pip install＋デジタルヒューマン Demo」系チュートリアルで OpenHuman を探すと、別プロジェクトを入れてしまうことが多いです。2026 年の公式製品は tinyhumansai/openhuman 由来で、デスクトップ Agent ＋ Memory Tree 長期記憶 が本体であり、Python 顔差し替えパイプラインではありません。本文では実行可能な結論を示します。① macOS / Linux / Windows は Homebrew、apt、MSI のネイティブパッケージを優先；② ログイン後に Memory Tree 初回リクエストを通す；③ ローカル DB とホスト型 OAuth の境界を切り分ける；④ 大容量メール＋ローカルモデルは 16GB 以上 を推奨。環境マトリクス、六ステップ Runbook、エラー表、M4 ホスト提案まで一気通貫です。
2026 年の OpenHuman とは？OpenClaw・Hermes との選び方
OpenHuman（GPL-3.0、Rust コア）はデスクトップに住む個人 AI 超脳を目指します。ワンクリック OAuth で 100 以上のアプリに接続し、メールやドキュメントをローカル SQLite と Obsidian 互換 Markdown ライブラリに蓄積、検索可能な Memory Tree を形成します。OpenClaw デュアルスタック記事で強調する「チャネル Gateway ＋ ClawHub」とは異なり、OpenHuman は知識取り込みと記憶圧縮に寄ります（公式は token コストをおおよそ 80% 削減可能と称しています。実際の請求で確認してください）。
OpenClaw との比較：OpenClaw は Telegram / 微信などの 7×24 Gateway に強い一方、OpenHuman はデスクトップ側 Memory Tree と 118 以上の統合が強みです。両方を同一マシンで動かすとメモリを奪い合います。
Hermes との比較：Hermes は CLI ＋ hermes gateway ＋ Skill カタログ。OpenHuman は GUI onboarding が中心で、デフォルトはホスト型ログインとモデルルーティング（Advanced で RPC を変更可能）です。
入れ間違え注意：conda create、checkpoints/*.pth、run_demo.py は不要です。これらは別系統の「デジタルヒューマン動画」テンプレート向けで、公式リポジトリとは無関係です。
バージョン：2026 年 6 月時点で Release は v0.56.x 前後の Early Beta です。インストール後はアプリ内で更新を確認してください。
OpenHuman インストール要件：macOS・Windows・Linux 対照
| 項目 | 最低要件 | 推奨（大メール＋ローカルモデル） |
|---|---|---|
| OS | macOS 12+、Windows 10+、Ubuntu 20.04+ | macOS 14+（Apple Silicon）または Ubuntu 24.04 LTS |
| メモリ | 4 GB（公式ドキュメント） | 16 GB 以上（大量 Gmail / リポジトリ取り込み＋同機推論） |
| ディスク | 約 2 GB（アプリと索引） | 50 GB 以上 SSD（Memory Tree と Markdown ライブラリの増加） |
| GPU | 不要（デフォルトはホスト型モデル） | 同機ローカル推論時のみ Apple Silicon / NVIDIA |
| ネットワーク | ログイン、OAuth、モデル API | 安定した出口回線。国内ユーザーはネイティブパッケージ＋ npm ミラー加速を推奨 |
| インストール経路 | 整合性検証 | 適用シーン |
|---|---|---|
| Homebrew / apt / MSI | OS パッケージマネージャの署名チェーン | 本番の第一選択 |
| npm -g openhuman | プラットフォームバイナリを SHA-256 検証 | Node ≥18 の開発者 |
| curl | bash スクリプト | 独立したスクリプト署名なし、公式は非推奨 | 一時試用のみ |
| Git ソースビルド | Rust ツールチェーンが必要 | コントリビューターと上級ユーザー |
OpenHuman 完全インストール：六ステップ Runbook（四プラットフォーム）
brew tap tinyhumansai/core brew install openhuman openhuman --version
sudo apt-get install -y 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 openhuman
経路を選ぶ：macOS は Homebrew。Linux amd64 は apt。Windows は GitHub Releases から署名付き .msi。クロスプラットフォームでは npm install -g openhuman も可（Node ≥18）。
バイナリ検証：ターミナルで openhuman --version、またはデスクトップアプリの About で v0.53 以上を確認します。
初回起動とログイン：「Sign in! Let's Cook」画面でソーシャルログイン。Advanced からカスタム core RPC URL を設定できます（セルフホスト時）。
データソース接続：onboarding で Gmail 等を接続。データはローカル Memory Tree に書き込まれ、Markdown ライブラリは Obsidian ワークフローと連携できます。
初回リクエスト：Memory Tree に検証可能な質問（例：「先週の特定ラベルメールを要約」）を投げ、ローカル索引を引用した回答か確認します。
更新とロールバック：brew / apt はパッケージマネージャでアップグレード。Release ページから旧版 MSI / dmg でロールバック可能。Beta 期は小バージョン固定を推奨します。
境界の注意：Memory Tree DB、Markdown vault、ワークスペース設定はローカルです。一方、デフォルトでは OpenHuman ホスト型のログイン、モデルルーティング、一部 OAuth プロキシに依存します。セルフホストは Advanced / ドキュメントの custom setup を参照してください。
OpenHuman 応用設定：ローカルモデルルーティング・性能・エラー早見表
インストールだけでは「設定完了」ではありません。取り込み規模、モデルルーティング、ディスクと常駐の三つが長期体験を左右します。
| エラー / 現象 | よくある原因 | 対処 |
|---|---|---|
| ログインがずっと回る | ネットワークまたはホスト型サービス到達不可 | 回線変更、プロキシ確認。Advanced で利用可能な RPC を設定 |
| OAuth 認可失敗 | ブラウザブロックまたはアカウント権限 | システム既定ブラウザで再試行。Workspace 管理者ポリシーを確認 |
| 取り込みが極端に遅い / ディスク急増 | 大メールボックス全量同期 | まずメール範囲を縮小。ディスク 50GB 以上確保。16GB メモリ |
| ローカルモデル OOM | 4GB マシンで 7B+ を実行 | ホスト型ルーティングに切替、または 16GB 以上 / Apple Silicon へ |
command not found: openhuman | PATH に brew / npm プレフィックス未反映 | ターミナル再起動。brew link openhuman または npm global bin を確認 |
ローカルモデル：公式 GitBook に local AI / model routing 手順があります。同機 Ollama は OpenClaw スタックと同様、M4 24GB が余裕です。詳細はM4 デュアルスタックガイドを参照してください。
低 VRAM モード：独显がない場合は CPU / Metal 経路に依存します。ホスト型モデルを優先し、全量メール取り込みと並列ピークを避けてください。
アンインストール：パッケージマネージャで削除後、Memory Tree データディレクトリと Markdown vault（アプリ設定のパス）を手動削除し、ディスク占有を防ぎます。
インストール後：7×24 取り込みと Mac Mini M4 ホスト数値
コミュニティ規模：2026 年 6 月時点、openhuman の GitHub Star は約 2.9 万（急増中）で、デスクトップ Beta 中心の開発です。
消費電力：M4 アイドル約 4–6W。バックグラウンド同期＋ローカル 7B で典型 18–28W。記憶取り込み専用機として現実的です。
統合メモリ：16GB UMA ではデスクトップ Agent ＋ SQLite FTS ＋小モデル併用時、4GB x86 VPS より swap 起因の索引破損リスクが低くなります。
ノート PC のフタ閉めはメール増分同期を止めます。Windows デスクトップには launchd 相当の軽量デーモンがありません。Memory Tree を継続的に肥大させ、ときどきローカルモデルを載せるなら、MESHLAUNCH Mac Mini M4 クラウド裸機月額が通常は最適解です。ローカルと同じ brew 経路、SSH メンテ、退租前にデータディレクトリをパックして移行できます。まずレンタル料金ページで日単位試走、境界はヘルプセンターをご確認ください。
不要です。Homebrew、apt、MSI でデスクトップ / CLI バイナリを入れてください。pip install -r requirements.txt は別系統の「デジタルヒューマン動画」テンプレート向けで、tinyhumansai 公式リポジトリとは無関係です。
はい。デフォルトのホスト型モデルで Memory Tree を通せます。同機 Ollama なら Apple Silicon の Metal 経路が現実的です。M4 ノードをレンタルして 24 時間取り込み負荷試験も可能です。
プロジェクトは GPL-3.0 です。クローズドソースでの商用配布には Copyleft 義務があります。社内自用でも公式ライセンスとホスト型サービス規約を確認し、必要なら tinyhumans の商用サポートへ問い合わせてください。