OpenHuman 入門ガイド: OpenClaw より使いやすいオープンソースの AI アシスタント

GitHub: https://github.com/tinyhumansai/openhuman

プロジェクト概要

OpenHuman はオープンソースのパーソナル AI スーパースマートアシスタントで、その核となる思想は「AI を本当に日常生活に溶け込ませること」です。OpenClaw と比べて OpenHuman の最大の違いは、UI を最優先した設計——設定ファイルをいじったり、コマンドを打ち込んだりする必要がなく、インストールからすぐ使える AI エージェントを手に入れるまで、数回のクリックで完了する点です。

このプロジェクトには、思わず目を引く特長がいくつかあります：

118+ OAuth ワンタッチ統合：Gmail、Notion、GitHub、Slack、Calendar などのサービスに、一括で許可するだけで使える
メモリーツリー + Obsidian Wiki：メール、ドキュメント、チャット履歴を自動で Markdown に圧縮し、ローカルの SQLite と Obsidian リポジトリに保存
TokenJuice のスマート圧縮：各リクエストは LLM に届く前に圧縮処理され、トークン消費を最大 80% まで削減可能
内蔵モデルルーティング：サブスクリプション単位でタスクを適切なモデル（推論型、クイック型、ビジョン型）へ自動振り分け
ネイティブ音声対応：STT 入力、ElevonLabs TTS 出力、マスコットの口パク同期

TIP

OpenClaw を使ったことがあるなら、OpenHuman のほうが「面倒を見たくない」一般ユーザーに向いているのが分かるはず——その“そのまま使える”体験は、商用プロダクトにかなり近いです。

難易度/所要時間/得られること

難易度：⭐⭐☆☆☆（入門レベル）
所要時間：約 15〜20 分（ゼロから動かすまで）
得られること：ローカルへのインストールと設定、OAuth サービス統合、メモリシステムの使い方を習得

対象読者

オープンソースの AI アシスタントを試したいが、ターミナルでの設定いじりは避けたい開発者
ローカルのナレッジ管理システムが必要な知識労働者
OpenClaw に興味はあるものの、ハードルが少し高いと感じているユーザー
AI がカレンダー、メール、ドキュメントを自動で同期してくれる効率重視の人

コア依存関係と環境

必須環境

依存関係	バージョン要件	説明
Node.js	>= 24.0.0	フロントエンド開発に必須
pnpm	10.10.0	プロジェクト管理ツール
Rust	1.93.0	コアの実行環境
CMake	最新の安定版	Rust のネイティブ依存関係
Ninja	最新の安定版	macOS の CEF ビルドに必須

Windows 追加の依存関係

# Visual Studio C++ Build Tools（MSVC v143 と Windows 11 SDK を含む）
# インストール時は「Default installation」を選択

# LLVM/Clang（libclang に依存）
# ダウンロード https://github.com/llvm/llvm-project/releases の Windows x64 版
# インストール時に「Add LLVM to system PATH for all users」にチェック

# CMake
winget install Kitware.CMake

インストール確認

rustc --version    # 1.93.0 以上が表示されるはず
cargo --version
clang --version
cmake --version
node --version     # v24.x.x 以上が表示されるはず
pnpm --version     # 10.10.0 が表示されるはず

完全なプロジェクト構成

openhuman/
├── app/                         # pnpm workspace: openhuman-app
│   ├── src/                     # React フロントエンドのソース
│   │   ├── components/         # UI コンポーネント
│   │   ├── services/           # API/RPC クライアント
│   │   ├── store/              # Redux 状態管理
│   │   └── utils/             # ユーティリティ関数
│   ├── src-tauri/               # Tauri デスクトップ用のシェル
│   └── package.json
├── src/                         # Rust のコアライブラリ
│   ├── core/                    # 転送層（HTTP/JSON-RPC/CLI）
│   │   ├── jsonrpc.rs           # JSON-RPC サーバー
│   │   ├── cli.rs              # コマンドラインインターフェース
│   │   └── event_bus/          # イベントバス
│   └── openhuman/              	# 業務ドメイン
│       ├── memory/            	# メモリシステム
│       ├── tokenjuice/        	# Token 圧縮
│       ├── integrations/      	# OAuth 統合
│       └── ...
├── scripts/                     # インストール/デバッグ用スクリプト
│   ├── install.sh              # macOS/Linux ワンタッチインストール
│   ├── install.ps1             # Windows ワンタッチインストール
│   └── load-dotenv.sh          # 環境変数の読み込み
├── gitbooks/                    # 公式ドキュメント
├── Cargo.toml                   # Rust 依存関係の設定
└── package.json                 # Node 依存関係の設定

ていねいな手順

ステップ 1：ワンタッチインストール

macOS / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash

Windows

irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex

インストールスクリプトは自動でシステム環境を検出し、対応するプラットフォームのバイナリ（DMG/EXE）をダウンロードします。

ステップ 2：ソースからコンパイル（任意）

開発に参加したい、または最新の機能を使いたい場合：

# 1. Fork してクローン
git clone https://github.com/tinyhumansai/openhuman.git
cd openhuman

# 2. サブモジュールを初期化
git submodule update --init --recursive

# 3. 依存関係をインストール
pnpm install

# 4. 純 Web UI の開発
pnpm dev

# 5. 完全なデスクトップアプリ開発
pnpm dev:app

ステップ 3：API Key の設定

環境変数テンプレートをコピー：

cp .env.example .env

.env ファイルを編集して、LLM 提供事業者を設定します：

# 1 つ以上のモデル提供事業者を選択

# Claude（推奨）
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx

# OpenAI GPT
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

# Google Gemini
GEMINI_API_KEY=xxxxx

WARNING

API Key はローカルに保存されます。.env ファイルを git リポジトリにコミットしないようにしてください。

ステップ 3.5：Defapi でコストを下げる（推奨）

公式 API の料金が高いと感じる場合は Defapi を検討してください。これは OpenAI v1/chat/completions 互換の中継プラットフォームで、公式の半額程度です。

Defapi が対応するプロトコルは以下です：

v1/chat/completions（OpenAI 互換）
v1/messages（Anthropic 互換）
v1beta/models/（モデルリスト）

設定はとても簡単で、公式 API の URL を Defapi のエンドポイントに差し替え、API Key を変更するだけです（OpenHuman 側が base_url をサポートしている場合）：

# Defapi の設定例
ANTHROPIC_API_KEY=dk-xxxxx        # Defapi の Key（dk- プレフィックス）
OPENAI_API_KEY=dk-xxxxx

# または base_url でエンドポイントを指定（対応している場合）
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.defapi.org/v1
OPENAI_BASE_URL=https://api.defapi.org/v1/chat

Defapi で利用できるモデル例：

anthropic/claude-sonnet-4.5 / claude-opus-4.5 / claude-haiku-4.5
openai/gpt-4o / gpt-4o-mini / gpt-5
google/gemini-3-flash

TIP

OpenHuman の内蔵 TokenJuice 圧縮と Defapi の低価格戦略を組み合わせると、長期的に見るとかなり節約できます。モデル価格は Defapi 公式で確認できます。

ステップ 4：OAuth サービス統合

アプリを起動したら、画面上で：

Settings → Integrations に進む
統合したいサービス（Gmail、Notion、GitHub など）をクリック
OAuth 認可の手順を完了する

または環境変数で設定：

# Gmail OAuth
GMAIL_CLIENT_ID=xxxxx
GMAIL_CLIENT_SECRET=xxxxx

# GitHub OAuth
GITHUB_CLIENT_ID=xxxxx
GITHUB_CLIENT_SECRET=xxxxx

ステップ 5：メモリシステムの設定

OpenHuman のメモリシステムは、あなたのデータを自動で同期します。重要な設定項目：

# メモリ同期の間隔（初期値 20 分）
OPENHUMAN_MEMORY_SYNC_INTERVAL=20

# Obsidian リポジトリのパス
OPENHUMAN_OBSIDIAN_VAULT_PATH=~/Documents/openhuman-vault

# TokenJuice の圧縮レベル
OPENHUMAN_TOKENJUICE_COMPRESSION=high

メモリーデータはローカルの SQLite に保存されます：

# デフォルトの保存先
~/.openhuman/memory.db

ステップ 6：起動と動作確認

デスクトップアプリ

# macOS
open -a OpenHuman

# Linux
openhuman-app

# Windows
OpenHuman.exe

CLI モード

# コアサービスを起動
openhuman serve

# インタラクティブ対話
openhuman run

動作状態の確認

# ヘルス状態を確認
curl http://127.0.0.1:7788/health

# コアのトークンを見る
cat ~/.openhuman/core.token

よくある質問のトラブルシューティング

1. インストールスクリプトで「command not found」エラー

システムに curl と必要なネットワークツールがインストールされていることを確認：

# macOS
brew install curl

# Ubuntu/Debian
sudo apt install curl

# Windows（PowerShell 7+）
scoop install curl

2. デスクトップアプリの起動に失敗

Tauri の環境依存関係を確認：

# Windows 専用チェック
$env:LIBCLANG_PATH = "C:\\Program Files\\LLVM\\bin"
clang -v
cmake --version

Visual Studio Build Tools がインストール済みで、かつ「C++ デスクトップ開発」ワークロードが含まれていることを確認してください。

3. OAuth 認可に失敗

コールバック URL が正しく設定されているか確認：

http://localhost:7788/oauth/callback

OAuth アプリの設定に、このリダイレクト URI を追加します。

4. メモリ同期が動かない

次の手順で確認：

# 1. コアのログを確認
tail -f ~/.openhuman/logs/core.log

# 2. 手動で同期を実行
openhuman memory sync

# 3. Obsidian リポジトリに書き込みできるか確認
ls -la ~/Documents/openhuman-vault

5. TokenJuice の圧縮が無効

圧縮が有効になっていることを確認：

# .env で設定
OPENHUMAN_TOKENJUICE_ENABLED=true
OPENHUMAN_TOKENJUICE_LEVEL=high

# コアサービスを再起動
openhuman restart

6. モデルルーティングが反映されない

モデル設定を確認：

# 現在のモデル設定を確認
openhuman config show

# 手動でモデルを指定
OPENHUMAN_MODEL=claude-sonnet-4-20250514

参考

公式ドキュメント — GitBook の完全なドキュメント
アーキテクチャ設計 — システムアーキテクチャを詳しく理解する
agentmemory バックエンド — Claude Code/Cursor と共有できるメモリ
モデルルーティング設定 — モデル選択を最適化する方法
自動取得機能 — 20 分ごとの自動同期の仕組み

関連プロジェクト

OpenClaw — 別の人気オープンソース AI Agent
agentmemory — 共有メモリのバックエンド
Obsidian — ローカルのナレッジベース用ツール