ClaraVerse：LLMローカル実行対応のプライバシー重視プライベートAIプラットフォーム完全ガイド

この記事ではLLMに特化して解説します。LLM全般は LLMとは？仕組みからローカル実行まで徹底解説【2026年完全ガイド】 をご覧ください。

ClaraVerseとは何か：プライバシーファーストのAIプラットフォーム

ClaraVerseは、ChatGPT・Claude・画像生成AI・ワークフロー自動化ツールを自前のサーバーで完全にホストできるオープンソースのプライベートAIプラットフォームだ。GitHub上で3,800スター近くを獲得しており、「ローカルファーストAI」の文脈で注目を集めている。

現代のAI活用における最大のリスクの一つは、機密情報がクラウドサービスに送信されることだ。医療記録をChatGPTに送信する、顧客の個人情報をClaude APIに投げる、機密契約書をAIに分析させる——これらは利便性とプライバシーのトレードオフを生む。ClaraVerseはこのトレードオフを解消することを目指している。

公式説明によると、ClaraVerseは「ChatGPT、Claude、N8N、画像生成AIを、自分のホストするLLM・APIキー・コンピューティングリソースで置き換えられる、オープンソースのプライバシー重視エコシステム」だ。

技術アーキテクチャ

ClaraVerseのアーキテクチャは、フロントエンド・バックエンド・AIエンジン・データ層の4層構造で構成されている。

フロントエンド

• React 19、TypeScript、Vite 7、Tailwind CSS 4を採用
• ブラウザ内データはIndexedDB（ローカルストレージ）に保存——会話履歴が外部に送信されない「ゼロ知識アーキテクチャ」を実現

バックエンド

• Go 1.24 + Fiberフレームワーク：高速なHTTP処理とWebSocketストリーミングを実現
• 認証：JWT + Argon2idによるパスワードハッシング——bcryptより高セキュリティな現代的アルゴリズムを採用

データ層

• MySQL：メインのリレーショナルデータ
• MongoDB：ドキュメント型データ（会話履歴等）
• Redis：キャッシュ・セッション管理
• 全てDockerで同梱されているため別途セットアップ不要

LLMエンジン層

OllamaとLM Studioからのモデルを自動検出・インポートする仕組みが組み込まれている。2分おきにローカルAIプロバイダーをポーリングし、新しいモデルが追加されると自動的にClaraVerseのモデルリストに反映される。

インストール・セットアップ

システム要件

方法1：ワンラインインストール（Linux/macOS推奨）

# 公式インストールスクリプト
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/claraverse-space/ClaraVerse/main/install.sh | sh

方法2：Docker Compose（カスタム設定向け）

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/claraverse-space/ClaraVerse.git
cd ClaraVerse

# 環境変数の設定
cat > .env << 'EOF'
# ポート設定
CLARAVERSE_PORT=3000

# Ollamaを外部ホストで動かしている場合
OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.1.100:11434
OLLAMA_HOST=0.0.0.0

# LM Studioを使う場合
LMSTUDIO_BASE_URL=http://localhost:1234
EOF

# 全サービス起動
docker-compose up -d

# 起動確認
docker-compose ps

方法3：軽量シングルコンテナ

MySQL/MongoDB/Redisを外部サービスとして使う場合の軽量構成：

docker run -d \
  --name claraverse \
  -p 3000:3000 \
  -e CLARAVERSE_PORT=3000 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  claraverse/claraverse:latest

方法4：デスクトップアプリ

GitHubのReleasesページからElectronベースのデスクトップアプリをダウンロードできる。インストール後に起動し、Ollamaのエンドポイントを設定するだけで使い始められる。

主要機能の詳細

1. Nexus AIコマンドセンター

Nexusは長時間実行タスクをAIに委任するためのKanbanボード型インターフェースだ。「競合他社の調査をして、比較レポートを作成して」といったタスクをカードとして登録すると、AIが自律的に処理を進める。タスクの進捗はKanbanのカード状態（進行中/完了等）で確認できる。

2. スキル（Skills）システム

会話の途中でコンテキストに応じたツールが自動的に有効になる仕組みだ。「この画像を分析して」と言えば画像解析スキルが起動し、「今日の天気を教えて」と言えばウェブ検索スキルが起動する。スキルは150以上の統合を含んでいる：

• ウェブ検索（SearXNG経由、プライバシー保護）
• 画像生成
• データ分析（CSV・PPT・PDF処理）
• コード実行
• 外部サービス接続（Slack、GitHub、Jira、Notion等）

3. ビジュアルワークフローエンジン

ドラッグ&ドロップでAIパイプラインを構築できるビジュアルワークフローエディタを搭載している。200以上のインテグレーションが利用可能で、以下のような自動化が実現できる：

• Slackのメッセージを要約してNotionに保存
• GitHubのIssueが作成されたらAIで分類・ルーティング
• 定期的にウェブを検索して最新情報を整理・通知

# ワークフローのAPI経由での実行例
curl -X POST "http://localhost:3000/api/workflows/execute" \
  -H "Authorization: Bearer ${JWT_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workflow_id": "abc123",
    "inputs": {
      "query": "最新のAIニュースを要約してください"
    }
  }'

4. Telegramモバイル統合

スマートフォンからTelegramアプリ経由でClaraVerseに接続できる。ClaraVerse CompanionというCLIツールがローカルのMCPサーバーをClaraVerseに接続し、Telegramを経由してリモートデバイスからも自分のAIアシスタントにアクセスできる。

定期実行ルーティンの結果もTelegramに通知される——例えば「毎朝8時にニュース要約をTelegramで受信する」といった運用が可能だ。

5. インタラクティブアーティファクト

会話中にAIが生成したコード、チャート、ゲーム、アプリケーションを直接インターフェース上で実行・表示できる機能だ。Claudeのartifacts機能に相当する。

対応LLMと設定

ClaraVerseは複数のLLMプロバイダーを統一インターフェースで扱える：

# .envでの設定例（必要なプロバイダーだけ設定）

# クラウドAPI（オプション）
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx
GOOGLE_AI_API_KEY=xxxxx

# ローカルAI（推奨：プライバシー完全保護）
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
LMSTUDIO_BASE_URL=http://localhost:1234

# OpenAI互換エンドポイント（Groq、Together AI等）
OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=gsk_xxxxx

Ollamaで使えるモデル例（ollama pull <モデル名> でダウンロード）：

実践的ユースケース

1. 医療・法律・金融業界のコンプライアンス対応

HIPAA（医療）、PCI-DSS（金融）、個人情報保護法などの規制により、データを外部クラウドに送信できない業種でも、ClaraVerseなら自社インフラ内でAIを活用できる。電子カルテの要約、契約書の分析、財務データの解析を社内サーバーで完結させられる。

2. エアギャップ環境での運用

インターネット接続のない閉鎖ネットワーク（政府機関、軍事施設、発電所等）では、クラウドAIが使えない。ClaraVerseとOllamaのローカルモデルを組み合わせることで、完全オフラインのAI環境を構築できる。

3. 社内ナレッジベースとAIの統合

社内文書をClaraVerseのRAG機能に接続し、「社内向けChatGPT」として運用できる。外部APIにデータを送信しないため、機密情報が漏洩するリスクがない。RAGFlowをバックエンドのRAGエンジンとして組み合わせることで、高精度な文書検索を実現できる。

4. N8Nからの移行・代替

N8Nはオープンソースのワークフロー自動化ツールとして広く使われているが、ClaraVerseのワークフローエンジンはN8N互換の操作感を提供しつつ、AIエージェントとの直接統合が深い。LLMを組み込んだ自動化パイプラインを構築する場合、ClaraVerseを最初の選択肢として検討できる。

5. 個人向けAIアシスタント環境の構築

個人開発者がClaudeやChatGPTへの月額課金を削減しながら、同等のAI体験を得るユースケースだ。Ollamaで無料のオープンソースモデルを動かし、ClaraVerseのUIでAPIキー不要のAI体験を得られる。画像生成も統合されているため、Stable DiffusionのUIも別途用意する必要がない。

競合比較

プライベートAIプラットフォームの比較

セキュリティ設計

ClaraVerseのセキュリティアーキテクチャ：

• パスワードハッシング: Argon2id（bcryptより強力なメモリハードハッシュ）
• JWT認証: セッション管理と認証に使用
• 会話データの保存: IndexedDB（ブラウザローカル）— サーバーに送信しない
• API Bring-Your-Own-Key: APIキーをサーバー側に保存する選択肢と、クライアント側のみで保持する選択肢を提供
• プライバシー: ゼロ知識アーキテクチャ設計（Zero-knowledge architecture）

# docker-compose.yml でのネットワーク分離設定例
version: '3.8'
services:
  claraverse:
    image: claraverse/claraverse:latest
    networks:
      - internal
    environment:
      - CLARAVERSE_PORT=3000
  
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    networks:
      - internal
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama

networks:
  internal:
    driver: bridge
    internal: true  # 外部インターネットアクセスをブロック

volumes:
  ollama_data:

このネットワーク設定により、ClaraVerseとOllamaがインターネットに接続できない閉鎖ネットワーク内で動作する構成を実現できる。

ローカルLLM推論の高速化

ClaraVerseからOllamaを使ってローカルモデルを実行する際、推論速度を改善したい場合はvLLMをバックエンドとして組み合わせる選択肢がある。vLLMはOpenAI互換APIを提供するため、ClaraVerseのOPENAI_COMPATIBLE_BASE_URLにvLLMのエンドポイントを設定することで統合できる。

# vLLMをClaraVerseのバックエンドとして使用する設定
# .env に追加
OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=dummy

よくある質問

Q: ClaraVerseはN8Nの代替になりますか？

A: ワークフロー自動化の用途ではN8Nの代替として使える。ただし、N8Nには数千のコネクタと成熟したエコシステムがある。ClaraVerseのワークフローはAIエージェントとの統合が深いが、コネクタ数はN8Nに比べると少ない。AI統合が主目的であればClaraVerse、汎用自動化が目的であればN8Nが適している。

Q: WindowsでDockerを使わずに動かせますか？

A: デスクトップアプリ（Electron）版がWindowsでも動作する。ただし、全機能を使うにはDockerの環境が推奨される。WSL2上でDockerを動かすのが現実的な選択肢だ。

Q: アップデートはどうすれば良いですか？

A: Dockerを使っている場合はdocker-compose pull && docker-compose up -dで最新版に更新できる。デスクトップアプリはGitHubのReleasesから新版をダウンロードして再インストールする。

Q: ライセンスはAGPL-3.0ですが商用利用できますか？

A: AGPL-3.0は商用利用を許可しているが、改変した場合はソースコードを公開する義務がある。社内のみで使用する場合（外部への提供なし）はソース公開義務は発生しない。商用製品に組み込む場合はライセンスの詳細を確認すること。

Q: ドキュメント（RAG）機能はありますか？

A: ドキュメント処理（PDF・PPT・CSV）は「スキル」として統合されている。本格的なRAGシステムを構築する場合は、RAGFlowを別途立ち上げ、ClaraVerseのワークフローからAPIで接続する構成が有効だ。

関連記事: LLMとは？仕組みからローカル実行まで徹底解説【2026年完全ガイド】

まとめ

vLLMで推論速度を最大化し、RAGFlowでRAG品質を高め、ClaraVerseで統一UIとワークフロー自動化を実現する——この3ツールの組み合わせが、2026年のオンプレミスAIスタックの有力な構成だ。

ClaraVerseのSearXNG統合：プライバシー保護ウェブ検索

ClaraVerseにはSearXNG（プライバシー重視のメタ検索エンジン）が統合されている。これにより、Googleの検索を使わずに、複数の検索エンジンの結果を集約したウェブ検索がAIアシスタントから実行できる。

SearXNGを有効にする設定：

# docker-compose.yml でSearXNGを有効化
services:
  searxng:
    image: searxng/searxng:latest
    networks:
      - internal
    volumes:
      - ./searxng-settings:/etc/searxng
    environment:
      - SEARXNG_BASE_URL=http://searxng:8080

  claraverse:
    environment:
      - SEARXNG_URL=http://searxng:8080

SearXNGはDuckDuckGo、Bing、Wikipediaなど複数のソースを集約して検索結果を返す。AIが「今日のニュースを調べる」スキルを実行する際、SearXNG経由でプライバシーを守りながらウェブ検索ができる。

ClaraVerse Companionの詳細

Clara Companionは、ローカルのMCPサーバーをClaraVerseに接続するためのCLIブリッジツールだ。

# Clara Companionのインストール
npm install -g @claraverse/companion

# MCPサーバーをClaraVerseに接続
clara-companion connect \
  --claraverse-url http://localhost:3000 \
  --mcp-config ./mcp-servers.json

MCPを通じてClaraVerseから利用できるツールの例：

• ファイルシステムへのアクセス（コードの読み書き）
• データベース接続（ローカルSQLiteやPostgreSQL）
• カスタムAPIエンドポイントの呼び出し

AIエージェントフレームワーク比較2026でも解説しているMCPエコシステムとの統合により、ClaraVerseのAIアシスタントが持つ「できること」の範囲を大幅に拡張できる。

エンタープライズセキュリティ設定の詳細

ロールベースアクセス制御（RBAC）

ClaraVerseは管理者・パワーユーザー・一般ユーザーのロール区分を持っている：

# 管理者APIでのユーザー作成例
curl -X POST "http://localhost:3000/api/admin/users" \
  -H "Authorization: Bearer ${ADMIN_JWT_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "email": "[email protected]",
    "role": "power_user",
    "allowed_models": ["gpt-4o", "llama3.2:3b"],
    "max_tokens_per_day": 100000
  }'

監査ログの活用

ClaraVerseはすべてのAIインタラクションのログを保持している。コンプライアンス要件がある組織では、このログを定期的にエクスポートして監査記録として保管できる：

# 監査ログのエクスポート（JSON形式）
curl -X GET "http://localhost:3000/api/admin/audit-logs?from=2026-04-01&to=2026-04-18" \
  -H "Authorization: Bearer ${ADMIN_JWT_TOKEN}" \
  > audit_log_april.json

自動更新とバックアップ戦略

データのバックアップ

# MySQLデータのバックアップ
docker exec claraverse_mysql_1 mysqldump -u root -p claraverse > backup.sql

# MongoDBデータのバックアップ
docker exec claraverse_mongodb_1 mongodump --out /backup/
docker cp claraverse_mongodb_1:/backup/ ./mongodb_backup/

# Redis（設定・セッション）のバックアップ
docker exec claraverse_redis_1 redis-cli bgsave
docker cp claraverse_redis_1:/data/dump.rdb ./redis_backup/

バージョンアップデート

# 最新版へのアップデート手順
# 1. 現在の状態をバックアップ
docker-compose exec mysql mysqldump -u root claraverse > pre_update_backup.sql

# 2. 最新イメージを取得
docker-compose pull

# 3. 再起動
docker-compose up -d

# 4. マイグレーション確認（ログで確認）
docker-compose logs -f claraverse | grep -i migration

コスト比較：ClaraVerse vs クラウドAI

ClaraVerseの導入コストとクラウドAIのAPI課金を比較する：

初期のGPUサーバー投資（RTX 4090搭載サーバーで50〜100万円程度）は数ヶ月のAPI節約で回収できる計算になる場合が多い。ただし、管理コストと技術的な手間も考慮する必要がある。

参照ソース

• ClaraVerse GitHub リポジトリ
• ClaraVerse 公式サイト
• Ollama 公式ドキュメント
• LM Studio 公式サイト
• AGPL-3.0 ライセンス条項
• SearXNG プロジェクト