OpenClaw

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。 ...

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。 ...

NVIDIAがGTC 2026（2026年3月16日）で発表した「NemoClaw」は、OpenClawのセキュリティ・プライバシー層を強化するオープンソーススタックです。OpenClawの競合ではなく、OpenClawを包み込む構造になっており、企業や業務利用での安全なAIエージェント運用を実現することを目指しています。 本記事では、NemoClawとは何か、OpenClawとの関係、ポリシーファイルの設定方法、導入フロー、実際に触れてみての所感をまとめます。 NemoClawとは NemoClawはNVIDIAが発表したOpenClaw専用のセキュリティプラグインです。内部では OpenShell というサンドボックスランタイムを使い、AIエージェントをLinuxコンテナで隔離します。ファイルシステム・ネットワーク・プロセスをポリシーで制御し、OpenClaw単体では防ぎきれなかったセキュリティ上の問題に対処します。 構成は以下の3層です: OpenShell: 汎用サンドボックスランタイム。AIエージェントをLinuxコンテナで隔離 NemoClaw: OpenClaw専用プラグイン（セキュリティ・プライバシー層） OpenClaw: サンドボックス内で動作するエージェント本体 OpenClawのセキュリティ問題とは OpenClawには tools.deny による制限機能がありますが、アプリケーション層での制御であるため、バグや迂回経路が発見されると突破されてしまうリスクがあります。プロンプトインジェクション攻撃によるデータ漏洩や、意図しないシステムコールの実行が代表的な懸念点です。 セキュリティの4層防御 NemoClawは以下の4層でセキュリティを確保します: 層 技術 ファイルシステム Landlock LSM（カーネルモジュール） ネットワーク egress proxy + アプリケーション単位制御 プロセス seccomp + コンテナ隔離 推論 ゲートウェイ経由ルーティング 最大の特徴は「アプリ層ではなくカーネル層で強制される」点です。OpenClawの tools.deny と異なり、バグや迂回方法が発見されても突破できません。 ネットワーク制御の仕組み NemoClawのネットワーク制御は Deny by default が原則で、全通信がデフォルトでブロックされます。許可は「アプリケーション×ホスト」の組み合わせで明示的に指定します。 例えば: git → GitHub接続を許可 curl → ブロック このような細粒度の制御により、仮にエージェントが悪意あるプロンプトインジェクションを受けても、データの外部流出が不可能になります。 ポリシーファイル ポリシーはYAML形式で宣言的に記述します。読み書き可能なパス、ネットワーク接続先、許可するバイナリを定義でき、GitOpsでの運用も可能です。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # ポリシーファイルの例（概念的な構成） filesystem: read: - /workspace - /home/agent write: - /workspace/output network: allow: - binary: git hosts: - github.com - api.github.com process: allow_binaries: - git - python3 - pip このようなポリシーファイルをリポジトリで管理することで、セキュリティ要件の変更履歴を追跡し、レビュープロセスを通じて変更を管理できます。 ...

NVIDIA が OpenClaw 向けのオープンソーススタック「NemoClaw」を発表しました。これまでセキュリティ面での懸念が指摘されてきた OpenClaw に対し、プライバシー保護とセキュリティ制御を加えた形で、常時稼働する AI エージェントの運用を可能にするものです。 NemoClaw とは NemoClaw は、OpenClaw 上で動作する AI エージェントをより安全・簡単にデプロイするための NVIDIA 製オープンソースフレームワークです。 NVIDIA AI Developer の公式ツイートによると、NemoClaw は以下の特徴を持ちます: シングルコマンドでデプロイ: OpenClaw の常時稼働アシスタントを 1 コマンドで起動できる 安全なデプロイ: セキュリティ強化された環境でエージェントを稼働させられる 任意のコーディングエージェントに対応: 特定のエージェントに縛られず、さまざまなコーディングエージェントを実行可能 どこでもデプロイ可能: クラウド・オンプレミスを問わず柔軟に展開できる 無料の NVIDIA Brev Launchable でお試し環境を立ち上げることもできます。 OpenClaw のセキュリティ課題への対応 OpenClaw はこれまで、外部からのアクセスを受け付けるアーキテクチャ上の特性から、脆弱性リスクが指摘されてきました。NemoClaw はこの課題に正面から取り組み、以下の機能を OpenClaw スタックに追加しています: プライバシー保護: エージェントが扱うデータの漏洩リスクを低減する仕組み セキュリティ制御: アクセス制御やサンドボックス化による不正操作の防止 これにより、企業や開発チームが OpenClaw ベースの AI エージェントを本番環境に安心して導入できるようになります。 試してみる NVIDIA の公式ページ（https://www.nvidia.com/nemoclaw）から NemoClaw の詳細確認および Brev Launchable による無料トライアルが可能です。 OpenClaw を本番運用で活用したいが、セキュリティが不安で踏み切れなかった開発者にとって、NemoClaw は有力な選択肢になりそうです。

AI ツール「OpenClaw」を使った X（旧 Twitter）運用で、10日間でフォロワーを 1800人増やした実践的な方法をまとめた記事を紹介する。 元記事: @ichiaimarketer（いち＠OpenClawガチ勢） フォロワーが伸びない原因を「3要素」で整理する フォロワーが伸びない多くの人は次の悩みを抱えている。 毎日投稿しているのにインプレッションが伸びない ネタ切れで手が止まる たまたまバズっても、なぜ伸びたかわからず再現できない これらの原因は、以下の「3要素」のどれかが欠けていることにある。 フォロワーが伸びる条件 = 投稿数 × バズる投稿の型 × 情報密度 要素 説明 投稿数 量が必要。ただし量だけでは伸びない バズる投稿の型 スクロール中に目を止められる見やすさ・構成 情報密度 最新情報か、自分だけの1次情報（体験・実績・独自解釈）が含まれているか この3つが揃ったときだけ、フォロワーは増える。 また、現在のフォロワー数によって「いちばん効く要素」が変わる。 Aグループ（フォロワー200人以下・投稿が少ない人）: まず投稿数を増やすことが最優先 Bグループ（フォロワー200人以上・30投稿以上ある人）: 型と情報密度の最適化がカギ なぜ OpenClaw で X が伸びるのか OpenClaw は、この3要素すべてにレバレッジをかけられる点が他のAIツール（ChatGPT・Claude等）と異なる。 ① 投稿数：AIが「あなたの文体・型」を覚えたまま量産 ChatGPT や Claude でも投稿案は出せる。OpenClaw の違いは永続メモリにある。 あなたの文体、バズる型を覚えたまま量を出せる 毎回ゼロから説明し直す必要がない 2回目以降は「前回の型で」と頼むだけ ② 情報密度：最新情報を自動収集＋1次情報をいつでも引き出せる 情報密度は2種類に分けて考える。 最新情報（トレンド・ニュース）: OpenClaw のタスク機能で自動収集 1次情報（体験・実績・独自解釈）: OpenClaw のメモリに日々の気づきを蓄積し、いつでも活用 1次情報こそが差別化の核。浅い情報が溢れる中で、フォロワーをファンにするのはここ。 ③ バズる投稿の型：一度分析すれば永続的に型を量産 伸びる型はアカウントによって異なる。分析結果を OpenClaw のメモリに保存しておくと、「今日の1本」「今週の20本」を型に沿って量産できる。他のAIでは分析結果を毎回入力し直す手間があるが、OpenClaw なら不要。 具体的な方法①：「分析 → 1ポスト」の流れをつかむ まず「分析→1ポスト」の基礎フローを習得することが土台になる。 ...

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を使うにはMac miniが必要」という誤解が広まっているが、実際には1500円程度の小型基板でも十分に動作する。本記事では、OpenClawの設計と課題を整理したうえで、超軽量な後継インフラ「NullClaw」を使ってAI組織を低コストで構築する方法を解説する。 1. AIエージェントインフラの変遷 AIの進化は単なるテキスト生成から「自律的な行動」へと移行している。ChatGPT等のLLMは問いに対して答えを返すことに特化していたが、実際の業務では情報の整理、メール送信、資料作成、定期タスクの実行といった「具体的な行動」が求められる。 これを実現するのが「AIエージェント」という概念だ。エージェントは外部のAPI、ファイルシステム、データベース、物理デバイスと連携して動作し、自ら道具（ツール）を使いながら目的を達成するステップを組み立てる。 複数のプラットフォーム（Slack、Discord、LINE、Webアプリ等）から同じAIを一貫して呼び出すための基盤として登場したのが、OpenClawをはじめとするエージェント実行基盤だ。 2. OpenClawの設計思想と課題 2.1 マルチチャネル対応の共通基盤 OpenClawは中央に「エージェント実行エンジン」を置き、各プラットフォームを「ゲートウェイ」として接続するアーキテクチャを採用している。一度エージェントのロジックを記述すれば、あらゆるチャネルで再利用できる。 2.2 アーキテクチャ構成 TypeScript / Node.js ベースで実装されており、主に以下のコンポーネントで構成される。 ゲートウェイ層 — 各メッセージングアプリからの入力を共通フォーマットに変換 ランタイム層 — LLM（OpenAI、Anthropic等）と通信してエージェントの思考を制御 ツール層 — Google検索、Python実行、ファイル操作などの具体的なアクションを定義 セッション・状態管理 — 会話履歴や実行中タスクの状態を保持 2.3 運用の課題 OpenClawは高い柔軟性を持つ一方で、実運用での課題が浮き彫りになった。 リソース消費: Node.js 環境では数GB のRAMを消費することがある。安価なVPSやシングルボードコンピュータでの常駐には重すぎる 起動速度（コールドスタート）: Node.js のランタイム起動に数秒〜十数秒かかり、リアルタイム対話サービスでは致命的な遅延になる 依存関係の複雑さ: 数千の外部パッケージ（node_modules）に依存し、バージョン不一致やセキュリティ脆弱性のリスクが高い これらの課題はOpenClawが「汎用的な基盤」を目指した結果の宿命的な側面でもある。この限界を突破するために登場したのが、Zig言語で再実装された「NullClaw」だ。 3. NullClaw：次世代の超軽量インフラ 3.1 Zig 言語採用の理由 NullClaw はシステムプログラミング言語「Zig」を採用している。Zigは C 言語の代替を目指し、メモリ管理の明示性、依存関係の極小化を重視して設計されている。 採用の主な技術的メリットは以下の3点だ。 メモリ管理の透明性 — ガベージコレクション（GC）なし。メモリの割り当てと解放を開発者が明示的に制御するため、予測不可能なGCポーズを排除し、安定した低メモリフットプリントを実現 静的バイナリの生成 — 外部の共有ライブラリやインタープリタ不要。単一の実行可能ファイルを配置するだけで動作 安全性の担保 — 境界チェックや未定義動作の検出が組み込まれており、メモリ破壊やバッファオーバーフローを防止 3.2 OpenClaw vs NullClaw 比較 比較項目 OpenClaw NullClaw 主要言語 TypeScript (Node.js) Zig (Native) バイナリサイズ 数百MB（ランタイム込） 約678 KB メモリ使用量 数百MB〜数GB 約1 MB 起動速度 数秒〜十数秒 2ms以下 依存関係 node_modules（膨大） ほぼゼロ（libcのみ） 配布形態 パッケージ/コンテナ 単一バイナリ 起動速度「2ms以下」は、ユーザーがAIを呼び出した瞬間に処理が開始されることを意味する。オンデマンド実行において圧倒的な優位性だ。 ...

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。 ...

OpenClaw の情報発信者が急増するなか、「誰を追えばいいかわからない」という声も多い。本記事では、いち＠OpenClawガチ勢（@ichiaimarketer）が「まず見るべきたった1人」として紹介する Alex Finn（@AlexFinn） について、その実績・主張・コンテンツをまとめる。 この人、誰？ Alex Finn のプロフィール Alex Finn（X: @AlexFinn） 本人のプロフィール: I love vibe coding. Founder/CEO of Creator Buddy, the only AI trained on all of your X posts. Built a 300k ARR app by myself. https://creatorbuddy.io 要するに、 Vibe Coding でプロダクトを作っている人 Creator Buddy の創業者・CEO。ARR 30万ドルをひとりで達成 その人が OpenClaw にフルベットしている 経歴と「一発」のきっかけ 元 MongoDB のチームリード。AI を軸にした発信を続け、3年で X フォロワー26万超まで伸ばした。 転機は2023年。イーロン・マスクが X のアルゴリズムをオープンソース化したとき、Alex は14時間かけて約40万行のコードを読み、アルゴリズムの仕組みを解説するスレッドを投稿。Elon Musk 本人や Mark Cuban にリツイートされ、一気に認知が広がった。 今では X フォロワー43万人以上、YouTube も約14万登録で、vibe coding や Claude、OpenClaw の実践ネタを発信している。 ...

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。 ...