本物のAIエージェントと新たに働く方法
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팀제이커브
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生産性を高めると、通常より早く働く方法を思い出します。ところが、いざ会社で時間をかき混ぜるのは「仕事自体」より転換費用の場合が多いです。資料を探して、整理し、共有し、フォーマットを合わせ、再確認することがそうです。
私もそのループでよく詰まっていたので、「コンピュータの前にいない時も仕事が転がっていけばいい」という考えをよくしました。要するに、真の意味の「自動化」が可能になりますよ。ところで、最近開発者の間で人気あふれる「オープンクロー」を直接使ってみて、その感覚がかなり現実に近づいてきました。
一度に複数のタスクを実行するプライベートAIエージェントの概念図
結論から言えば、私が感じたオープンクロは「話しやすいチャットボット」ではなく、コンピュータの前に座っていなくてもAIエージェントを自由に使える本当の秘書に近かったのです。ここで言う「秘書」は、ジェミナやチャットGPTのように「複数回の会話を通じて回答を引き出す」チャットボットとは異なります。文字通り「指示」一度で最初から最後まですべての業務を遂行する、「ザビス」のような感じでした。
もちろん、それでも完璧なエージェントで見るには少し残念な点もあります。一週間ほど自分で試してみて感じた後期と注意事項を共有します。
オープンクロー？
Openclowは、オープンソースベースの自己ホスティングAI個人秘書/エージェントです。
オープンクロー公式紹介画面
元の名前はClawdbot（クロードボット）でしたが、Anthropicの商標問題でMoltbotに名前を変更しました。ところが、最近は開発者が「口につかない」という理由で「オープンクロー」という名前にまた変わりました。
少し混乱することもありますが、現在まではオープンクローという名前が正式名称です。
Webベースのチャットボットのような質問 - 応答だけのツールではなく、ユーザーの磁気ハードウェア（PC、Mac、サーバー）で継続的に実行されるAIエージェントとして設計されています。
ローカル環境で実行される自己ホスト型AIエージェント構造
基本的な特徴は次のとおりです。
•
Openclawはローカル環境で実行され、ユーザーはそのシステムを直接制御します。このため、個人データが第三者サーバーに格納される通常のチャットボットとは異なり、すべてのコマンドとメモリが磁気システム内に保持されます。
•
スケジュール管理から、電子メールの作成、メッセージの送信、ファイル検索、Webブラウジングなどの直接的な行動を行うことができ、これはメッセージングアプリ（Slack、WhatsApp、Telegram、Discordなど）と接続して自然にコマンドを送信することができます。
•
AIモデルとの接続方式が柔軟です。ユーザーが望むLLM（OpenAI、Anthropic Claude、ローカルOllama、Mistralなど）をopenclawと連動して使用でき、モジュール化された構造のおかげでさまざまなモデルと通信できます。
複数のLLMとメッセンジャーを接続して動作するAIエージェント構造
要するに、一般的なチャットボットが質問に答える方法であれば、Openclawは継続的にバックグラウンドで実行され、実際の作業を行い、必要に応じて自分でメッセージを送信したり、自動化フローを回すことができるようになります。
さらに、メッセンジャーベースで作業されるので、希望のメッセンジャーにプロンプトを書くと結果も受け取ることができます。たとえば、モバイルでAIエージェントに仕事を任せ、会議に出席できます。
どのように書くことができますか？
オープンクローが有名になった理由は、前述したように「メッセンジャーアプリを活用してPC＆モバイルを連動すること」だからです。これにはpcとモバイルを接続できる「サーバー」が必要ですが、今回は残っているWindows PCをサーバーとして活用しました。 （24時間稼働するPC）
オープンクロー（旧モルトボット）活用例画面。ソース: Medium
最初から直接使用するには、いくつかの準備が必要です。分量関係上、設置プロセスは全体の流れだけを簡単にまとめました。
0.
基本環境設定：（ローカルで活用する場合）準備したサーバー用PCへ Node.js 22以降をインストールし、使用するLLM APIキー（OpenAIやClaudeなど）を準備する
1.
オープンクローのインストール：公式のインストールスクリプトまたはパッケージマネージャを使用してOpenclawをシステムにインストールする
2.
セットアップウィザードの実行：インストール後にOpenclaw onboardコマンドで設定ウィザードを実行し、デフォルトオプションを選択します
3.
メッセンジャー接続： Slack、WhatsApp、Telegramなどのメッセンジャーを選択し、ペアリングコードを入力してopenclaw接続
4.
基本設定の完了: API キーストロークと簡単な初期設定が完了すると、openclaw バックグラウンドで実行され、作業準備完了
実用的なケース
以下は、一週間直接業務に活用された事例です。
ケース 1: スラックからオープンクロメンションしてカレンダーをすぐに追加
状況：カレンダーに予定を追加する必要がある
既存の方法：
•
Googleカレンダーにアクセス>予定をチェック>予定名を追加>参加者を追加>更新
オープンクロー適用：
•
環境：GoogleとNotionアカウントが連携しており、メッセンジャーアプリとして「Slack」を使用しています
•
スラックで連動したオープンクロメンション後、「特定のスケジュールに参加者1、参加者2と一緒にする[予定名]を追加してください」というメッセージ配信
結果：正確に追加完了
オープンクローの活用事例 1- カレンダー自動追加
ケース2：毎日の最新ニュースコアサマリー＆通知
状況：毎朝7時30分AIトレンドニュース5つリストアップスケジューリング
従来方式：チャットGPT、ジェンスパークなどAIツールのウェブサーチ機能を活用
オープンクロ適用：定期的にコア内容をスラックに自動発送
結果：定期的な更新O
オープンクローの活用事例2
注：OpenCloは定期的なタスクを有効にする「cron」機能を提供します。設定方法もとても簡単ですが、オープンクローに「特定の作業を定期的にしてほしい」と要請するだけです。
ケース3：自動化プロジェクトのプロトタイプバイブコーディング
状況：親企業の自動化プロジェクト - プロトタイプ制作
従来方式：会議後、開発者が会議録を参考に、会議録コンテンツベースのクロードコード、カーソルなどの開発環境でバイブコーディング
オープンクロー適用：オープンクローに直接会議録の内容を参考にして、プロトタイプを開発するように要請
オープンクロの活用事例3-自動化プロジェクトプロトタイプバイブコーディング
結果：5分後に製作完了
オープンクローの活用事例3
注意事項
オープンクローローカルシステムで実行されるのと同じくらい強力な自動化機能を持っていますが、それだけセキュリティとコストリスクも大きいです。
まず、権限の問題です。オープンクローンメッセンジャー、APIキー、ファイルシステムなど、さまざまな権限を自動的に処理するため、誤った設定や過度の許可がユーザーデータを外部に公開したり、アカウントの権限を奪われたりする危険があります。また、公開されたopenclawインスタンスや管理パネルが外部に公開され、APIキー、トークンなどがそのまま流出する事例も報告されています。
公式でないプラグインや「スキル」は単純拡張のように見えてもマルウェアやバックドアを含むことができ、インストール前に必ずコード内容を確認する必要があります。よくわからない場合は、使用しないことを強くお勧めします。
API キーとトークン管理の不注意により発生する可能性のあるセキュリティとコストのリスク
このように、特権と接続範囲が広いほど攻撃面が大きくなり、特にシステムコマンドの実行、ファイルアクセス、外部通信が可能な限りプロンプトインジェクション、管理ポートの露出、不正なネットワーク設定などの脆弱性に備えなければなりません。
要するに、安全に書き込むためには、基本的なファイアウォール設定、管理者ポートのプライベート、トークンまたはキーの最小特権の原則、および外部に公開されない環境設定などのセキュリティ規則を適用する必要があります。
結論
オープンクローを一週間使ってみて、最も大きく感じたのはやはり「プロンプト」の重要性でした。どんなにスマートな秘書であっても、犬餅のように言うのを喧嘩のように聞いたのは大変ですね。きちんと指示する能力は依然として重要だという考えが強く聞きました。
既存と働く方法にもかなり違いがあるようです。今は毎朝繰り返されたり、簡単な業務をオープンクローに割り当てて指示した後、より重要な業務ができるようです。
AIエージェントとの作業が初めての場合は、会議メモの整理のように範囲が小さく、検収基準が明確な業務からさせていただくことをお勧めします。一度だけ成功経験を作ると、その後からは「私がすること」と「秘書に渡すこと」の境界が見え始めますから。その境界を早くつかむのが、会社員の生産性で最大のレバレッジだと思います。
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