OpenHuman（TinyHumans AI オープンソース）はデスクトップ優先のパーソナル AI Agent です。Gmail、カレンダー、GitHub などを接続すると、Memory Tree と Obsidian 互換の Markdown ボルトでコンテキストをローカル SQLite に保持し、Ollama によるオプションのローカル推論も利用できます。「OpenHuman インストール」で検索すると古い Python クローン手順に誘導されることが多いですが、2026 年の公式パスは Homebrew / apt / 署名付きインストーラ であり、pip install -r requirements.txt ではありません。
本記事は macOS、Windows、Linux 上でゼロから OpenHuman を動かしたい初心者と開発者向けです。インストールの痛点とホスト対照を整理したうえで、ネイティブパッケージ導入 → 初回起動 → アカウントと連携 → Ollama → Memory Tree 検証 → 7×24 ホスト の六段チェックリストを提示します。読了後、データディレクトリをローカル Mac に置くべきか、スリープしない Mac mini に置くべきかを判断できるはずです。
01 インストール前に知っておくべき痛点：「git clone + pip」ではない
OpenHuman は Rust + Tauri + React でパッケージ化されたデスクトップアプリ（GPL-3.0、Early Beta）です。OpenClaw（ターミナル Gateway + Node エコシステム）や Hermes Agent（インストーラが Python/Node を ~/.hermes/ に展開）とは異なり、一般ユーザーが Python 環境を自前でビルドする必要はありません。ソースから貢献する場合のみ Node 24+、pnpm、Rust などのツールチェーンが必要です。
- 古いチュートリアル：ネット上の「デジタルヒューマン」記事には
conda createやcheckpoints/*.pthが残っていますが、これは別プロジェクトのテンプレートで、tinyhumansai/openhuman とは無関係です。 - スクリプトインストールの署名欠如：公式 README は
curl … | bashではスクリプト改ざんを検知できないと明記しており、本番環境では Homebrew bottle / 署名 apt / MSI を優先すべきです。 - マネージドとローカルの併存：Memory Tree とワークスペースはローカルですが、デフォルトのログイン、モデルルーティング、一部 OAuth は OpenHuman マネージドバックエンド経由です。完全オフラインには BYO モデルと Composio ダイレクトモードへの切り替えが必要です。
- フタ閉じで同期断：約 20 分周期の auto-fetch とバックグラウンド記憶圧縮はホストが起きている必要があり、ノート PC のスリープはコンテキスト同期を止めます。
- Linux Wayland：AppImage は一部 Wayland 環境で起動に失敗することがあり、Debian/Ubuntu ユーザーは .deb / apt を優先してください（公式 issue #2463）。
結論：インストール自体は十数分で完了できます。長期的な体験はホストが 7×24 オンラインか、ローカル vault と SQLite がバックアップ・移行可能かに左右されます。
インストールコマンドと挙動は TinyHumans 公式ドキュメントが正です。リリースのたびに次のリンクを再確認してください。
02 環境要件とデプロイホスト対照：どのマシンが最も手間が少ないか
公式は macOS（Intel / Apple Silicon）、Windows 10/11、Linux（Debian/Ubuntu amd64、Arch AUR） 向けインストーラを提供しています。下表は選型用です。ディスクとメモリは選択する Ollama モデルサイズに合わせてください。
| ホスト | 7×24 可用性 | インストール摩擦 | Memory Tree / Ollama | 典型的な弱点 |
|---|---|---|---|---|
| MacBook ローカル | フタ閉じ・スリープで断 | 低（Homebrew / .dmg） | Apple Silicon + Ollama は良好 | auto-fetch 中断、OS 更新再起動 |
| Windows デスクトップ | 常時起動可だが再起動多 | 低（署名 MSI） | NVIDIA でローカルモデル可 | macOS ツールチェーンと不一致 |
| Linux デスクトップ / ヘッドレス | サーバー級のオンライン率 | 中（apt が AppImage より安定） | Ollama 公式 Linux 対応 | GUI なし時は配布版要確認 |
| Mac mini M4 月額ベアメタル | データセンター SLA、長期オンライン | 低（SSH + brew） | ユニファイドメモリで 7B–14B 級 | 信頼できる DC と契約期間の選定 |
リソース目安（Ollama ローカル併用）：マネージドモデル + 軽量連携のみなら 8 GB メモリ で試せます。Qwen2.5 / Gemma3 7B 級を常駐しブラウザ系ツールも使う場合は 16 GB 以上のユニファイドメモリまたは RAM を推奨します。ローカルデータ（Memory Tree、vault、SQLite）には 10–30 GB SSD を確保し、メールやリポジトリ同期量に応じて増やしてください。
03 公式インストールパス：Homebrew、apt、Release の選び方
推奨順序：公式サイトまたは GitHub Releases からプラットフォーム向けパッケージを取得するか、署名チェーン付きのシステムパッケージマネージャを使います。パッケージマネージャが使えない場合のみスクリプトインストールを検討してください。
macOS（Homebrew、公式推奨）：
brew tap tinyhumansai/core
brew install openhuman
openhuman --versionDebian / Ubuntu（署名 apt リポジトリ）：
sudo apt-get install -y --no-install-recommends gnupg2 curl ca-certificates
curl -fsSL https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt/KEY.gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/openhuman.gpg
echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/openhuman.gpg arch=amd64] https://tinyhumansai.github.io/openhuman/apt stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/openhuman.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y openhumanWindows：GitHub Releases から署名付き .msi をダウンロードしてインストールします。
代替（完全性検証なし、慎重に）：公式 README のスクリプトインストール。リリース後は GPG 検証フロー（issue #2620）が公開されているかリポジトリで確認してください。
04 六段ロールアウト：初回起動、連携、Ollama、Memory Tree 検証
- インストール完了とアプリ起動：Launchpad またはアプリメニューから OpenHuman を開きます。CLI が PATH に入っていれば
openhuman --versionでバージョンを確認します（Releases ページの現行 tag に合わせてください）。 - オンボーディングとアカウント：UI に従い onboarding を完了します。デフォルトのマネージド体験ではモデルルーティングと一部 OAuth のために OpenHuman アカウントへのログインが必要です。純ローカル実験は設定で BYO / Ollama に切り替えます（公式 Local AI ドキュメント参照）。
- Ollama のインストールと起動（オプションのローカル推論）：macOS / Linux に Ollama を入れ、ドキュメント推奨モデル（Qwen2.5、Gemma3 など、gitbook 準拠）を pull し、OpenHuman のモデルルーティングでローカルエンドポイントを選択します。
- 1–2 データソースでスモークテスト：まず GitHub やカレンダーなど低センシティビティ連携を接続し、約 20 分の auto-fetch 周期を待って Memory Tree に新しい Markdown チャンクが現れるか確認します。
- Memory Tree と vault の検証：アプリ内で Memory Tree / Obsidian 互換ディレクトリを開き、SQLite と
.mdファイルが増えていることを確認します。空のままなら、盲目的な再インストールではなく連携認可とネットワークを点検してください。 - 7×24 ホストの計画：終日 auto-fetch とメッセージチャネルが必要なら、スリープ無効の Mac mini（ローカルまたは CALMVPS ベアメタル）へ移行し、ワークスペースと設定ディレクトリ全体を tarball バックアップしてからマシンを切り替えます。
CALMVPS ベアメタル Mac へのデプロイを予定する場合：料金ページ で M4 メモリとリージョンを選び、SSH ログイン後にローカルと同じ brew install openhuman を実行します。解約前に OpenHuman ローカルデータディレクトリ（Memory Tree / vault 含む）をアーカイブしてください。
05 引用可能な仕様、よくあるエラー、CALMVPS シナリオの整理
- 技術スタック：Rust + Tauri v2 + React デスクトップシェル。Memory Tree はローカル SQLite を使用し、約 ≤3k token のチャンクを Markdown に書き込みます（公式 README / gitbook 出典）。
- 同期リズム：アクティブな連携はデフォルトで約 20 分 ごとに auto-fetch でコンテキストを取得します（ドキュメント準拠、リアルタイム push ではありません）。
- TokenJuice：ツール出力と Web スクレイプはモデル投入前に圧縮され、公式は最大約 80% の token 節約を謳います（タスク種別により異なり、請求は各自で観測してください）。
| 現象 | よくある原因 | 対処 |
|---|---|---|
| pip/conda 手順で失敗 | 別プロジェクトのドキュメント誤用 | Homebrew / apt / Release インストーラへ切替 |
| Linux AppImage が即終了 | Wayland / sharun 互換 | .deb またはドキュメントの環境変数回避策 |
| Ollama が応答しない | サービス未起動またはモデル未 pull | ollama serve + ollama pull <model> |
| Memory Tree が空のまま | 連携未認可または fetch 周期未到達 | OAuth 確認と 20 分周期の待機 |
FAQ 速答：専用 GPU がなくても動作します。マネージドモデル経路は GPU 必須ではありません。ローカル Ollama は Apple Silicon 上で CPU のみの Windows より滑らかなことが多いです。Mac M シリーズは arm64 インストーラと arm64 Ollama モデルを優先してください。モデル DL が遅い場合はネットワークを変えるか、DC 側 Mac で事前に ollama pull してください。
OpenHuman をよくフタを閉じるノート PCに載せると、auto-fetch の連続性と Memory Tree の複利が弱点になります。安価な海外 VPSでは公式デスクトップ体験と GUI メンテコストが欠けます。バックアップなしのインストールでは、マシン変更時にコンテキストを失います。ネイティブ署名インストール、Ollama ローカル推論、20 分記憶同期、ユニファイドメモリの迅速な増設が必要な本番環境では、CALMVPS ベアメタル Mac mini M4 月額 が通常より良い選択肢です。SSH 納品ですぐ使え、Apple Silicon を独占利用し、月単位で柔軟に契約できます。機種と契約期間は CALMVPS 料金ページ をご覧ください。