OpenClawでClaudeやGPTといったクラウドモデルを動かすと、トークン費用は継続的な出費になります。Google公式は最近、Gemma 4ローカルモデルを3ステップでOpenClawに接続し、トークン費ゼロで動かすチュートリアルを公開しました。

本記事ではチュートリアルの流れを整理しつつ、その適用シーンと限界も説明します。

このチュートリアルでできること

Gemma 4をOpenClawのバックエンドモデルとしてローカルマシン上で動かし、トークン費用を一切かけません。ブリーフィング生成、会議の文字起こし、定時タスクといったシンプルなシーンに適しています。

始める前の準備

ハードウェア要件

必要なツール

• Ollama（ローカルモデル実行環境）
• OpenClaw（Agentフレームワーク）
• 約10分の設定時間
• 費用ゼロ

具体的な手順

ステップ1：Ollamaをインストールする

https://ollama.com/download にアクセスし、プラットフォームに対応したインストーラをダウンロードします。

macOSユーザーはHomebrewも使えます：

brew install ollama

インストール完了後、Ollamaを起動します：

ollama serve

ヒント: Ollamaサービスがバックグラウンドで起動し続けていることを確認してください。以降のステップはこれに依存します。

ステップ2：Gemma 4モデルをダウンロードする

公式推奨は26B A4B版（MoEアーキテクチャで、実際に活性化するパラメータが少なく高速です）：

ollama pull gemma4:26b-a4b

ハードウェアが足りない場合は、より小さいバージョンを選べます：

ollama pull gemma4:12b-a4b
ollama pull gemma4:4b

ヒント: 26B A4B版のダウンロードには約15-20GBのディスク容量が必要です。十分なストレージを確保してください。

ステップ3：Ollama経由でOpenClawを起動する

この1コマンドでOpenClawが自動インストールされ、Gemma 4をバックエンドとして起動します：

ollama run gemma4:26b-a4b

その後、OpenClawの設定ファイルでモデルバックエンドをローカルのOllamaサービスに向けます。設定方法はOpenClawのバージョンによりますが、通常はモデル設定で「Ollama」をproviderとして選択し、http://localhost:11434 をendpointとして入力します。

結果の検証

起動後、OpenClawでシンプルなメッセージを1つ送ってテストします。返信が届けば、ローカルモデルの接続は成功です。

いくつかのシーンで効果を評価してみましょう：

• ブリーフィング生成：テキストを渡して要約させる
• 会議の文字起こし：議事録を貼り付けて整理させる
• 定時タスク：周期的なリマインダーやデータ集計を設定する

適用シーンと限界

向いていること

• ブリーフィング、要約、議事録などのテキスト処理タスク
• 定時実行のバックグラウンド自動化タスク
• 複雑な推論を必要としない日常のワークフロー
• 予算が限られ、まず流れを通してみたい探索フェーズ

向いていないこと

• 複雑なプログラミングタスク（Opusなどトップモデルとの差は顕著）
• 長いコンテキスト理解が必要なタスク
• セキュリティ要件の厳しい本番環境

注意: OpenClaw創業者のPeter Steinberger氏は、安価なスモールモデルを使わないよう公に勧めています。小さいモデルほどプロンプトインジェクション攻撃を受けやすいからです。機密データを扱う場合は、リスクを自己責任で評価してください。

コスト比較

コストを計算したユーザーもいます。日常がブリーフィングや文字起こし程度のタスクなら、Mac Studio 1台は3ヶ月でトークン費用の面で元が取れるとのことです。

よくある質問

• Q: Mac Studio M4 Pro 48GBで26B版は動きますか？ A: 動きます。実際のVRAM使用量は約16GBで、マシンにはまだ余裕があります。

• Q: レスポンス速度はどうですか？ A: シンプルな質問ならスムーズで、コンテキストが長くなったりディープシンクを有効にすると遅くなります。M4 Proでの日常利用はまずまずの体験です。

• Q: Claudeと比べてどのくらい差がありますか？ A: 知的能力の差は顕著で、特にツール呼び出しや長いコンテキストで際立ちます。ただしシンプルなタスクなら十分使えます。

• Q: 安全ですか？ A: スモールモデルはプロンプトインジェクションへの耐性が弱めです。機密データを扱う場合は、より強力なモデルの使用を推奨します。

参考リンク

• Ollamaダウンロード：https://ollama.com/download
• Gemma 4公式アナウンス：https://ollama.com/library/gemma4
• OpenClaw公式ドキュメント：https://openclaw.dev