カフェでコーヒーを買っているときに、Slackで四半期レポートを求めるメッセージが届きました。ファイルは自宅のデスクトップにあります。WhatsAppでこう送ります:「デスクトップにあるQ4レポートのPDFを見つけて」。30秒後、パスが届き、同僚に共有ドライブの場所を案内できます。これがOpenClawです。
OpenClawはローカルのゲートウェイを実行し、メッセージングアプリをClaude搭載のコーディングエージェントに接続します。WhatsApp、Telegram、ターミナルからメッセージを送ると、エージェントはマシン上でコマンドを実行して応答します。ファイル検索、スクリプト実行、ログの読み取りなどが可能です。ゲートウェイは常時コンピュータ上で稼働し、チャットとシェルの橋渡しを担います。
本チュートリアルでは、OpenClawをゼロからセットアップし、どのような作業ができるのかを幅広く紹介します。また、この種のAIに無制限のターミナルアクセスを与える際の注意点についても触れます。
注意: この記事の執筆中、Anthropicが「Clawd」が「Claude」にあまりにも似ているとして商標上の申し立てを行いました。プロジェクトはClawdbotからMoltbotへ(ロブスターのマスコットは存続)と改名。そして2026年1月29日に再び名称変更 され、OpenClawになりました。本チュートリアルの一部のスクリーンショット、設定パス、コードスニペットには依然として「Clawdbot」「clawd」「moltbot」が登場する場合があります。
Claudeのエコシステムについてさらに知りたい場合は、 Claude Cowork 、 Claude Code 、Claude Opus 4.6 、そして Introduction to Claude Models コース をご覧ください。ほかにも、OpenClawをOllamaと使う方法 や、Moltbook入門ガイド も用意しています。
OpenClawとは?
Apple向けツールで知られるmacOS開発者のPeter Steinberger氏が2025年末に公開し、当初はClawdbotと呼ばれていました。コンセプトは、プロンプトやファイルが、設定したモデルAPIに送信される場合を除き、ハードウェアから外に出ない完全自ホスト型のAIエージェントです。
このプライバシー重視のアプローチは、すべてをクラウドプロバイダー経由にすることに疲れた開発者に響きました。公開から数週間で リポジトリはGitHubスター6万超え を達成しました。
ゲートウェイアーキテクチャ
すべてはGatewayと呼ばれる単一のデーモンを通ります。バックグラウンドで常駐し、メッセージング接続を維持し、AIエージェントを調整します。メッセージ送信時の流れは次のとおりです。
WhatsApp(Baileysプロトコル)、Telegram(Bot API)、Discord、iMessage、またはCLI経由でテキストが届く。
GatewayがテキストをPiという組み込みのコーディングエージェントに渡し、Piが代理でシェルコマンドを実行できる。
Piがプロンプトをモデルプロバイダーに送信する。
モデルが返した指示をPiがローカルで実行する。
結果はGatewayを通ってチャットに戻る。
Gatewayはセッション管理、レスポンスのストリーミング、設定用ローカルWebダッシュボードを担います。システムサービス( launchd(macOS)、 systemd(Linux))としてインストールされ、再起動後も自動で復帰します。
OpenClawセットアップガイド:前提条件とインストール
それでは、OpenClawのセットアップ方法を見ていきましょう。
システム要件とAPIコスト
OpenClawにはNode.js 22以上が必要で、macOSとLinuxでネイティブに動作します。WindowsユーザーはWSL2(Windows Subsystem for Linux)が必要です。問題なく動作しますが、設定の手間が増えます。
ハードウェア要件は最小限です。GatewayはCPU・メモリ使用率が低くアイドルします。現代的なブラウザが動くマシンならOpenClawも動きます。
OpenClaw自体は無料のオープンソース(MITライセンス)です。コストはAPIトークンに発生します。Anthropicは100万トークン単位で課金し、Claude Sonnetでは入力約$3、出力約$15、Opusはそれ以上です。実運用ではどの程度でしょうか?
軽い利用(1日数コマンド):$10〜30/月
中程度(定常的なファイル作業・リサーチ):$30〜70/月
重い利用(常時自動化・長時間セッション):$70〜150/月
これらはプロンプトの冗長さやコンテキストサイズで変動します。Claude ProまたはMaxのサブスクリプションがある場合は、Claude Code CLIでセットアップトークンを生成し、トークン課金の代わりにサブスクリプションを利用できます。
OpenClawのインストール手順
インストーラースクリプトを実行します:
curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash 提供:
インストールが完了すると、オンボーディングウィザードが自動的に起動します。最初に表示されるのはセキュリティ警告です。ウィザードには、エージェントの権限を制限したい場合のサンドボックス化に関するドキュメントへのリンクがあります。
ウィザードにはクイックスタート(妥当な初期設定)とアドバンスト(詳細設定)があり、ほとんどの方にはクイックスタートで十分です。
続いてモデルプロバイダーを選びます。Claude MaxまたはProのサブスクリプションがある場合は、setup-tokenオプションを選択します。別のターミナルを開いてclaude setup-tokenを実行し、生成されたトークンをウィザードに貼り付けます。
チャネルの設定ではWhatsAppを選び、スマホでQRコードをスキャンします(設定 → リンクされた端末 → 端末をリンク)。TelegramやDiscordなど他のチャネルも利用可能です。
次にスキルの設定が求められます。 Skills はOpenClawの機能を拡張しますが、追加の依存関係が必要です。
初回セットアップを簡単にするため、ここではスキップしてください。注:スペースでトグル、Enterで確定です。
hooks の設定もスキップすると、Gatewayサービスが自動でインストールされます。ウィザードはボットの「孵化(hatch)」方法を尋ねます。TUI(端末ユーザーインターフェース)を選ぶと、ターミナルのチャット画面とWebダッシュボードが同時に開きます。
ではWhatsAppでテストします。自分自身にメッセージを送ってください。クエリとOpenClawの応答は、ターミナル、Web UI、WhatsAppの3か所すべてに表示されます。
3つのインターフェースすべてで応答が見えれば、稼働中です。
OpenClawの実力:標準搭載の機能
セットアップに10分、すでに動くエージェントが手元にあります。以下はOpenClawが素の状態でできることの例です。
例1:埋もれたスクリーンショットを探して送る
出先で、ファイルを自分に送るのを忘れていたことに気づく場面を考えましょう。ファイルは自宅のノートPCにあります。
ここではセットアップ中に撮った、OpenClawの最初の応答を写したスクリーンショットを使って試しました。ファイル名は平凡で、Downloadsフォルダの多数の画像に埋もれていました。
OpenClawへのメッセージ:「DownloadsフォルダにあるWhatsAppの会話のスクショがあるはず。見つけてここに送ってくれる?」
エージェントは画像を1つずつ解析し、該当ファイルを見つけるとチャットに送り返しました。
エージェントが初めてDownloadsフォルダにアクセスした際、macOSが許可を求めてきました。OpenClawをリモートで使う予定がある場合は、事前にフルディスクアクセスを付与しておきましょう(詳細はセキュリティの章を参照)。
例2:チャート付きディスク容量レポート
次のシナリオです。Dropboxで大きなアセットが送られてくる直前、ダウンロードする空き容量がマシンにあるか確認したいとします。Finderを掘り下げたりターミナルでコマンドを打つこともできますが、週末の外出先ではスマホから素早く知りたいところです。
OpenClawへのメッセージ:「ディスク容量を確認して、フォルダ別の使用状況を示すPythonで生成したチャート入りのPDFレポートを作って」
このタスクには、ファイルシステムのスキャン、ディレクトリ別サイズの集計、チャート生成のためのPythonコード作成、PDFへの書き出しといった複数工程が必要です。
必要な答えは「空き94GB」。PDFには円グラフと棒グラフで内訳も載りました。OpenClawはLibraryが約300GBで最大の要因であることも指摘しました。
観察した点として、OpenClawは控えめに振る舞う傾向があります。同じプロンプトを Claude Code や他のコーディングエージェントに投げると、過剰に取り組み、ディレクトリの深い階層まで掘った十数個のチャートが出てくることもあります。
ここでOpenClawは、プロンプトの簡潔さに合わせ、トップレベルのフォルダと2つのチャートで完了。より詳しく知りたい場合は、明示的に指示してください。
カスタムスキルでOpenClawを拡張する
定例のワークフローがいくつかあるはずです。会議前のカレンダー確認、メモアプリの検索、SNS投稿、スマートホームの操作など。これらのタスクにはパターンがあります。
スキルを使えば、そのパターンを一度教えるだけで、以後はOpenClawが対応できます。
スキルは SKILL.mdを含むフォルダで、必要に応じてスクリプトや設定、その他のリソースを同梱します。MarkdownにはYAMLフロントマター(name、description、requirements)と、エージェントのコンテキストに読み込まれる手順が記述されます。
リクエストがスキルに一致すると、エージェントはゼロから考える代わりに、その手順に従います。スキルは複雑なワークフローの補助スクリプトを同梱でき、エージェントに必要なものを一箇所にまとめられます。
形式はAgentSkills仕様に準拠しています。これはAnthropicが策定し、現在はエコシステム全体(Claude Code、Cursor、VS Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot など)で採用されているオープンスタンダードです。
Claude Agent SDK に馴染みがあれば、このパターンは見覚えがあるはずです。OpenClaw向けに作ったスキルは、AgentSkills対応ツールならどこでも動作します。
GitHubスキルのフロントマターは次のようになります:
---
name : github
description : Interact with GitHub using the gh CLI.
metadata : { "openclaw": { "requires": { "bins": [ "gh" ] } } }
--- 提供:
このrequires.binsは、 ghがインストールされている場合のみスキルが読み込まれることを意味します。スキルは環境変数(APIキー)や特定の設定フラグを要求することもあります。要件が満たされない場合、依存関係を導入するまでスキルは休止状態です。
OpenClawに同梱のスキル
OpenClawには一般的なワークフローをカバーする49個のスキルが同梱されています。 openclaw skills listを実行して、システムで使用可能なものを確認してください。
Appleエコシステム :Notes、Reminders、Things 3、Bear Notes。OpenClawにリマインダーの追加やメモ検索を頼むと、適切なCLIコマンドを把握しています。
Google Workspace :Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheetsを gog CLI経由で。OAuth設定が必要ですが、その後は「明日の予定は?」や「Sarahからのメールへの下書きを作って」などと頼めます。
コミュニケーション :Slack、iMessage、Twitter/X。ツイート投稿、Slackメッセージへのリアクション、iMessage履歴の検索が可能。
スマートホーム :Philips Hue、Sonos、Eight Sleep。照明の操作、音楽再生、ベッド温度の調整など。
開発ツール :GitHub CLIでの課題・PR操作、サブプロセスとしてClaude Codeを起動するコーディングエージェントスキル、Whisperによる文字起こしなど。
多くのスキルは既存のCLIツールを包んでいます。基盤のバイナリが無い場合は、インストールするまでスキルは利用不可として表示されます。
独自のOpenClawスキルを作成する
同梱スキルで一般的な作業は賄えますが、真価は自分のワークフローに合わせてスキルを作るときに発揮されます。例えば画像編集。スマホで写真を撮っても、リサイズや透かし入れは通常PCに座って行います。カスタムスキルがあれば、外出先のWhatsAppからその作業を実行できます。
私は、任意の解像度に画像をリサイズし、 ~/Documents/logo.pngの汎用ロゴを追加するスキルを作るようOpenClawに依頼しました。バンドル済みの skill-creatorを用いて、PILのPythonスクリプトを作成し、フォルダ構成を生成し、 SKILL.mdに使用例を書き出しました。
スキルはワークスペースの skills/フォルダに配置され、次回セッションで読み込まれました。テストとして、OpenClawのホームページのスクリーンショットを送り、LinkedIn向けにウォーターマーク入りでリサイズするよう依頼しました。
数秒後、ウォーターマーク入りで投稿準備済みの画像が戻ってきました。このスキルは今後もマシン上に常駐し、必要なときにスマホから呼び出せます。
インスピレーションを得たい、あるいは他の人が作ったものを再利用したい場合は、 awesome-openclaw-skills をチェックしてください。リ ポジトリにはコミュニティ製スキルが565件以上まとめられています。良い例:
OpenClawの高度な機能
ここまでの例はOpenClawを応答型アシスタントとして扱いました。問い合わせれば動く。しかし、3つの機能が基本的なチャットを越えた力を与えます。
永続メモリ により、セッションやプラットフォームをまたいで好みを記憶します。
プロアクティブな監視 で、促されなくても連絡してきます。
そして サンドボックス化 は当然の懸念、すなわちターミナルアクセスを持つAIに必要なガードレールを提供します。
永続メモリとカスタマイズ
OpenClawはコンテキストを ~/clawd/配下のMarkdownファイルに保存します。各ファイルには明確な役割があります:
SOUL.mdはエージェントが どう 話すかを定義します。人格、トーン、境界。既定の冒頭は次のとおり:
# SOUL.md - Who You Are
* You're not a chatbot. You're becoming someone. *
## Core Truths
** Be genuinely helpful, not performatively helpful. ** Skip the "Great question!"
and "I'd be happy to help!" — just help. Actions speak louder than filler words.
** Have opinions. ** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing
or boring. An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.
** Be resourceful before asking. ** Try to figure it out. Read the file. Check the
context. Search for it. * Then * ask if you're stuck.提供:
AGENTS.mdは各セッションで 何を すべきかと振る舞い方を定義します。安全ルール、グループチャットでの作法、ツールの使い方の指示などが含まれます。冒頭は:
# AGENTS.md - Your Workspace
This folder is home. Treat it that way.
## Every Session
Before doing anything else:
1. Read SOUL.md — this is who you are
2. Read USER.md — this is who you're helping
3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context
4. ** If in MAIN SESSION ** (direct chat with your human): Also read MEMORY.md提供:
USER.mdには あなたに関する事実 が保存されます。OpenClawに覚えておくよう伝えると、ここに記録されます。例えば、エージェントに「ブレイキング・バッドが好き」と伝えた後:
# USER.md - About Your Human
## Context
### Entertainment Preferences
- ** TV Shows: ** Loves Breaking Bad提供:
IDENTITY.mdはエージェントが 自分自身 を定義する場所です。名前、雰囲気、絵文字、アバター。セットアップ時に入力するか、エージェントに任せることもできます。
ドキュメントで参照される追加のファイルが2つあり、必要に応じて作成されます:
MEMORY.md:長期のキュレーション済みメモリ。日次ノートを越えて保存する価値があるときに作成。プライバシーのため、メインセッション(グループではない直接チャット)でのみ読み込みます。
memory/YYYY-MM-DD.md:日次ノート。出来事の生ログ。初めて書き込みが必要になったときに memory/ディレクトリを作成します。
これらのファイルを変更したい場合は、そう依頼してください。「SOUL.mdをもっと簡潔に更新して」「USER.mdにフィンテック業界で働いていると追記して」。エージェントがファイルを直接編集し、変更はセッションやプラットフォームをまたいで維持されます。
プロアクティブな通知と監視
多くのAIエージェントは、あなたの問いかけを待ちます。OpenClawは2つの仕組みで自発的に連絡できます。
ハートビート は定期チェックを実行し、1ターンにまとめます。設定方法:
1. 次のチェックリストを ~/clawd/HEARTBEAT.mdに記述します:
# Heartbeat checklist
- Check email for urgent messages
- Review calendar for events in next 2 hours
- If idle for 8+ hours, send a brief check-in提供:
2. ~/.clawdbot/clawdbot.jsonで間隔を設定:
{
"agents" : {
"defaults" : {
"heartbeat" : {
"every" : "30m" ,
"activeHours" : { "start" : "08:00" , "end" : "22:00" }
}
}
}
} 提供:
3. Gatewayを再起動:openclaw gateway restart
稼働時間帯は30分ごとにOpenClawがチェックリストを実行します。対応不要なら静かにしています。
Cronジョブ は正確な時刻での単発・定期タスクに使います。ターミナルで以下を実行:
openclaw cron add --name "Morning brief" --cron "0 7 * * *" --message "Weather, calendar, top emails"
openclaw cron add --name "Call back" --at "2h" --session main --system-event "Call the client"
openclaw cron list
openclaw cron rm < job-id> 提供:
違いとして、ハートビートは複数のチェックを1ターンにまとめ、メインセッションのコンテキストを共有します。Cronジョブは厳密な時刻で動作し、新しいコンテキストの分離セッションを使えます。
「定期的にこれらを確認」はハートビート、「この時刻にこれをやる」はCron、と使い分けます。Claude Code hooks を使ったことがあれば、オートメーションの考え方は馴染みがあるはずです。
セキュリティとサンドボックス化
シェルアクセスを持つAIは、ファイル削除、認証情報の露出、プロンプトインジェクション経由の悪意あるコマンド実行が可能になり得ます。実際、研究者は脆弱性を発見しています:未設定のリバースプロキシ背後での認証回避、パブリックアドレスにバインドされたWebインターフェースからの認証情報露出など。
Peter Steinberger氏は、Mac MiniやVPSなどの専用ハードウェアでOpenClawを実行することを推奨しています。
多くのユーザーはそうしないでしょう。メインマシンで実行する場合は、サンドボックス化で被害範囲を抑えます。
サンドボックス化の設定方法:
1. Dockerがインストールされ稼働していることを確認します。
2. サンドボックス用イメージをビルドします。OpenClawのソースディレクトリ(リポジトリをクローンした場所またはnpmがインストールした場所)で:
./scripts/sandbox-setup.sh提供:
3. ~/.clawdbot/clawdbot.jsonにサンドボックス設定を追加:
{
"agents" : {
"defaults" : {
"sandbox" : {
"mode" : "non-main" ,
"scope" : "session" ,
"workspaceAccess" : "ro"
}
}
}
} 提供:
4. Gatewayを再起動:openclaw gateway restart
各設定の意味:
modeはどのセッションをサンドボックス化するかを制御します:
"off":サンドボックスなし。デフォルトですがリスクがあります。
"non-main":グループチャットや外部チャネルをサンドボックス化し、メインのターミナルセッションはホスト上で動作。多くのユーザーに推奨。
"all":すべてのセッションをコンテナ化。最も安全ですがレイテンシーが増します。
workspaceAccessはサンドボックス化されたセッションが参照できる範囲を制御します:
"none":隔離ワークスペース。ファイルを一切見えなくします。
"ro": ~/clawd/への読み取り専用アクセス。閲覧は可、変更は不可。
"rw":フルの読み書きアクセス。慎重に使用。
知っておくべきトレードオフ: サンドボックス化はコンテナ起動の分だけ遅延が増します。ネットワークアクセスを要するスキルは、デフォルトではコンテナにネットワークがないため動きません。 tools.elevatedはサンドボックスを完全に迂回するため、許可内容の監査が必要です。プラットフォーム固有の制約もあります:WhatsAppセッションは1つのGatewayしか所有できず、iMessageはmacOSでのみ動作します。
macOS特有の注意点: OpenClawをリモートで頼りにする前に、システム設定 → プライバシーとセキュリティ → フルディスクアクセスで、利用するターミナルアプリにフルディスクアクセスを付与してください。離席中は許可ダイアログが表示されず、ブロックされると黙って失敗します。
まとめ
OpenClawはAIエージェントの中で独自の位置づけです。IDEの代替や汎用チャットボットを目指しているのではなく、すでに課金しているAIモデルと、自分のハードウェア上のファイル・アプリ・自動化との橋渡しをします。
プロジェクトの進化は速く、スキルライブラリは毎週拡充されています。食料品配達からTesla制御まで、コミュニティによる統合も広がっています。Ollamaによるローカルモデルの進歩により、完全オフラインのパーソナルエージェントも現実味を増しています。
本質的な問いは、AIエージェントが私たちのデジタル生活を管理するかどうかではありません。自分たちが管理するインフラで動かすのか、それともクラウドプロバイダーに委ねるのかです。OpenClawはローカルファーストに賭けており、プライバシーと所有権を重視するユーザーにとって、その賭けは実を結び始めています。デスクトップAIエージェントについては、 Claude Coworkのチュートリアル もご覧ください。
カフェでコーヒーを買っているときに、Slackで四半期レポートを求めるメッセージが届きました。ファイルは自宅のデスクトップにあります。WhatsAppでこう送ります:「デスクトップにあるQ4レポートのPDFを見つけて」。30秒後、パスが届き、同僚に共有ドライブの場所を案内できます。これがOpenClawです。
OpenClawはローカルのゲートウェイを実行し、メッセージングアプリをClaude搭載のコーディングエージェントに接続します。WhatsApp、Telegram、ターミナルからメッセージを送ると、エージェントはマシン上でコマンドを実行して応答します。ファイル検索、スクリプト実行、ログの読み取りなどが可能です。ゲートウェイは常時コンピュータ上で稼働し、チャットとシェルの橋渡しを担います。
本チュートリアルでは、OpenClawをゼロからセットアップし、どのような作業ができるのかを幅広く紹介します。また、この種のAIに無制限のターミナルアクセスを与える際の注意点についても触れます。
注意: この記事の執筆中、Anthropicが「Clawd」が「Claude」にあまりにも似ているとして商標上の申し立てを行いました。プロジェクトはClawdbotからMoltbotへ(ロブスターのマスコットは存続)と改名。そして2026年1月29日に再び名称変更され、OpenClawになりました。本チュートリアルの一部のスクリーンショット、設定パス、コードスニペットには依然として「Clawdbot」「clawd」「moltbot」が登場する場合があります。
Claudeのエコシステムについてさらに知りたい場合は、Claude Cowork、Claude Code、Claude Opus 4.6、そしてIntroduction to Claude Models コースをご覧ください。ほかにも、OpenClawをOllamaと使う方法や、Moltbook入門ガイドも用意しています。
OpenClawとは?
Apple向けツールで知られるmacOS開発者のPeter Steinberger氏が2025年末に公開し、当初はClawdbotと呼ばれていました。コンセプトは、プロンプトやファイルが、設定したモデルAPIに送信される場合を除き、ハードウェアから外に出ない完全自ホスト型のAIエージェントです。
このプライバシー重視のアプローチは、すべてをクラウドプロバイダー経由にすることに疲れた開発者に響きました。公開から数週間でリポジトリはGitHubスター6万超えを達成しました。
ゲートウェイアーキテクチャ
すべてはGatewayと呼ばれる単一のデーモンを通ります。バックグラウンドで常駐し、メッセージング接続を維持し、AIエージェントを調整します。メッセージ送信時の流れは次のとおりです。
Gatewayはセッション管理、レスポンスのストリーミング、設定用ローカルWebダッシュボードを担います。システムサービス(
launchd(macOS)、systemd(Linux))としてインストールされ、再起動後も自動で復帰します。OpenClawセットアップガイド:前提条件とインストール
それでは、OpenClawのセットアップ方法を見ていきましょう。
システム要件とAPIコスト
OpenClawにはNode.js 22以上が必要で、macOSとLinuxでネイティブに動作します。WindowsユーザーはWSL2(Windows Subsystem for Linux)が必要です。問題なく動作しますが、設定の手間が増えます。
ハードウェア要件は最小限です。GatewayはCPU・メモリ使用率が低くアイドルします。現代的なブラウザが動くマシンならOpenClawも動きます。
OpenClaw自体は無料のオープンソース(MITライセンス)です。コストはAPIトークンに発生します。Anthropicは100万トークン単位で課金し、Claude Sonnetでは入力約$3、出力約$15、Opusはそれ以上です。実運用ではどの程度でしょうか?
これらはプロンプトの冗長さやコンテキストサイズで変動します。Claude ProまたはMaxのサブスクリプションがある場合は、Claude Code CLIでセットアップトークンを生成し、トークン課金の代わりにサブスクリプションを利用できます。
OpenClawのインストール手順
インストーラースクリプトを実行します:
インストールが完了すると、オンボーディングウィザードが自動的に起動します。最初に表示されるのはセキュリティ警告です。ウィザードには、エージェントの権限を制限したい場合のサンドボックス化に関するドキュメントへのリンクがあります。
ウィザードにはクイックスタート(妥当な初期設定)とアドバンスト(詳細設定)があり、ほとんどの方にはクイックスタートで十分です。
続いてモデルプロバイダーを選びます。Claude MaxまたはProのサブスクリプションがある場合は、setup-tokenオプションを選択します。別のターミナルを開いて
claude setup-tokenを実行し、生成されたトークンをウィザードに貼り付けます。チャネルの設定ではWhatsAppを選び、スマホでQRコードをスキャンします(設定 → リンクされた端末 → 端末をリンク)。TelegramやDiscordなど他のチャネルも利用可能です。
次にスキルの設定が求められます。 SkillsはOpenClawの機能を拡張しますが、追加の依存関係が必要です。
初回セットアップを簡単にするため、ここではスキップしてください。注:スペースでトグル、Enterで確定です。
hooksの設定もスキップすると、Gatewayサービスが自動でインストールされます。ウィザードはボットの「孵化(hatch)」方法を尋ねます。TUI(端末ユーザーインターフェース)を選ぶと、ターミナルのチャット画面とWebダッシュボードが同時に開きます。
ではWhatsAppでテストします。自分自身にメッセージを送ってください。クエリとOpenClawの応答は、ターミナル、Web UI、WhatsAppの3か所すべてに表示されます。
3つのインターフェースすべてで応答が見えれば、稼働中です。
OpenClawの実力:標準搭載の機能
セットアップに10分、すでに動くエージェントが手元にあります。以下はOpenClawが素の状態でできることの例です。
例1:埋もれたスクリーンショットを探して送る
出先で、ファイルを自分に送るのを忘れていたことに気づく場面を考えましょう。ファイルは自宅のノートPCにあります。
ここではセットアップ中に撮った、OpenClawの最初の応答を写したスクリーンショットを使って試しました。ファイル名は平凡で、Downloadsフォルダの多数の画像に埋もれていました。
OpenClawへのメッセージ:「DownloadsフォルダにあるWhatsAppの会話のスクショがあるはず。見つけてここに送ってくれる?」
エージェントは画像を1つずつ解析し、該当ファイルを見つけるとチャットに送り返しました。
エージェントが初めてDownloadsフォルダにアクセスした際、macOSが許可を求めてきました。OpenClawをリモートで使う予定がある場合は、事前にフルディスクアクセスを付与しておきましょう(詳細はセキュリティの章を参照)。
例2:チャート付きディスク容量レポート
次のシナリオです。Dropboxで大きなアセットが送られてくる直前、ダウンロードする空き容量がマシンにあるか確認したいとします。Finderを掘り下げたりターミナルでコマンドを打つこともできますが、週末の外出先ではスマホから素早く知りたいところです。
OpenClawへのメッセージ:「ディスク容量を確認して、フォルダ別の使用状況を示すPythonで生成したチャート入りのPDFレポートを作って」
このタスクには、ファイルシステムのスキャン、ディレクトリ別サイズの集計、チャート生成のためのPythonコード作成、PDFへの書き出しといった複数工程が必要です。
必要な答えは「空き94GB」。PDFには円グラフと棒グラフで内訳も載りました。OpenClawはLibraryが約300GBで最大の要因であることも指摘しました。
観察した点として、OpenClawは控えめに振る舞う傾向があります。同じプロンプトを Claude Codeや他のコーディングエージェントに投げると、過剰に取り組み、ディレクトリの深い階層まで掘った十数個のチャートが出てくることもあります。
ここでOpenClawは、プロンプトの簡潔さに合わせ、トップレベルのフォルダと2つのチャートで完了。より詳しく知りたい場合は、明示的に指示してください。
カスタムスキルでOpenClawを拡張する
定例のワークフローがいくつかあるはずです。会議前のカレンダー確認、メモアプリの検索、SNS投稿、スマートホームの操作など。これらのタスクにはパターンがあります。
スキルを使えば、そのパターンを一度教えるだけで、以後はOpenClawが対応できます。
スキルは
SKILL.mdを含むフォルダで、必要に応じてスクリプトや設定、その他のリソースを同梱します。MarkdownにはYAMLフロントマター(name、description、requirements)と、エージェントのコンテキストに読み込まれる手順が記述されます。リクエストがスキルに一致すると、エージェントはゼロから考える代わりに、その手順に従います。スキルは複雑なワークフローの補助スクリプトを同梱でき、エージェントに必要なものを一箇所にまとめられます。
形式はAgentSkills仕様に準拠しています。これはAnthropicが策定し、現在はエコシステム全体(Claude Code、Cursor、VS Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot など)で採用されているオープンスタンダードです。
Claude Agent SDKに馴染みがあれば、このパターンは見覚えがあるはずです。OpenClaw向けに作ったスキルは、AgentSkills対応ツールならどこでも動作します。
GitHubスキルのフロントマターは次のようになります:
この
requires.binsは、ghがインストールされている場合のみスキルが読み込まれることを意味します。スキルは環境変数(APIキー)や特定の設定フラグを要求することもあります。要件が満たされない場合、依存関係を導入するまでスキルは休止状態です。OpenClawに同梱のスキル
OpenClawには一般的なワークフローをカバーする49個のスキルが同梱されています。
openclaw skills listを実行して、システムで使用可能なものを確認してください。gogCLI経由で。OAuth設定が必要ですが、その後は「明日の予定は?」や「Sarahからのメールへの下書きを作って」などと頼めます。多くのスキルは既存のCLIツールを包んでいます。基盤のバイナリが無い場合は、インストールするまでスキルは利用不可として表示されます。
独自のOpenClawスキルを作成する
同梱スキルで一般的な作業は賄えますが、真価は自分のワークフローに合わせてスキルを作るときに発揮されます。例えば画像編集。スマホで写真を撮っても、リサイズや透かし入れは通常PCに座って行います。カスタムスキルがあれば、外出先のWhatsAppからその作業を実行できます。
私は、任意の解像度に画像をリサイズし、
~/Documents/logo.pngの汎用ロゴを追加するスキルを作るようOpenClawに依頼しました。バンドル済みのskill-creatorを用いて、PILのPythonスクリプトを作成し、フォルダ構成を生成し、SKILL.mdに使用例を書き出しました。スキルはワークスペースの
skills/フォルダに配置され、次回セッションで読み込まれました。テストとして、OpenClawのホームページのスクリーンショットを送り、LinkedIn向けにウォーターマーク入りでリサイズするよう依頼しました。数秒後、ウォーターマーク入りで投稿準備済みの画像が戻ってきました。このスキルは今後もマシン上に常駐し、必要なときにスマホから呼び出せます。
インスピレーションを得たい、あるいは他の人が作ったものを再利用したい場合は、 awesome-openclaw-skillsをチェックしてください。リポジトリにはコミュニティ製スキルが565件以上まとめられています。良い例:
OpenClawの高度な機能
ここまでの例はOpenClawを応答型アシスタントとして扱いました。問い合わせれば動く。しかし、3つの機能が基本的なチャットを越えた力を与えます。
永続メモリとカスタマイズ
OpenClawはコンテキストを
~/clawd/配下のMarkdownファイルに保存します。各ファイルには明確な役割があります:SOUL.mdはエージェントがどう話すかを定義します。人格、トーン、境界。既定の冒頭は次のとおり:AGENTS.mdは各セッションで何をすべきかと振る舞い方を定義します。安全ルール、グループチャットでの作法、ツールの使い方の指示などが含まれます。冒頭は:USER.mdにはあなたに関する事実が保存されます。OpenClawに覚えておくよう伝えると、ここに記録されます。例えば、エージェントに「ブレイキング・バッドが好き」と伝えた後:IDENTITY.mdはエージェントが自分自身を定義する場所です。名前、雰囲気、絵文字、アバター。セットアップ時に入力するか、エージェントに任せることもできます。ドキュメントで参照される追加のファイルが2つあり、必要に応じて作成されます:
MEMORY.md:長期のキュレーション済みメモリ。日次ノートを越えて保存する価値があるときに作成。プライバシーのため、メインセッション(グループではない直接チャット)でのみ読み込みます。memory/YYYY-MM-DD.md:日次ノート。出来事の生ログ。初めて書き込みが必要になったときにmemory/ディレクトリを作成します。これらのファイルを変更したい場合は、そう依頼してください。「SOUL.mdをもっと簡潔に更新して」「USER.mdにフィンテック業界で働いていると追記して」。エージェントがファイルを直接編集し、変更はセッションやプラットフォームをまたいで維持されます。
プロアクティブな通知と監視
多くのAIエージェントは、あなたの問いかけを待ちます。OpenClawは2つの仕組みで自発的に連絡できます。
ハートビートは定期チェックを実行し、1ターンにまとめます。設定方法:
1. 次のチェックリストを
~/clawd/HEARTBEAT.mdに記述します:2.
~/.clawdbot/clawdbot.jsonで間隔を設定:3. Gatewayを再起動:
openclaw gateway restart稼働時間帯は30分ごとにOpenClawがチェックリストを実行します。対応不要なら静かにしています。
Cronジョブは正確な時刻での単発・定期タスクに使います。ターミナルで以下を実行:
違いとして、ハートビートは複数のチェックを1ターンにまとめ、メインセッションのコンテキストを共有します。Cronジョブは厳密な時刻で動作し、新しいコンテキストの分離セッションを使えます。
「定期的にこれらを確認」はハートビート、「この時刻にこれをやる」はCron、と使い分けます。Claude Code hooksを使ったことがあれば、オートメーションの考え方は馴染みがあるはずです。
セキュリティとサンドボックス化
シェルアクセスを持つAIは、ファイル削除、認証情報の露出、プロンプトインジェクション経由の悪意あるコマンド実行が可能になり得ます。実際、研究者は脆弱性を発見しています:未設定のリバースプロキシ背後での認証回避、パブリックアドレスにバインドされたWebインターフェースからの認証情報露出など。
Peter Steinberger氏は、Mac MiniやVPSなどの専用ハードウェアでOpenClawを実行することを推奨しています。
多くのユーザーはそうしないでしょう。メインマシンで実行する場合は、サンドボックス化で被害範囲を抑えます。
サンドボックス化の設定方法:
1. Dockerがインストールされ稼働していることを確認します。
2. サンドボックス用イメージをビルドします。OpenClawのソースディレクトリ(リポジトリをクローンした場所またはnpmがインストールした場所)で:
3.
~/.clawdbot/clawdbot.jsonにサンドボックス設定を追加:4. Gatewayを再起動:
openclaw gateway restart各設定の意味:
modeはどのセッションをサンドボックス化するかを制御します:"off":サンドボックスなし。デフォルトですがリスクがあります。"non-main":グループチャットや外部チャネルをサンドボックス化し、メインのターミナルセッションはホスト上で動作。多くのユーザーに推奨。"all":すべてのセッションをコンテナ化。最も安全ですがレイテンシーが増します。workspaceAccessはサンドボックス化されたセッションが参照できる範囲を制御します:"none":隔離ワークスペース。ファイルを一切見えなくします。"ro":~/clawd/への読み取り専用アクセス。閲覧は可、変更は不可。"rw":フルの読み書きアクセス。慎重に使用。知っておくべきトレードオフ:サンドボックス化はコンテナ起動の分だけ遅延が増します。ネットワークアクセスを要するスキルは、デフォルトではコンテナにネットワークがないため動きません。
tools.elevatedはサンドボックスを完全に迂回するため、許可内容の監査が必要です。プラットフォーム固有の制約もあります:WhatsAppセッションは1つのGatewayしか所有できず、iMessageはmacOSでのみ動作します。macOS特有の注意点:OpenClawをリモートで頼りにする前に、システム設定 → プライバシーとセキュリティ → フルディスクアクセスで、利用するターミナルアプリにフルディスクアクセスを付与してください。離席中は許可ダイアログが表示されず、ブロックされると黙って失敗します。
まとめ
OpenClawはAIエージェントの中で独自の位置づけです。IDEの代替や汎用チャットボットを目指しているのではなく、すでに課金しているAIモデルと、自分のハードウェア上のファイル・アプリ・自動化との橋渡しをします。
プロジェクトの進化は速く、スキルライブラリは毎週拡充されています。食料品配達からTesla制御まで、コミュニティによる統合も広がっています。Ollamaによるローカルモデルの進歩により、完全オフラインのパーソナルエージェントも現実味を増しています。
本質的な問いは、AIエージェントが私たちのデジタル生活を管理するかどうかではありません。自分たちが管理するインフラで動かすのか、それともクラウドプロバイダーに委ねるのかです。OpenClawはローカルファーストに賭けており、プライバシーと所有権を重視するユーザーにとって、その賭けは実を結び始めています。デスクトップAIエージェントについては、 Claude Coworkのチュートリアルもご覧ください。