OllamaとOpenClawで最強のローカルLLM環境を作る

「ローカルでLLMを動かしたいけれど、設定が面倒で結局クラウドAPIに頼ってしまう…」そんな経験はありませんか？私も以前は、環境構築の複雑さに頭を抱えていました。しかし、OllamaとOpenClawを組み合わせれば、驚くほど簡単に自分だけのプライベートなAI環境を構築できます。

最大のメリットは、プライバシーが完全に守られることと、APIコストが一切かからないことです。特にOpenClawの自動検出機能を使えば、モデルの設定を手動で書く手間さえ省けます。

必要なもの

• Ollama: ローカルLLMを実行するためのランタイム
• OpenClaw: AIエージェントを管理するための Gateway
• 十分なメモリ: 実行したいモデルのサイズに応じたRAM/VRAM
• インターネット接続: 最初にモデルをダウンロードする際に必要

クイックスタート

わずか5分で、ローカルLLMをOpenClawから呼び出せるようになります。

1. Ollamaをインストール: https://ollama.ai からダウンロードして実行してください。

2. モデルをダウンロード: ターミナルで以下のコマンドを実行して、好きなモデルをプルします。

ollama pull gpt-oss:20b
# または
ollama pull llama3.3
# または
ollama pull qwen2.5-coder:32b
# または
ollama pull deepseek-r1:32b

3. OpenClawでOllamaを有効化: 環境変数を設定するだけで、OpenClawはOllamaを認識します。APIキーは実際には不要ですが、フラグとして設定が必要です。

# 環境変数を設定
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

# または設定ファイルで直接指定
openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "ollama-local"

4. エージェントでモデルを指定: 設定ファイルで以下のように記述します。

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "ollama/gpt-oss:20b" },
    },
  },
}

これで準備完了です！

モデルの自動検出（推奨）

OLLAMA_API_KEYを設定し、かつ設定ファイルで models.providers.ollama を明示的に定義しない場合、OpenClawは賢く動作します。ローカルの http://127.0.0.1:11434 をスキャンして、利用可能なモデルを自動的にリストに加えます。

この自動検出機能には、以下の特徴があります：

• tools（ツール利用）に対応したモデルのみを抽出します。
• モデルが thinking をサポートしている場合、自動的に reasoning モデルとしてマークします。
• コストはすべて自動的に 0 として処理されます。
• 新しいモデルを使いたいときは、ollama pull するだけで即座にOpenClaw側でも認識されます。

ストリーミングに関する注意点

現在、Ollamaのレスポンス形式と下位SDKの間に既知の問題があるため、OpenClawではOllamaモデルのストリーミングをデフォルトで無効化しています。

もしストリーミングを有効にすると、ツール利用時にレスポンスが文字化けしたり、壊れたりする可能性があります。確実な動作を優先するため、OpenClawはレスポンスをすべて受け取ってから表示する設定を推奨しています。

どうしてもストリーミングを試したい場合は、以下のように個別に設定できますが、自己責任でお願いします。

{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "ollama/gpt-oss:20b": {
          streaming: true, // ツール利用時に問題が発生する可能性があります
        },
      },
    },
  },
}

トラブルシューティング

困ったときは、以下の項目を確認してください。

Ollamaが検出されない

Ollamaがバックグラウンドで起動しているか確認してください。以下のコマンドで応答があるかチェックできます。

curl http://localhost:11434/api/tags

また、OLLAMA_API_KEY が正しく設定されているかも重要です。

モデルがリストに出てこない

OpenClawはデフォルトで「ツール利用（Tool Use）」ができるモデルのみを表示します。モデルが対応していない場合は表示されません。

• ollama pull gpt-oss:20b など、ツール対応モデルを試してください。
• または、設定ファイルで手動でモデルを定義してください。

接続拒否（Connection Refused）

Ollamaがデフォルトのポート（11434）以外で動いていないか確認してください。別のホストで動かしている場合は、baseUrl を手動で設定する必要があります。

文字化けやツール名が混ざる

レスポンスの中に sessions_send などの変な文字列が混ざる場合は、ストリーミング設定が原因です。設定から streaming: true を削除するか、明示的に false にしてください。

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設定で迷ったときは、いつでも AI Setup Assistant に相談してください。あなたの環境に合わせた最適な設定を提案します。

次のステップ

• Model Providers - 他のプロバイダーとの比較
• Model Selection - 最適なモデルの選び方
• Configuration - 詳細な設定リファレンス
• Reasoning Models - 推論モデルの活用法