OpenClaw
オープンクロー
OpenClaw とは、ローカル環境で動作するオープンソースの個人向け AI エージェントフレームワークであり、長期記憶・自律タスク実行・スキルの自己生成機能を備え、2026 年に GitHub で 16 万スターを超えた。
PSPDFKit の創業者 Peter Steinberger が公開した OpenClaw。愛称は「Molty」。2026 年 1 月、GitHub で 72 時間のうちに数千スターから 6 万スターへ急伸したプロジェクトで人気が爆発した。
OpenClaw が支持された理由は明快で、「データを外に出さずに、API キーだけ持ち込めば動く AI エージェント」という設計思想にある。サブスクリプション不要。モデルは OpenAI でも Anthropic でもローカル LLM でも選べる。WhatsApp、Slack、スマートホームデバイスなど 50 以上のチャネルと接続でき、24 時間バックグラウンドで稼働し続ける。
技術的に面白いのは、エージェントが自分で新しい Skills を書けることだ。「この作業を自動化して」と指示すると、実行に必要なコードを自律的に書き、以後はその Skill を再利用する。コミュニティの Skills マーケットプレイスには 5,700 以上のスキルが公開されており、インストール一つで機能を追加できる。
セッション間のコンテキスト保持（長期記憶）も特徴の一つ。ユーザーの好みや過去の会話内容を覚えた状態で次の会話に入るため、毎回ゼロから説明し直す必要がない。
MIT ライセンスで完全にオープンソース。エンタープライズ向けにはセルフホスト版も提供されており、社内の機密データを扱うユースケースにも対応する。
この用語を扱う記事
- MCPとA2Aの違いを一覧比較｜AIエージェントプロトコルの使い分けMCPとA2Aの違いを比較表で整理。ツール呼び出し（垂直連携）とエージェント間委譲（水平連携）の使い分け、セキュリティの注意点、MCPサーバーを最初に試す手順まで解説。
- ローカル LLM / SLM 導入比較 — クラウド API に依存しない AI 活用GPT OSS・Phi-4・Llama 4 Scout 等のオープンウェイトモデルを GPU 要件・タスク別精度・TCO の 3 軸でクラウド API と比較。データ主権とコスト最適化を両立するローカル AI 導入ガイド。
- Cloudflare OSとは？社内AIエージェント基盤の権限設計とGatekeeperの仕組みCloudflare OSは社内の全員にAIエージェントとワークスペースを与えるオープンソース基盤です。Gatekeeperと観測記録による権限設計、アプリ基盤、自社導入の判断軸を一次情報から解説します。
- NVIDIA OpenShell入門：AIエージェント用サンドボックスを4手順で構築NVIDIA OpenShellのインストール、最初のサンドボックス作成、一覧・再接続・削除、ポリシーによるネットワーク制御までを4つの手順で解説。AIエージェントを安全に動かしたい開発者向け。
関連用語
Outside the Loop
Outside the Loop とは、人間が成果の仕様だけを指定し、実装の詳細をすべて AI エージェントに委ねる協業モードであり、バイブコーディングとも呼ばれる。
アンビエントAI
アンビエントAI（Ambient AI）とは、ユーザーの環境に常駐し、明示的な指示がなくてもセンサーデータやイベントを監視して先回りで行動する、環境溶け込み型の AI システムを指す。
In the Loop
In the Loop とは、AI エージェントの出力を人間が逐一レビュー・修正する協業モードであり、品質管理は確実だがエージェントの生成速度に人間のレビューが追いつかないボトルネックが生じやすい。
AIエージェント
AIエージェントとは、与えられた目標に対して自律的に計画を立て、外部ツールを呼び出しながらタスクを遂行するAIシステムのことである。