OpenClaw（旧Clawdbot）が注目される理由とは？　できること・リスクを解説

OpenClawが注目される理由　ChatGPTとの違い

生成AIといえば、ChatGPTやGeminiのように、質問に答えたり文章を生成したりするツールを思い浮かべる人が多いだろう。
しかし近年は、単に情報を返すだけでなく、人の指示を受けて実際の作業まで進める「AIアシスタント」への関心が高まりつつある。
その中で注目を集めているのが「OpenClaw」だ。

OpenClawが話題になっている理由は、ChatGPTやGeminiのように文章を生成するだけでなく、メッセージアプリからの指示を起点に、実際のPC作業まで進められる点にある。
SlackやDiscord経由で依頼し、スマホからPCを操作したり、メールや予定の整理、情報検索、ファイル整理やブラウザ操作までを自然言語で任せることを前提に設計されており、その「実行範囲」が従来の生成AIと大きく異なる。

さらに注目すべき点として、OpenClawはオープンソースとして公開されており、基本的に無料で利用できる。
特定の企業が提供する有料ツールやサービスとは異なり、ソフトウェア自体を自分の環境に導入して使う形のため、利用料金を気にせず試せる点も関心を集める理由の一つである。

一方で、作業を直接動かせるという特性は、リスクとも隣り合わせだ。
OpenClawが意図せずファイルを削除してしまったり、確認不足のままメールを誤送信するといった事態が起こる可能性もある。

そこで、本記事では、OpenClawが注目されている背景を踏まえつつ、何ができるのかを分かりやすく紐解いていく。
加えて、利用を検討するうえで押さえておきたいリスクについても解説する。

OpenClawが生まれた背景　なぜ今「ローカルAIアシスタント」なのか

引用：OpenClaw Blog 「Introducing OpenClaw」

ChatGPTやGeminiなど、クラウド型生成AIでは対応が難しかった“実際の作業”を引き受ける存在として登場したのが「OpenClaw」だ。
開発者はPeter Steinberger氏で、彼はiOS開発向けライブラリ「PSPDFKit」の開発者として知られている。

OpenClawは、もともと「Clawdbot」として2025年11月に公開された。
最初は一部の開発者コミュニティ内で試験的に使われていたが、2025年12月頃から、「実行可能なAI」への関心が高まる中で、徐々に注目を集めるようになった。
Anthropicの「Claude Code」が一部で注目されたことをきっかけに、「行動できるAI」への関心が高まり、その流れの中でOpenClawにも関心が波及したとみられる。
その後、2026年1月にデモ版が公開されると急速に話題となり、GitHub上のスター数は数日のうちに10万を突破するなど、爆発的な勢いで普及していった。

急速な注目が集まる中で、プロジェクト名の変更も求められた。
当初の「Clawdbot」は、Anthropic（Claudeの開発元）からブランドの混同を指摘され、「Moltbot」へと改名した。「Molt（脱皮）」には、新たなフェーズへの進化という意図が込められている。
その後、オープンソースの理念をより明確に掲げる形で、現在の「OpenClaw」に落ち着いた。

2026年初頭には、主要なテック系メディアが「自動実行型AIアシスタントの転機」「クラウド依存からの脱却」としてOpenClawを取り上げるようになり、一開発者の実験を越えたムーブメントとして認識されはじめる。
こうした経緯から、OpenClawは「対話AI」から「実行するAI」への転換を象徴する存在として、2026年のAI界を代表するプロジェクトとなりつつある。

OpenClawでできること　これまでの生成AIと異なる点

引用：OpenClaw 公式サイト

OpenClawは、生成AIを活用したツールという点ではChatGPTなどの生成AIと共通しているが、実際に担える役割の範囲が大きく異なる。
OpenClawを分かりやすく捉えるには、既存の生成AIと何が違うのかを整理しておくと理解しやすい。

OpenClawとChatGPTの比較

特徴	OpenClaw	ChatGPT
位置づけ	個人向けAI秘書／自動化基盤（エージェントフレームワーク）	クラウド上の対話型AIサービス（LLMアプリ）
中身のモデル	利用者が選択 (OpenAI、Claude、Gemini、ローカルLLM等)	OpenAI提供のGPTシリーズ（固定）
実行場所	自分のPCやサーバー上で動かす（ローカル環境での利用が前提）	OpenAIのクラウド上で実行
主な目的	外部ツール呼び出しや連携による「タスク実行・自動化」	質問回答、文章作成、要約等の「対話による回答」
連携チャネル	WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、SMS等	Webブラウザ、公式アプリ、限定的なGPTs連携
カスタマイズ性	コードや設定でワークフロー・権限・スキルを細かく定義	プロンプトやカスタムGPT（GPTs）による調整が中心
掛かるコスト	本体は無料。API利用料やインフラ費を自己管理	サブスクリプションや従量課金をサービス側に支払う

一般的な生成AIは、質問に答えたり文章を作ったりといった「結果を返す」ことを主な役割としてきた。
一方でOpenClawの主な特徴は、AIを頭脳として使いながら、チャットやPC操作、各種タスクを実際に進められる点にある。
つまり、思考を支援するAIと、作業の実行まで担うAIでは、想定されている使い方が異なる。

OpenClawが担える作業の範囲は広いが、その中でも代表的な使い方をいくつか紹介する。

チャットから指示して実際の作業まで行える

OpenClawは、SlackやDiscordなどのメッセージアプリを起点に指示を出せる。専用画面を開く必要はなく、普段のチャットの延長で「これをやって」と頼む感覚に近い。
会話を続けながら指示を追加したり、修正したりできるため、細かな調整もしやすい。

スマホからPCを操作する

外出先からでも、スマートフォン経由で自宅や職場のPCに指示を送れる。
ファイルを探す、ブラウザを開く、特定の作業を進めるといった操作を、手元の端末からまとめて依頼できる。場所に縛られず作業を進めたい人にとっては、大きな利点だ。

メールや予定の整理をまとめて任せる

メールの確認や整理、予定のチェックといった日常的な作業も対象になる。
毎朝のメール要約を作る、今日の予定をまとめる、重要な連絡だけを拾い出すといった処理を、言葉でまとめて依頼できる。細切れになりがちな確認作業を一本化しやすい。

情報検索と簡単なまとめ作成

Web上の情報を探し、要点を整理する作業もOpenClawに任せられる。
複数のサイトを巡回して情報を集める、特定テーマについて概要をまとめるなど、調べものにかかる手間を減らすことができる。

ファイルの検索や整理を自動化する

ローカル環境で動くため、PC内のファイル操作も扱える。特定のファイルを探す、フォルダを整理する、不要なデータをまとめるといった作業をまとめて依頼できる。
手作業で行っていた整理や定期的なメンテナンスを省力化しやすい。

繰り返し作業をルーティン化する

毎日・毎週のように発生する定型作業を、仕組みとして回すこともできる。
決まった時間に情報をまとめる、定期的に状況を確認するなど、人が毎回指示しなくても進む形に落とし込めるのが特徴だ。

このようにOpenClawは、生成AIを「考える道具」として使うだけでなく、日常の作業そのものを任せられる点に特徴がある。
チャットを起点に、PCや各種ツールと連動しながら作業を進められるため、使い方次第では作業を大きく減らすことも可能だ。

一方で、作業を実際に行えるからこそ、扱い方には注意が必要になる。
次に、こうした特徴と引き換えに意識しておきたいリスクについて見ていく。

OpenClaw利用時に想定される主なリスク

OpenClawは、実際の作業を任せられるという点で非常に強力なツールだが、その分、扱う情報や権限の範囲も広い。
そのため、便利さだけに目を向けるのではなく、どのような前提条件のもとで使うべきかを理解しておくことが重要になる。

メールの誤送信や意図しない情報共有

OpenClawは、メールの確認や整理、送信といった作業も自動化できる。その反面、指示の曖昧さや確認不足があると、想定とは異なる宛先にメールを送ってしまう可能性がある。

特に、複数のメールをまとめて処理させる場合や、下書き確認を省略した運用では、情報共有の範囲を誤るリスクが生じやすい。重要な連絡や外部送信を含む作業では、人の最終確認を挟む前提で使うことが望ましい。

ファイルの削除や上書きといった誤操作

ローカル環境で動作するOpenClawは、PC内のファイル操作も行える。
これは整理やバックアップの自動化に役立つ一方で、誤った指示や条件設定により、必要なファイルを削除したり、既存データを上書きしてしまう可能性もある。

一度実行された操作は元に戻せないケースもあるため、削除や移動を伴う処理は、対象範囲を限定したうえで慎重に設定する必要がある。

悪意のある内容を処理してしまうリスク

OpenClawは、外部サイトやメール本文など、さまざまな情報を入力として扱える。
その中に、意図的に仕込まれた指示や不正な内容が含まれていた場合、想定外の動作につながるおそれがある。

自動で外部コンテンツを読み込ませる場合は、信頼できる情報源に限定する、もしくはサンドボックス環境で試すといった工夫が重要になる。

OpenClawを使ううえで必ず意識しておくべきポイント

実行環境を分離することは前提条件

OpenClawは、実際のファイル操作や外部通信を行う以上、影響範囲がユーザーの環境そのものに及ぶ。
そのため、日常利用のPCとは切り離した予備マシンや仮想マシンでの実行は、推奨というより前提条件に近い。
誰でもアクセスできるネットワークにつながったままの状態から切り離すことで、万一の誤動作や不正操作が起きた場合でも被害を限定できる。

操作権限と対象範囲を制御する

OpenClawの危険性は「賢いAI」である点よりも、強い権限を持って実行できる点にある。
許可リストを用いて操作可能な範囲を絞らずに運用すると、意図しないファイル操作や外部通信につながる可能性がある。
ログにも機密性の高い情報が含まれる前提で扱い、異常があればAPIキーや認証情報を即座に更新できる体制が求められる。

導入と更新は必ず検証を挟む

OpenClawはオープンソースであるがゆえに、名称変更や派生プロジェクトを装った不正な配布物も確認されている。
インストーラーや拡張機能の入手元を確認せずに導入することは、エージェントそのものを攻撃者に渡す行為になりかねない。
公式のセキュリティ監査ツールを活用し、導入時だけでなく更新時も挙動を確認する運用が重要だ。

OpenClawとどう向き合うか　活用方法と注意点

OpenClawは、文章生成を中心とする生成AIとは異なる役割を担うツールで、作業の実行まで視野に入れた設計が特徴だ。
チャットを起点にPC操作や各種タスクを実行できる点は、生成AIの活用範囲を広げるアプローチと言える。

一方で、その特性ゆえにリスクも存在する。
ファイル操作や外部通信、情報管理までを扱える以上、使い方を誤れば影響範囲は小さくない。環境の分離や権限管理、導入元の確認といった基本的な前提を押さえた運用が欠かせない。

OpenClawは、誰でも気軽に使える万能ツールというより、「どこまで任せるか」を自分で判断しながら使うAIアシスタントだと言える。
できることと注意点を理解したうえで向き合えば、生成AIの活用を一段広げる選択肢の一つとして位置づけられるだろう。

参考：

OpenClaw Blog

OpenClaw 公式サイト

Forbes JAPAN 人気AIエージェントのClawdbot、「OpenClaw」に改名 セキュリティ上の懸念と混乱に拍車