OpenClaw初心者向けセミナー / OpenClaw Beginner Seminar

2026.3.31に開催した下記セミナーのスライドです。
https://events.classmethod.jp/seminar/260331-openclaw-webinar/

Transcript

1. OpenClaw 初心者向けセミナー 噂のOpenClawに一歩踏み込む 2026.3.31
2. 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
3. M1 はじめに
4. 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)
5. 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
6. 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」
7. M2 生成AIの基礎 LLM・RAG・Agent
8. 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
9. 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
10. LLMの仕組み
11. 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
12. RAGの処理フロー
13. 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」
14. 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
15. 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
16. M3 OpenClawとは何か
17. 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）
18. 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
19. 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）
20. OpenClawの4構成要素（図解）
21. M4 OpenClawの主な機能
22. 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
23. 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
24. 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）
25. 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
26. M5 OpenClawのリスクと 安全な使い方
27. 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
28. 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/
29. 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
30. 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
31. 参考ブログ https://dev.classmethod.jp/articles /openclaw-closed-loop/
32. 休憩中
33. M6 デモ
34. 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
35. 環境構築デモ - Amazon Lightsail を利用した環境構築 -
36. 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
37. 構築イメージ
38. 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
39. 業務利用デモ - GoogleWorkspaceを利用したタスク管理 -
40. デモ環境（構築済）
41. 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
42. 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
43. 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
44. M7 ClaudeCodeとの違い
45. 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。
46. M8 業務へ活かすヒント
47. 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
48. 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
49. 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
50. M9 まとめ
51. 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
52. 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」
53. Classmethod AI Experience Center https://classmethod.jp/aixc/
54. ありがとうございました OpenClaw 初心者向けトレーニング
55. 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