よくある質問

OpenClawは、パソコン上で24時間365日稼働するAIアシスタントです。疲れを知らない執事のように、メールの処理、スケジュール管理、データ監視、メッセージ返信などを自動で行います。最も重要なのは、自分のデバイス上で動作するため、データを完全にコントロールできることです。

簡単に言うと：ChatGPTは「Q&Aマシン」で、質問すると答えてくれます。OpenClawは「エグゼキューター」で、目標を伝えると自ら実行します。例えばChatGPTにメールの作成を頼むとテキストしか返してくれませんが、OpenClawにメール処理を頼むと、実際にメールボックスにログインし、メールを読み、整理し、自動返信まで行います。

必ずしも必要ありません！OpenClawはパソコン（Windows/Mac/Linux）で動作します。PCを頻繁にシャットダウンする場合や、24時間365日の稼働が必要な場合は：1）クラウドサーバー（月額約1,500〜3,000円）2）自宅の古いPCやRaspberry Pi 3）クラウドホスティング版（デプロイ不要）を検討してください。

OpenClaw自体は無料のオープンソースですが、AIモデルの呼び出しが必要です（車の運転にガソリンが必要なように）。選択肢：1）無料モデル（Google Gemini無料枠）—軽い用途に最適 2）有料モデル（Claude、GPT-4）—従量課金で月数百円〜数千円 3）ローカルモデル（Ollamaなど）—完全無料だがPCのスペックが必要。

使えます！非技術ユーザー向けのソリューションが多数あります：1）デスクトップアプリ版（MonsterClawなど）—普通のソフトと同じようにインストール 2）クラウドホスティング版（MaxClaw、KimiClawなど）—登録するだけ 3）中国最適化版（Moliliなど）—完全中国語インターフェース、ダブルクリックで起動。いずれもコードの記述は不要です。

状況に応じて選択：1）技術知識ゼロ → MoliliまたはDeskClaw（ダブルクリックで起動）2）少し学ぶ気がある → OpenClaw + Docker（最も完全な機能）3）自分でデプロイしたくない → MaxClawまたはKimiClaw（クラウドホスティング）4）プライバシー重視 → ZeroClaw（ローカル動作）5）古いPC/Raspberry Pi → PicoClaw（低リソース）。

OpenClaw is a self-hosted AI agent runtime: not just chat—it executes tasks via skills and messaging channels while keeping control of your data.

3ステップで判断：(1) コマンドライン不要のオフィス効率化ならマネージド型（QoderWork / TraeWork / 豆包 / WorkBuddy）。(2) データのローカル保持、モデル自由選択、24時間の自律実行が必要ならOpenClawをセルフホスト。(3) 両立も可能——オフィスはマネージド、自動化・開発はセルフホストというチームが多いです。

路線が異なり、生態系は置き換えではなく連携へ。マネージド製品は運用不要のデジタルワーカー、OpenClawはローカル私有化と13,729以上のスキル・50以上のチャネルを持つ開放生態系が主戦場です。連携例：WorkBuddyはOpenClawスキル完全互換、xAIはGrok購読のOpenClaw/Hermes内利用を公式サポート。両極併存が2026年後半の基本構図です。

最も簡単なのはDockerを使う方法：1）Docker Desktopをインストール 2）コマンドラインを開き、一行のコマンドをコピペ 3）数分待てば完了。コマンドラインを使いたくない場合は、デスクトップアプリ版を選べば普通のソフトと同じようにインストールできます。

クラウドサーバーのデプロイも簡単：1）クラウドサーバーを購入（最小構成でOK）2）Dockerをインストール 3）デプロイコマンドを実行。全体で10〜20分程度。自分でやりたくない場合は、デプロイ不要のクラウドホスティング版を選ぶこともできます。

Dockerは「梱包箱」のようなもので、OpenClawと必要なものすべてを一つにまとめます。これにより、PCのシステムに関わらずOpenClawを同じように動かせます。スマホの仕組みを知らなくても電話できるのと同じで、Dockerを深く理解する必要はなく、インストールするだけで大丈夫です。

最小要件：メモリ2GB、ディスク10GB。推奨：メモリ4GB以上、ディスク20GB以上。ローカルAIモデル（Ollama）を使う場合、メモリ8GB以上と良いCPUが必要。また、クラウドAIモデルを呼び出すために安定したインターネット接続が必要です。

API Keyは「鍵」のようなもので、OpenClawがAIモデルを呼び出すために必要です。取得方法：1）Claude API：Anthropicのサイトで登録 2）OpenAI API：OpenAIのサイトで登録 3）無料オプション：Google AI StudioでGeminiを無料利用可能。登録後に文字列が発行されるので、OpenClawの設定ファイルにコピペしてください。

おすすめの順序：1）初心者：Google Gemini（無料枠で学習に十分）2）日常使い：Claude 3.5 SonnetまたはGPT-4o（能力が高く、コストも手頃）3）コスト重視：国内モデル（Kimi、通義千問など、価格が安い）4）完全無料：Ollama + オープンソースモデルをローカル実行（良いPCスペックが必要）。

OpenClawは複数のチャットチャネルをサポートしています。Feishuを例に：1）FeishuオープンプラットフォームでBotアプリを作成 2）App IDとApp Secretを取得 3）OpenClawのチャネル設定に入力。設定完了後、Feishu内でAIアシスタントと会話できます。WeChatやDingTalkも同様の手順です。

はい！OpenClawには「メモリシステム」があり、以前の会話内容を記憶します。しかもこのメモリはローカルに保存され、クラウドにアップロードされません。メモリの保持期間（例：過去30日間の会話を記憶）を設定したり、いつでもクリアできます。

Pi内核は意図的にMCPを内蔵していません。プロトコルを積むのではなく、Agentに自己拡張させるのが哲学だからです。MCPサーバーへの接続はmcporterでMCP呼び出しをCLI/TypeScriptバインディングとして公開します（OpenClawエコシステムも同じ方法）。さらに lean にいくなら、Agentにツール用のskillを直接書かせます。例：ブラウザ自動化MCPの代わりにCDPで直接制御。

スキルはAIアシスタントにインストールする「ツールキット」です。ウェブ検索をさせたいなら「検索スキル」を、表計算を処理させたいなら「表計算スキル」をインストールします。OpenClawには13,000以上のスキルがあり、オフィス、開発、生活などあらゆる分野をカバーしています。

スキルのインストールはとても簡単：OpenClawの管理画面でスキル名を検索し、「インストール」をクリックするだけ。スマホにアプリを入れるのと同じくらい簡単です。一部のスキルは追加設定が必要（例：メールスキルにはメールアカウントのログインが必要）ですが、指示に従って操作すれば大丈夫です。

はい！これはOpenClawの最も強力な機能の一つです。スケジュールタスクを設定できます。例えば：毎朝9時にToDoリストを整理、毎週金曜午後に週報を送信、特定のウェブサイトを監視して価格が下がったら通知。設定後は自動実行されるので、常に見張る必要はありません。

OpenClawはローカルデプロイアーキテクチャを採用しており、データはデフォルトで自分のデバイスに保存され、サーバーにアップロードされません。会話内容はあなたとAIモデルプロバイダーのみが閲覧可能です（ChatGPTとの会話と同じ）。プライバシーに特に敏感な場合は、ローカルAIモデル（Ollamaなど）を選んで完全オフライン利用も可能です。

よくある使用シーン：1）メール管理：自動分類、要約、返信 2）スケジュール管理：スマートな会議設定、リマインダー 3）データ監視：価格追跡、ウェブサイト変更監視 4）コンテンツ作成：日報、週報、記事要約の作成 5）カスタマーサポート：24時間365日のFAQ自動返信 6）ワークフロー自動化：クロスプラットフォームのタスク連携実行。

Start with read-only search/docs, then Git/browser with confirmation, and only then high-privilege shell with allowlists and audits.

主なコストはAIモデル呼び出し料金です。Claude 3.5 Sonnetの場合：軽い使用（1日50回会話）約月150〜300円、中程度の使用（日常オフィス補助）約月600〜1,500円、ヘビー使用（大量タスク自動化）は月3,000円以上の可能性。無料モデル（Geminiなど）やローカルモデルを使えばコストゼロで利用可能です。

コスト削減のコツ：1）国内モデル（Kimi、通義千問など）は価格が安い 2）簡単なタスクには安いモデル（Claude Haiku、GPT-3.5）、複雑なタスクにだけ高性能モデルを使う 3）ローカルモデル（Ollama）なら完全無料 4）メモリ長を適切に設定し、過剰な履歴処理を避ける 5）Geminiの無料枠を活用。

料金＝1回の会話で消費するToken数×単価×1日の会話回数×30日。一般的な会話で500〜2,000Token消費。Claude Haiku：約100円/100万Token、Claude Sonnet：約3,000円/100万Token。まず小規模でテストし、実際の使用量に基づいて見積もりましょう。

Default to cheaper models, escalate only on hard tasks, cap context, circuit-break tool loops, set daily budgets, and run classification locally when possible.

最も一般的な原因：1）ポートが使用中 — 8080ポートが他のプログラムに使われていないか確認 2）設定ファイルエラー — API Keyが正しく入力されているか確認 3）Docker未起動 — Docker Desktopが動いているか確認 4）メモリ不足 — 最低2GBの空きメモリが必要。エラーログを確認すれば原因が分かります。

最適化の方法：1）ネットワークを確認 — モデルAPIの呼び出しには安定した回線が必要 2）高速なモデルに変更 — Claude Haiku/GPT-3.5の方がレスポンスが速い 3）スキルを減らす — 使用していないスキルを無効化 4）メモリをクリア — 長すぎる会話履歴は速度を低下させる 5）スペックをアップグレード — ローカルモデルを使う場合、より良いCPU/メモリが必要。

Dockerデプロイの場合：1）現在のコンテナを停止 2）最新イメージをプル 3）再起動。デスクトップアプリ版の場合、通常は自動更新通知があります。定期的なアップデートをお勧めします。新バージョンにはパフォーマンス改善とバグ修正が含まれています。

トラブルシューティング：1）チャネル設定が正しいか確認（App ID/Secret）2）コールバックURLがパブリックインターネットからアクセス可能か確認 3）OpenClawサービスが稼働しているか確認 4）チャネルログでエラーの詳細を確認。最も一般的な問題はコールバックURLへのアクセス不可または権限設定の不完全です。

Wrong Node version, port conflicts, bad API keys/base_url, permissions, corporate proxies, Docker port maps. Curl the model API first, then read the first ERROR in logs.

OpenClawには活発なコミュニティがあります：1）GitHub Discussions — 公式フォーラム 2）Discordコミュニティ — リアルタイムチャット 3）ZhihuやJuejinなどで関連チュートリアルを検索。問題に遭遇したら、まず同じ問題がないか検索すると、すぐに解決策が見つかります。

おすすめリソース：1）公式ドキュメント — 最も権威ある参考資料 2）GitHub Issues — 他の人の問題と解決策を閲覧 3）動画チュートリアル — Bilibili、YouTubeでOpenClawを検索 4）中国語コミュニティ — Juejin、Zhihuに多数の中国語チュートリアルあり 5）当サイトのチュートリアルセンター — ステップバイステップの入門ガイド。

貢献方法：1）スキル開発 — コミュニティのために新しいスキルプラグインを作成 2）バグ報告 — GitHubで問題を報告 3）ドキュメント改善 — ドキュメントの向上に協力 4）経験の共有 — チュートリアルや使用体験を公開 5）ディスカッション参加 — コミュニティで他のユーザーを支援。

バックアップ方法：1）管理画面で設定ファイルをエクスポート 2）データディレクトリをコピー（Dockerユーザーはdocker cpコマンドが使用可能）。復元方法：バックアップした設定ファイルをインポート、またはデータディレクトリを復元。重要な設定変更後はこまめなバックアップをお勧めします。

Least-privilege skills, secret hygiene, egress allowlists, human-in-the-loop for risky tools, audit logs, and 30-minute key revocation.

対応しています！OpenClawはマルチユーザーアクセスを設定でき、各ユーザーが独立した会話履歴とメモリを持ちます。設定でユーザーの追加や権限の割り当てが可能。チーム利用シーンに適しており、メンバー各自が自分のAIアシスタントを使えます。

スキル開発にはプログラミングの基礎知識が必要です。基本ステップ：1）スキルディレクトリと設定ファイルを作成 2）スキルコードを記述（PythonまたはTypeScript）3）スキルの入出力を定義 4）テストとデバッグ。公式のスキル開発ドキュメントとテンプレートが用意されているので、まずは既存のスキルのコードを参考にすることをお勧めします。

OpenClawはあなたの使用習慣に基づいて行動を継続的に最適化します。例えば：1）あなたのよく使う表現を記憶 2）好みを学習（簡潔な返信vs詳細な説明）3）タスク実行戦略を自動調整。長く使うほど、あなたをより「理解」するようになります。

Pick OpenClaw for self-hosted 24/7 multi-channel agents with skills. Pick Claude Computer Use when you need deep GUI control inside Anthropic’s stack. Hybrid routing is common.

PiはMario Zechner開発のMITライセンス・ミニマルcoding agentエンジンです。内蔵ツールは4つ、システムプロンプトは極短、セッションはツリー構造、拡張は自己拡張＋ホットリロード。OpenClawのような「チャット接続・24時間自律」の完全形態は同じ内核哲学の上に築かれており、Armin RonacherはPiを「OpenClaw内部のミニマルAgent」と呼びます。完成品ならOpenClaw、完全制御や自作なら裸のPi。競合ではなく内核と成品の関係です。

Yes. While OpenClaw faced supply chain risks in early 2026 (e.g., CVE-2026-25253), Hermes utilizes a namespace-based 'Sub-agent Isolation' architecture running in hardened containers, maintaining a zero-vulnerability record.