OpenClaw 初心者向けセミナー 噂のOpenClawに一歩踏み込む 2026.3.31 

アジェンダ 1. はじめに 2. 生成AIの基礎 LLM・RAG・Agent 3. OpenClawとは何か 4. OpenClawの主な機能 5. OpenClawのリスクと安全な使い方 6. デモ 7. ClaudeCodeとの違い 8. 業務へ活かすヒント 9. まとめ 休憩 

M1 はじめに 

2026年の生成AI • 2026年、AIは「相談相手」から「実行者」に • Agenticなサービスの普及 • 非エンジニアへの展開 • 例: Claude Code • 「道具としてのAI」→「代わりに動くAI」へ • 業務効率化 → 業務改革 → ビジネス構造改革 • OpenClaw • 世界から着目: GitHubスター数 341,000 (3/30現在) 

本日の対象者 • エンジニア・非エンジニア • OpenClawを触ったことがない 

本日のゴール ゴール① OpenClawとは何かを自分の言葉で説明できる ゴール② メリットとリスクをバランスよく語れる ゴール③ 自分の業務にどう活かせるか、具体的なイメージ を持てる (その準備ができる) 「正解を覚える」のではなく「考え方を持ち帰る」 

M2 生成AIの基礎 LLM・RAG・Agent 

OpenClawの理解を深めるために、 まず生成AIの基礎を整理します 

なぜ今のAIはこんなに賢いのか？ — LLMとは • LLM（大規模言語モデル） ＝膨大なテキストを学習した「確率マシン」 • 仕組み：「次の単語の予測」の繰り返し • 入力プロンプトが重要 • 代表的なLLM：OpenAI / Claude / Amazon Nova • LLMの限界 • 学習データの以降の情報は知らない（数ヶ月前の情報） • 最新情報/固有情報(社内情報)は知らない 

LLMの仕組み 

知らない情報への対応 — RAGとは • RAG（検索拡張生成） ＝「あらかじめ関連情報を検索しLLMに渡す」仕組み • 流れ：質問 → 検索 → 関連情報+質問をAIに渡す → 回答 • RAGの効果 • 最新情報に対応 • 社内ドキュメント・個人データに対応 • 活用例：社内規程Q&A、製品マニュアル検索、他 

RAGの処理フロー 

AIが自分で考えて、動く — Agentとは • チャットボット vs エージェント • チャットボット：「答えるだけ」 • エージェント：「実行までやる」 • エージェントの動作フロー • 目標設定 → 計画 → ツール使用 → 結果確認 → 繰り返し • 具体例：「来週の会議の準備をして」 • カレンダー確認 → 資料検索 → アジェンダ作成 → 招待送付 「人間は目標を伝えるだけ、実行はAIが担う」 

エージェントの動作サイクル LLM 全てのサイクルで LLMを呼ぶ 

LLM・RAG・Agentの関係を整理する 3つの概念の関係 • LLM = 頭脳（考える力） • RAG = 知識（情報を引き出す力） • Agent = 手足（行動する力） 「頭脳＋知識＋手足が揃って、本当に役立つAIになる」 OpenClawはAgent型のアプリケーション 

M3 OpenClawとは何か 

SNSで話題になっているけど、実際何なの？ • OpenClaw：自分のPC/サーバーで動く「個人専用AIア シスタント」 • 2026年1月に注目を集め爆発的に普及 • 約1週間で GitHub 10万スター • 現在 34万スター超（GitHubで最も速く成長したOSSのひとつ） • 開発者：Peter Steinberger氏（PSPDFKit創業者,OpenAIに電撃JOIN） 

Chatと何が違うのか Chat 「相談するAI」 • アドバイス • 文章作成 • 翻訳 （知識の提供） OpenClaw 「働くAI」 • ファイル操作 • メール送信 • Web検索・予約 （作業の代行） 相談相手のAI → 秘書のAI → 自律して動くAI 

OpenClawの全体像 — 4つの構成要素 • チャンネル：AIに話しかける入口 • WhatsApp、Telegram、Slack、LINE など20種類以上 • ゲートウェイ：AIの司令塔 • あなたのPC/サーバー上で常時稼働するプロセス • AIモデル：考える頭脳 • Claude/ChatGPT/ローカルAI など15種以上のプロバイダーに対応 • スキル：AIの手足 • 機能拡張パッケージ（ClawHubで40,000件以上公開） 

OpenClawの4構成要素（図解） 

M4 OpenClawの主な機能 

マルチチャンネル対応 • 普段使いのアプリからAIに話しかけられる • 対応チャンネル（20種類以上） • WhatsApp / Telegram / Slack / Discord / LINE / Teams 他 • 1つのゲートウェイで全チャンネルを一元管理 • 活用例： • Slackで業務指示 → 帰宅後はLINEで確認 

自律実行と定期タスク • AIが寝ている間も動いてくれる • Heartbeat(Cron)機能：指定した時間にタスク自動実行 事例 • 100件以上のグループチャットを日1回要約 • 30以上の価格アラートを設定して監視 • 請求書作成 → PDF出力 → メール送付を自動化 

メモリと継続学習 • セッションをまたいで記憶が継続 • 記憶する内容： 好み・進行中のプロジェクト・よく使うフォーマット • データはローカルのMarkdownファイルとして保存 • 自分で確認・削除が可能 • チャット（毎回リセット）vs OpenClaw（記憶が積み重なる） 

スキルエコシステム（ClawHub） • スキル＝スマートフォンの「アプリ」のようなもの • ClawHub：公式スキルマーケットプレイス（40,000件以上） 人気スキルTOP5 • GOG：Gmail・カレンダー・Drive一括管理 • GitHub：PRレビュー・Issue管理 • Summarize：メール・記事・PDFの要約 • Agent Browser：Webサイト操作の自動化 • Capability Evolver：使うほど賢くなる自己進化エンジン コマンドで簡単にインストール：clawhub install gog 

M5 OpenClawのリスクと 安全な使い方 

リスクを認識/マネジメントする 「刃物は料理に使えるが、危険でもある」 実際に起きた事件 • CVE-2026-25253（CVSS 8.8）：WebSocket脆弱性による遠隔操作攻撃 • ClawHavocキャンペーン：1,184個の悪意あるスキルが配布 • 30,000以上の露出インスタンス：設定ミスでアクセス可能な状態に OpenClawが特別に危険なのではなく強力なツールの宿命 

リスク要因 リスク① プライベートデータへのアクセス メール・ファイル・パスワード リスク② 外部からの不正な命令の混入 外部メール・Webページ経由の 悪意ある命令 リスク③ 外部との通信能力 メール送信・API呼び出し・ファイル 転送 リスク④ 持続的メモリ 悪意ある指示がメモリに保存され 後日自動実行 出典 https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/ https://www.paloaltonetworks.com/blog/network-security/why-moltbot-may-signal-ai-crisis/ 

悪意あるスキルの問題 • ClawHubで発見された悪意あるスキル：820件以上（全体の約6%） 悪意あるスキルの手口 • マルウェアのインストール • APIキーの窃取 • バックドアの設置 安全なスキルを選ぶ方法 • SKILL.mdを読んで確認する • SKILL.md内の外部リンクを確認する • 発行者のGitHubプロフィールを確認する • インストール数と公開日を合わせて確認する（短期間で水増しされていないか） • インストールする前に’malware’’security’というキーワードと共に検索する 出典: https://www.stack-junkie.com/blog/clawhub-safe-install-playbook 

安全に使うための5つのポイント ① 専用環境で動かす メインPCではなく専用Mac mini・VPS・ Dockerで隔離 ② ポートをローカル限定にする 管理ポート18789を外部公開しない ③ ホワイトリストで自分だけ許可 知らない送信者からの命令を受け付けない ④ 最新バージョンを維持する セキュリティパッチを定期的に適用 ⑤ 与える権限は最小限に 必要なときだけ、必要な権限だけを付与する ※ 業務PCでの利用は推奨されない 

参考ブログ https://dev.classmethod.jp/articles /openclaw-closed-loop/ 

休憩中 

M6 デモ 

Amazon Lightsailを使った２種類のデモ 1. 環境構築デモ 2. 業務利用デモ 

環境構築デモ - Amazon Lightsail を利用した環境構築 - 

Amazon Lightsail • AWSで利用できるVPSサービス • 簡単にサーバー環境を構築できる(例: WordPress) • OpenClawもサポート • 月額課金 

構築イメージ 

構築手順 1. Amazon Lightsail にアクセス 2. インスタンスの作成 3. OpenClaw 初期設定 4. Telegram 初期設定（説明のみ） 5. Gateway Dashboard でのチャットデモ 

業務利用デモ - GoogleWorkspaceを利用したタスク管理 - 

デモ環境（構築済） 

Google Workspace • Google Drive • スプレッドシートでタスク管理 • Google Calender • スケジュール管理 • Gmail • メール送受信 

デモ内容 • Telegramのチャットで • 今日のタスク管理 • スケジュール確認 • メール送受信 • これらを組み合わせた日常業務の指示 

お気づきとは思いますが ここまでのデモ内容であれば ClaudeCodeでも可能です 

M7 ClaudeCodeとの違い 

現時点でのOpenClaw/ClaudeCodeの比較 OpenClaw ClaudeCode 仕組み Agent型 Agent型 構造 常駐+Gateway コマンド/Cowork(claude.ai) モデル 任意（ローカルLLM可） Anthropic Messages API 対 応モデル※ リモート操作 Telegram、Slack、LINE など20種類以上 iOS/Android版Claude Slack / Telegram / Discord スキルマケプレ ClawHub SkillHub,SkillsMP他 提供元 オープンソース Anthropic社 ※ 4/7追記。オープンソースツールを介して変換することで、そのほかのモデルにも接続可能。 

M8 業務へ活かすヒント 

① 繰り返し作業に着目 はじめの一歩 「毎週繰り返している作業を3つ書き出してみてください」 自動化に向いている作業の特徴 • 繰り返し性がある • 手順が決まっている • デジタルデータが対象 

② 事例からヒントを得る (生成AIと壁打ち) ビジネス・営業 ECサイトの注文異常検知 ビジネス・営業 顧客フィードバックの感情分析 ビジネス・営業 クーポン・割引の自動探索 エンジニアリング コード生成＋テスト自動化 エンジニアリング PRレビュー＋コメント自動付与 エンジニアリング 自己修復サーバー エンジニアリング 夜間ミニアプリビルダー エンジニアリング GitHub Issueトリアージ自動化 エンジニアリング インフラ監視＋初動対応 エンジニアリング DB移行スクリプトの自動生成 エンジニアリング API仕様書の自動生成 エンジニアリング セキュリティ脆弱性スキャン エンジニアリング CI/CDパイプライン構築支援 管理・バックオフィス 経費精算の自動化 管理・バックオフィス 採用候補者のスクリーニング 管理・バックオフィス 社内FAQ自動応答 管理・バックオフィス 契約書のレビュー補助 管理・バックオフィス 勤怠データの集計・分析 管理・バックオフィス 社内研修資料の作成 IoT・スマートホーム スマートホーム制御 IoT・スマートホーム 環境モニタリング＋アラート IoT・スマートホーム 防犯カメラ連携＋通知 マルチエージェント マルチエージェントチーム運用 マルチエージェント 自律型プロジェクト管理 マルチエージェント ワークフロー自動化プラットフォーム ビジネス・営業 ECサイトの注文異常検知 ビジネス・営業 顧客フィードバックの感情分析 ビジネス・営業 クーポン・割引の自動探索 エンジニアリング コード生成＋テスト自動化 エンジニアリング PRレビュー＋コメント自動付与 エンジニアリング 自己修復サーバー エンジニアリング 夜間ミニアプリビルダー エンジニアリング GitHub Issueトリアージ自動化 エンジニアリング インフラ監視＋初動対応 エンジニアリング DB移行スクリプトの自動生成 エンジニアリング API仕様書の自動生成 エンジニアリング セキュリティ脆弱性スキャン エンジニアリング CI/CDパイプライン構築支援 管理・バックオフィス 経費精算の自動化 管理・バックオフィス 採用候補者のスクリーニング 管理・バックオフィス 社内FAQ自動応答 管理・バックオフィス 契約書のレビュー補助 管理・バックオフィス 勤怠データの集計・分析 管理・バックオフィス 社内研修資料の作成 IoT・スマートホーム スマートホーム制御 IoT・スマートホーム 環境モニタリング＋アラート IoT・スマートホーム 防犯カメラ連携＋通知 マルチエージェント マルチエージェントチーム運用 マルチエージェント 自律型プロジェクト管理 マルチエージェント ワークフロー自動化プラットフォーム 

業務へ活かすヒント（まとめ） ① 繰り返し作業に着目 • めんどくさいへの気付きから始まる • 結果を出しやすい ② 事例からヒントを得る • 異なる視点で着想を得る • 生成AIとの壁打ちも推奨 

M9 まとめ 

まとめ 1. はじめに 2. 生成AIの基礎 LLM・RAG・Agent 3. OpenClawとは何か 4. OpenClawの主な機能 5. OpenClawのリスクと安全な使い方 6. デモ 7. ClaudeCodeとの違い 8. 業務へ活かすヒント 9. まとめ 

本日のゴール ゴール① OpenClawとは何かを自分の言葉で説明できる ゴール② メリットとリスクをバランスよく語れる ゴール③ 自分の業務にどう活かせるか、具体的なイメージ を持てる (その準備ができる) 「正解を覚える」のではなく「考え方を持ち帰る」 

Classmethod AI Experience Center https://classmethod.jp/aixc/ 

ありがとうございました OpenClaw 初心者向けトレーニング 

注意事項 本スライドでご紹介した内容は、今後アップデ ートされていきます ご利用の際は、最新情報を確認の上、ご検討願 います