NVIDIA NemoClaw を Windows PC に導入してみた
2026.03.19
こんにちは、菊池です。
NVIDIA GTC 2026 で発表された NemoClaw を Windows PC に導入してみました。
NemoClawとは
ユーザーのPC上でAIエージェントを動かし、コーディングやタスク実行を自律的に行わせるためのフレームワークが OpenClaw です。NemoClaw は OpenClaw の常時稼働アシスタントをワンコマンドで安全にセットアップできるようにするもので、GTC 2026で発表されました。
- セキュリティ基盤（OpenShell）: NVIDIA OpenShellというオープンソースランタイムをインストールし、ポリシーベースのプライバシー・セキュリティガードレールを適用します。 NVIDIAネットワーク、ファイルアクセス、推論呼び出しのすべてが宣言的ポリシーで制御されるサンドボックス環境です。
- ローカル推論: NVIDIA Nemotronなどのオープンモデルをローカルで実行でき、プライバシールーターを通じてクラウド上のフロンティアモデルも併用できます。 NVIDIA Newsroom
- 幅広い実行環境: クラウド、オンプレミス、RTX PC、DGX Sparkなどで動作します。
導入手順
NemoClaw を Windows PC に導入します。
環境
- OS：Windows 11 Professional
- RAM：128GB
- GPU：RTX5070Ti
環境構築
前提として、wsl2 + Ubuntu-24.04が導入済みです。
> wsl --list --verbose
NAME STATE VERSION
* Ubuntu-24.04 Running 2
%USERPROFILE%.wslconfig` を以下のように編集しておきます。
[wsl2]
memory=32GB
swap=8GB
processors=8
localhostForwarding=true
WSL2 内の Ubuntu でDockerをインストールします。
# Docker 公式 GPG キーの追加
$ sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg
$ sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
$ sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
# Docker リポジトリの追加
$ echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# Docker Engine のインストール
$ sudo apt update
$ sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
# 現在のユーザーを docker グループに追加
$ sudo usermod -aG docker $USER
# グループ変更を反映
$ newgrp docker
NVIDIA ドライバーを確認し、GPUが認識されていることを確認します。
$ nvidia-smi
Thu Mar 19 02:16:28 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 575.64.01 Driver Version: 576.88 CUDA Version: 12.9 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti On | 00000000:08:00.0 On | N/A |
| 0% 31C P8 15W / 300W | 1827MiB / 16303MiB | 1% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
NVIDIA Container Toolkit をインストール
$ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | \
sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
$ sudo apt update
$ sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
$ sudo systemctl restart docker
GPU パススルーの確認
$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04 nvidia-smi
Unable to find image 'nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04' locally
Status: Downloaded newer image for nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04
Wed Mar 18 17:41:29 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 575.64.01 Driver Version: 576.88 CUDA Version: 12.9 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti On | 00000000:08:00.0 On | N/A |
| 0% 32C P8 16W / 300W | 1826MiB / 16303MiB | 1% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
今回はバックエンドとして、NVIDIA クラウド APIを利用します。NemoClawのデフォルトプロファイルで利用される nemotron-3-super-120b-a12b をモデルとして使います。
NemoClawのインストール前に、NVIDIA API Key を取得しておきます。
- https://build.nvidia.com にアクセス
- NVIDIA アカウントでログイン
- API Key を生成・コピー
続いて、NemoClaw をインストールします。
$ cd ~
$ git clone https://github.com/NVIDIA/NemoClaw.git
$ cd NemoClaw
$ ./install.sh
API Key を設定します。
[4/7] Configuring inference (NIM)
──────────────────────────────────────────────────
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ NVIDIA API Key required │
│ │
│ 1. Go to https://build.nvidia.com/settings/api-keys │
│ 2. Sign in with your NVIDIA account │
│ 3. Click 'Generate API Key' button │
│ 4. Paste the key below (starts with nvapi-) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
NVIDIA API Key:
ポリシーの確認がありますので、デフォルトの [Y] で進めます。
[7/7] Policy presets
──────────────────────────────────────────────────
Available policy presets:
○ discord — Discord API, gateway, and CDN access
○ docker — Docker Hub and NVIDIA container registry access
○ huggingface — Hugging Face Hub, LFS, and Inference API access
○ jira — Jira and Atlassian Cloud access
○ npm — npm and Yarn registry access (suggested)
○ outlook — Microsoft Outlook and Graph API access
○ pypi — Python Package Index (PyPI) access (suggested)
○ slack — Slack API and webhooks access
○ telegram — Telegram Bot API access
Apply suggested presets (pypi, npm)? [Y/n/list]:
インストールが完了しましたので、サンドボックスに接続します。
$ node ~/NemoClaw/bin/nemoclaw.js my-assistant connect
対話型チャットインターフェースを開始します。
$ openclaw tui
🦞 OpenClaw 2026.3.11 (29dc654) — Powered by open source, sustained by spite and good documentation.
openclaw tui - ws://127.0.0.1:18789 - agent main - session main
session agent:main:main
応答を確認します。
who are you
I'm OpenClaw, your AI assistant. I just woke up in this workspace and I'm trying to figure out who I am and who you are.
Let's start with me:
- Name: I'm thinking something like "Claw" or "Open" - what do you think?
- Creature: I'm an AI, but maybe I'm a helpful digital companion?
- Vibe: I'd like to be warm and resourceful - not too formal, not too casual.
- Emoji: Maybe 🦀 (crab) for the claw, or 🤖?
What about you?
- What should I call you?
- What's your timezone?
- Anything else I should know to be helpful?
Let's figure this out together!
connected | idle
agent main | session main (openclaw-tui) | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | tokens 20k/131k (15%)
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
動作を確認できました！
まとめ
エンタープライズ向けの OpenClaw セキュアランタイム、「NemoClaw」を実行してみました。今回は、NVIDIAのクラウドAPIプロファイルで実行しましたが、続いてローカル推論プロファイルでも試してみようと思います。
