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OpenClawが変える世界——AIが「考える」から「動く」へシフトしたとき、人間はどこへ向かうのか

[updated: 2026-02-20]

はじめに

「AIって、結局チャットで質問するだけでしょ？」——そう思っていた時代は、もう終わりかもしれません。
 
2026年2月、オープンソースのAIエージェント OpenClaw を開発した Peter Steinberger 氏がOpenAIに参加し、同時に OpenClawは“財団（foundation）”のもとでオープンソースとして継続されることが報じられました。これは「ツールが注目された」というより、AIが“回答する存在”から“実行する存在（エージェント）”へ移る流れを象徴する出来事として、多くの関係者が注目しています。 (Reuters)
 
本記事では、OpenClawとは何か、なぜこれほど注目されるのか、そして私たち人間の仕事や生活はどう変わり得るのかを、DX担当者やエンジニアの方にも分かりやすく整理します。
※本記事は公開情報に基づく一般的な考察です。実際の運用可否や安全性は、利用するモデル・連携先・設定・社内ルールにより大きく異なります。導入前に情シス／セキュリティ担当と確認してください。
 
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目次

OpenClawとは何か？ 「指示待ちAI」との決定的な違い

OpenClawは、オーストリアのソフトウェア開発者 Peter Steinberger 氏が、2025年11月ごろに公開したオープンソースのAIエージェントです。初期には Clawdbot / Moltbot といった名称も使われ、のちに OpenClaw として広く知られるようになりました。 (Reuters)
 

従来のAIチャットとの違いを「料理」で例えると

従来のAIチャット（ChatGPTやClaude単体など）は、言わば 「優秀なレシピ本」 です。「どうすれば美味しいパスタが作れますか？」と聞けば、完璧な手順を教えてくれる。しかし、実際に冷蔵庫を開けて材料を取り出し、火をつけて茹でるのは、あくまでも人間です。
 
OpenClawが目指すのは、いわば 「自分で動けるシェフ」。
「パスタを作っておいて」と指示すると、（設定された範囲で）予定やタスクを見て段取りを組み、必要な連絡や手続き、作業を“実行”まで進めていく——そういう“実行型AI（エージェント）”の発想です。
 

何ができる？ （代表例）

OpenClawは、たとえば次のような“作業”を自動化の対象にできます。
※実行可否は環境・連携・権限設定に依存します
💻
  • メールの受信・返信・整理（下書き作成、ラベル付け等）
  • カレンダーの予定登録・調整（候補提示、空き時間抽出等）
  • Telegram / Discord / Slack 等のメッセージング連携（指示受付・結果通知）
  • コード生成・テスト・PR作成などの開発補助（リポジトリ権限がある場合）
  • Web検索・情報収集・レポート作成（参照先による）
  • 旅行関連の手続き補助（フライト状況確認等）
 
ここで重要なのは、OpenClawが自己ホスト（自分のPCや自前サーバー/VPS）で動かせる点です。
ただし、「自己ホスト＝必ずデータが外部に出ない」ではありません。利用するLLM（クラウドAPIかローカルモデルか）、連携先（Slack等の外部サービス）、スキルの挙動次第で、外部送信が発生し得るため、設計と設定が前提になります。 (Cisco Blogs)

なぜ今、OpenClawが ここまで注目されるのか

「AutoGPT」との違い - 過去の熱狂を“実用”へ近づけた

2023年にも「AutoGPT」のようなAIエージェントが話題になりましたが、当時は安定性・安全性・運用性の面で「面白いけど仕事には使いにくい」という声が多くありました。
OpenClawが注目される背景には、以下のような“実運用に必要な要素が揃ってきた”ことがあります（※ここは評価も含みます）。
比較項目AutoGPT（2023年）OpenClaw（2025-2026年の潮流）
実用性実験色が強い実務導入を検討する人が増加
データの扱いクラウド前提の構成が多い自己ホスト構成も取りやすい
UI/操作専用UIが中心既存チャット連携など“入口”が増えた
拡張性プラグイン/ツールは発展途上スキル拡張（skill marketplace等）が活発化
セキュリティリスクが見えにくい“問題が顕在化”し対策議論も急速に進んだ
 
特に「スキル（拡張）」周りは、便利さと同時にリスクも一気に表面化しました。後述する通り、悪性スキル（malicious skills）やプロンプトインジェクションが現実の脅威になり、研究者やセキュリティ企業が具体的に警鐘を鳴らしています。 (Cisco Blogs)

“買収”ではなく何が起きたのか 創設者のOpenAI参加と、OpenClawの財団化

本件は「OpenClawがOpenAIに買収された」と断定するより、「創設者がOpenAIに参加し、OpenClawは財団のもとでOSSとして継続」と整理するのが正確です。 (Reuters)
OpenAIのSam Altman氏は、Steinberger氏が次世代のパーソナルエージェント開発に関わる旨を示し、同時にOpenClawがオープンソースとして継続されることが報じられています。 (Reuters)
この動きは、生成AIの競争軸が「モデルが賢い」だけでなく、“仕事を完了させる（実行する）体験”へ寄ってきたことを象徴している、と捉えると理解しやすいです。

OpenClawが普及したとき、 人間の仕事はどうなるのか

シナリオ1 「定型業務」はより広い範囲で自動化される

メール要約→タスク化→通知→保存、といった一連の“段取り仕事”は、人が毎回同じ手順で回しがちな領域です。エージェント型が普及すると、こうした定型ルーティンは「人が実行する」から「人が監督する」へ寄っていきます。
つまり、仕事が消えるというより、“人が手を動かす比率”が減り、監督・例外処理・意思決定の比率が上がるイメージです。
 

シナリオ2 エンジニアの役割が「作る」から「育てる・運用する」へ

エージェント型は、設定・権限・スキル・ログ・例外処理など、運用設計の比重が大きい。
結果としてエンジニアの役割も、単にコードを書く以上に、次のような仕事が増えます。
💡
  • 何を自動化し、何を人がやるか（業務分解・設計）
  • 権限設計（最小権限、分離、秘密情報の扱い）
  • ログ・監査設計（誰が何をさせたか、なぜそうなったか）
  • 失敗時のリカバリ（ロールバック、隔離、手戻り）
 

シナリオ3 セキュリティリスクが“新しい形”で増える

便利さの裏で、エージェントは「実行権限」を持つぶん、事故の影響範囲が大きくなります。
実際に、セキュリティ企業・研究者は、OpenClawのような個人向けエージェントを念頭に以下を問題提起しています。
⚠️
  • 気づかれないデータ外部送信（silent data exfiltration）：スキルが裏で外部サーバへ送信する
  • プロンプトインジェクション：メールやWebページ等に埋め込まれた指示で、意図しない行動を誘発する
  • スキル供給網（マーケット）のリスク：便利そうな拡張が“実質マルウェア”になり得る
 
Ciscoの論考でも、こうしたエージェント型の脅威（外部送信・注入・権限設計の重要性等）が具体的に指摘されています。 (Cisco Blogs)
またVirusTotalも、OpenClawのスキルが新しい攻撃面になり得る点を示唆する内容を公開しています。 (VirusTotal_blog)
つまり、人間が「管理者」「設計者」「倫理的判断者」としての役割を担うことが、かつてなく重要になります。
 
 
▼セキュリティリスクに関しての詳細はこちら
 

企業として今、何を考えるべきか

1. エージェントAI導入の「メリット・デメリット」を正確に把握する

観点メリットデメリット・リスク
業務効率定型業務の自動化・24時間稼働誤動作時の影響範囲が広い
コスト長期的に工数削減の可能性初期構築・保守・統制コストが発生
セキュリティ自己ホストで統制しやすい場合がある設定ミス/悪性スキル/注入攻撃のリスク (Cisco Blogs)
拡張性スキル追加で機能を柔軟に拡張スキルの品質管理・審査が課題
人材高付加価値業務へ寄せられるスキルシフト・運用人材が必要
 

2. 「オープンソース」であることの光と影

OpenClawがオープンソースであることは、透明性や自由度の面で大きなメリットです。
一方で、今回の動きは「創設者がOpenAIに参加」「OpenClawは財団へ」という形で整理されており、今後のガバナンス（意思決定の構造）やエコシステムの変化は、ウォッチが必要です。 (Reuters)
また、スキル供給網の安全性は“運営と運用”で大きく左右されます。OpenClaw側はClawHubに対してVirusTotalのスキャン導入を発表していますが、「スキャンがある＝安全」ではなく、あくまで防御層の一つとして捉えるのが現実的です。 (openclaw.ai)
 

3. 人間に残る「本質的な価値」を再定義する

AIエージェントが定型業務を担うようになったとき、人間が価値を発揮しやすい領域は次の通りです。
💡
  • 判断と責任：AIが提示した選択肢に対して最終意思決定を行う
  • ルール設計：AIに何をさせ、何をさせないか（境界線）を設計する
  • 創造と共感：感情・文化・関係性を伴う領域で価値を出す
  • 異常検知と監督：AIが正しく動いているか、逸脱していないか監視する
「AIに仕事を奪われる」という恐怖より、「AIが“動く”時代の監督者・設計者になる」という視点が重要になります。

まとめ ”AIが動く時代”に人間はどう生きるか

OpenClawの急速な普及と、創設者のOpenAI参加、そしてOpenClawの財団化は、AIの進化が「言語モデル」だけでなく、「行動するエージェント」へと移っていることを象徴します。 (Reuters)
手順の自動化・情報収集・タスク実行——これらが人間の手を離れていく一方で、「何を自動化すべきか」「どんなルールで動かすか」「リスクをどう管理するか」を考え、設計し、責任を持つ人間の役割は、むしろ大きくなるでしょう。
 
ただし、AIエージェントを自社環境で安全かつ安定的に運用し続けるには、セキュリティ設計・アップデート対応・スキル管理・インフラ保守など、一定の工数と専門知識が必要になることが多いです。
「とりあえず試してみた」で終わらせず、権限設計・ログ確認・更新手順といった運用ルールまで含めて継続的な体制を整えることが、真のDX実現への近道です。
 
※OpenClawの導入支援は行っていませんが、「自社に合う生成AI／AIエージェントの進め方を整理したい」「安全に運用できる形に落としたい」という方は、お気軽にご相談ください。
 
 

参考

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