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NVIDIA NemoClaw: セキュアで常時稼働のローカルAIエージェント

·7 分で読めます·NVIDIA·元の情報源
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セキュアなローカルAIエージェント展開のためにOpenClawとNemoClawを実行しているNVIDIA DGX Sparkシステム

title: "NVIDIA NemoClaw: セキュアで常時稼働のローカルAIエージェント" slug: "build-a-secure-always-on-local-ai-agent-with-nvidia-nemoclaw-and-openclaw" date: "2026-04-20" lang: "ja" source: "https://developer.nvidia.com/blog/build-a-secure-always-on-local-ai-agent-with-nvidia-nemoclaw-and-openclaw/" category: "AIセキュリティ" keywords:

  • NVIDIA
  • NemoClaw
  • OpenClaw
  • AIエージェント
  • ローカルAI
  • DGX Spark
  • AIセキュリティ
  • サンドボックス
  • Nemotron
  • Ollama
  • 自律型AI
  • オンプレミスAI meta_description: "DGX Spark上でNVIDIA NemoClawとOpenClawを使用して、セキュアで常時稼働のローカルAIエージェントを構築する方法をご覧ください。堅牢なサンドボックスとローカル推論により、データプライバシーと制御を強化した自律型アシスタントを展開します。" image: "/images/articles/build-a-secure-always-on-local-ai-agent-with-nvidia-nemoclaw-and-openclaw.png" image_alt: "セキュアなローカルAIエージェント展開のためにOpenClawとNemoClawを実行しているNVIDIA DGX Sparkシステム" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
  • NVIDIA schema_type: "NewsArticle" reading_time: 7 faq:
  • question: "NVIDIA NemoClawとは何ですか？また、AIエージェントのセキュリティをどのように確保しますか？" answer: "NVIDIA NemoClawは、セキュアで常時稼働のローカルAIエージェントを展開するために設計されたオープンソースのリファレンススタックです。NVIDIA OpenShellを調整してOpenClawを実行し、メッセージングプラットフォームをNVIDIA Nemotronのようなモデルを搭載したAIコーディングエージェントに接続するセルフホスト型ゲートウェイを提供します。セキュリティが最重要であり、NemoClawは完全なローカル推論を可能にし、データがデバイスから離れることがありません。さらに、OpenShellによって管理される堅牢なサンドボックスと分離を組み込んでいます。OpenShellは、安全境界を強制し、資格情報を管理し、ネットワーク/API呼び出しをプロキシすることで、エージェント実行のための「塀に囲まれた庭」を作成し、機密情報を外部への露出から保護します。"
  • question: "NemoClawスタックの主要コンポーネントとその機能は何ですか？" answer: "NemoClawスタックは、いくつかの重要なコンポーネントで構成されています。NVIDIA NemoClawはシステム全体のオーケストレーターおよびインストーラーとして機能します。NVIDIA OpenShellはセキュリティランタイムとゲートウェイを提供し、サンドボックスを強制し、外部とのやり取りを安全に管理します。OpenClawは、このセキュアなサンドボックス内で動作するマルチチャネルエージェントフレームワークであり、チャットプラットフォーム（Telegramなど）、エージェントメモリ、ツール統合を管理します。AIの「頭脳」は、NVIDIA Nemotron 3 Super 120Bのようなエージェント最適化された大規模言語モデルによって提供され、高い指示追従性と多段階推論能力を提供します。最後に、NVIDIA NIMやOllamaのような推論デプロイメントは、GPU上でLLMをローカルで実行します。"
  • question: "DGX SparkのようなハードウェアでのローカルデプロイメントがAIエージェントにとって重要なのはなぜですか？" answer: "NVIDIA DGX Sparkのような専用ハードウェアでのローカルデプロイメントは、AIエージェントにとってデータプライバシー、セキュリティ、制御を中心に据えた重要な利点を提供します。エージェントがローカルで動作する場合、すべての推論はオンプレミスで行われるため、機密データをサードパーティのクラウドインフラストラクチャに送信する必要がありません。これにより、プライバシーリスクが最小限に抑えられ、厳格なデータガバナンスポリシーへの準拠が保証されます。さらに、ローカルデプロイメントにより、ユーザーはランタイム環境を完全に制御でき、カスタムセキュリティ構成、ハードウェアレベルの分離、リアルタイムポリシー管理が可能になります。これは、ローカルファイルやAPIと安全にやり取りする自律型エージェントを展開する上で不可欠です。"
  • question: "DGX Sparkシステム上でNemoClawをセットアップするための必須要件は何ですか？" answer: "NVIDIA DGX SparkシステムにNemoClawを展開するには、いくつかの前提条件を満たす必要があります。最新のNVIDIAドライバーを搭載したUbuntu 24.04 LTSを実行しているDGX Spark（GB10）システムが必要です。Dockerバージョン28.x以上が必要で、GPUアクセラレーションを有効にするためにNVIDIAコンテナランタイムが特別に構成されている必要があります。ローカルモデルサービングエンジンとしてOllamaがインストールされている必要があります。最後に、リモートアクセスには、Telegramの@BotFatherサービスを通じてTelegramボットトークンを作成する必要があります。これらのコンポーネントを適切に構成することで、自律型AIエージェントのスムーズでセキュアなセットアッププロセスが保証されます。"
  • question: "NemoClawは、セキュリティを維持しながら外部接続とツール統合をどのように処理しますか？" answer: "NemoClawは、そのOpenClawコンポーネントを通じて、高いレベルのセキュリティを維持しながら外部接続とツール統合を管理します。OpenClawは、NVIDIA OpenShellによって強制されるセキュアなサンドボックス内に存在します。このサンドボックスにより、エージェントがTelegramのような外部メッセージングプラットフォームに接続し、ツールを利用できる一方で、基盤となるシステムリソースや機密情報へのアクセスは厳密に制御されます。OpenShellはプロキシとして機能し、資格情報を管理し、ネットワークとファイルシステムの分離を強制します。これにより、エージェントは外部とやり取りし、コードを実行できますが、それは事前に定義され、監視され、リアルタイムで承認されたポリシー境界内でのみ行われます。これにより、無制限のアクセスや潜在的なデータ漏洩が防止されます。"

## NVIDIAによるセキュアで常時稼働のローカルAIエージェントの台頭

人工知能の状況は、単純な質疑応答システムを超えて急速に進化しています。今日のAIエージェントは、ファイルの読み込み、API呼び出し、複雑な多段階ワークフローの調整が可能な、洗練された長時間稼働の自律型アシスタントへと変貌を遂げています。この前例のない機能は強力である一方で、特にサードパーティのクラウドインフラストラクチャに依存する場合、重大なセキュリティとプライバシーの課題を引き起こします。NVIDIAは、革新的なオープンソーススタックであるNVIDIA NemoClawを用いて、これらの懸念に正面から取り組みます。NVIDIA OpenShellとOpenClawを活用したこのソリューションにより、セキュアで常時稼働のローカルAIエージェントのデプロイが可能となり、ランタイム環境を完全に制御し、NVIDIA DGX Sparkなどの自社ハードウェア上でのデータプライバシーを確保します。

この記事では、開発者がいかに堅牢なAIアシスタントを構築できるかを掘り下げ、環境設定から、Telegramのような外部通信プラットフォームとのセキュアなサンドボックス化されたエージェントの統合までのデプロイプロセスをガイドします。機密データがローカルデバイスから決して離れないように、隔離された信頼性の高いAI運用を維持することに焦点を当てています。

## NVIDIA NemoClawのセキュアなエージェントアーキテクチャの理解

NVIDIA NemoClawは、その核となる部分で、セキュリティとローカルデプロイメントを重視し、自律型AIエージェントを調整および管理するために綿密に設計されたオープンソースのリファレンススタックです。これは、AIのための「塀に囲まれた庭」を作成するためにいくつかの強力なコンポーネントを統合し、操作が限定され制御されることを保証します。エコシステムは、重要なセキュリティランタイムを提供するOpenShellと、このセキュアな環境内で動作するマルチチャネルエージェントフレームワークであるOpenClawを中心に構築されています。

NemoClawは、モデル推論からインタラクティブなエージェント機能までのデプロイメントパイプラインを簡素化するだけでなく、ガイド付きオンボーディング、ライフサイクル管理、イメージ強化、およびバージョン管理されたブループリントも提供します。この包括的なアプローチにより、開発者は、機密情報の漏洩や無制限のウェブアクセスを可能にすることに関連する固有のリスクなしに、コードを実行しツールを使用できるAIエージェントを自信を持ってデプロイできます。NVIDIA Nemotronのようなオープンモデルの統合は、透明で制御可能なAIの未来へのコミットメントをさらに強固なものにします。

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| コンポーネント | 概要 | 機能 | 使用場面 |
| :-------------------------------------- | :------------------------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------- |
| [NVIDIA NemoClaw](https://github.com/NVIDIA/NemoClaw) | オーケストレーション層とインストーラーを備えたリファレンススタック | OpenClawとOpenShellをポリシーと推論とともにインストールします。 | よりセキュアなサンドボックスで常時稼働のアシスタントを作成する最速の方法です。 |
| [NVIDIA OpenShell](https://github.com/NVIDIA/OpenShell) | セキュリティランタイムとゲートウェイ | 安全境界（サンドボックス）を強制し、資格情報を管理し、ネットワーク/API呼び出しをプロキシします。 | 機密情報を公開したり、無制限のウェブアクセスを可能にしたりせずにエージェントを実行するために「塀に囲まれた庭」が必要な場合。 |
| [OpenClaw](https://github.com/OpenClaw/OpenClaw) | マルチチャネルエージェントフレームワーク | サンドボックス内で動作します。チャットプラットフォーム（Slack/Discord）、メモリ、ツール統合を管理します。 | メッセージングアプリと永続メモリに接続された、長期間稼働するエージェントを作成する必要がある場合。 |
| [NVIDIA Nemotron 3 Super 120B](https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b) | エージェント最適化LLM (1200億パラメータ) | 高い指示追従性と多段階推論能力を備えた「頭脳」を提供します。 | ツールを使用し、複雑なワークフローに従う必要のあるプロダクショングレードのアシスタント向け。 |
| [NVIDIA NIM](https://docs.nvidia.com/nim/large-language-models/latest/get-started/index.html) / [Ollama](https://ollama.com/) | 推論デプロイメント | Nemotronモデルをローカルで実行します。 | GPUを所有しており、LLMをローカルで実行したい場合。 |

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*表1. NVIDIA NemoClawスタックのアーキテクチャコンポーネント*

このアーキテクチャ設計は、AIエージェントがより洗練され自律的になるにつれても、その操作が明確に定義された安全な境界内に留まることを保証し、データ侵害や不正アクセスなどのリスクを軽減します。

## ローカルAI向けDGX Spark環境のセットアップ

NVIDIA DGX Spark (GB10) のような堅牢なプラットフォームにNVIDIA NemoClawをデプロイするには、ローカルAIの潜在能力を最大限に引き出すための特定の環境設定が必要です。これにより、大規模言語モデルとエージェントフレームワークを効率的かつ安全に実行するために不可欠な、GPUアクセラレーション対応のコンテナ化されたワークロードのためのシステムが準備されます。

最初のステップには、オペレーティングシステム、Docker、およびNVIDIAコンテナランタイムの準備が含まれます。最新のNVIDIAドライバーを搭載したUbuntu 24.04 LTSを実行するDGX Sparkシステムが必要です。Docker、特にバージョン28.x以降がインストールされ、NVIDIAのコンテナランタイムとシームレスに連携するように構成されている必要があります。この統合は、DockerコンテナがDGX Spark上の強力なGPUにアクセスできるようにするために不可欠です。主要なコマンドには、NVIDIAコンテナランタイムをDockerに登録し、cgroup名前空間モードを「host」に設定することが含まれます。これはDGX Sparkでの最適なパフォーマンスに必要です。Dockerを再起動し、NVIDIAランタイムの機能を確認することは、不可欠な検証ステップです。さらに、ユーザーをDockerグループに追加することで、`sudo`の必要性を排除し、その後のコマンド実行を簡素化します。これらの基本的なステップは、セキュアなローカルAIエージェントのための安定した高性能な環境を保証します。

## OllamaとNVIDIA Nemotron 3 Superのローカルデプロイ

NemoClawを用いたローカルAIエージェント体験の要は、Ollamaのようなローカルモデルサービングエンジンと、NVIDIA Nemotron 3 Super 120Bのような強力な大規模言語モデルのデプロイです。Ollamaは、LLMをハードウェア上で直接実行するための軽量で効率的なプラットフォームであり、NemoClawが重視するローカル推論とデータプライバシーに完璧に合致します。

プロセスは、公式インストーラーを使用してOllamaをインストールすることから始まります。インストール後、Ollamaをlocalhostだけでなく、すべてのインターフェース (`0.0.0.0`) でリッスンするように設定することが重要です。これは、サンドボックス内の独自のネットワーク名前空間で動作するNemoClawエージェントが、これらのネットワーク境界を越えてOllamaと通信する必要があるためです。Ollamaのアクセシビリティを確認し、systemd経由で起動されていることを確認することは、接続の問題を避けるために不可欠なステップです。次の重要なステップは、約87GBというかなりのサイズのNVIDIA Nemotron 3 Super 120Bモデルをプルすることです。ダウンロード後、`ollama run nemotron-3-super:120b`でクイックセッションを実行してモデルの重みをGPUメモリにプリロードすることで、コールドスタートの遅延を解消し、AIエージェントが最初から迅速に応答するようにします。このローカルデプロイ戦略は、AIの「頭脳」が完全にオンプレミスで動作することを保証し、最大限の制御とセキュリティを維持します。

## OpenShellサンドボックスによるAIエージェントセキュリティの強化

コードを実行し、外部システムと対話できる自律型AIエージェントに関連する固有のリスクは、堅牢なセキュリティ対策を必要とします。NVIDIA OpenShellは、NemoClawのセキュリティアーキテクチャの要であり、AIエージェントのための要塞化された環境を作成する重要なサンドボックス機能を提供します。OpenShellはセキュリティランタイムおよびゲートウェイとして機能し、エージェントの周囲に厳格な安全境界を強制します。この「塀に囲まれた庭」アプローチにより、エージェントが不正なアクションを試みたとしても、その機能は制限され、ホストシステムや機密データを侵害することはできません。

OpenShellは、資格情報を安全に管理するだけでなく、ネットワークおよびAPI呼び出しをインテリジェントにプロキシします。これは、エージェントが外部リソースにアクセスしたりアクションを実行したりする試みが、事前に定義されたポリシーによって仲介および制御されることを意味します。これにより、生成AIをデプロイする際によくある懸念事項である、機密情報の漏洩や無制限のウェブアクセスをエージェントが取得することを防ぎます。OpenShellは強力な分離機能を提供しますが、高度なプロンプトインジェクションのような洗練された攻撃に対して、サンドボックスが絶対的な免疫を提供するわけではないことを覚えておくことが重要です。したがって、NVIDIAは、特に新しいツールや複雑なワークフローを試す際には、これらのエージェントを隔離されたシステムにデプロイすることを推奨しています。ローカル推論からランタイムサンドボックス化までのこの多層セキュリティ戦略は、信頼できる回復力のあるAIアプリケーションを構築するために極めて重要です。エージェントAIのセキュリティ強化については、[プロンプトインジェクションに耐えるエージェントの設計](/ja/designing-agents-to-resist-prompt-injection)に関するベストプラクティスで詳しく学ぶことができます。

## 自律型AIエージェントとTelegramの接続

「常時稼働」のAIエージェントは、使い慣れた通信チャネルを通じてアクセス可能で応答性が高くなければなりません。NVIDIA NemoClawを使用すると、セキュアにサンドボックス化された自律型AIアシスタントとTelegramのようなメッセージングプラットフォームを統合するプロセスが合理化されます。OpenShellのセキュアな範囲内で機能するOpenClawは、この接続を容易にするマルチチャネルエージェントフレームワークとして機能します。AIエージェントとさまざまなチャットプラットフォーム間の対話を管理し、通信が安全かつ効率的に処理されることを保証します。

Telegram接続を有効にするには、通常、ユーザーはTelegramの@BotFatherでボットを登録し、OpenClawが安全なリンクを確立できるようにする固有のトークンを取得します。一度設定されると、ローカルAIエージェントは任意のTelegramクライアントからアクセス可能になり、多段階ワークフローを実行したり、情報を取得したり、優先するメッセージングアプリから直接タスクを自動化したりできる強力でインタラクティブなツールに変わります。この統合は、NemoClawが強力でセキュアなローカルAI処理と便利で現実世界でのユーティリティとの間のギャップをどのように埋めるかを示しており、データの整合性とプライバシーを維持します。

## データプライバシーと制御にとってローカルAIエージェントが不可欠である理由

DGX Spark上でNVIDIA NemoClawとOpenClawを使用して、セキュアで常時稼働のローカルAIエージェントを構築する道のりは、AIパラダイムにおける重要な変化、すなわちデータプライバシーと運用の制御の必要性を強調しています。データ侵害やプロプライエタリ情報に関する懸念が最も重要である時代において、クラウドベースのAIソリューションのみに依存することは、受け入れがたいリスクをもたらす可能性があります。NemoClawは完全なローカル推論を可能にすることで、AIモデルとその処理する機密データが物理的な制御下から決して離れないことを保証します。このオンプレミスのアプローチは、攻撃対象領域を根本的に最小限に抑え、最も貴重な資産についてサードパーティのクラウドプロバイダーを信頼する必要性を排除します。

NVIDIAの堅牢なハードウェア（DGX Sparkなど）と、NemoClaw、OpenShell、OpenClawの綿密に設計されたソフトウェアスタックの組み合わせは、比類のないレベルのセキュリティを提供します。開発者は、AI環境に対する完全な監視とカスタマイズ機能を取得し、特定のセキュリティポリシーを実装し、アクセス制御を管理し、進化する脅威に適応することができます。この機能は単にセキュリティに関するものではなく、エンパワーメントに関するものです。これにより、企業や個人は、高度な能力を持ち、真に自律的で、そして決定的に完全に自らの管理下にある最先端のAIエージェントをデプロイすることができます。エージェントAIのより広範な意味合いに興味がある場合は、[エージェントAIの実用化](/ja/operationalizing-agentic-ai-part-1-a-stakeholders-guide)に関するリソースを探索することで、戦略的デプロイに関するさらなる洞察を得ることができます。AIの未来は、単にインテリジェントであるだけでなく、本質的にプライベートで制御可能であり、ローカルAIエージェントがその先頭を走っています。

元の情報源

https://developer.nvidia.com/blog/build-a-secure-always-on-local-ai-agent-with-nvidia-nemoclaw-and-openclaw/

よくある質問

What is NVIDIA NemoClaw and how does it ensure AI agent security?
NVIDIA NemoClaw is an open-source reference stack designed to deploy secure, always-on local AI agents. It orchestrates NVIDIA OpenShell to run OpenClaw, a self-hosted gateway connecting messaging platforms to AI coding agents powered by models like NVIDIA Nemotron. Security is paramount, with NemoClaw enabling full local inference, meaning no data leaves the device. Furthermore, it incorporates robust sandboxing and isolation managed by OpenShell, which enforces safety boundaries, manages credentials, and proxies network/API calls, creating a 'walled garden' for agent execution and protecting sensitive information from external exposure.
What are the key components of the NemoClaw stack and their functions?
The NemoClaw stack comprises several critical components: NVIDIA NemoClaw acts as the orchestrator and installer for the entire system. NVIDIA OpenShell provides the security runtime and gateway, enforcing sandboxing and managing external interactions securely. OpenClaw is the multi-channel agent framework that operates within this secure sandbox, managing chat platforms (like Telegram), agent memory, and tool integration. The AI's 'brain' is provided by an agent-optimized Large Language Model, such as NVIDIA Nemotron 3 Super 120B, offering high instruction-following and multi-step reasoning capabilities. Finally, inference deployments like NVIDIA NIM or Ollama run the LLM locally on your GPU.
Why is local deployment on hardware like DGX Spark important for AI agents?
Local deployment on dedicated hardware like NVIDIA DGX Spark offers crucial advantages for AI agents, primarily centered around data privacy, security, and control. When agents operate locally, all inference happens on-premises, eliminating the need to send sensitive data to third-party cloud infrastructure. This minimizes privacy risks and ensures compliance with strict data governance policies. Furthermore, local deployment grants users full control over their runtime environment, allowing for custom security configurations, hardware-level isolation, and real-time policy management, which is essential for deploying autonomous agents that interact with local files or APIs securely.
What are the essential prerequisites for setting up NemoClaw on a DGX Spark system?
To deploy NemoClaw on an NVIDIA DGX Spark system, several prerequisites must be met. You need a DGX Spark (GB10) system running Ubuntu 24.04 LTS with the latest NVIDIA drivers. Docker version 28.x or higher is required, specifically configured with the NVIDIA container runtime to enable GPU acceleration. Ollama must be installed as the local model-serving engine. Lastly, for remote access, a Telegram bot token needs to be created through Telegram's @BotFather service. Proper configuration of these components ensures a smooth and secure setup process for your autonomous AI agent.
How does NemoClaw handle external connectivity and tool integration while maintaining security?
NemoClaw, through its OpenClaw component, manages external connectivity and tool integration while maintaining a high level of security. OpenClaw resides within a secure sandbox enforced by NVIDIA OpenShell. This sandboxing ensures that while the agent can connect to external messaging platforms like Telegram and utilize tools, its access to the underlying system resources and sensitive information is strictly controlled. OpenShell acts as a proxy, managing credentials and enforcing network and filesystem isolation. This means agents can interact with the outside world and execute code, but only within predefined, monitored, and real-time approved policy boundaries, preventing unrestricted access and potential data leakage.

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