Openclaw on hdknr blog

Gemini Agentモード：Google Workspaceを丸ごと自動化するAIエージェントの実力

Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 +0000

Google Gemini Agentモードの機能・活用事例・料金を解説。Gmail・カレンダー・Driveを横断する自動化、スケジュール実行、OpenClawとの比較まで網羅。

OpenClaw で YouTube 運用を全自動化? 「月1000万円」の主張を技術的に検証する

Fri, 27 Mar 2026 00:00:00 +0000

「1ヶ月後のYouTubeはOpenClawが全て運用し『月1000万円』収益を上げるアカウントが大量発生する」——こんな投稿が X（旧 Twitter）で話題になっています。本当にそこまでできるのか、OpenClaw の技術的な能力と YouTube 運用の現実を照らし合わせて検証します。

元の主張の要約

X ユーザー @gagarot200 の投稿では、以下のような主張がなされています:

海外では既に 2000 万円を稼いでいるケースがある
勝負のポイントは編集技術ではなく「企画設計」「視聴維持率」「CTR改善」「投稿導線の最適化」
OpenClaw で競合分析→台本生成→素材選定→動画編集→サムネイル量産→投稿→数値分析を一気通貫で回せる
個人でもチーム運用レベルの全自動化が可能

OpenClaw とは

OpenClaw は、GitHub で 34 万スター以上を獲得しているオープンソースの AI エージェントフレームワークです。ローカルマシン上で動作し、ブラウザ操作・ファイル読み書き・シェルコマンド実行・cron ジョブなどを自律的に実行できます。WhatsApp、Telegram、Slack、Discord など多数のメッセージングプラットフォームに対応しています。

技術的に「できること」と「できないこと」

OpenClaw で実現可能な部分

OpenClaw の Skills（プラグイン）機能とブラウザ自動化を組み合わせると、以下のタスクは技術的に実現可能です:

タスク	実現方法	実用度
競合チャンネル分析	YouTube Data API + ブラウザスクレイピング	◎
台本生成	LLM による構成生成	◎
サムネイル量産	画像生成 AI + テンプレート自動適用	○
投稿スケジューリング	YouTube Data API / ブラウザ自動化	○
数値分析・レポート	YouTube Analytics API からのデータ取得・分析	◎
CTR / 視聴維持率の改善提案	分析データを LLM にフィードバック	○

現状では難しい部分

一方で、以下の部分には大きなハードルがあります:

Claude Code Channels で変わる AI 開発ワークフロー：OpenClaw との組み合わせが最適解か

Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000

2026 年 3 月 20 日、Anthropic が Claude Code の新機能「Channels」をリサーチプレビューとしてリリースしました。Telegram や Discord から Claude Code セッションにメッセージを送り、PC 上で開発タスクを実行させることができる機能です。この記事では Claude Code Channels の概要と、OpenClaw と組み合わせた AI 開発ワークフローの可能性について紹介します。

Claude Code Channels とは

Claude Code Channels は、MCP（Model Context Protocol）サーバーを通じて外部のメッセージングプラットフォームから Claude Code のセッションにイベントをプッシュする仕組みです。従来の「ターミナルの前に座って対話する」同期的なモデルから、非同期的にどこからでも AI エージェントに指示を出せるモデルへの転換を実現します。

主な特徴

双方向チャットブリッジ: Telegram や Discord からメッセージを送ると、Claude Code が読み取って処理し、同じチャネルに返信を返す
ローカル実行: 開発作業は自分の PC 上で実行される。ファイルアクセスやコマンド実行はすべてローカル
MCP ベース: Anthropic が推進するオープンプロトコル MCP 上に構築
プラグイン方式: Telegram・Discord が公式プラグインとして提供され、カスタムチャンネルの自作も可能

セットアップの流れ（Telegram の場合）

Telegram の BotFather で新しいボットを作成しトークンを取得
Claude Code でプラグインをインストール:
```
/plugin install telegram@claude-plugins-official
```
トークンを設定:
```
/telegram:configure <token>
```

Channels を有効にして Claude Code を起動:

1

claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official

Telegram でボットにメッセージを送りペアリングコードを取得、Claude Code で承認

動作要件

Claude Code v2.1.80 以上
Bun ランタイム（Node.js では動作しない点に注意）
claude.ai ログイン認証（API キー認証は未対応）
Team/Enterprise プランでは管理者による有効化が必要

OpenClaw とは

OpenClaw はオーストリアの開発者 Peter Steinberger が開発した、オープンソースの自律型 AI エージェントです。2026 年初頭に 72 時間で GitHub スター 60,000 を獲得するなど爆発的に普及しました。

ClawRouter — OpenClaw の API コストを最大92%削減するオープンソース LLM ルーター

Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw を使っていて API コストが気になっていませんか？ ClawRouter は、リクエストごとに最安のモデルを自動選択してくれるオープンソースの LLM ルーターです。最大約92%のコスト削減が期待でき、しかも完全無料で利用できます。

ClawRouter とは

ClawRouter は、OpenClaw 向けに設計されたエージェントネイティブな LLM ルーターです。MIT ライセンスで公開されており、誰でも無料で利用できます。

主な特徴:

55以上のモデルに対応 — DeepSeek V3.2、Nemotron Ultra 253B、Mistral Large 3 675B、Llama 4 Maverick など
1ms 未満のルーティング — すべてローカルで処理されるため、レイテンシの追加はほぼゼロ
15次元のリクエスト分析 — 各リクエストを多次元で要素分解し、最適なモデルをスコアリング
11モデルが完全無料 — 簡単なクエリは無料モデルに自動ルーティング

どれくらいコストが下がるのか

ClawRouter の公式ベンチマークによると:

指標	値
ClawRouter 平均コスト	$2.05 / 100万トークン
Claude Opus 直接利用	$25 / 100万トークン
削減率	約92%

たとえば「2+2は？」のような簡単な質問は、DeepSeek などの無料モデルに自動ルーティングされます。一方、複雑な推論が必要なタスクにはプレミアムモデルが選択されるため、品質を犠牲にしません。

仕組み

ClawRouter は各リクエストに対して以下のプロセスを実行します:

リクエスト分析 — 入力テキストを15次元で要素分解（タスクの複雑さ、必要な推論能力、言語、コンテキスト長など）
スコアリング — 各モデルの能力とコストを総合的に評価
ルーティング — 最もコスト効率の良いモデルを自動選択

この全プロセスが 1ms 未満で完了します。

OpenClaw狂想曲：中国で巻き起こるAIエージェント・ゴールドラッシュと「ツルハシ売り」たち

Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0000

中国でOpenClawが爆発的に普及し、AIエージェントの設定代行ビジネスが急成長。北京のエンジニアが7,000件の注文を処理して100人企業に成長した事例など、AI時代のゴールドラッシュの実態を解説。

OpenClaw 入門: チャットボットを超える AI エージェントランタイムの全体像

Thu, 19 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw は 2026年に最も注目されている AI エージェントフレームワークです。GitHub スター数は 32 万超で React を抜いてソフトウェアプロジェクトとして最多を記録し、Nvidia が「エージェント AI にとって、GPT がチャットボットにとってそうであったもの」と評するほどの存在感を持っています。本記事では、OpenClaw とは何か、何ができるのか、そしてどこが単なるチャットボットと異なるのかを解説します。

OpenClaw の沿革

OpenClaw の歴史は、名前の変遷そのものです:

Clawdbot（2025年11月）: オーストリアの開発者 Peter Steinberger が公開。Anthropic のチャットボット Claude にちなんだ命名
Moltbot（2026年1月27日）: Anthropic からの商標に関する指摘を受けてリブランド。ロブスターの「脱皮（molt）」にちなむ
OpenClaw（2026年1月30日）: わずか 3 日後に再リブランド。「Open（オープンソース・コミュニティ駆動）」+「Claw（ロブスターの遺産）」

3 度の名前変更を経ても、コードベースは一貫して同じです。既存のインストールは自動的にマイグレーションされています。

名前は変わっても、プロジェクト全体を貫くモチーフは一貫して ロブスター（lobster） です。最初のアシスタント名「Clawd」が Claude のもじりで、そこからロブスターのハサミ（claw）に繋がり、プロジェクト全体のアイデンティティになりました。タグラインは「The lobster way 🦞」、マスコットは宇宙ロブスターの「Molty」です。エコシステム内の各コンポーネントもこのテーマに沿って命名されています:

コンポーネント	名前の由来
OpenClaw	Open + Claw（ハサミ）
Molty（マスコット）	Molt（脱皮）するロブスター
ClawHub（スキルレジストリ）	Claw + Hub
Lobster（ワークフローシェル）	そのままロブスター

なお、Steinberger は 2026年2月14日に OpenAI への参加を発表し、プロジェクトはオープンソース財団に移管されました。Meta の Mark Zuckerberg からも直接オファーがあったものの、「ビジョンをスケールさせるために最新の技術にアクセスしたい」として OpenAI を選んだとのことです。

OpenClaw とは何か

公式の説明は「自分のデバイスで動かすパーソナル AI アシスタント」ですが、その実態は AI を中核に据えたプログラム可能なワークフローエンジン です。

Claude Cowork DispatchとOpenClawで見えてきた「Mind Uploading」への道筋

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

紺野大地氏（@_daichikonno）が、Claude Cowork Dispatch に OpenClaw で育てた AI エージェント人格を移植する試みについて投稿し、「これは Mind Uploading そのものだ」と述べたことが話題になっています。AI エージェントのプラットフォーム間移植が、意識のアップロードという哲学的テーマとどう繋がるのかを考察します。

Claude Cowork Dispatch とは

2026年3月17日に Anthropic がリリースした Claude Cowork の新機能「Dispatch」は、スマートフォンからデスクトップの Claude エージェントを遠隔操作できる仕組みです。

主な特徴:

モバイルからの遠隔指示: Claude モバイルアプリから、デスクトップ上の Claude に作業を依頼できる
永続的な会話スレッド: モバイルとデスクトップ間で単一の会話スレッドを共有
ローカル実行: ファイルはローカルに保持され、コードはサンドボックス内で実行
コネクタ・プラグイン連携: メール、Slack、Notion、Google Drive などと接続可能

現在は Max プラン（月額 $100〜$200）で利用可能で、Pro プラン（月額 $20）への展開も予定されています。

OpenClaw とは

OpenClaw は 2026年に急速に広まったオープンソースの AI エージェントフレームワークです。公式の説明では「自分のデバイスで動かすパーソナル AI アシスタント」とされていますが、その実態は プログラム可能なワークフローエンジンで、中核に AI がある というものです。

Nvidia が「OpenClaw はエージェント AI にとって、GPT がチャットボットにとってそうであったものだ」と評しています。では、チャットボットにイベントハンドラを定義して Claude Code を呼び出すだけでは「OpenClaw 的」とは言えないのでしょうか？答えを理解するには、OpenClaw のアーキテクチャを見る必要があります。

OpenClawを「バイブマーケター」に変えた方法 — AI広告自動化の実践ワークフロー

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

個人開発者の Ernest Lopez 氏が、OpenClaw を活用して広告制作を自動化し、年間30万ドル規模のアプリ収益を伸ばしている事例が話題になっている。AIエージェント「Eddie」を中心としたワークフローは、競合リサーチから広告制作、パフォーマンス改善まで一気通貫で回す仕組みだ。

バイブマーケティングとは

「バイブマーケティング（Vibe Marketing）」は、AIエージェントにマーケティング業務を任せる新しいアプローチだ。従来の手作業による広告制作・テスト・改善サイクルを、AIが自律的に回す。Lopez 氏のケースでは、月3万ドルかけていた代理店を OpenClaw エージェントに置き換え、さらに月2万ドルの追加収益を生み出している。

Eddie のワークフロー：5つのステップ

Lopez 氏が構築した AIエージェント「Eddie」は、以下の5段階で広告を自動生成する。

1. 競合リサーチ

Meta Ad Library から競合の勝ちパターン広告を収集する。Apify（Webスクレイピングツール）で広告動画をスクレイピングし、Whisper（OpenAI の音声認識モデル）で文字起こしして、効果的な訴求軸（アングル）を抽出する。

2. ブランドボイスの学習

AIが「AIっぽい文章」を書かないよう、以下のマークダウンファイルで知識を注入する。

writing-rules.md — AIが多用する表現を禁止するルール
voice.md — ブランドの口調・トーン
product.md — 製品の詳細情報
icp.md — 理想的な顧客像（Ideal Customer Profile）

これにより「商品に精通した高CVR（コンバージョン率）インフルエンサー」のような語り口で台本を生成できる。

3. スクリプト生成

競合広告の分析結果をもとに、ブランドボイスでオリジナルの広告台本を作成する。さらにオーディエンスセグメントごとに50〜100以上のバリエーションを自動生成する。

4. クリエイティブ制作

生成した台本を2つのルートで動画化する：

UGCクリエイターへの外注（1本15〜50ドル）— 品質重視のトップスクリプト向け
Arcads（AI UGC広告作成ツール） — 複数のAIアクターと組み合わせて大量のバリエーションを生成

Arcads は1,000以上のAIアクターを持ち、リアルな人物ベースのAI動画広告を生成できるプラットフォームだ。

5. 自己改善ループ

Singular MMP（モバイル計測プラットフォーム）経由でパフォーマンスデータを取得し、CPA（顧客獲得単価）を分析。効果の高いパターンを学習して次のバッチを改善する PDCA サイクルを自動で回す。

なぜこのアプローチが注目されるのか

このワークフローの核心は、単に「AIで広告を作る」だけでなく、リサーチ → 制作 → 計測 → 改善のサイクル全体をAIエージェントが自律的に回す点にある。

従来のマーケティングでは、各工程に専門のスタッフやツールが必要だった。Lopez 氏は OpenClaw のスキルシステムを使い、Claude Opus 4.6 の API で複数のAIエージェントを連携させることで、これを低コストで実現している。

OpenClawスキルの厳選コレクション — AIエージェントを即戦力にするスキル集

Sun, 15 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClawのスキルエコシステムが急速に拡大しています。公式レジストリ「ClawHub」には13,000以上のコミュニティ製スキルが登録されていますが、その中から厳選・カテゴリ整理されたコレクションが公開され、注目を集めています。

OpenClawスキルとは

OpenClawはローカルで動作するAIアシスタントです。「スキル」は外部サービスとの連携やワークフローの自動化を実現する拡張機能で、インストールするだけでエージェントの能力を大幅に拡張できます。

注目のスキルコレクション

awesome-openclaw-skills（VoltAgent）

VoltAgent/awesome-openclaw-skills は、ClawHubの13,729スキルからスパム・重複・低品質なものを除外し、5,366スキルを厳選したAwesomeリストです。GitHub スター数は37,000超。

主なカテゴリ:

カテゴリ	スキル数
Coding Agents & IDEs	1,222
Web & Frontend Development	938
DevOps & Cloud	409
Search & Research	352
Browser & Automation	335
Productivity & Tasks	206
AI & LLMs	197
Git & GitHub	170

openclaw-master-skills（LeoYeAI）

LeoYeAI/openclaw-master-skills は、MyClaw.aiが毎週更新する339+スキルの厳選コレクションです。AI、生産性、開発、マーケティング、金融など幅広いカテゴリをカバーしています。

カテゴリ別おすすめスキル

AIツール連携

Slack: リアルタイムメッセージの送受信、チャンネル管理
Notion: ページの同期・ナレッジ管理
Outlook: メール操作・カレンダー連携
Linear / Trello: タスク管理・プロジェクト進捗の追跡
1Password: シークレット管理・セキュリティ連携

DevOps自動化

Docker: コンテナのビルド・管理・デプロイ
Git: ブランチ管理、コミット履歴の操作
GitHub CLI: Issue・PR の操作、リリース管理
n8n: ワークフロー自動化
Expo CI/CD: モバイルアプリのビルド・デプロイ

Web自動化

Playwright: フォーム入力、データ抽出、ブラウザ操作
AIによるWebタスクの自動化

生産性向上

Todoist / Things 3: タスク管理
カレンダー同期
ドキュメント処理

開発パターン

Next.js: 実装パターン
React: 状態管理
Node.js: バックエンドパターン
REST / GraphQL: API設計
SQL: データベース操作

スキルのインストール方法

ClawHub CLIを使ったインストール:

OpenClaw で保有銘柄の情報収集を完全自動化する — 決算通知・株価アラート・ニュース収集の実装例

Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0000

オープンソースの AI エージェント基盤 OpenClaw を使って、保有銘柄の株価アラート・決算通知・ニュース収集を自動化した実装事例を紹介します。Zenn の実践記事を元に、設計思想と実装パターンを整理しました。

個人投資家が抱える情報収集の課題

趣味で株式投資をしていると、以下の問題に直面します。

受動的な情報取得 — 自分で証券アプリを開いて確認する必要があり、変動への気付きが遅れる
情報の分散 — 株価、ニュース、決算情報が異なるサービスに散在
文脈の欠如 — 「株価が3%下がった」という事実だけでは理由がわからない
手動メンテナンス — 新規銘柄追加時に各サービスへの個別登録が必要

なぜ OpenClaw が向いているか

OpenClaw は Peter Steinberger 氏が開発したオープンソースの AI エージェント基盤です。以下の特徴が情報収集の自動化に適しています。

常時起動・定期実行 — クラウド上で 24 時間稼働し、cron スケジューラーで定期タスクを実行できる
LLM による文脈理解 — 単純なアラートと異なり、「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」まで Web 検索で調べて報告できる
柔軟な報告内容 — 自然言語でプロンプトに指示を書くだけで報告フォーマットをカスタマイズできる

アーキテクチャ全体像

設計の核は Single Source of Truth（信頼できる唯一の情報源） です。

Google スプレッドシート（マスターデータ）
↓ portfolio-sync（毎日 6:20）
portfolio.json ─→ interests.json
↓ ↓
株価アラート ニュース収集
決算通知 週次レポート

銘柄追加・削除時はスプレッドシートを更新するだけで、下流の全システム（ニュース収集、アラート、レポート）に自動反映されます。

cron ジョブ一覧

時刻	ジョブ	内容
6:20	portfolio-sync	スプレッドシート → portfolio.json 同期
毎時:30	news-auto-collect	保有銘柄関連ニュースを自動収集
7:00	morning-start	翌日決算があれば通知
10:00	portfolio-alert-am	3%以上変動でアラート
14:30	portfolio-alert-pm	3%以上変動でアラート
17:00	earnings-report	当日決算発表の結果報告
土曜 10:00	weekly-portfolio-image	週次損益レポート画像

実装パターン

1. マスターデータ管理

Google スプレッドシートに以下のカラムを用意します。

Perplexity Personal Computer — Mac mini を常時稼働AIエージェントに変える新サービス

Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0000

Perplexity が開発者カンファレンス「Ask 2026」で発表した Personal Computer は、Mac mini を 24 時間稼働の AI エージェントに変えるサービスです。OpenClaw と同じ「コンピュータ操作型 AI」の領域に参入しつつ、クラウド管理・サブスクリプション型という独自のアプローチを採っています。

Personal Computer とは

Personal Computer は Perplexity が提供する 2 つ目の AI エージェント製品です。

	Perplexity Computer	Personal Computer
実行環境	クラウドサンドボックス	ユーザーの Mac mini（ローカル）
特徴	タスク分解・マルチモデル	ローカルファイル・アプリアクセス
発表	2026年2月	2026年3月（Ask 2026）

Personal Computer はハードウェアではなく、Mac mini 上で常時稼働する 永続的な AI エージェント です。ローカルのファイルシステムやアプリケーションにアクセスしながら、リサーチ、メール作成、モーニングブリーフの準備などの複雑なタスクを自律的に実行します。

マルチモデルアーキテクチャ

Perplexity Computer / Personal Computer の基盤となるのは 19 以上のフロンティアモデル を統合するマルチモデル設計です。

Claude Opus 4.6（Anthropic）: コアオーケストレーションエンジン
Gemini（Google）: ディープリサーチ
ChatGPT 5.2（OpenAI）: 長文コンテキスト処理
Grok（xAI）: 軽量タスクの高速処理
Veo 3.1（Google）: 動画生成
Nano Banana: 画像生成

タスクを自動的にサブタスクに分解し、各サブタスクに最適なモデルを割り当てる「モデルアグノスティック設計」により、モデルの進化に柔軟に対応できます。

Claude Code vs OpenClaw — 「どっちを勉強すべき？」に対する責務ベースの選び方

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0000

AI コーディングエージェントの選択肢が増えるなか、「Claude Code と OpenClaw、どっちを勉強すべき？」という疑問を抱く人が増えている。AI駆動塾（@L_go_mrk）が両方を実際に触った上での比較記事を公開した。本記事では、この比較を起点に両ツールの位置づけを整理する。

そもそも何が違うのか

一言でまとめると、**Claude Code は「開発」、OpenClaw は「運用・自動化」**のためのツールだ。

観点	Claude Code	OpenClaw
開発元	Anthropic（プロプライエタリ）	Peter Steinberger（オープンソース）
主な用途	コーディング、PR レビュー、リファクタリング	日常タスク自動化、DevOps、定期ジョブ
インターフェース	ターミナル CLI	メッセージングアプリ（Telegram, Discord, Signal 等）
記憶	セッションごとにリセット（CLAUDE.md で補完）	永続メモリ（日記、TODO リスト、アイデンティティファイル）
料金	サブスクリプション（月額 $20〜）または API 従量課金	無料（接続する LLM API の料金のみ）
LLM	Claude モデル固定	Claude, DeepSeek, GPT 等を選択可能
セキュリティ	Anthropic が管理、安全ガードレール付き	ユーザー管理、システム権限を継承

Claude Code が強い領域

Claude Code は SWE-bench で約 80.8% のスコアを達成しており、複雑なコード変更やリファクタリングにおいて高い精度を発揮する。Extended Thinking による段階的な推論が、大規模な変更を安全に実行する鍵になっている。

強みをまとめると:

コード品質: Hooks による PostToolUse リンター自動実行、プリコミットチェック
PR ワークフロー: ブランチ作成→コミット→PR→レビューの一気通貫
エンタープライズ対応: Team / Enterprise プラン、Code Review 機能
安全性: 破壊的操作に対するガードレール

OpenClaw が強い領域

OpenClaw（愛称 “Molty”）は、常駐型の AI エージェントだ。ターミナルで起動して終了する Claude Code と異なり、バックグラウンドで動き続け、cron ジョブやウェブフックでタスクを実行する。

GitHub で見つけた「便利ツール」を解析したらマルウェアだった話：偽 OpenClaw インストーラーの実態

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0000

GitHub 上で OpenClaw の便利ツールを装った不審なリポジトリが発見され、実際に解析したところマルウェア（シェルコードローダー）であることが判明した。ひよっこサウナ氏（@hiyoko_sauna）による詳細な解析レポートを基に、この攻撃手法の全体像を紹介する。

対象リポジトリの特徴

github.com/sdwadsagw/OpenClawInstaller という、「Open Claw を簡単にインストールできるツール」として公開されていたリポジトリが対象だ。

項目	値
アカウント作成日	2026-02-11（リポジトリと同日作成）
Star / Fork	2 / 0
説明文	「AI assistant for Open Claw」

使い捨てアカウント（リポジトリと同日作成）という時点で怪しさ満点だ。

ZIP の中身

Claw-Installer-Open-2.8-alpha.3.zip を展開すると 4 ファイルが入っていた。

ファイル	サイズ	VT 検出率	説明
StartApp.bat	22 bytes	-	`start luau.exe asm.txt` を実行するだけ
luau.exe	288,768 bytes	25/76	LuaJIT 2.1.0-beta3（正規バイナリ）
lua51.dll	390,144 bytes	1/75	LuaJIT 用ランタイム DLL
asm.txt	309,298 bytes	0/76	難読化された Lua スクリプト

注目すべきは asm.txt の検出率が 0/76 という点だ。悪意のあるコードは asm.txt に書かれているのに検出されず、無害な luau.exe の方が検出されるという逆転現象が起きている。

OpenClaw エージェントでトレーディング戦略を自動バックテスト

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw エージェントを使って、TradingView の指標を自動スクレイピングし、Pine Script から Python に変換してバックテストまで全自動で実行する手法が話題になっています。

OpenClaw とは

OpenClaw は、オーストリアの開発者 Peter Steinberger 氏が 2025 年 11 月に Claude を使って構築したオープンソースの AI エージェントです。ローカルマシン上で動作し、自然言語の指示を受けてタスクを自律的に実行します。GitHub で 32 万以上のスターを獲得しており、2026 年初頭にはユーザー数が 200 万人を超えるなど急成長しています。

主な特徴:

マルチプラットフォーム対応: Mac / Windows / Linux で動作
メッセージ連携: WhatsApp、Telegram、Slack、Discord など複数チャネルに対応
スキルシステム: モジュラーなプラグイン（スキル）で機能を拡張可能
永続メモリ: コンテキストを記憶して継続的に動作

トレーディング戦略の自動バックテスト

今回話題になっているのは、OpenClaw エージェントを使ったトレーディング戦略の自動バックテストです。

処理の流れ

TradingView 指標の自動スクレイピング: TradingView から 50 以上のテクニカル指標を自動収集
Pine Script → Python 変換: TradingView 独自の Pine Script で書かれた指標を Python コードに自動変換
バックテスト実行: 変換した戦略を過去データで自動検証
結果のフィルタリング: 失敗した戦略を自動除外し、勝ちパターンを抽出
GitHub へのログ: テスト結果を自動で GitHub リポジトリに記録

設定を済ませれば、コードを一切書かずにこの一連のプロセスが自動で回り続けます。

OpenClaw のマークダウン駆動エージェント運用スタック：40日間の実践から学ぶ設計パターン

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0000

Google のシニア AI プロダクトマネージャー Shubham Saboo 氏が、OpenClaw エージェントを 40 日間運用した経験から導き出した「マークダウンファイル駆動のエージェント運用スタック」について紹介する。モデルを変えず、蓄積されたマークダウンファイルだけでエージェントが成長していくというアプローチだ。

コアコンセプト：マークダウンファイルが成長エンジン

このスタックの最大の特徴は、モデル自体は変わらないという点にある。エージェント間の違いは「蓄積されたマークダウンファイル」にある。データベースもオーケストレーションフレームワークもメッセージキューも不要で、ディスク上のマークダウンファイルがすべてのインテグレーション層として機能する。

3 層スタック構造

エージェントの設計は以下の 3 層で構成される：

1. Identity 層（アイデンティティ）

SOUL.md がセッション起動時に毎回読み込まれる。ここにはエージェントの人格、役割、原則、関係性が定義される。

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# SOUL.md
- 役割: プロジェクトマネージャー
- 原則: 簡潔さを重視、事実ベースで判断
- 性格: Dwight Schrute 的な徹底さ

TV キャラクターの名前をエージェントに付けるのが Saboo 氏のテクニックだ。Claude の学習データにキャラクターの性格が含まれているため、「Dwight Schrute のエネルギーで」と伝えるだけで、徹底的で真剣な仕事ぶりが期待できる。

2. Operations 層（行動ルール）

AGENTS.md でセッション起動ルーティンとメモリ管理ルールを定義する。運用開始から約 1 週間後に作成するのが推奨される。

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# AGENTS.md
- セッション開始時: MEMORY.md を読み込む
- タスク完了時: 日次ログに記録
- エラー発生時: 修正内容をメモリに追記

3. Knowledge 層（記憶・ログ）

MEMORY.md は約 2 週間の運用後に初期化する。日次ログをレビューし、繰り返し発生する修正パターンを恒久的なエントリとして蒸留していく。

OpenClawでX運用を自動化する鍵は「ナレッジ管理」にある

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw を使った X（旧 Twitter）運用で、1週間で79万インプレッション・フォロワー1,000人以上増加という成果報告が話題になっています。この記事では、その成果の背景にある「ナレッジ管理」と「投稿生成プロセス」の重要性について解説します。

OpenClaw × X運用の成果

@ichiaimarketer 氏が報告した成果:

約1週間で79万インプレッション
フォロワー1,000人以上増加

注目すべきは、この成果は OpenClaw のツール自体の力ではなく、使い方に依存しているという点です。

鍵は「ナレッジ管理」

AI に「思いつきで投稿させる」のではなく、蓄積された知識・経験をコンテキストとして与えることが重要です。

なぜナレッジ管理が重要か

コンテキストの質が出力の質を決める — LLM は与えられた情報から生成するため、ナレッジベースの質が投稿の質に直結する
一貫性のあるブランディング — 過去の投稿や知見を蓄積することで、アカウントとしての一貫した声が生まれる
専門性の反映 — 自分の専門知識をナレッジとして整理することで、AI が専門的な投稿を生成できる

OpenClaw でのナレッジ管理の実践

OpenClaw には Knowledge Management スキルが用意されており、メモリエントリを自動的に分類・整理できます。蓄積された知見は Research、Insight、Pattern などのフォルダに分類され、タイムスタンプ付きの Markdown ファイルとして保存されます。

また、OpenClaw の cron システムと組み合わせて定期的に同期することで、ナレッジベースを常に最新の状態に保てます。

この整理されたナレッジをスキルから参照することで、投稿生成時に適切なコンテキストを自動的に提供できます。

投稿生成プロセス

効果的な X 運用のための投稿生成プロセスは以下の流れです:

ナレッジの蓄積 — 日々の学びや知見をナレッジベースに追加
コンテキストの構築 — 投稿テーマに関連するナレッジを選択
AI による生成 — OpenClaw の bird スキルを使って投稿を生成
レビューと投稿 — 生成された内容を確認して投稿

OpenClaw の bird スキル

OpenClaw には bird というスキルが組み込まれており、X/Twitter の操作を CLI ベースで行えます:

opik-openclaw — OpenClaw の AIエージェント動作を可視化するオブザーバビリティツール

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw を使っていると「AI が裏で何をしているのか分からない」と感じることはありませんか？Comet が開発した opik-openclaw は、OpenClaw のエージェント動作をトレース・可視化するオープンソースプラグインです。AI を「ブラックボックス」から「ガラスボックス」に変えてくれます。

opik-openclaw とは

opik-openclaw は、Comet が開発する LLM オブザーバビリティプラットフォーム Opik（GitHub Star 18,000+）の OpenClaw 公式プラグインです。

OpenClaw のエージェントが実行するすべての操作を記録・可視化し、以下の情報をダッシュボードで確認できます。

LLM 呼び出し: 入出力ペア、トークン数、レイテンシ、コスト
ツール実行: どのツールが、いつ、どんな引数で呼ばれたか
エージェント委譲: サブエージェントへのタスク委譲の流れ
推論プロセス: 最初のメッセージから最終応答までの全会話フロー

セットアップ（3 コマンド）

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# 1. プラグインをインストール
openclaw plugins install @opik/opik-openclaw

# 2. 認証情報を設定
openclaw opik configure

# 3. ゲートウェイを再起動
openclaw gateway restart

動作確認は以下のコマンドで行えます。

OpenClaw × Claude Code セットアップガイド — AI エージェントチームを構築する2つのアプローチ

Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw と Claude Code を組み合わせることで、AI エージェントチームの構築・管理を効率化できます。本記事では、2つの主要な連携アプローチとそのセットアップ方法を解説します。

アプローチ1: Claude Code のスキルで OpenClaw を管理する

Claude Code のスキル機能（.claude/skills/ に配置する Markdown ファイル）を使い、OpenClaw のエージェント作成・設定管理を標準化する方法です。

なぜスキルで管理するのか

複数の AI エージェントを運用していると、以下の問題が発生します:

モデルやコンテキストの違いによる設定の不統一
タイムゾーンフィールドの欠落、命名規則の不一致
スキーマ検証やコミットフックによる検証が存在しない

Claude Code スキルは「実行可能な基準」として機能し、モデルに依存せず一貫した手順を強制します。

セットアップ

cc-openclaw リポジトリを使います:

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git clone https://github.com/rahulsub-be/cc-openclaw.git ~/cc-openclaw
cd ~/cc-openclaw
stow --no-folding -t ~/your-openclaw-home-repo .

ここで使っている stow は GNU Stow というシンボリックリンク管理ツールです。dotfiles 管理（.bashrc, .vimrc 等）でよく使われるもので、上記のコマンドは cc-openclaw リポジトリ内のファイル（.claude/skills/ 以下のスキル定義など）を、OpenClaw のホームリポジトリにシンボリックリンクとして配置します。コピーではなくリンクなので、cc-openclaw 側で git pull するだけでスキル定義が最新に更新されます。--no-folding オプションにより、ディレクトリ自体ではなくファイル単位でリンクが作成されます。

OpenClaw × Claude Code セットアップガイド — AI エージェントチームを構築する2つのアプローチ

Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000

アプローチ1: Claude Code のスキルで OpenClaw を管理する

Claude Code のスキル機能（.claude/skills/ に配置する Markdown ファイル）を使い、OpenClaw のエージェント作成・設定管理を標準化する方法です。

なぜスキルで管理するのか

複数の AI エージェントを運用していると、以下の問題が発生します:

モデルやコンテキストの違いによる設定の不統一
タイムゾーンフィールドの欠落、命名規則の不一致
スキーマ検証やコミットフックによる検証が存在しない

Claude Code スキルは「実行可能な基準」として機能し、モデルに依存せず一貫した手順を強制します。

セットアップ

cc-openclaw リポジトリを使います:

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git clone https://github.com/rahulsub-be/cc-openclaw.git ~/cc-openclaw
cd ~/cc-openclaw
stow --no-folding -t ~/your-openclaw-home-repo .

OpenClaw × TikTok — AIエージェントでショート動画マーケティングを自動化する方法

Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw をショート動画マーケティングの自動化マシンとして活用する事例が注目を集めています。AI エージェントが TikTok コンテンツの生成・投稿・分析・最適化をループで回し、数十万ビューとアプリダウンロードを達成するという仕組みです。

概要

Greg Isenberg が紹介した事例では、OpenClaw を「AI 従業員」として稼働させ、TikTok 向けのショート動画マーケティングを完全自動化しています。Oliver Henry 氏が構築した「Larry」と呼ばれるシステムは、コンテンツ生成からパフォーマンス分析、改善までを自律的に実行します。

Larry の仕組み

Larry は以下のループで動作するフルファネルのフィードバックエンジンです:

コンテンツ生成 — OpenClaw がスライドショー形式の TikTok コンテンツを自動作成
投稿準備 — API 直接投稿ではなく、ドラフトとして出力（アルゴリズムペナルティ回避のため、トレンドサウンドは手動追加）
パフォーマンス分析 — TikTok のアナリティクスデータを取得し、ビュー数・エンゲージメント・ダウンロード数を分析
最適化ループ — 分析結果をもとにフック（冒頭の引き）や CTA（行動喚起）を改善し、次のコンテンツに反映

TikTok アナリティクスがコンテンツ生成にフィードバックされ、アプリレベルの指標がファネル上部に戻るという循環構造が特徴です。

実績

1 投稿で 137,000 ビュー を達成（画像モデルとフックの最適化後）
別のユーザー（Ernesto Lopez 氏）は同様のアプローチで $70K MRR を報告
Oliver 氏はフルタイムの仕事を続けながら、このシステムで月数百ドルの MRR を生成

技術的なポイント

モデル選択は重要ではない

Oliver 氏は「Claude か OpenAI かの選択より、どう使いこなすかが重要。98% のユーザーはモデルの差分をほとんど感じない」と述べています。

OpenClaw スキルの利点

スキルはローカルで所有・編集可能
ホスティングやサブスクリプションのコストがゼロ
SaaS の代替としてのポテンシャル

Genviral の OpenClaw スキル

Genviral 社は OpenClaw 向けのソーシャルメディア自動化スキルをリリースしており、42 の API コマンドで TikTok、Instagram、YouTube、Facebook、Pinterest、LinkedIn の 6 プラットフォームに対応しています。

OpenClaw × 小紅書 — AI エージェントが SNS アカウントを完全自動運営する時代

Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000

中国の SNS「小紅書（Xiaohongshu / RED）」で、AI エージェントがアカウントを完全自動運営している事例が話題になっている。いち氏（@ichiaimarketer）が紹介したツイートによると、「虾薯（シャーシュー）」というアカウントは人間ではなく AI エージェントが運営しており、投稿の作成から公開、コメント返信、バズったコンテンツの分析・再現まで、すべて自動で行われている。

仕組み：2 つのスキルの連携

このシステムは、OpenClaw のスキル（プラグイン）として公開されている 2 つの GitHub プロジェクトで構成されている。

Auto-Redbook-Skills（コンテンツ制作）

comeonzhj/Auto-Redbook-Skills — AI による記事作成と画像生成、自動公開を担当する。

AI がテーマに沿った投稿文を自動生成
8 種類のテンプレートからカバー画像を自動レンダリング
小紅書への自動公開

xiaohongshu-ops-skill（運営オペレーション）

Xiangyu-CAS/xiaohongshu-ops-skill — アカウントの日常運営を自動化する。

投稿の自動公開スケジューリング
コメントへの自動返信（アカウントのペルソナに合わせた口調で）
バズった投稿の分析と複製（「爆款復刻」）
アカウントごとのキャラクター設定

この 2 つが連携することで、AI が記事を書き → カバー画像を生成 → 自動公開 → コメントに返信 → バズコンテンツを分析して再現という完全自動のループが実現している。

OpenClaw エコシステムの広がり

OpenClaw は 2026 年に入って爆発的に成長し、GitHub のスター数は 2,400 万を超えた。個人の端末上で動作する AI エージェントで、WhatsApp・Telegram・Discord などのチャットアプリを通じて操作できる。

小紅書以外にも、TikTok や各種 SNS プラットフォーム向けのスキルが続々と公開されており、「一人で複数アカウントをマトリクス運営する」ことが技術的に可能になっている。

コンプライアンス上の懸念

技術的には可能だが、プラットフォームの利用規約やコンプライアンスの問題は無視できない。

OpenClaw で月400ドルの AI チームを構築 — 18歳がコーディング経験ゼロで実現した方法

Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 +0000

18歳、コーディング経験ゼロ、高校を卒業したばかりの起業家が OpenClaw を使って15人の AI エージェントチームを構築し、月額400ドルで24時間稼働させている事例が話題になっています。GitHubやIDEの知識がなくても、AI チームを組織できる時代が来ています。

OpenClaw とは

OpenClaw は、Peter Steinberger が開発したオープンソースの自律型 AI エージェントです。2026年3月時点で GitHub スター数は約247,000、フォーク数は47,700を超え、爆発的な成長を遂げています。

完全にオープンソースでサブスクリプションや API 費用が不要なため、実際にかかるコストはハードウェアと電気代のみ。専用サーバー（OVH で月45ドル、Hetzner で月40ドル程度）を使えば、低コストで本格的な AI チームを運用できます。

AI チームの構成

YouTube 動画「I Built a Full AI Team Inside OpenClaw for $400/Month」（4.2万回再生）では、以下のような AI エージェントチームの構築が紹介されています:

エージェント名	役割
ATLAS	戦略・計画策定
SCRIBE	ドキュメント・コンテンツ作成
PIXEL	デザイン・ビジュアル
NOVA	リサーチ・分析
SENTINEL	監視・品質管理
CLOSER	セールス・クロージング
CLAND	コーディング・開発
CLIP	動画・メディア編集

各エージェントは agents/ フォルダ内にサブフォルダとして定義され、それぞれの AGENTS.md に役割・ツール・振る舞いが記述されます。

セットアップの仕組み

OpenClaw のマルチエージェント構成は以下のような構造です:

workspace/
├── agents/
│ ├── atlas/
│ │ └── AGENTS.md # 戦略担当の定義
│ ├── scribe/
│ │ └── AGENTS.md # ライティング担当の定義
│ ├── cland/
│ │ └── AGENTS.md # 開発担当の定義
│ └── ...
└── program.md # チーム全体への指示

エージェントは MCP スキルを通じて各種ツールと連携し、Reddit や Twitter のシグナル収集、トレンド分析、コンテンツ生成などを自律的に実行します。

OpenClaw × Telegram Forum Topics — AIとの対話を構造化して生産性を上げる方法

Sun, 08 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenClaw を Telegram で使っている人に向けて、Forum Topics を活用した構造化テクニックが海外で話題になっています。ブックマーク 2,000 件を突破したこの手法を紹介します。

Forum Topics でできること

Telegram の Forum Topics 機能を OpenClaw と組み合わせると、以下のことが実現できます:

会話をカテゴリ分け — 仕事、開発、健康、趣味など、トピックごとに独立した LLM セッションを持てる
文脈が混ざらない — 各トピックが独立したセッションになるため、異なるコンテキストが干渉しない
cron ジョブ・定期通知の自動ルーティング — 関連するトピックに自動で振り分け
メール転送による自動処理 — ボットにメールを転送するだけで、適切なトピックで自動的に処理

設定方法

設定はシンプルです:

BotFather で「Threaded Mode」を ON にする
OpenClaw に Forum Topics を使うよう指示する

これだけで、トピックベースの構造化された AI アシスタント環境が整います。

実践例: AI が部門別の秘書チームになる

この手法を紹介した Typefully の共同創業者は、実際に自分のプロダクト運用でこの構造を活用しています:

トピック	用途
General	一般的なやり取り
Dev	開発タスク管理
Life	日常のタスク
Health	健康管理
Racing	レース準備
Finances	財務管理

まさに AI が部門別の秘書チーム として機能している状態です。