自宅PCのGPUを活かしつつVMで安全に動かす：OpenClaw × ローカルLLM

Posted at 2026-04-26

外出先からスマホで自宅PCを操作できる「AI秘書」を、できるだけ高品質に・できるだけ安全に動かしたい。そんな欲張りな目的で OpenClaw とローカル LLM を組み合わせて構築した際の手順をまとめました。

筆者は構築途中でかなりハマったので、同じ構成を試そうとする方が迷わないように、つまずきポイントも含めて記録しています。

なぜこの構成にしたのか

OpenClaw（オープンクロー）は、PC上で動作するオープンソースの自律型 AI エージェント実行プラットフォームです。LLM を頭脳として、メール管理・ファイル操作・ブラウザ操作などを自動化し、Discord・Telegram・Slack などのチャットアプリ経由で外出先から自宅 PC を操作できます。

実用するうえで最初に直面するのが、「性能」と「安全性」のトレードオフです。

観点	フル機能ローカルLLM運用	完全クラウドAPI運用	完全VM隔離
プライバシー	◎ 全部ローカル	△ クラウドへ送信	◎
推論速度	ホストGPUで高速	高速	CPU推論で遅い
安全性	△ ホストに直接エージェント	◎ APIだけ	◎
API料金	0円	月数千〜万円	0円

エージェント系ツールは、プロンプトインジェクションでホストPCに対して意図しない操作をされるリスクが構造的に存在します。一方で、ホストGPUを使わないと実用的な推論速度が出ません。

そこで本記事では、両方を取りに行く構成を採用しました。

[スマホ Discord]
   ↓ インターネット
[ホスト Windows 11 Pro / RAM 32GB / GPU 8GB]
   ├─ Ollama (GPU推論で高速)
   │   listen: 0.0.0.0:11434
   │
   └─ VMware Workstation Pro 25H2u1
        └─ Ubuntu 26.04 LTS Server VM (隔離環境)
             ├─ NAT接続のみ・共有フォルダ無効
             ├─ UFW で送信制限
             └─ OpenClaw (systemd 自動起動)

ポイント：

LLM はホストで動かして GPU 推論の速度を取る
エージェント本体は VM 内で動かして、ファイル操作の影響をホストから遮断する
VM ↔ ホスト間は Ollama の HTTP API のみを許可

これで「LLM 推論は速い、でもエージェントの暴走はホストに届かない」状態を実現しています。

想定環境

筆者の環境です。これとほぼ同等以上であれば動きます。

項目	スペック
CPU	Intel Core i7-10870H (8C16T)
RAM	32GB
GPU	VRAM 8GB（NVIDIA）
ストレージ空き	50GB以上推奨
OS	Windows 11 Pro

全体の流れ

ホスト（Windows 11）に Ollama を導入
VMware Workstation Pro で Ubuntu 26.04 VM を作成
VM 内に OpenClaw をインストール、ホスト Ollama を参照する設定
Discord Bot を作成して連携
ペアリング承認とポリシー設定
動作確認

セットアップにかかる時間の目安は、ダウンロード時間込みで 2〜3時間 です。

本記事で使用するプレースホルダー

設定値の中に含める固有値はすべて以下のプレースホルダーで表記します。実際に作業するときは、ご自身の環境の値に置換してください。

プレースホルダー	意味	取得方法
`<HOST_IP>`	VMware NAT のホスト側 IP（VMnet8）	「Phase 1.5」で確認
`<NAT_SUBNET>`	VMware NAT のサブネット（例: `192.168.x.0/24`）	「Phase 1.5」で確認
`<VM_USER>`	Ubuntu VM のユーザー名	VM 作成時に自分で設定
`<VM_IP>`	Ubuntu VM の IP アドレス	「Phase 2.5」で確認
`<DISCORD_BOT_TOKEN>`	Discord Bot のトークン	「Phase 4.3」で取得
`<DISCORD_USER_ID>`	あなたの Discord User ID	「Phase 4.7」で取得
`<PAIRING_CODE>`	OpenClaw が発行するペアリングコード	「Phase 6.1」で取得

これらは秘密情報・個別情報なので、ブログや SNS に貼る際は必ずマスク（xxxx）してください。特に Bot Token は漏れると他人がボットを乗っ取れるので最重要です。

Phase 1: ホスト（Windows 11）の準備

1.1 Hyper-V の状態確認

VMware Workstation Pro の最新版は Hyper-V との共存が改善されていますが、念のため。PowerShell（管理者）で：

Get-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V-All

Enabled の場合は WSL2 等で必要でなければ無効化を検討します。

1.2 Ollama のインストール

https://ollama.com/download/windows から OllamaSetup.exe をダウンロード
インストール（管理者権限不要）
PowerShell で確認：
```
ollama --version
```

1.3 Ollama の環境変数設定

タスクトレイの Ollama を Quit してから、Windows の「環境変数」画面でユーザー環境変数に以下を追加します。

変数名	値	目的
`OLLAMA_HOST`	`0.0.0.0:11434`	VMから接続できるようにする
`OLLAMA_CONTEXT_LENGTH`	`32768`	OpenClawが要求する長いコンテキスト
`OLLAMA_KEEP_ALIVE`	`-1`	モデルをメモリに常駐させる
`OLLAMA_NUM_PARALLEL`	`2`	並列リクエスト対応

設定後にスタートメニューから Ollama を再起動。

1.4 VMware Workstation Pro 25H2u1 のインストール

VMware Workstation Pro は商用・教育・個人すべて無料化されており、ライセンスキーは不要です。

Broadcom Support Portal から VMware Workstation Pro 25H2u1（または最新版）をダウンロード
管理者でインストーラー実行
インストール後、起動

1.5 VMnet8（NAT）のサブネット確認

VMware Workstation で「編集」→「仮想ネットワークエディタ」→「Change Settings」をクリックして管理者モードに切替。VMnet8 を選択して Subnet IP をメモします。

例: Subnet IP が 192.168.179.0 の場合

<NAT_SUBNET> = 192.168.179.0/24
<HOST_IP> = 192.168.179.1 （末尾を .1 に置き換えたもの）

この IP は後で何度も使うので必ず控えておきます。

1.6 Windowsファイアウォールで Ollama ポートを制限

PowerShell（管理者）で実行：

Remove-NetFirewallRule -DisplayName "Ollama VM Access" -ErrorAction SilentlyContinue

New-NetFirewallRule -DisplayName "Ollama VM Access" `
    -Direction Inbound `
    -LocalPort 11434 `
    -Protocol TCP `
    -RemoteAddress <NAT_SUBNET> `
    -Action Allow `
    -Profile Any `
    -Enabled True

⚠️ ハマりポイント1: Ollama インストール時の自動 Block ルール

Ollama を最初に起動したとき、Windows Security のプロンプトで「キャンセル」や「アクセスを許可しない」を選んでいると、ollama.exe を Block する ファイアウォールルールが自動作成されます。

Windows ファイアウォールでは「Block ルールが Allow ルールより優先」されるため、上記 Allow ルールを作っても効きません。確認と削除：

# Block ルールが残っているか確認
Get-NetFirewallRule | Where-Object { $_.DisplayName -like "*ollama*" -and $_.Action -eq 'Block' } | Format-Table DisplayName, Direction, Action -AutoSize

# あれば削除
Get-NetFirewallRule -DisplayName "ollama.exe" | Where-Object Action -eq Block | Remove-NetFirewallRule

これに気づかず数時間ハマったので、最初に確認することを強く推奨します。

⚠️ ハマりポイント2: VMnet8 がネットワークプロファイルに表示されない

Get-NetConnectionProfile で VMnet8 が表示されないことがあります。表示されないとファイアウォールルールが効きません。表示されない場合は以下を実行：

Disable-NetAdapter -Name "VMware Network Adapter VMnet8" -Confirm:$false
Start-Sleep -Seconds 3
Enable-NetAdapter -Name "VMware Network Adapter VMnet8" -Confirm:$false

それでもダメなら、VMware の「仮想ネットワークエディタ」で「Restore Defaults」を実行。

1.7 モデルのダウンロード

# 推奨：軽量で agent 用途に最適化された Gemma 4 E2B
ollama pull gemma4:e2b

筆者は当初 qwen3:14b や qwen3:8b を試しましたが、コンテキスト不足やタイムアウトで安定動作しませんでした。OpenClaw は長いシステムプロンプトを送るため、軽量で tool-calling に対応した gemma4:e2b が最も安定します。

確認：

ollama list
ollama ps
netstat -ano | findstr 11434  # 0.0.0.0:11434 でリッスンしていることを確認

1.8 モデルのウォームアップ

メモリにロードしておくと、初回応答の遅延を防げます。

ollama run gemma4:e2b "hello"
# 応答が返ったら Ctrl+D で終了
ollama ps  # gemma4:e2b がロード中であることを確認

Phase 2: Ubuntu 26.04 VM の作成

2.1 Ubuntu 26.04 LTS Server ISO のダウンロード

https://releases.ubuntu.com/ から ubuntu-26.04-live-server-amd64.iso を取得。

2.2 VM の新規作成

VMware Workstation Pro で「File → New Virtual Machine」：

項目	値
ウィザード	Custom (advanced)
ハードウェア互換性	Workstation 22.x
ゲストOS	Linux → Ubuntu 64-bit
仮想マシン名	`OpenClaw-Ubuntu26`
プロセッサ	2ソケット × 1コア
メモリ	8192 MB
ネットワーク	NAT（重要）
ディスク	NVMe / 40GB / 単一ファイル

LLM はホストで動くので、VM のスペックは控えめで十分です。

2.3 強力な隔離設定

VM 起動前に「Edit virtual machine settings」で：

Hardware タブで削除：

USB Controller
Sound Card
Printer

Options タブ：

Shared Folders → Disabled
Guest Isolation → 「Drag and Drop」「Copy and Paste」両方ともチェックを外す

そして VM フォルダの .vmx ファイルをメモ帳で開き、末尾に追記：

isolation.tools.copy.disable = "TRUE"
isolation.tools.paste.disable = "TRUE"
isolation.tools.dnd.disable = "TRUE"
isolation.tools.hgfsServerSet.disable = "TRUE"
isolation.tools.guestInitiatedUpgrade.disable = "TRUE"

これで VM ↔ ホスト間のすべての共有経路が遮断されます。

2.4 Ubuntu インストール

項目	設定
言語	English
キーボード	Japanese
インストール種別	Ubuntu Server (minimized)
ネットワーク	DHCP
ストレージ	Use entire disk
ユーザー名	任意（以降 `<VM_USER>` と表記）
SSH	Install OpenSSH server にチェック

2.5 VM の IP 確認

インストール完了後、VM 内で：

ip a

ens33 等のインターフェースに振られた 192.168.x.x が <VM_IP> です。

Phase 3: VM 内の基盤構築

ホストの PowerShell から SSH 接続が便利です：

ssh <VM_USER>@<VM_IP>

3.1 システム更新

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl git build-essential ufw ca-certificates net-tools

3.2 ホスト Ollama への疎通確認（最重要）

# デフォルトゲートウェイ確認
ip route | grep default
# 例: default via 192.168.179.2 dev ens33
# → ホスト IP は通常 .1（<HOST_IP>）

# ホスト Ollama に接続テスト
curl --connect-timeout 10 http://<HOST_IP>:11434/api/tags

{"models":[...]} のような JSON が返ってくれば成功です。ここを通過しないと先に進めません。

繋がらない場合のチェックリスト：

ホストの OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 が設定されているか
Ollama を再起動したか
Windows ファイアウォールに Allow ルールがあるか
ollama.exe の Block ルールが残っていないか
VMnet8 がネットワークプロファイルに表示されているか

3.3 UFW で送信制限

sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default deny outgoing

# 必要な送信のみ許可
sudo ufw allow out 53        # DNS
sudo ufw allow out 80        # HTTP
sudo ufw allow out 443       # HTTPS

# ホスト Ollama への接続許可
sudo ufw allow out to <HOST_IP> port 11434

# SSH 受信（管理用）
sudo ufw allow from <NAT_SUBNET> to any port 22

sudo ufw enable
sudo ufw status verbose

3.4 Node.js 22 のインストール

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
node --version  # v22.x.x

3.5 OpenClaw のインストール

mkdir -p ~/.npm-global
npm config set prefix '~/.npm-global'
echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

npm install -g openclaw
openclaw --version

Phase 4: Discord Bot 作成

4.1 個人用サーバー作成

Discord アプリで新規サーバーを作成。「自分と友達のため」を選択し、自分のみ参加するプライベートサーバーにします。既存の他人がいるサーバーには絶対に Bot を入れないでください。

4.2 Discord Application 作成

https://discord.com/developers/applications にアクセス
右上「New Application」→ 名前入力（例: OpenClaw Agent）→ Create
左メニュー「Bot」を開く

4.3 Bot Token の取得

「Bot」ページで Reset Token をクリック → 表示されるトークン文字列をコピーして安全な場所（パスワードマネージャーなど）に保管。これが <DISCORD_BOT_TOKEN> になります。

⚠️ 注意点:

Token は 発行直後の一度しか表示されません。Reset するたびに古いものは無効化されます
Token が漏れると Bot を乗っ取られます。GitHub・SNS・チャットなどに絶対に貼らないでください
ブログやスクショで共有するときは MTQ5xxx...xxx のようにマスクしてください

4.4 Privileged Gateway Intents の有効化（必須）

「Bot」ページの下部「Privileged Gateway Intents」で：

✅ Message Content Intent（必須・これがないと Bot がメッセージを読めません）
✅ Server Members Intent（推奨）

Save Changes を必ずクリック。

4.5 Default Install Settings の調整

「Installation」メニューで「Install Link」を None に設定して保存（これをしないと「プライベートアプリケーションはデフォルトの認証リンクを持つことはできません」エラーが出ます）。

4.6 Bot をサーバーに招待

左メニュー「OAuth2」→ 「URL Generator」
Scopes: bot にチェック
Bot Permissions: Send Messages、Read Message History、View Channels、Embed Links、Attach Files にチェック
一番下のURLをコピーしてブラウザで開く
自分のサーバーを選択して「認証」

⚠️ Administrator 権限は付与しないでください。

4.7 自分の Discord User ID を取得

Bot にメッセージできるユーザーを制限するために必要です。

Discord アプリの「設定」→「詳細設定（Advanced）」→「開発者モード」をオン
メイン画面に戻り、自分のアバターまたは名前を右クリック（スマホは長押し）
メニューに「ユーザーIDをコピー」が表示されるので選択
数字の ID（19桁前後の数値）がクリップボードにコピーされます

これが <DISCORD_USER_ID> です。これも公開されると不便なので、ブログ等では xxxxxxxxxxxxxxxxxxx のようにマスクします。

4.8 サーバー ID の取得（任意）

特定サーバーだけに Bot を限定したい場合に使用します。

サーバー名の左にあるサーバーアイコンを右クリック
「サーバーIDをコピー」を選択

Phase 5: OpenClaw の設定

5.1 OpenClaw 初期設定（onboard）

openclaw onboard

⚠️ 初回起動は最大5分ほどかかることがあります。プロンプトが返らなくても焦らず待ってください。

対話で以下を選択：

プロンプト	回答
`I understand this is powerful and inherently risky. Continue?`	Yes
Onboarding mode	QuickStart
Channel	Discord
Bot Token	`<DISCORD_BOT_TOKEN>` を貼り付け
Discord channels access	Allowlist (recommended)
Discord channels allowlist	チャンネル ID（または Skip）
Search provider	Ollama Web Search
Configure skills now?	Yes
Install missing skill dependencies	Skip for now にチェック
Hooks	command-logger と session-memory にチェック
Hatch in Terminal	recommended

5.2 設定ファイルの編集

OpenClaw のデフォルト設定はローカル Ollama を見ているので、ホスト Ollama を指すように変更します。

systemctl --user stop openclaw-gateway

~/.openclaw/openclaw.json を Python で安全に編集（<HOST_IP> と <VM_USER> は自分の値に置換してください）：

python3 << 'PYEOF'
import json

# 自分の値に置換
HOST_IP = "<HOST_IP>"        # 例: 192.168.179.1
VM_USER = "<VM_USER>"        # 例: ubuntu

config_path = f'/home/{VM_USER}/.openclaw/openclaw.json'

with open(config_path, 'r') as f:
    config = json.load(f)

# プライマリモデルを gemma4:e2b に
config['agents']['defaults']['model']['primary'] = 'ollama/gemma4:e2b'

# 古い models マップは削除（auto-discovery と競合する）
if 'agents' in config and 'defaults' in config['agents']:
    config['agents']['defaults'].pop('models', None)

# ホスト Ollama を指すように設定
if 'models' not in config:
    config['models'] = {}
if 'providers' not in config['models']:
    config['models']['providers'] = {}

config['models']['providers']['ollama'] = {
    'baseUrl': f'http://{HOST_IP}:11434',
    'apiKey': 'ollama-local',
    'api': 'ollama',
    'models': [
        {
            'id': 'gemma4:e2b',
            'name': 'Gemma 4 E2B',
            'reasoning': False,
            'input': ['text'],
            'cost': {'input': 0, 'output': 0, 'cacheRead': 0, 'cacheWrite': 0},
            'contextWindow': 32768,
            'maxTokens': 8192
        }
    ]
}

# サーバーチャンネルでも反応するように groupPolicy を open に
config['channels']['discord']['groupPolicy'] = 'open'

with open(config_path, 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=2)

print('OK')
PYEOF

⚠️ ハマりポイント3: baseUrl の置き場所

公式ドキュメントでも書き方が一貫していませんが、正しい構造は models.providers.ollama.baseUrl です（baseURL ではなく baseUrl に注意。camelCase）。plugins.entries.ollama.baseURL のような間違った場所に書くと Unrecognized key: "baseURL" エラーで起動失敗します。

⚠️ ハマりポイント4: `groupPolicy: allowlist` の罠

OpenClaw のデフォルト onboard では groupPolicy: allowlist になっていますが、allowFrom（または groupAllowFrom）が空の場合、サーバーチャンネルのメッセージは全部 silently drop されます。

openclaw doctor でこの警告が出ます：

channels.discord.groupPolicy is "allowlist" but groupAllowFrom (and allowFrom) is empty — all group messages will be silently dropped

DM だけは別の credentials ファイルで管理されるため動きます。サーバーチャンネルでも反応させたい場合は、上記の Python スクリプトのように groupPolicy: 'open' に変更するのが最も確実です。

5.3 サービス起動

systemctl --user start openclaw-gateway
sleep 30
systemctl --user status openclaw-gateway --no-pager | head -10

Active: active (running) を確認。エラーが出たら：

journalctl --user -u openclaw-gateway --since "2 minutes ago" --no-pager | tail -30

でログを確認します。

Phase 6: ペアリング承認

OpenClaw は許可されていない Discord ユーザーからのメッセージを処理しません。最初の接続でペアリングコードが発行されます。

6.1 Bot に DM を送る

スマホ Discord で Bot のプロフィールを開き、「メッセージを送信」で DM 送信：

こんにちは

Bot から以下のような応答が返ります（数値はマスクされた例）：

OpenClaw: access not configured.

Your Discord user id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Pairing code: XXXXXXXX

Ask the bot owner to approve with:
openclaw pairing approve discord XXXXXXXX

ここで表示される Pairing code が <PAIRING_CODE>、Your Discord user id は Phase 4.7 で取得した <DISCORD_USER_ID> と一致しているはずです。

6.2 VM で承認コマンド実行

openclaw pairing approve discord <PAIRING_CODE>

成功メッセージ Approved discord sender ... が表示されます。

⚠️ ペアリングコードには有効期限（数分）があります。期限切れの場合は再度 DM して新しいコードを発行してから承認してください。

6.3 doctor で警告がないか確認

echo "" | timeout 10 openclaw doctor 2>&1 | grep -i "warning\|allowlist\|drop"

「No channel security warnings detected」だけ出れば OK。

Phase 7: 動作確認

7.1 ログ監視を起動

journalctl --user -u openclaw-gateway -f

7.2 Discord でメッセージ送信

スマホ Discord で：

DM の場合:

こんにちは、自己紹介してください

サーバーチャンネルの場合（メンション必須）:

@<Bot 名> こんにちは

7.3 確認すべきもの

ログに以下が流れれば成功：

[discord] message received from ...
[agent/embedded] embedded run agent start ...
数秒〜30秒後 embedded run agent end: isError=false

ホスト Windows のタスクマネージャーで GPU 使用率が一瞬上がるのも確認できます（GPU 推論で動いている証拠）。

Ctrl+C でログ監視を抜けます。

動作確認後の必須作業

1. Discord Bot Token のリセット（公開した可能性があれば）

セットアップ中に Token を画面に出したり共有したりしている可能性があるので、念のためリセット：

Discord Developer Portal で Application を開く
Bot タブ → Reset Token → 新しい Token をコピー
VM 内で nano で ~/.openclaw/openclaw.json の token を新しいものに置換
systemctl --user restart openclaw-gateway

2. VM スナップショット作成

VMware Workstation Pro で VM → Snapshot → Take Snapshot。「初期クリーン状態」として保存しておけば、何かあっても数秒で復旧できます。

3. ホスト Ollama Cloud アカウント連携（Web 検索を使う場合）

ホスト PowerShell で：

ollama signin

これで Ollama Web Search 機能が有効化されます。

トラブルシューティングまとめ

症状: VM からホスト Ollama に curl タイムアウト

ホスト側 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 設定確認
ホスト側 netstat -ano | findstr 11434 で 0.0.0.0 リッスン確認
ollama.exe の Block ルールがないか確認（最頻出原因）
Windows ファイアウォール一時無効化で切り分け
VMnet8 のネットワークプロファイル状態確認

症状: OpenClaw 起動時 `Config invalid` エラー

plugins.entries.ollama: Unrecognized key: "baseURL"

→ baseUrl（camelCase）を models.providers.ollama 配下に置く

症状: 「I just came online. Who am I?」が繰り返し返る

→ LLM 応答タイムアウト。コンテキスト不足やモデル過大が原因。gemma4:e2b への切り替えと OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 でウォームアップを推奨

症状: サーバーチャンネルでメンションしても反応しない（DMだけ動く）

→ groupPolicy: allowlist で allowFrom が空なのが原因。openclaw doctor で警告が出ます。groupPolicy: open に変更で解決

症状: メモリ不足エラー

{"error":"model requires more system memory (X.X GiB) than is available (Y.Y GiB)"}

→ 軽量モデル（gemma4:e2b）に切り替え、または不要なアプリを閉じる

まとめ

OpenClaw + ローカル LLM の構築は、ステップ自体は多くないものの、ハマりポイントが点在しているのが厄介でした。特に：

Windows ファイアウォールの Block ルール
OpenClaw の baseUrl の置き場所
groupPolicy: allowlist の silently drop
ペアリング承認の必要性

このあたりは事前に知っていれば数分で済む話なので、本記事が同じ構成を試す方の役に立てば幸いです。

完成すると、外出先からスマホで自宅 PC のエージェントを操作できるのは想像以上に便利です。ローカル LLM なので API 料金もかからず、隔離環境なので安心して試行錯誤できます。

エージェントの人格は ~/.openclaw/workspace/ 配下の Markdown ファイル（IDENTITY.md、USER.md、SOUL.md など）で育てていく形なので、ここから先は自分だけの AI 秘書を仕立てる楽しい作業が待っています 🦞

参考リンク

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