Mac miniにOpenClaw + Ollama + Gemma4を導入する

この記事では、Mac mini(M4 メモリ16G)にローカルLLM環境を構築する手順を解説します。
以下の構成で、APIキー不要・無料でAIエージェントを動かすことができます。

OpenClaw : AIエージェントフレームワーク
Ollama : ローカルLLM実行環境
Gemma4 E2B : Googleが開発したローカルLLMモデル
Discord : AIエージェントとのチャットインターフェース

モデルの紹介は後述記述しますが、私のMac mini環境はDockerサーバーも使用していたため、Gemma4 E2Bを選択しました。

事前準備

セキュリティについて

OpenClawはファイルの読み書き・コマンド実行など広い権限で動作します。
以下の対応を強くおすすめします。

iCloud（Apple アカウント）をサインアウトする
Chromeからサインアウト＆保存データを削除する
Mac miniをOpenClaw専用マシンとして使用する

必要なもの

Mac mini（メモリ16GB推奨）
Homebrewがインストール済みであること
Discordアカウント(他のSNSアカウントでも可能)

ステップ1：Ollamaのインストール

brew install ollama

Ollamaを起動する

新しいターミナルタブを開いて実行してください。このタブは常時開いたままにしておきます。

ollama serve

ステップ2：Gemma4 E2Bモデルのダウンロード

別のターミナルタブで実行してください。

ollama pull gemma4:e2b

動作確認

ollama run gemma4:e2b

>>> が表示されれば成功です。Ctrl + D で終了してください。

ステップ3：OpenClawのインストール

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

PATHの設定

echo 'export PATH="$HOME/.openclaw/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

インストール確認

openclaw --version

バージョン番号が表示されればOKです。

ステップ4：Discordの設定

Discord Botトークンの取得

discord.com/developers/applications にアクセス
「New Application」をクリックしてアプリを作成
左メニューの「Bot」をクリック
「Reset Token」でトークンを発行・コピー

※Discrodのトークンについては、以前の記事からも参照出来ます。

[Python] Discord Botの開発入門

チャンネルIDの取得

Discordの 設定 → 詳細設定 → 開発者モード をONにする
使用したいチャンネルを右クリック
「チャンネルIDをコピー」をクリック

ステップ5：OpenClawのオンボーディング

openclaw onboard --install-daemon

ウィザードでの設定内容は以下の通りです。

設定項目	選択内容
個人利用の確認	Yes
Setup mode	QuickStart
Model/auth provider	Ollama
Ollama mode	Local only
Ollama base URL	`http://127.0.0.1:11434`（デフォルト）
Default model	`ollama/gemma4:e2b`
Channel	Discord
Discord bot token	取得したトークンを貼り付け
Discord channels access	Allowlist
Discord channels allowlist	取得したチャンネルIDを入力
Web search	Skip for now
Skills	No
Hooks	session-memory にチェック
Hatch	Hatch in Terminal

ステップ6：モデルの設定確認と反映

オンボーディング後、以下のコマンドでモデルが正しく設定されているか確認します。

openclaw config get agents.defaults.model.primary

ollama/gemma4:e2b と表示されればOKです。

openclaw config set agents.defaults.model.primary "ollama/gemma4:e2b"

ゲートウェイを再起動して反映

openclaw gateway stop && sleep 3 && openclaw gateway start

ステップ7：起動と動作確認

openclaw chat

以下のように表示されれば正常に動作しています。

agent main | session main | ollama/gemma4:e2b | tokens ?/128k

日本語で応答させる

チャット画面で以下を入力してください。

これ以降、必ず日本語で返答してください。私はターミナル作業のアシスタントとしてあなたに動いてほしいです。

よく使うコマンド

コマンド	説明
`openclaw chat`	会話モードを起動
`openclaw configure`	設定を変更する
`openclaw gateway restart`	ゲートウェイを再起動
`openclaw gateway stop`	ゲートウェイを停止
`openclaw config get agents.defaults.model.primary`	現在のモデルを確認
`ollama list`	インストール済みモデルの一覧
`ollama pull <モデル名>`	モデルをダウンロード
`ollama rm <モデル名>`	モデルを削除

トラブルシューティング

`zsh: command not found: openclaw`

PATHが通っていない可能性があります。

echo 'export PATH="$HOME/.openclaw/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

`404 model not found`

モデル名が間違っているか、モデルがダウンロードされていません。

ollama list
openclaw config set agents.defaults.model.primary "ollama/gemma4:e2b"

`does not support tools`

ツール呼び出しに対応していないモデルを使用しています。
gemma4:e2b はツール呼び出しに対応しています。

応答が返ってこない・CPU使用率が高い

メモリ不足の可能性があります。不要なアプリを終了するか、より軽量なモデルを使用してください。

環境情報

項目	内容
OS	macOS
メモリ	16GB推奨
OpenClaw	2026.4.25
Ollama	最新版
モデル	gemma4:e2b（約3GB）

Gemma4 モデル比較

Gemma4にはサイズの異なる4種類のモデルがあります。用途やメモリに応じて選択してください。

モデル	実効パラメータ	必要メモリ（4bit量子化）	コンテキスト長	ツール対応	音声入力	おすすめ用途
gemma4:e2b	2.3B	約1.5〜4GB	128K	✅	✅	スマホ・省メモリ環境・本記事の構成
gemma4:e4b	4.5B	約5〜6GB	128K	✅	✅	ノートPC・バランス重視
gemma4:26b	4B（MoE）	約14〜18GB	256K	✅	❌	デスクトップ・高品質
gemma4:31b	31B（dense）	約20GB以上	256K	✅	❌	最高品質・ハイエンド環境

モデル選びの目安

環境	おすすめモデル
メモリ8GB以下	gemma4:e2b
メモリ8〜12GB	gemma4:e4b
メモリ16GB（他アプリ併用あり）	gemma4:e2b または gemma4:e4b
メモリ16GB（専用機）	gemma4:26b
メモリ24GB以上	gemma4:31b

アーキテクチャの違い

E2B / E4B：エッジデバイス向けに最適化されたモデル。「E」はEffective（実効）パラメータの意味で、Per-Layer Embeddingsにより小さいサイズながら高い表現力を持ちます。音声入力にも対応しています。
26B（MoE）：Mixture of Experts（専門家の混合）アーキテクチャ。26Bのパラメータを持ちますが、推論時に実際に動くのは約4Bのみのため、メモリ効率が高く31Bに近い品質が得られます。
31B（dense）：全パラメータを使う通常の高密度モデル。最高品質ですが必要メモリも最大です。

まとめ

OpenClaw + Ollama + Gemma4 E2Bの組み合わせにより、APIキー不要・完全無料・ローカルで動作するAIエージェント環境を構築できます。Discordを通じてどこからでもAIエージェントと会話が可能です。

プライバシーを重視する方や、ローカルLLMを学習したい方にぜひ試していただきたい構成です。