OpenClaw は 2026 年時点で主流の AI 設計自動化フレームワークです。macOS・Linux・リモート Mac M4 で動作し、素材の審査・タグ付け・配信を一括で行えます。本稿では各プラットフォームの環境要件、5ステップのインストール手順、比較表、FAQ をまとめ、初回で確実にデプロイできるようにします。
導入前に起きがちな問題：環境のばらつきと権限
プラットフォームごとに次の3点がよくあります。① 依存関係の競合—Python 3.10+ と Node のバージョン不一致でインストールに失敗します。② 権限・サンドボックス—社内でグローバルインストールや GPU 利用が禁止されている場合があります。③ ネットワーク・ミラー—pip/npm のソースが海外でタイムアウトしがちです。リモート Mac M4 にまとめてデプロイすれば、ローカル環境の差を避け、安定した計算資源が得られます。
プラットフォーム別の要件とおすすめ構成
| プラットフォーム | 要件 | 想定用途 | 備考 |
|---|---|---|---|
| macOS（ローカル） | macOS 13+、Apple Silicon または Intel、8GB+ メモリ | 個人開発・デバッグ | Xcode Command Line Tools が必要 |
| Linux（サーバー） | Ubuntu 22.04 LTS、Python 3.10+、CUDA は任意 | CI/CD・ヘッドレスバッチ | libgl1-mesa などの依存あり |
| リモート Mac M4 | macOS 14+、M4 統一メモリ 16GB+ | 24時間稼働・チーム共有 | SSH/VNC で接続、ローカル負荷なし |
5ステップでインストール（リモート Mac M4 の場合）
ステップ1：リモート Mac に SSH ログインします。 MacPng の認証情報で接続し、python3 --version が 3.10 以上であることを確認してください。
ステップ2：Homebrew をインストールします（未導入の場合）。公式のインストールスクリプトを実行し、PATH に brew を追加します。
ステップ3：venv を作成し依存関係を入れます。 python3 -m venv ~/openclaw-env && source ~/openclaw-env/bin/activate のあと、pip install openclaw-core openclaw-vision を実行します。
ステップ4：API とストレージパスを設定します。 .env.example を .env にコピーし、API キーと素材ディレクトリを記入。読み書き権限を確認してください。
ステップ5：ヘルスチェックを実行します。 openclaw health-check で Vision とキューが OK と出れば、設計パイプラインに組み込めます。
リモート優先
リモート Mac M4 で常時稼働させ、ローカルPCのスリープでジョブが止まらないようにします。
環境の分離
venv や conda で依存関係を分離し、複数プロジェクトの併存やロールバックを容易にします。
参照用情報
- Python： 3.10 以上必須。パフォーマンスは 3.11 推奨です。
- ディスク： 本体とモデルキャッシュに 2GB 以上。素材用はワークロードに応じて確保してください。
- ネットワーク： クラウド Vision API を使う場合は外向き通信が必要。オンプレの場合は自前モデルまたは社内 API を用意します。
FAQ：インストール失敗と権限
Q：pip install で SSL やタイムアウトが出ます。
A：国内ミラーを使うか、リモート Mac 上で実行すると通信が安定しやすいです。
Q：社内ネットワークが外に出られません。
A：接続可能な環境で wheel と依存関係をまとめ、オフラインインストールしてください。Vision はローカルモデルまたは社内 API の利用が必要です。