macOSでローカルLLMを使ってOpenClawを実行するガイド – 16～24GB RAM対応

macOS（16～24GB RAM）マシンを対象に、OpenClawでローカルLLMをセットアップする新しいガイドが公開されました。筆者はOpenClaw用に設定した量子化版Qwen 3.5をテストし、正常動作を確認するテストスキルも提供しています。

セットアップ概要

• モデル：Qwen 3.5（量子化版） – 16～24GB RAMに収まり、良好な推論能力を発揮します。
• プラットフォーム：macOS（Mac Mini 16～24GB RAMでテスト済み）。
• 重要な手順：OpenClawがローカルモデルのエンドポイント（通常はOllamaまたはllama.cpp経由）を使用するよう設定します。ガイドでは具体的な設定ファイルの編集方法を解説。

テストスキル

設定を検証するため、筆者はローカルモデルを呼び出して既知の応答を返すテストスキルを作成しました。スキルが正しく実行されれば、ローカルLLMがOpenClawに完全に統合されたことになります。

ローカルLLMの利点

LLMをローカルで実行すると、API利用料やレイテンシがかからず、コードやプロンプトがデバイス内に留まり、オフラインでも動作します。Apple Silicon搭載MacのOpenClawユーザーには、量子化Qwen 3.5のようなモデルが精度とメモリのバランスに優れた実用的な選択肢です。

次のステップ

テストスキルが失敗した場合は、モデルサーバー（Ollama）が起動しているか、OpenClawの設定で正しいURL（Ollamaの場合はhttp://localhost:11434）を指定しているか確認してください。メモリに収まるよう、コンテキストウィンドウのサイズを調整することも検討しましょう。