はじめに

中国語圏で「龍虾（ロンシャ）」と呼ばれることがある OpenClaw は、ローカルまたは自分の管理下にある環境で動かす、オープンソースのパーソナル AI エージェントです。

普通のチャット AI が「質問に答える」ことを中心にしているのに対して、OpenClaw はメッセージアプリ、ブラウザ、ファイル、外部 API、スキルなどをつなぎ、ユーザーの代わりに複数ステップの作業を進めることを目指しています。

この記事では、OpenClaw の機能、インストール、基本設定、使い方、そしてなぜこの種のエージェントが重要なのかを、初学者向けに整理します。

注: コマンドや設定項目は 2026-06-15 時点の公式ドキュメントをもとにしています。実際に導入する前に、必ず公式 README / Docs も確認してください。

OpenClaw とは

OpenClaw は、自分のデバイスやサーバー上で動かせる AI アシスタントです。OpenAI、Anthropic、Google などの LLM プロバイダを利用し、Gateway と呼ばれる制御プレーンを通して、チャット、チャンネル、ツール、スキルをまとめて扱います。

主な特徴は次の通りです。

ローカルファーストな Gateway
WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、LINE、WeChat など、多数のチャンネル連携
CLI、ダッシュボード、メッセージアプリからの操作
スキルによる機能拡張
複数エージェント、複数ワークスペースの運用
サンドボックスや DM ポリシーによる安全制御
音声、Canvas、ブラウザ操作、cron などの拡張的なツール連携

ざっくり言うと、OpenClaw は「チャット UI を入り口にした、自分専用の自動化エージェント基盤」です。

何ができるのか

OpenClaw の価値は、単に文章を生成することではなく、外部ツールとつながって作業を進められる点にあります。

たとえば、次のような用途が考えられます。

メールやメッセージの要約
タスクの整理
Web 調査
ファイル操作
ブラウザを使った確認作業
定期実行タスク
チーム用チャンネルへの通知
個人用の秘書的ワークフロー
特定業務向けのカスタムスキル実行

一般的なチャット AI は「会話」で止まりがちですが、OpenClaw は「会話から行動へ」進むための仕組みを持っています。

全体構成

OpenClaw の構成をシンプルに表すと、次のようになります。

中心になるのは Gateway です。Gateway がチャンネル、設定、セッション、ツール、スキルを管理し、エージェントが必要なモデルやツールを呼び出します。

インストール前の準備

公式ドキュメントでは、Node.js 24 が推奨されています。Node.js 22.19 以上もサポートされています。

確認コマンド:

node --version

また、LLM を使うために、少なくとも 1 つのモデルプロバイダの API キー、または対応する認証方法が必要です。

例:

OpenAI
Anthropic
Google
その他 OpenClaw が対応するプロバイダ

インストール方法

macOS / Linux では、公式のインストールスクリプトを使う方法が簡単です。

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows の PowerShell では次のように実行します。

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

npm でインストールする場合は、次のようにします。

npm install -g openclaw@latest

または pnpm を使う場合:

pnpm add -g openclaw@latest

インストール後、オンボーディングを実行します。

openclaw onboard --install-daemon

このコマンドは、Gateway、ワークスペース、モデルプロバイダ、チャンネル、スキルなどの初期設定を対話形式で進めてくれます。--install-daemon を付けると、Gateway をバックグラウンドサービスとして常駐させられます。

起動確認

Gateway の状態を確認します。

openclaw gateway status

正常に動いていれば、Gateway が標準ポート 18789 で待ち受けていることを確認できます。

ダッシュボードを開くには、次のコマンドを使います。

openclaw dashboard

ブラウザで Control UI が開けば、基本的なセットアップは完了です。

基本設定

OpenClaw の設定ファイルは、デフォルトでは次の場所にあります。

~/.openclaw/openclaw.json

設定ファイルが存在しない場合でも、安全なデフォルト設定で動作します。ただし、チャンネル連携、モデル、ツール、サンドボックス、スキル制限などを調整したい場合は、このファイルを編集します。

最小構成のイメージは次のようになります。

{
  agents: {
    defaults: {
      workspace: "~/.openclaw/workspace"
    }
  },
  channels: {
    telegram: {
      enabled: true,
      botToken: "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN",
      dmPolicy: "pairing"
    }
  }
}

設定は CLI から確認・変更することもできます。

openclaw config get agents.defaults.workspace
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every "2h"

設定ミスがあると Gateway が起動しないことがあります。その場合は次を実行します。

openclaw doctor

修復可能な問題を自動修正したい場合:

openclaw doctor --fix

モデル設定

モデルは provider/model の形式で指定します。

例:

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "openai/gpt-5.4",
        fallbacks: ["anthropic/claude-sonnet-4-6"]
      },
      models: {
        "openai/gpt-5.4": {
          alias: "GPT"
        },
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": {
          alias: "Sonnet"
        }
      }
    }
  }
}

実運用では、次の観点でモデルを選ぶとよいです。

応答品質
ツール利用の安定性
コスト
レイテンシ
自社・個人データを扱う際の信頼性
フォールバックが必要かどうか

チャンネル連携

OpenClaw は多数のチャンネルに対応しています。最初に試すなら、Telegram や Discord が比較的わかりやすいです。

DM の受け付け方は dmPolicy で制御します。

{
  channels: {
    telegram: {
      enabled: true,
      botToken: "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN",
      dmPolicy: "pairing",
      allowFrom: ["tg:123456789"]
    }
  }
}

代表的な dmPolicy は次の通りです。

値	意味
`pairing`	未知の送信者にはペアリングコードを返し、承認後に利用可能にする
`allowlist`	`allowFrom` に含まれる送信者のみ許可
`open`	すべての DM を許可
`disabled`	DM を無効化

最初は pairing または allowlist を使うのが安全です。open は公開ボットに近い挙動になるため、慎重に使うべきです。

使い方

セットアップ後は、Control UI のチャット欄や、連携したメッセージアプリから OpenClaw に話しかけられます。

CLI から直接メッセージを送ることもできます。

openclaw agent --message "今日の作業チェックリストを作って"

接続済みのチャンネルへテストメッセージを送る例:

openclaw message send --target +1234567890 --message "Hello from OpenClaw"

チャット中によく使うコマンドには、次のようなものがあります。

コマンド	用途
`/status`	現在の状態を確認
`/new`	新しい会話を開始
`/reset`	セッションをリセット
`/compact`	会話履歴を圧縮
`/think <level>`	推論の強さを調整
`/verbose on/off`	詳細ログの表示を切り替え

Skills の考え方

OpenClaw の重要な概念の 1 つが Skills です。

Skill は、エージェントに「どのような場面で、どのツールを、どの手順で使うか」を教えるための拡張です。多くの場合、SKILL.md という Markdown ファイルに説明や利用条件を書きます。

イメージとしては、AI に渡す「業務手順書」に近いです。

たとえば次のような Skill が考えられます。

Gmail を整理する Skill
GitHub Issue を調査する Skill
社内 Wiki を検索する Skill
請求書 PDF を読み取る Skill
ブラウザで競合サイトを調査する Skill

Skill は便利ですが、外部ツールやファイル操作と組み合わさるため、信頼できない Skill を不用意に入れるのは危険です。導入前に内容を読み、権限を確認し、必要ならサンドボックスで動かしましょう。

セキュリティで気をつけること

OpenClaw は強力です。強力ということは、設定を間違えるとリスクも大きくなります。

特に注意したい点は次の通りです。

DM を誰でも送れる状態にしない
API キーを平文で共有しない
不明な Skill を安易に入れない
重要なファイルへ無制限アクセスさせない
チームチャンネルでは mention 必須にする
サンドボックスを有効化する
openclaw doctor で定期的に診断する
公開ネットワークに Gateway を出す前に公式のセキュリティガイドを読む

OpenClaw のようなエージェントは、メール、ファイル、チャット、ブラウザなどに触れます。つまり、従来のチャットボットよりも攻撃面が広いです。便利さと安全性はセットで考える必要があります。

OpenClaw を使う意味

OpenClaw の意味は、「AI を単なる回答装置から、作業環境の中で動くエージェントへ近づける」点にあります。

これまでの AI 利用は、人間が毎回プロンプトを書き、結果をコピーし、別のツールに貼り付ける形が多くありました。しかし、実際の仕事は複数のアプリ、ファイル、メッセージ、判断、確認作業で構成されています。

OpenClaw のようなエージェント基盤は、その間をつなぎます。

チャットで依頼する
エージェントが必要なツールを選ぶ
必要なら Web やファイルを確認する
結果をまとめる
ユーザーに確認を求める
次のアクションへ進む

これは、AI の使い方が「質問応答」から「業務フローの一部」へ変わることを意味します。

どんな人に向いているか

OpenClaw は、次のような人に向いています。

自分用の AI アシスタントを作りたい人
メッセージアプリから AI を使いたい人
ローカルファーストなエージェント基盤を試したい人
LLM とツール連携の仕組みを学びたい人
定型作業を自動化したい個人開発者
AI エージェントの安全設計を研究したい人

一方で、コマンドラインや設定ファイルに慣れていない人が、いきなり重要なアカウントや本番データにつなぐのはおすすめしません。最初は小さなテスト用環境で試すのがよいです。

まとめ

OpenClaw（龍虾）は、LLM、メッセージチャンネル、ツール、スキルをつなぐ、オープンソースのパーソナル AI エージェント基盤です。

導入の流れはシンプルです。

Node.js を用意する
OpenClaw をインストールする
openclaw onboard --install-daemon を実行する
openclaw gateway status で確認する
openclaw dashboard で Control UI を開く
モデル、チャンネル、DM ポリシー、スキルを設定する

OpenClaw は、AI を「話す相手」から「動く相棒」に近づける技術です。ただし、外部サービスやファイル操作を扱う以上、安全設計は必須です。

まずは小さく始め、DM 制御、Skill の確認、サンドボックス、診断コマンドを使いながら、少しずつ自分のワークフローに組み込んでいくのがよいでしょう。

参考リンク