OllamaでOpenClawを実行する方法

要約

Ollamaは、強力なAIモデルをローカルで実行する最も簡単な方法です。OpenClawと組み合わせることで、有料の代替品に匹敵する無料かつプライバシーに配慮したAIアシスタントを構築できます。このガイドでは、Ollamaのセットアップ、適切なモデルの選択、そしてOpenClawとの統合によるパーソナルAIアシスタントの構築方法を説明します。

はじめに

AIをローカルで実行することは、かつては複雑なセットアップと高価なハードウェアを必要とする趣味の領域でした。Ollamaはそれを変えました。シンプルなインストールコマンドと直感的なAPIにより、OllamaはAIモデルをローカルで実行することを誰にでも利用可能にしました。

OpenClawと組み合わせると、以下のような強力なAIアシスタントが手に入ります。

• 実行コストがゼロ（初期設定後）
• データを100%プライベートに保つ
• モデルがダウンロードされればオフラインで動作
• 完全なカスタマイズ制御を提供

このガイドでは、始めるために必要なすべてを網羅しています。

OllamaとOpenClawを併用する理由

ローカルAIの利点

• プライバシー: あなたの会話はマシンから離れません
• APIコストなし: ハードウェアに一度支払い、無制限に使用
• オフラインアクセス: インターネットなしで動作
• 完全な制御: モデルとプロンプトをカスタマイズ
• レート制限なし: 好きなだけ使用可能

Ollamaを選ぶ理由

Ollamaはいくつかの理由で際立っています。

• 簡単なインストール: コマンド一つで開始
• モデルライブラリ: 100以上のモデルが利用可能
• クロスプラットフォーム: macOS、Linux、Windowsで動作
• APIファースト: OpenClawとの簡単な統合
• 活発な開発: 定期的なアップデートと新しいモデル

前提条件

開始する前に、以下を確認してください。

ハードウェア要件

ソフトウェア要件

• macOS 10.15以降、Linux、またはWindows 10以降
• インストール用の管理者/rootアクセス
• 初期ダウンロード用のインターネット接続
• コマンドラインの基本的な知識

必要なもの

1. RAM要件を満たすコンピュータ
2. モデルダウンロードのためのインターネット接続
3. 初期モデルダウンロードのための時間（サイズと接続速度による）

Ollamaのインストール

macOSへのインストール

最も簡単な方法はHomebrewを使用することです。

brew install ollama

または公式のインストーラースクリプトを使用します。

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Linuxへのインストール

# インストールスクリプトを使用 (推奨)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# またはバイナリを直接ダウンロード
sudo curl -L https://ollama.ai/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

Windowsへのインストール

1. インストーラーをダウンロード
2. インストーラーを実行
3. 画面の指示に従う

インストールの確認

ollama --version

ollama version 0.15.0またはそれ以降のバージョンが表示されるはずです。

Ollamaサービスの開始

Ollamaはバックグラウンドサービスとして動作します。

# Ollamaが実行中か確認
ollama list

# 実行中でなければOllamaを開始
ollama serve

適切なモデルの選択

Ollamaは100以上のモデルをサポートしています。以下に選択方法を示します。

ユースケース別

ハードウェア別

2026年の人気モデル

Qwen3.5 — 優れたオールラウンド性能、強力な推論能力、コーディングに適しています。2026年のOpenClawで最も人気のある選択肢です。

DeepSeek-R1 — 数学および論理タスクでGPT-4に匹敵するオープンソースの推論モデルです。複雑な問題解決に最適です。

Mistral — 軽量ながら高性能。RAMが限られたシステムに最適です。

モデルのインストール

モデルのプル

# Qwen3.5をインストール (ほとんどのユーザーに推奨)
ollama pull qwen2.5:7b

# または最新のQwen3
ollama pull qwen3:7b

# 推論タスク用のDeepSeek-R1
ollama pull deepseek-r1:7b

# Llama 3.2
ollama pull llama3.2:7b

# Mistral
ollama pull mistral:7b

モデルタグ

モデルは異なるサイズで提供されます。

# 異なるパラメータサイズ
ollama pull qwen2.5:3b    # 小さく、高速
ollama pull qwen2.5:7b    # バランスの取れたモデル
ollama pull qwen2.5:14b   # より高性能

インストール済みモデルの表示

ollama list

これにより、ダウンロードされたすべてのモデルとそのサイズが表示されます。

モデルの実行とテスト

インタラクティブモード

# モデルとチャット
ollama run qwen2.5:7b

メッセージを入力してEnterキーを押します。/byeと入力して終了します。

APIモード

Ollamaはデフォルトでポート11434でAPIサーバーを実行します。

# 生成エンドポイント
curl http://localhost:11434/api/generate -d {
  "model": "qwen2.5:7b",
  "prompt": "Hello, how are you?",
  "stream": false
}

Pythonライブラリの使用

from ollama import Client

client = Client()
response = client.chat(
    model='qwen2.5:7b',
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': 'Hello!'}
    ]
)
print(response['message']['content'])

Apidogでのテスト

OpenClawに接続する前に、Apidogを使用してOllamaのセットアップをテストします。

1. Apidogで新しいリクエストを作成
2. メソッドをPOSTに設定
3. URLを入力: http://localhost:11434/api/generate
4. ヘッダーを追加: Content-Type: application/json

5. ボディを追加:

{
  "model": "qwen3-coder",
  "prompt": "What is 2 + 2?",
  "stream": false
}

これにより、OpenClawと統合する前にOllamaのセットアップが機能することを確認できます。

OllamaとOpenClawの統合

次に、OllamaをOpenClawに接続しましょう。

方法1: クイック設定

# OpenClawがOllamaとあなたのモデルを使用するように設定
openclaw models set ollama/qwen2.5:7b

方法2: 環境変数

# Ollamaエンドポイントを設定
export OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

# デフォルトモデルを設定
export OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

方法3: 設定ファイル

~/.openclaw/config.yamlを作成または編集します。

models:
  default: ollama/qwen2.5:7b

ollama:
  host: http://localhost:11434
  model: qwen2.5:7b
  temperature: 0.7
  top_p: 0.9

統合の確認

# OpenClawのモデルステータスを確認
openclaw models status

# メッセージでテスト
openclaw chat "Hello!"

ローカルモデルからの応答を受け取るはずです。

設定オプション

Ollama + OpenClawのセットアップを微調整します。

Temperature（温度）

創造性と精度のバランスを制御します。

ollama:
  temperature: 0.7    # 0.0 = 精密、1.0 = 創造的

Top-PとTop-K

応答の多様性を制御します。

ollama:
  top_p: 0.9         # 核サンプリング
  top_k: 40          # トークン選択

Context Length（コンテキスト長）

より長い会話のために。

ollama:
  context_size: 4096  # デフォルトは通常2048または4096

System Prompt（システムプロンプト）

モデルの動作をカスタマイズします。

ollama:
  system_prompt: |
    あなたは役立つコーディングアシスタントです。
    明確で簡潔なコード例を提供してください。
    概念を簡単に説明してください。

モデル間の切り替え

Ollamaの利点の一つは、モデルの切り替えが簡単なことです。

# 推論のためにDeepSeek-R1に切り替え
openclaw models set ollama/deepseek-r1:7b

# コーディングタスクのためにQwen-Coderに切り替え
openclaw models set ollama/qwen2.5-coder:7b

# 一般モデルに戻す
openclaw models set ollama/qwen2.5:7b

複数モデルのセットアップ

config.yamlで複数のモデルを設定します。

models:
  default: ollama/qwen2.5:7b
  coding: ollama/qwen2.5-coder:7b
  reasoning: ollama/deepseek-r1:7b

次に、それらを切り替えます。

openclaw models set coding
openclaw models set reasoning

トラブルシューティング

モデルがロードされない

問題: メモリ不足エラー

解決策:

• より小さいモデルを使用する（14Bではなく7B）
• 他のアプリケーションを閉じてRAMを解放する
• free -h（Linux）またはアクティビティモニタ（Mac）で利用可能なメモリを確認する

応答が遅い

問題: 応答に時間がかかりすぎる

解決策:

• より小さいモデルを使用する
• GPUアクセラレーションを有効にする（利用可能な場合）
• コンテキストサイズを減らす
• モデルファイルにSSDストレージを使用する

接続拒否

問題: OpenClawがOllamaに接続できない

解決策:

# Ollamaが実行中か確認
ollama serve

# ポートを確認
curl http://localhost:11434

モデルが見つからない

問題: Ollamaにモデルが存在しない

解決策:

# モデルをプル
ollama pull qwen2.5:7b

# 利用可能なモデルを確認
ollama list

結論

これで、強力なプライベートAIアシスタントをローカルで実行できるようになりました。Ollama + OpenClawは、クラウドの代替サービスで月額20ドル以上かかる機能を、あなたが管理するハードウェア上で提供します。

今できること:

• 複数のプラットフォームを通じてAIとチャット
• タスクに基づいてモデルを切り替える
• 専門的な動作のためにプロンプトをカスタマイズ
• モデルがダウンロードされればオフラインで実行

唯一の制限はあなたのハードウェアです。

次のステップ:

1. さまざまなモデルを試す
2. Qwen3.5、DeepSeek-R1などを試す
3. システムプロンプトをカスタマイズする
4. ClawHubでOpenClawのスキルを探る

プロフェッショナルなAIアプリケーションを構築する準備はできましたか？ Apidogを無料でダウンロードし、開発者向けに設計された視覚的なインターフェースでAI統合をテストしてください。

よくある質問

OpenClawに最適なOllamaモデルは何ですか？

Qwen3.5が現在最も人気があります。バランスの取れた性能と優れた推論・コーディング能力を備えています。推論タスクを優先する場合は、DeepSeek-R1が優れています。

複数のOllamaモデルを同時に実行できますか？

はい、できますが、各モデルにはRAMが必要です。一般的なセットアップでは、必要に応じてモデルを切り替えながら、一度に1つのモデルを実行します。

GPUは必要ですか？

いいえ、OllamaはCPUでも動作します。GPUアクセラレーションを使用すると高速化されますが、必須ではありません。より小さいモデル（7B）はCPUでもかなりうまく動作します。

モデルを更新するにはどうすればよいですか？

ollama pull model-name

新しいバージョンが利用可能な場合、Ollamaは自動的に更新します。

独自のファインチューニングされたモデルを使用できますか？

はい、Ollamaのインポート機能を使用してカスタムモデルをインポートできます。詳細については、Ollamaのドキュメントを確認してください。