OpenClawをWindows上の隔離環境Multipassインスタンス上にインストールする

生成AI

最近話題のOpenClawを、Windows上でできるだけ安全に動かす方法を解説します。ここではWindowsでMultipassを使っていますが、WSLでもネイティブのLinuxマシンでもMacのLimaでも進め方は同じだと思います。

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Multipassインスタンスを作る

OpenClawではAIにPCの操作権限を渡すため、AIがアホだったり人間が指示を間違えるとPCを壊されたり、何かとんでもないことをやらかす危険性があります。そのリスクを最小限にするため、WindowsPC内に、Windowsから独立したLinux環境を作り、そこにOpenClawをインストールしていきます。そこで使うのがMultipassです。Multipassを使うと簡単にUbuntu仮想環境を作ることができます。

私は今回、Windows11Pro Hyper-V導入済み環境で動かしていきます。VirtualBoxでも動くので、Hyper-Vが動かないエディションではVirtualBoxをインストールしておきましょう。(面倒ならWSLでもいいかもしれないけど、Windowsと密に連携してる部分があるので要注意)

作業を始める前にWindowsのターミナルアプリコピペ方法を説明します。
文字列のコピーはShiftキーを押しながらマウスカーソルを動かして文字列を選択し、Ctrl+C。
文字列の貼り付けは右クリック、またはCtrl+V。
今回の作業ではよく使うので覚えておきましょう。

ではMultipassをインストールします。管理者権限のPowerShellを立ち上げます。

winget install Canonical.Multipass

コマンド一発でインストールできます。管理者権限が必要なのはここまでです。
管理者権限ターミナルを閉じて、普通のターミナルを開きます。(普通のターミナルのほうがフォントが綺麗です)

では次にUbuntuインスタンスを作ります。
CPUは4コア、RAMは8GB、ストレージは40GBにします。

multipass launch --name openclaw --cpus 4 --memory 8G --disk 40G

少し待つとLaunchedと表示されます。multipass listでステータスを確認できます。

> multipass list
Name                    State             IPv4             Image
openclaw                Running           172.28.129.101   Ubuntu 24.04 LTS

すでにRunning、実行中です。Ubuntu 24.04 LTSの仮想マシンがWindowsの上で動いています。

multipassの覚えておくべきコマンドは次の通りです。

コマンド内容
multipass shell インスタンス名シェルに入る。
multipass stop インスタンス名インスタンスを止める。
multipass start インスタンス名インスタンスを起動する。
multipass restart インスタンス名インスタンスを再起動する。
multipass delete インスタンス名インスタンスを削除する。

ただ単にmultipassコマンドを実行するとヘルプが出てくるので、そこで他のコマンドも確認できます。

ではシェルに入ってみます。

> multipass shell openclaw
Welcome to Ubuntu 24.04.4 LTS (GNU/Linux 6.8.0-101-generic x86_64)

 * Documentation:  https://help.ubuntu.com
 * Management:     https://landscape.canonical.com
 * Support:        https://ubuntu.com/pro

 System information as of Fri Mar 20 21:20:45 JST 2026

  System load:  0.0               Processes:             123
  Usage of /:   5.0% of 37.70GB   Users logged in:       0
  Memory usage: 3%                IPv4 address for eth0: 172.28.129.101
  Swap usage:   0%


Expanded Security Maintenance for Applications is not enabled.

51 updates can be applied immediately.
46 of these updates are standard security updates.
To see these additional updates run: apt list --upgradable

Enable ESM Apps to receive additional future security updates.
See https://ubuntu.com/esm or run: sudo pro status


To run a command as administrator (user "root"), use "sudo <command>".
See "man sudo_root" for details.

ubuntu@openclaw:~$

Ubuntuインスタンスにログインできました。
Windowsとは独立した仮想マシン環境なので、OpenClawに暴れられてもWindowsPCを壊されることはないはずです。ネットワークアクセスによって悪さをされる可能性と、AIモデルのAPI料金で破産させられる可能性だけ注意しましょう。

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事前準備

OpenClawのインストール前にやっておくことが3つあります。

AIモデルのAPIキーの取得

今回はGeminiのAPIキーを使用します。Google AI Studioで取得してください。とりあえず無料枠でもいいんですが、有料登録で300ドルの無料クレジットがもらえる(はず)ので、有料登録がおすすめです。

今回はGeminiを使いますが、もちろんOpenAIやAntholopicのAPIを使ってもいいです。そちらのほうが適しているタスクもあるはずです。

npmのインストール

Ubuntu内にNode.js 24をインストールします。コマンドは次の通り。

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.4/install.sh | bash
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"
nvm install 24

node -v
npm -v

node -vv24.14.0npm -v 11.9.0 が表示されたら成功です。

チャットチャンネルの準備

本記事ではTUIを使う設定をするので不要なのですが、DiscordやSlackなどのBotとして使うのが非常に便利です。

あとからでも設定できるので、とにかく動かしたいという場合はチャットチャンネル無しでTUIで動かしましょう。

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OpenClawインストール

ではいよいよOpenClawをインストールします。公式のインストールガイドの通り、コマンドを実行します。

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

コマンドを実行して1分ほど待つとonboard(環境構築、で合ってるかな?)が始まります。

ここでは基本動作だけやる設定で進めます。なおこのonboardは何度でもやりなおせます。やり直す際はシェルでopenclaw onboardを実行してください。

onboardは次のように進めました。

◆  I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?
│  ● Yes / ○ No

◆  Onboarding mode
│  ● QuickStart (Configure details later via openclaw configure.)
│  ○ Manual

◆  Model/auth provider
│  ○ OpenAI
│  ○ Anthropic
│  ○ Chutes
│  ○ MiniMax
│  ○ Moonshot AI (Kimi K2.5)
│  ● Google (Gemini API key + OAuth)
│  ○ xAI (Grok)

◆  Google auth method
│  ● Google Gemini API key
│  ○ Google Gemini CLI OAuth
│  ○ Back

◆  How do you want to provide this API key?
│  ● Paste API key now (Stores the key directly in OpenClaw config)
│  ○ Use external secret provider

◆  Enter Gemini API key
#ここでAPIキーをペースト(Windowsターミナルなら右クリックでペースト)

◆  Default model
│  ○ Keep current (google/gemini-3.1-pro-preview)
│  ○ Enter model manually
中略
│  ○ google/gemini-2.5-pro
│  ○ google/gemini-2.5-pro-preview-05-06
│  ○ google/gemini-2.5-pro-preview-06-05
│  ○ google/gemini-3-flash-preview
│  ○ google/gemini-3-pro-preview
│  ● google/gemini-3.1-flash-lite-preview (Gemini 3.1 Flash Lite Preview · ctx 1024k · reasoning)
│  ○ google/gemini-3.1-pro-preview

◆  Select channel (QuickStart)
│  ○ Telegram (Bot API)
│  ○ WhatsApp (QR link)
│  ○ Discord (Bot API)
中略
│  ● Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)

◆  Search provider
│  ○ Brave Search
│  ● Gemini (Google Search) (Google Search grounding · AI-synthesized)
│  ○ Grok (xAI)
│  ○ Kimi (Moonshot)
│  ○ Perplexity Search
│  ○ Skip for now

◆  Gemini (Google Search) API key
#先ほどのGemini API keyと同じものが使えます。

◆  Configure skills now? (recommended)
│  ○ Yes / ● No

◆  Enable hooks?
│  ◻ Skip for now
│  ◻ 🚀 boot-md
│  ◻ 📎 bootstrap-extra-files
│  ◼ 📝 command-logger (Log all command events to a centralized audit file)
│  ◼ 💾 session-memory (Save session context to memory when /new or /reset command is issued)

◆  How do you want to hatch your bot?
│  ● Hatch in TUI (recommended)
│  ○ Open the Web UI
│  ○ Do this later

これで設定は完了で、TUI(ターミナルUI)が起動します。TUIはこのようなものです。

このTUIでチャットができます。もちろん日本語入力もできます。終了するときは /quit です。
スラッシュコマンドといって、スラッシュを打つとコマンドの候補が表示されます。

ここから先はOpenClawとチャットをしながら自由にカスタマイズしていくだけです。

なお、今回はDiscordなどの設定をしていませんが、一度TUIを/quitで終了し、openclaw onboardコマンドを打つことでこの環境設定をやり直すことができます。DiscordのBotづくりなどは事前準備が結構面倒ですが、TUI以外でAIと連絡を取り合えるのは非常に便利ですので、ご自身が使うツールで設定することをお勧めします。

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いくつか引っ掛かった場所

当初うまく動かせなかったことがあり、その時の解決方法を書いておきます。

環境変数が読み込まれない場合

環境変数は~/.openclaw/.envという隠しファイルにexportで指定します。
その後、openclaw gateway restartコマンドを実行します。

OpenClawがOpenClaw自身の機能を使いこなせない場合

チャットで次のように伝えます。

(Discordの設定が上手くいかない場合)
https://docs.openclaw.ai/channels/discordをweb_fetchして、何をどう設定すればいいのか教えて。

web_fetchによってAIにOpenClawの公式ドキュメントを読ませます。賢いAIモデルであれば、解決方法を提示してくれたり、自己解決してくれたりします。

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