課金ゼロの OpenClaw が動きます）

✅ Ollama を Ubuntu 24.04 にインストールして OpenClaw と連携する手順

全体像（先に結論）

Ollama を公式スクリプトでインストール
Ollama サービスが起動していることを確認
ローカルモデルを 1 つ pull
OpenClaw 側で Ollama を Provider として選択
動作確認

1️⃣ Ollama をインストール（公式・推奨）

Ubuntu 24.04 では 公式インストールスクリプト一択です。

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

このスクリプトは以下を自動で行います：

Ollama バイナリをインストール
ollama ユーザー作成
systemd サービス登録
自動起動を有効化

インストール完了時に次の表示が出ます：

The Ollama API is now available at 127.0.0.1:11434

2️⃣ Ollama サービスの状態確認

sudo systemctl status ollama

✅ 以下の状態なら OK：

Active: active (running)
listen: 127.0.0.1:11434

ポート確認：

ss -napt | grep 11434

3️⃣ ローカルモデルをダウンロード（必須）

最低 1 つはモデルを pull します。

🔰 まずは軽め＆安定（推奨）

ollama pull qwen2.5:7b

他の選択肢：

目的	モデル例	必要RAM目安
軽量	mistral:7b	8–12GB
汎用	qwen2.5:7b	16GB
高品質	gpt-oss:20b	32GB+

モデル一覧確認：

ollama list

ここまで出来たら、Openclawセットアップのプロバイダー選択に、ローカルのollamaを選択できるようになる。

OpenClawをUbuntu 24.04（VirtualBox）にインストールして動かすまで