OpenClaw Wiki — 用語集・設定・コマンド・トラブルシューティング完全リファレンス【2026年版】

OpenClawは、MITライセンスで提供されるオープンソースのAIエージェントプラットフォームです。企業や個人が自社環境にローカル展開でき、タスクの自動化、マルチチャネル対応（Slack/Discord/LINE等）、ナレッジベース統合（RAG）を実現します。Ollama等のローカルLLMと連携し、クラウドAPIに依存せず完全オフライン運用が可能。プライバシーを重視する企業、コスト削減を目指す組織、独自カスタマイズを必要とする開発者に最適なソリューションです。MCPプロトコルによる外部ツール連携、マルチモーダル対応、ワークフロー自動化など、エンタープライズグレードの機能を備えています。

OpenClawを使いこなすための主要用語を一覧にまとめました。

OpenClawは幅広いハードウェア環境で動作します。用途に応じた推奨構成を以下に示します。

Mac mini（M4/M4 Pro）は特にコストパフォーマンスに優れており、小規模〜中規模運用に最適です。GPUはオプションですが、画像生成・マルチモーダルタスクを扱う場合は必須となります。

OpenClawは複数のプラットフォームに対応しています。 Mac（macOS）の場合: ```bash brew install openclaw openclaw init openclaw start ``` Linuxの場合: ```bash curl -fsSL https://openclaw.sh | bash openclaw init sudo systemctl enable openclaw sudo systemctl start openclaw ``` Docker環境: ```bash docker pull openclaw/openclaw:latest docker run -d -p 3000:3000 -v ./data:/data openclaw/openclaw ``` Windows（WSL2）: ```bash wsl --install wsl curl -fsSL https://openclaw.sh | bash openclaw init && openclaw start ``` インストール後、ブラウザで `http://localhost:3000` にアクセスし、初期セットアップウィザードを実行します。Ollamaのインストールと初回モデルダウンロードには10〜30分程度かかります。

OpenClawの動作は主に `config.yaml` と `Modelfile` で制御します。 config.yaml の主要パラメータ: ```yaml server: port: 3000 host: 0.0.0.0 max_concurrency: 5 llm: provider: ollama model: qwen3.5:9b temperature: 0.7 max_tokens: 4096 rag: enabled: true chunk_size: 512 chunk_overlap: 64 vector_db: qdrant embedding_model: mxbai-embed-large channels: slack: enabled: true bot_token: ${SLACK_BOT_TOKEN} discord: enabled: false ``` Modelfile の書き方例: ``` FROM qwen3.5:9b PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER top_p 0.9 SYSTEM あなたは親切で正確なAIアシスタントです。 ``` 主要な環境変数: - `OPENCLAW_HOME`: インストールディレクトリ（デフォルト: ~/.openclaw） - `OPENCLAW_PORT`: サーバーポート（デフォルト: 3000） - `OLLAMA_HOST`: Ollamaサーバーのアドレス - `SLACK_BOT_TOKEN`: Slack連携用トークン - `DISCORD_BOT_TOKEN`: Discord連携用トークン

OpenClaw CLIの基本コマンドを網羅しました。

すべてのコマンドは `--help` オプションで詳細なヘルプを表示できます。

MCPは、LLMが外部ツールと標準化された方法で連携するためのプロトコルです。OpenClawは以下のMCPサーバーに対応しています。 主要なMCPツール: - ファイル操作: ローカルファイルの読み書き、ディレクトリ操作 - Web検索: Google/Bing検索、特定サイトのクローリング - データベースアクセス: PostgreSQL、MySQL、SQLiteへのクエリ実行 - APIコール: REST/GraphQL APIの呼び出し - コード実行: Python/JavaScript/Bashコードの安全な実行 - ブラウザ操作: Puppeteerによる自動ブラウジング MCP設定例（config.yaml）: ```yaml mcp: servers: - name: filesystem enabled: true config: allowed_paths: - /data - /workspace - name: web_search enabled: true config: api_key: ${GOOGLE_SEARCH_API_KEY} - name: database enabled: true config: connection_string: postgresql://user:pass@localhost/db ``` MCPサーバーは独立したプロセスとして起動し、OpenClawはHTTP/WebSocketで通信します。セキュリティのため、許可リストベースのアクセス制御が推奨されます。

RAG（検索拡張生成）を実現するナレッジベースの構築方法を解説します。 1. ドキュメントの準備: 対応形式はPDF、Markdown、CSV、DOCX、TXT。社内wiki、マニュアル、FAQなどを `/data/kb/` ディレクトリに配置します。 2. インポート実行: ```bash openclaw kb import /data/kb/ --recursive ``` 3. チャンク設定の最適化: `config.yaml` で以下を調整します。 - `chunk_size`: 512〜1024（短い文書なら512、長文なら1024） - `chunk_overlap`: chunk_sizeの10〜20%が目安 - `embedding_model`: 日本語には `multilingual-e5-large` または `mxbai-embed-large` を推奨 4. ベクトルDB（Qdrant）の設定: Qdrantはデフォルトで組み込まれていますが、大規模運用時は外部Qdrantサーバーを推奨します。 ```yaml rag: vector_db: qdrant qdrant_url: http://localhost:6333 collection_name: openclaw_kb ``` 5. 検索精度の検証: ```bash openclaw kb search "納期は何日ですか" --top-k 5 ``` 定期的な再インポートとインデックス最適化が精度維持のカギです。

OpenClawは主要なメッセージングプラットフォームと連携できます。 Slack連携: 1. Slack AppでBot Tokenを取得 2. `SLACK_BOT_TOKEN` 環境変数に設定 3. `openclaw channel add slack` 実行 4. Slackチャネルにボットを招待 Discord連携: 1. Discord Developer PortalでBotを作成 2. `DISCORD_BOT_TOKEN` 環境変数に設定 3. `openclaw channel add discord` 実行 4. OAuth2 URLでサーバーに招待 LINE連携: 1. LINE Developers ConsoleでMessaging APIを有効化 2. Channel SecretとAccess Tokenを取得 3. Webhook URLを `https://your-domain.com/webhook/line` に設定 4. `openclaw channel add line` で設定 Microsoft Teams連携: 1. Teams AppでBot Frameworkを設定 2. App IDとPasswordを取得 3. `config.yaml` のteamsセクションに記載 メール連携: IMAPで受信、SMTPで送信。問い合わせ自動応答やレポート配信に活用できます。 各チャネルでのメンション、スレッド返信、添付ファイル処理に対応しています。

OpenClawで使用できる主要なLLMモデルと特徴を比較しました。

選定のポイント: - 日本語メインなら Qwen3.5-9B が最適 - メモリが限られるなら Gemma 4 E4B - 最高品質を求めるなら Gemma 4 31B または Llama 4 Scout - コード生成なら Mistral Nemo または DeepSeek R1 モデルは `openclaw model pull <name>` でダウンロードし、`config.yaml` で切り替えられます。

OpenClawをエンタープライズ環境で安全に運用するためのセキュリティ設定を紹介します。 1. アクセス制御: ```yaml security: auth: enabled: true method: oauth2 # または jwt, basic allowed_users: - user@example.com allowed_groups: - engineering - support ``` 2. API認証: REST APIにはBearerトークン認証を設定します。 ```bash openclaw api create-token --name "external-service" --expires 90d ``` 3. データ暗号化: - 保存データ: ナレッジベースとログをAES-256で暗号化 - 通信: TLS 1.3必須（Let's Encryptで自動証明書取得可） ```yaml security: encryption: at_rest: true key_file: /secure/encryption.key tls: enabled: true cert_file: /etc/letsencrypt/live/domain/fullchain.pem key_file: /etc/letsencrypt/live/domain/privkey.pem ``` 4. 監査ログ: 全てのAPI呼び出し、エージェント実行、設定変更を記録します。 ```yaml logging: audit: enabled: true output: /var/log/openclaw/audit.log rotation: daily retention: 90d ``` 5. ネットワーク分離: ファイアウォールで管理ポートを内部ネットワークに制限し、Reverse Proxy（Nginx/Caddy）経由で公開します。 定期的な脆弱性スキャンとアップデートの適用が推奨されます。

OpenClaw運用時によくある問題と解決方法を網羅しました。

ログの確認方法: ```bash openclaw logs --level error --tail 50 journalctl -u openclaw -f # systemd環境 ``` 問題が解決しない場合は、GitHub Issuesまたは公式Discordで質問してください。

OpenClawの主要バージョンアップ履歴をまとめました。 v1.0.0（2024年3月） - 初回リリース - 基本的なエージェント実行機能 - Ollama連携 - Slack/Discord対応 v1.2.0（2024年7月） - RAG機能追加 - ナレッジベース統合 - Qdrantベクトルデータベース対応 - PDF/Markdownインポート v1.5.0（2024年11月） - MCP対応 - Model Context Protocol実装 - ファイル操作、Web検索ツール追加 - ワークフロー機能強化 v2.0.0（2025年2月） - マルチモーダル対応 - 画像・音声入力サポート - LINE/Teams連携追加 - パフォーマンス大幅改善 v2.3.0（2025年9月） - エンタープライズ機能 - OAuth2認証 - 監査ログ - マルチテナント対応 v2.5.0（2026年1月・現行最新版） - LLM選択肢拡大 - Qwen3.5、Gemma 4、Llama 4 Scout対応 - GPU効率化（VRAM使用量30%削減） - WebUI刷新 次期v3.0（2026年Q3予定）では、エージェント間の自律協調、マルチエージェントオーケストレーション、リアルタイム音声対話などが計画されています。

OpenClawの学習・活用に役立つリソースをまとめました。 公式リソース: - GitHub リポジトリ: https://github.com/openclaw/openclaw - ソースコード、Issue、Pull Request - 公式ドキュメント: https://docs.openclaw.io - 詳細なAPI仕様、チュートリアル - Discord サーバー: 5,000人以上のコミュニティ。質問、情報交換、最新情報 - YouTube チャンネル: デモ動画、ウェビナー、事例紹介 サードパーティツール: - OpenClaw Studio: GUI版の設定ツール（VSCode拡張） - openclaw-docker-compose: Docker環境の簡単セットアップテンプレート - openclaw-templates: 業種別エージェントテンプレート集（営業支援、カスタマーサポート、データ分析等） - openclaw-monitoring: Prometheus/Grafana用のメトリクスエクスポーター 日本語リソース: - Qiita/Zennの技術記事（「OpenClaw 導入」で検索） - 日本語Discordチャンネル（#japan） - 日本のユーザーコミュニティによる月次オンラインMeetup 学習パス: 1. 公式チュートリアル（Getting Started） 2. サンプルエージェントの実行 3. ナレッジベース構築の実践 4. カスタムエージェント開発 5. 本番環境へのデプロイ コミュニティへの貢献（バグ報告、機能提案、ドキュメント改善）も歓迎されています。

Q1: OpenClawは無料で使えますか？ A: はい。MITライセンスで提供されており、個人・商用問わず無料で利用できます。ソースコードも公開されているため、独自のカスタマイズや再配布も可能です。 Q2: Mac mini以外のハードウェアでも動作しますか？ A: はい。Linux（Ubuntu/Debian/RHEL）、Windows（WSL2経由）、Docker環境でも動作します。x86_64とARM64（Apple Silicon）の両アーキテクチャに対応しています。 Q3: Ollamaは必須ですか？他のLLMランタイムは使えませんか？ A: Ollamaが推奨ですが、vLLM、llama.cpp、LocalAIなど他のランタイムにも対応しています。`config.yaml` でプロバイダーを切り替えられます。 Q4: インターネット接続は常に必要ですか？ A: 初回セットアップとモデルダウンロード時のみ必要です。それ以降は完全オフライン運用が可能です。Web検索やクラウドAPI連携を使う場合のみ接続が必要になります。 Q5: 何人のユーザーで同時に使えますか？ A: ハードウェアスペックに依存します。メモリ16GBで3〜5人、32GBで10〜15人、64GBで30人以上が目安です。並行リクエスト数は `max_concurrency` で制御できます。 Q6: Claude/ChatGPT/Gemini等のクラウドAPIと併用できますか？ A: はい。ローカルLLMと並行して、Anthropic Claude API、OpenAI API、Google Gemini APIとの連携が可能です。コスト削減と高品質推論を使い分けられます。 Q7: 公式サポートはありますか？ A: コミュニティサポート（Discord/GitHub）が基本ですが、日本国内ではOflightが有償導入支援サービスを提供しています。セットアップ代行、カスタマイズ、運用サポートが含まれます。 Q8: UIやドキュメントは日本語に対応していますか？ A: UIとドキュメントは現在英語のみですが、日本語コミュニティによる非公式翻訳があります。LLMの応答は、Qwen3.5-9Bを使用すれば最高品質の日本語が得られます。 Q9: データのプライバシーは保証されますか？ A: はい。全てのデータは自社環境に保存され、外部に送信されません（オフライン運用時）。ナレッジベースや会話履歴も完全にローカル管理できます。 Q10: 商用利用時のライセンス料金はかかりますか？ A: いいえ。MITライセンスのため、商用利用でもライセンス料金は一切かかりません。ただし、使用するLLMモデル自体のライセンスは個別に確認が必要です（Qwen、Gemma等はほとんどが商用利用可）。

OpenClawの導入・運用でお困りの企業様に、Oflightは包括的な支援サービスを提供しています。 提供サービス内容: 1. 初期セットアップ代行 - ハードウェア選定、OS設定、OpenClawインストール、Ollama構成、初期モデル選定までをワンストップで実施します。 2. ナレッジベース構築 - 御社の社内文書、マニュアル、FAQ等を最適な形でインポートし、高精度なRAG環境を構築します。チャンク設定の最適化、embedding選定、検索精度チューニングを含みます。 3. カスタムエージェント開発 - 営業支援、カスタマーサポート、データ分析など、御社の業務に特化したエージェントを開発します。既存システムとのAPI連携、業務フロー自動化も対応可能です。 4. マルチチャネル連携設定 - Slack、Teams、LINE等、御社が使用中のメッセージングツールとの連携を設定します。 5. セキュリティ設定支援 - エンタープライズグレードのアクセス制御、暗号化、監査ログ設定を実装します。情報セキュリティポリシーへの適合もサポートします。 6. 運用保守・サポート - 稼働監視、トラブルシューティング、定期メンテナンス、バージョンアップ対応を継続的に提供します。 料金目安: - 初期セットアップ: 30万円〜（規模による） - カスタムエージェント開発: 50万円〜/本 - 月次運用サポート: 10万円〜 導入実績: 中小企業からエンタープライズまで、幅広い業種での導入実績があります。製造業のマニュアル自動応答、不動産会社の問い合わせ対応、SaaS企業のカスタマーサポート自動化など、多様なユースケースに対応しています。 まずは無料相談で、御社の課題とOpenClawの適合性を診断します。詳細は Oflightの導入支援サービスページ をご覧ください。 お問い合わせ: OpenClawの導入を検討されている企業様は、お気軽にご相談ください。御社の環境に最適な構成をご提案いたします。