OllamaでOpenClawを実行：プライベートAI研究アシスタントの構築
この記事では、Ollama 0.17+を使用してOpenClawをワンコマンドでインストールし、ローカルハードウェア上で動作するプライベートAI研究アシスタントを構成する方法を詳しく説明します。インストール手順、コンテキストウィンドウの設定（最小64k）、Telegramなどのメッセージングプラットフォームへの接続、ウェブ検索の有効化、Dockerでのヘッドレスデプロイまでの全プロセスをカバーします。
OpenClawは、Ollama上で動作するローカルモデルを、日常的に使用するメッセージングアプリ（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage）にシームレスに接続するオープンソースのパーソナルAIアシスタントです。macOS開発者であるPeter Steinbergerによって作成され、当初はClawdbot、その後Moltbotを経て、最終的にOpenClawと名付けられました。このプロジェクトはリリース後すぐに6万以上のGitHubスターを獲得しました。
OpenClawのコアアーキテクチャは3つの層で構成されています：メッセージング層（ユーザーがメッセージアプリを介して送受信）、Gatewayデーモン（調整層、永続的に実行されマルチステップタスクを管理）、モデル層（Ollamaがローカルまたはクラウドモデルを実行）。この設計により、ターミナルを閉じてもAIアシスタントがオンラインを保ちます。
システム要件と前提条件
OpenClawを実行するには、以下のハードウェアとソフトウェアが必要です：
- オペレーティングシステム：macOS 12+、Linux、またはWindows（WSLが必要）
- メモリ：最低16GB、推奨32GB
- GPU VRAM：ローカルモデルには少なくとも25GB（例：qwen3-coder）、クラウドモデルには不要
- ディスク容量：OpenClawと依存関係で約5GB、ローカルモデルをプルする場合はさらに30GB以上
- ソフトウェア：Ollama 0.17以降（
ollama launchコマンドをサポート）、Node.js 18以降、Ollamaアカウント（クラウドモデルとウェブ検索用）
OllamaのコンテキストウィンドウはデフォルトでVRAMに応じて自動設定されます：24GB未満のVRAMでは4k、24～48GBでは32k、48GB以上では256k。しかし、OpenClawはAIエージェントとして動作するため、マルチステップタスクを効率的に処理するには少なくとも64kのコンテキストが必要です。そのため、手動での設定を強く推奨します。
ワンコマンドインストール：ollama launch
OpenClawをインストールする最も簡単な方法は、Ollama 0.17+のollama launchコマンドを使用することです。ターミナルで以下を実行します：
ollama launch openclawモデルを直接指定する場合は：
ollama launch openclaw --model kimi-k2.5:cloudOllamaは自動的に以下の手順を実行します：OpenClawのインストール確認（npm経由）、セキュリティ警告の表示、モデルの選択、初回設定（Gatewayデーモンのインストールとウェブ検索の有効化を含む）、Gatewayとターミナルユーザーインターフェース（TUI）の起動。
設定のみを変更してエージェントを起動したくない場合は、--configパラメータを追加します：
ollama launch openclaw --configコンテキスト長の設定
ローカルモデルの場合、コンテキスト長の設定が重要です。Ollamaサービスを起動する前に環境変数を設定することをお勧めします：
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serveVRAMに余裕があれば、131072以上に設定できます。コンテキストが有効になっているか確認するには、ollama psを実行し、PROCESSORが100% GPU、CONTEXTが65536以上であることを確認します。CPUオフロードが発生している場合、パフォーマンスは大幅に低下します。
メッセージングチャネルの接続
Gatewayが実行されたら、以下のコマンドでメッセージングプラットフォームを設定します：
openclaw configure --section channelsTelegramを例に取ります：
- Telegramで@BotFatherを検索し、新しいボットを作成してトークンを取得します。
- OpenClaw設定メニューでTelegramを選択し、トークンを貼り付けます。
- 「Finished」を選択して設定を保存します。
- Telegramでボットのユーザー名を検索し、
/startを送信して会話を開始します。
WhatsAppの場合は、Baileysプロトコルを使用してQRコードをスキャンします。SlackとDiscordは、各プラットフォームの開発者ポータルでアプリを作成し、トークンとチャンネルIDを入力する必要があります。
実践プロジェクト：Telegramプライベート研究アシスタント
設定が完了すると、Telegramボットは以下の機能を実行できます：
- ローカルまたはクラウドモデルを使用して質問に回答
- Ollamaの内蔵ウェブ検索でリアルタイム情報を取得
- 送信されたドキュメントやURLを取得して要約
- マルチステップの調査タスクを実行（ローカルモデル使用時はデータがデバイス外に出ない）
クラウドモデルは自動的にウェブ検索プラグインを有効にします。ローカルモデルの場合は、まずOllamaアカウントにログインし、その後openclaw configure --section webを実行して検索を有効にします。
ヘッドレスDockerデプロイ
本番環境では、OpenClawをDockerコンテナにデプロイしてヘッドレスで実行できます。具体的な手順としては、Dockerfileを作成し、OllamaとOpenClawの依存関係をインストールし、環境変数を設定し、コンテナ起動時にGatewayが自動的に実行されるようにします。詳細なDockerデプロイガイドはOpenClawの公式ドキュメントを参照してください。
要約すると、OpenClawはプライベートAIアシスタントを希望するユーザーに強力で柔軟なソリューションを提供します。適切なコンテキスト設定とメッセージングチャネルの接続により、プライバシーと効率性を両立した、いつでも利用可能な研究アシスタントを迅速に構築できます。