【2026年8月最新】OpenClaw完全入門ガイド｜インストール・初期設定・使い方を徹底解説

OpenClawを試したいと思って調べても、古いNode.js要件や、現在は使えないコマンドが混ざった解説が数多く見つかります。2026年2月ごろの記事を見ながら進めると、最初のインストールで止まる可能性があります。

この記事では、2026年8月14日時点のOpenClaw公式ドキュメントに沿って、準備、インストール、オンボーディング、Control UIでの初回チャット、安全な試運転までを順番に説明します。

この記事の要点

※OpenClawは更新頻度が高いプロジェクトです。実行前に公式Getting Startedと公式インストールガイドも確認してください。

OpenClaw完全入門｜この記事でできるようになること

OpenClawは、AIモデルとファイル、ブラウザ、チャット、外部サービスをつなぎ、許可された範囲で処理を実行するオープンソースのAIアシスタント基盤です。ChatGPTやClaudeのようなAIモデルそのものではありません。

OpenClawの仕組み、料金、企業利用の判断軸を先に知りたい方は、OpenClawとは？できること・料金・企業利用の注意点から読むと全体像をつかみやすくなります。本記事は、その次に実際のセットアップを進める人向けです。

完了地点は次のとおりです。

OpenClawを始める前の準備

対応環境とNode.jsを確認する

公式が案内しているNode.jsの対応バージョンは、22.22.3以上、24.15以上、または25.9以上です。Getting Startedでは24系を推奨していますが、現在の公式インストーラーはNode.jsがない環境へNode 26を自動導入します。npmなどで手動インストールする場合は、対応するNode.jsを事前に用意します。

すでにNode.jsを使っている場合は、次のコマンドで確認できます。

node --version

古い記事には「Node.js 18以上」と書かれているものがありますが、現在の公式要件とは一致しません。既存環境へ無理に上書きせず、仕事で使っているNode.js環境へ影響が出ないかも確認してください。

AIモデルの認証手段を用意する

OpenClawは、接続するAIモデルを別途選びます。APIキーや、対応している認証方法が必要です。利用料金もOpenClaw本体ではなく、主に接続先のモデルと処理量で決まります。

初回は高性能なモデルを複数つなぐより、1つのモデルだけで動作確認する方が原因を切り分けやすくなります。APIキーをチャットやワークスペースのMarkdownへ直接書かないでください。

社内ネットワーク内で動かすモデルも選択肢になりますが、OpenClawを入れればデータが自動的に社外へ出なくなるわけではありません。モデル、検索、チャネル、プラグインなど、通信する接続先を個別に確認します。ローカル運用の判断軸は、ローカルLLM完全ガイドで詳しく解説しています。

専用の検証環境を決める

OpenClawのワークスペースは、単なる保存フォルダではありません。エージェントがファイルを読み書きする作業場所です。しかもワークスペースを指定しただけでは、ホスト全体から自動的に隔離されるわけではありません。

初回検証は、次のいずれかで行います。

生成AIの情報漏洩リスクと対策でも解説しているとおり、機密情報を扱う前に、入力データとアカウントの境界を決める必要があります。

OpenClawのインストール方法

macOS・Linuxにインストールする

公式が推奨する最短手順は、次のインストールスクリプトです。内容を確認せず外部スクリプトを実行することに社内ルール上の制約がある場合は、情シス担当者へ確認してください。

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

Windowsにインストールする

Windowsでは、ネイティブのWindows Hub、PowerShellインストーラー、WSL2 Gatewayが公式の導入経路として案内されています。CLIから進める場合はPowerShellで次を実行します。

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

以前は「WindowsではWSL2が必須」と説明されることがありましたが、現在はネイティブWindowsの選択肢もあります。会社から支給されたPCでは、PowerShellの実行ポリシーやセキュリティ製品によってインストールが止まることがあります。回避策を探す前に管理者へ確認してください。

npmでインストールする場合

Node.jsを自分で管理している人はnpmも使えます。

npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

オンボーディングで初期設定する

まずは通常のオンボーディングを実行する

インストール後に自動で始まらなかった場合は、次を実行します。

openclaw onboard

現在の通常オンボーディングは、利用できるAIモデルの認証を検出し、実際の応答確認を行ってから、ワークスペースやGatewayの設定へ進みます。途中で「Skip for now」を選ぶと、OpenClawを開始せず終了します。

プロバイダー、リモートGateway、チャネル、Skillsなどを細かく指定したい場合は、クラシックウィザードも用意されています。`--install-daemon`を付けたオンボーディングもクラシックフローを選ぶため、最初に通常フローを試したい場合は付けません。

openclaw onboard --classic

最初から選択肢を増やすと、問題が起きたときに原因が分からなくなります。モデル、Gateway、Control UIの順で動作を確認し、チャネルやSkillsは後から加える方が確実です。

Gatewayを確認し、Control UIを開く

Gatewayは、会話、AIモデル、ツール、チャネルをつなぐOpenClawの中心です。オンボーディング後は、次のコマンドで状態を確認します。

openclaw gateway status

公式の標準構成では、Gatewayは18789番ポートで待ち受けます。次のコマンドでControl UIを開けます。

openclaw dashboard

同じ端末から直接開く場合の標準URLは、`http://127.0.0.1:18789/`または`http://localhost:18789/`です。外部から接続できるようにする前に、認証とネットワーク制限を確認してください。

最初のメッセージを送る

Control UIのチャット欄から、まずは外部サービスを使わない質問を送ります。

このワークスペースで利用できる機能を一覧にしてください。ファイルの変更、削除、外部送信は実行せず、説明だけしてください。

応答が返れば、モデルとGatewayの基本接続はできています。次に、検証用フォルダへ自分で用意したテキストファイルを置き、要約だけを依頼します。

検証用フォルダにあるsample.txtを読み、内容を5行で要約してください。元ファイルは変更しないでください。

いきなりメール送信、ファイル整理、Webフォーム入力を頼まないことが大切です。「読むだけ」で動作を確認し、次に「下書き」、その後に「変更」へ進みます。

OpenClawのワークスペースと記憶を理解する

標準のワークスペースは`~/.openclaw/workspace`です。OpenClawは、この中のMarkdownファイルを使って振る舞い、利用者情報、ツールの扱い方、記憶などを管理します。

ここで注意したいのは、OpenClawに隠れた無制限の記憶があるわけではない点です。公式ドキュメントでは、モデルが覚えるのはファイルとして保存された内容だと説明されています。

MEMORY.mdへ顧客情報、APIキー、パスワード、生の会議録を無計画に保存しないでください。ワークスペースをバックアップする場合も、秘密情報が含まれていないか確認します。

Telegramなどのチャットと接続する

Control UIで基本動作を確認した後に、必要なチャネルを1つだけ接続します。公式は、スマートフォンから試す最短の候補としてTelegramを案内しています。

Telegramでは、BotFatherでボットを作成し、トークンを設定します。知らない利用者からの指示を受けないよう、初期のDMポリシーはペアリングを使います。ペアリングコードには有効期限があります。

Slack、Discord、Microsoft Teams、LINEなどにも接続できますが、使える機能と設定方法はチャネルごとに異なります。必ず公式チャネル一覧から個別の手順を確認してください。

OpenClawを実際に使う｜最初の5つの活用例

公開情報を調べて要約する

最初に試しやすいのは、公開情報の収集です。対象サイトや期間、出力形式を指定し、外部への投稿は任せません。

過去24時間に公式サイトで発表された生成AI関連ニュースを調べてください。発表日時、要点、公式URLを表にまとめてください。SNSへの投稿は行わないでください。

資料を読んで下書きを作る

自分で用意した検証用資料から、会議前の要点や質問案を作らせます。

検証用フォルダの3つの資料を読み、共通する論点、数字の食い違い、会議で確認すべき質問を整理してください。原本は変更しないでください。

問い合わせの返信案を作る

実際の送信は人が行い、OpenClawには分類と下書きまでを任せます。

検証用の問い合わせ文を、料金、機能、サポート、その他に分類してください。返信案を作り、断定できない内容には「要確認」と付けてください。送信はしないでください。

定期レポートの材料を集める

定期実行は便利ですが、最初から自動投稿までつなげない方が安全です。まずは指定フォルダへ下書きを保存し、人が内容と実行コストを確認します。

手順をSkillsとして再利用する

Skillsは、特定の仕事の手順や補助リソースをOpenClawへ追加する仕組みです。外部から取得したSkillには、コードや指示、外部通信が含まれる可能性があります。提供元、内容、更新履歴、必要権限を確認してから、検証環境へ入れてください。

AIとRPAと人間の役割分担で解説しているように、判断が必要な部分をAI、固定手順をルールベース、人への影響が大きい決定を人に残す構成が現実的です。

セキュリティ設定｜最初に確認する8項目

OpenClawは、許可されたツールを使って実際の処理を進めます。便利さと危険性は同じ権限から生まれます。

設定後は、公式の監査コマンドを実行します。

openclaw security audit
openclaw security audit --deep

通常の監査は設定やファイルを読み取りで確認します。`--deep`は、Gatewayへの確認やプラグイン・Skillのコード検査なども加えます。監査結果が問題なしでも、自社の業務やデータに対する安全性が自動的に保証されるわけではありません。

サンドボックスも有効な対策ですが、公式ドキュメントは、ワークスペースがデフォルトの作業場所であって強固な隔離境界ではないと説明しています。サンドボックスだけに頼らず、端末、アカウント、ネットワーク、データ、承認を分けてください。企業のリスク整理は、AI導入で企業が誤解しているセキュリティリスクも参考になります。

うまく動かないときの確認方法

問題が起きたら、設定を何度も変更する前に、どの段階で止まっているかを分けます。

openclaw --version
openclaw doctor
openclaw gateway status

エラー文をそのまま検索する前に、秘密情報やローカルパスが含まれていないか確認してください。スクリーンショットを公開する場合も、APIキー、トークン、メールアドレス、社内URLを隠します。

OpenClawを更新・バックアップ・削除する

更新前にバックアップする

大きな更新前は、設定と状態の回復点を用意します。公式は、次のバックアップ作成方法を案内しています。

mkdir -p ~/Backups/openclaw
openclaw backup create --output ~/Backups/openclaw --verify

バックアップには認証情報やチャネル状態が含まれる可能性があります。所有者以外が読めない場所で管理してください。

OpenClawを更新する

推奨されている更新コマンドは次のとおりです。インストール方法を検出し、更新後に診断とGatewayの再起動まで行います。

openclaw update

更新内容を適用前に確認したい場合は、`openclaw update --dry-run`を使います。企業では、最新リリースを即時に本番へ入れず、検証環境で動作を確認してから反映します。

OpenClawを削除する

CLIが残っている場合、公式のアンインストーラーを使えます。削除対象を確認してから実行してください。

openclaw uninstall --dry-run --all
openclaw uninstall

ワークスペースを残すか削除するかで、失われる内容が変わります。手動でフォルダを削除する前に、設定、記憶、認証情報、バックアップの要否を確認してください。

企業でOpenClawを試す場合の進め方

私たちAIworkerが1,000件を超える商談データを分析した傾向では、自社業務に特化したAIエージェント開発への関心は37.1%でした。一方、正確性やハルシネーションへの不安は34.0%、セキュリティへの不安は25.1%あります。

現場では「自動化したい」と「安心して任せられない」が同時に存在しています。OpenClawをインストールできたことと、業務へ導入できることは別です。

汎用AIを配布した段階から、専用のワークフローやAIエージェントへ進む判断については、ChatGPTを導入したのに成果が出ない会社の共通点でも整理しています。

検証対象を1業務に絞る

最初は、公開情報の収集、資料の要約、返信案の作成など、結果を人が確認できる業務を選びます。失敗しても元へ戻せること、顧客へ直接影響しないことも条件です。

成果とリスクを一緒に測る

削減時間だけでなく、成功率、修正回数、人の確認時間、エラー時の復旧時間、API利用量を記録します。自動化した処理だけ速くても、確認や手戻りが増えれば業務全体では効率化になりません。

本番化の条件を先に決める

AI導入の最初の90日ロードマップでは、業務選定から効果測定、横展開までの進め方を解説しています。全社へ一斉に広げる前に、1部署・1業務で再現できる成功例を作ります。

また、AI導入企業の43.7%が「導入したが使われない」と回答した商談分析もあります。AIが使われなくなる企業の共通点で示したように、ツールを配るだけでは定着しません。担当者、利用場面、評価方法、改善の場をセットで設計する必要があります。

OpenClaw導入前チェックリスト

• 公式ドキュメントで現在の動作要件を確認した

• 検証用の端末、仮想環境、サーバーを用意した

• AIモデルの認証情報を安全に管理できる

• 顧客情報や機密情報を検証データから外した

• 最初に試す業務を1つに絞った

• 読み取りと下書きだけに権限を限定した

• 外部送信、公開、削除の前に人が承認する

• Gatewayを無防備に外部公開しない

• チャネルの送信者をペアリングや許可リストで制限した

• Skillsやプラグインの提供元とコードを確認する

• ログ、停止方法、復旧方法を決めた

• 更新前のバックアップと検証手順を決めた

1つでも判断できない項目があれば、業務データへ接続する前に確認します。「動いたから権限を広げる」ではなく、必要な権限だけを追加する順番が安全です。

よくある質問（FAQ）

Q. OpenClawは無料で使えますか？

A. OpenClaw本体はMITライセンスのオープンソースです。ただし、AIモデルのAPI利用料、サーバー、外部サービス、構築・監視・更新にかかる費用や工数は別に発生します。

Q. プログラミング未経験でも使えますか？

A. 公式インストーラーとオンボーディングにより導入しやすくなっています。ただし、権限、認証、Gateway、エラー対応を自分で管理する必要があります。業務利用では、技術担当者なしで広い権限を渡すことは勧めません。

Q. WindowsではWSL2が必須ですか？

A. 必須ではありません。2026年8月時点では、ネイティブWindows Hub、PowerShell CLIインストーラー、WSL2 Gatewayが公式の選択肢として案内されています。社内PCでは管理ポリシーも確認してください。

Q. Node.jsは何系を使えばよいですか？

A. 公式は22.22.3以上、24.15以上、25.9以上に対応しています。Getting Startedでは24系を推奨していますが、公式インストーラーは必要に応じてNode 26を導入します。古い記事にあるNode.js 18という案内は現在の要件と異なります。

Q. APIキーはどこへ保存すればよいですか？

A. オンボーディングや公式が案内する認証・Secrets管理を使います。チャット、AGENTS.md、MEMORY.md、公開リポジトリへ直接書かないでください。

Q. 自宅以外からControl UIへ接続できますか？

A. リモート接続の構成は可能ですが、Gatewayの外部公開には認証、暗号化、ネットワーク制限、デバイス承認が必要です。初回はローカル接続だけで動作を確認してください。

Q. Skillsは安全ですか？

A. Skillsは便利ですが、第三者のコードや指示、外部通信が含まれる可能性があります。掲載場所や人気だけで判断せず、提供元、内容、権限、更新履歴を確認します。

Q. 企業で最初に試すなら何がよいですか？

A. 公開情報の収集、社内向け要約、返信やレポートの下書きなど、人が結果を確認できる業務が向いています。顧客への自動送信、契約、支払い、削除は最初の検証対象から外します。

OpenClawを自社の業務で活かすために｜AIworkerの支援

OpenClawは、インストールできれば導入完了という製品ではありません。企業で成果を出すには、対象業務、利用データ、操作権限、人の承認、評価方法を先に決める必要があります。自社の要件によっては、OpenClawではなく、管理機能のある法人向けサービスや専用AIの方が適する場合もあります。

株式会社AIworkerは、特定ツールの導入だけを目的にせず、業務の棚卸しから研修、検証環境、運用ルール、効果測定、必要に応じた業務特化AIの構築まで支援しています。

AIネイティブX研修｜AIエージェントを安全に使う力を身につける

AIエージェントとチャット型AIの違い、業務の分解方法、権限、情報管理、結果の確認方法を、自社の業務を題材に学びます。機能を知るだけでなく、どこまでAIへ任せてよいかを判断できる状態を目指します。

AIネイティブX伴走｜検証から定着まで一緒に回す

対象業務の選定、検証環境、承認フロー、評価指標を一緒に設計し、実際の結果を見ながら改善します。OpenClawや接続モデルが変わっても運用を続けられるよう、手順と判断基準を社内へ残します。

業務AIプロ｜自社業務に必要な機能を構築する

汎用基盤ではセキュリティや業務要件を満たせない場合は、既存システムや社内データに合わせた専用AIを構築します。最初から全社へ広げず、効果を測りやすい1業務で検証してから横展開します。

「OpenClawを会社で試してよいか判断したい」「専用環境や権限を設計したい」「既存システムとつながるAIエージェントを作りたい」といったご相談では、現在の業務と扱うデータを確認し、最初に検証すべき範囲を一緒に整理します。

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参考資料

• Getting started｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Install｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Onboard｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Dashboard｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Chat channels｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Security｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Backup｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Update｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

• Uninstall｜OpenClaw（2026年8月14日閲覧）

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