結論: Karpathyが2026年2月に命名した「Claws（クロウズ）」は、個人ハードウェア上で常時稼働し、WhatsAppやTelegramなどのメッセージングプロトコル経由で命令を受けて自律実行するAIエージェントの新カテゴリです。OpenClawの無料公開をきっかけに急速に普及し、企業のAI活用の次のフェーズとなりつつあります。
この記事の要点:
- Clawsとは何か: LLMエージェントの一段上のレイヤー——オーケストレーション・スケジューリング・文脈・ツール呼び出し・永続性を次のレベルへ
- 主要実装の比較: OpenClaw（40万行・50以上の統合）vs NanoClaw（4,000行・コンテナ安全）vs Claude Code/Cursorとの違い
- 実践的な使い方: NanoClaw設定手順・ビジネスユースケース別プロンプト例
対象読者: AIエージェントの次のフェーズに興味のある経営者・DX推進担当者・開発者
読了後にできること: NanoClaw（またはOpenClaw）を今日セットアップしてビジネスタスクを自動化できる
「AIに頼んだことを、自分がいない間にやっておいてほしい」
企業向けAI研修でこういう要望を聞くようになったのは2025年末頃からです。ChatGPTやClaudeを使いこなした人たちが次に求めるのは「自律性」——チャットで都度指示するのではなく、常時稼働して問題を見つけ次第対処してくれるエージェントです。
そして2026年2月、Andrej Karpathy（元Tesla AI部門長・OpenAI共同創業者）がその新しいカテゴリに名前をつけました。「Claws（クロウズ）」です。
この記事では、Clawsとは何か、主要な実装の違い、そして実際のビジネス活用法を、コピペで使えるプロンプト例とともに解説します。
Karpathyが定義した「Claws」とは何か
Karpathyは2026年2月のX（旧Twitter）投稿でClawsをこう説明しています：「LLMエージェントの上に乗る新しいレイヤー——オーケストレーション、スケジューリング、文脈、ツール呼び出し、そして一種の永続性を次のレベルに引き上げる仕組み」。
より具体的に言うと、Clawsには以下の特徴があります：
- 永続的なループ実行: 24時間365日、稼働し続ける
- セッションをまたぐ長期記憶: 「先週話したあの件」を覚えている
- 専用サンドボックス環境: 独自のファイルシステム・ツールセット・権限を持つ
- メッセージングプロトコル経由の通信: WhatsApp、Telegram、Gmailなど人間が日常使うインターフェースで命令を受ける
- 直接命令とスケジュールタスクの両方を処理: 「今すぐやって」も「毎朝9時にやって」も対応
AIエージェントの基礎的な概念や企業導入の考え方については、AIエージェント導入完全ガイドに詳しくまとめています。
Karpathy自身はこう述べています：「Clawsは素晴らしく、エキサイティングなAIスタックの新しいレイヤーだ」。そしてClawsは独自の絵文字まで持つようになりました——🦞（ロブスターの爪）です。
通常のLLMエージェントとの決定的な違い
| 特徴 | 通常のLLMエージェント（ChatGPT等） | Claws |
|---|---|---|
| 稼働時間 | チャット中のみ | 24時間常時 |
| 記憶の永続性 | セッション単位 | 長期間継続 |
| 実行のトリガー | ユーザーの入力のみ | 直接命令 + スケジュール + イベント |
| インターフェース | 専用チャットUI | WhatsApp・Telegram等の既存ツール |
| サンドボックス | 通常なし | 専用環境（ファイル・API・権限） |
| 自己拡張 | 不可 | OpenClawは自分でスキルを追加・修正可能 |
主要実装の比較：OpenClaw vs NanoClaw vs その他
OpenClaw：最初の大きな波
OpenClawは2026年初頭に公開された、Clawsカテゴリ最初の大規模実装です。50以上のサービス統合（WhatsApp、Telegram、Gmail、Calendar、GitHub、Spotify、ブラウザ自動化など）を持ち、最大の特徴は自己拡張能力——「こういうスキルを追加して」と頼むと、AIが自分でコードを書いてシステムを拡張します。
しかしKarpathy自身がこう述べています：「OpenClawには少し疑念がある——400,000行のバイブコーディングで私のプライベートデータとキーを渡すのは……」。400万行のコードベースは「セキュリティの悪夢」と評されており、サプライチェーン汚染や悪意のあるスキルの混入リスクが指摘されています。
# OpenClawでのタスク例（WhatsApp経由でメッセージを送るイメージ）
毎朝8時に、今日の私の予定をGoogleカレンダーから取得して、
重要なミーティングに必要な準備事項をリストアップしてください。
GoogleドライブとGmailから関連資料も探して添付してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。
NanoClaw：セキュリティを重視した軽量版
Karpathyが注目し、DockerがTechCrunchの記事で取り上げた（2026年3月）のがNanoClaw。イスラエルのソフトウェアエンジニアGavriel Cohenが作った実装で、最大の特徴は：
- コアエンジン約4,000行（OpenClawの400万行比で1/100以下）
- コンテナデフォルト: 全エージェントが独立したLinuxコンテナで動作、OSレベルのファイルシステム分離
- スキル≠設定ファイル: 設定ではなくスキル（コード）で拡張性を実現
- コードの監査容易性: 4,000行なら人間が全て読める
# NanoClaw設定（skills/daily_report.py のイメージ）
"""
毎朝8時に以下を実行するスキル:
1. 今日のカレンダーを取得
2. 未読メールの要約を作成
3. Slackに送信
"""
SCHEDULE = "0 8 * * *" # cronスケジュール
TOOLS = ["calendar", "gmail", "slack"]
その他の主要Claw実装
| 名前 | 特徴 | 適している用途 |
|---|---|---|
| OpenClaw | 50以上の統合、自己拡張可能、400K行 | 多機能な個人AIアシスタント（セキュリティリスク要確認） |
| NanoClaw | 4K行・コンテナ隔離・監査容易 | セキュリティ意識が高い企業・開発者 |
| ZeroClaw | 最小構成、学習目的 | Clawsの仕組みを理解したい開発者 |
| IronClaw | エンタープライズ向け強化セキュリティ | 大企業の社内展開 |
| nanobot | Karpathyが言及した超軽量版 | IoT・組み込み環境 |
ClawsとClaude Code・Cursorとの違い
「ClawsとClaude Codeは何が違うの？」という質問もよく受けます。核心的な違いはライフサイクルと文脈です。
| 比較軸 | Claws（OpenClaw等） | Claude Code | Cursor/Windsurf |
|---|---|---|---|
| 主な用途 | 日常業務の自律自動化 | コードの自律的生成・修正 | コード補完・生成支援 |
| 稼働時間 | 常時（24/7） | タスク実行中のみ | IDE起動中のみ |
| インターフェース | WhatsApp・Telegram等 | ターミナル・IDE拡張 | IDEビルトイン |
| 得意な作業 | 定期タスク・通知・調整 | 大規模コードベース操作 | インタラクティブな開発 |
| 設定の複雑さ | 中〜高（サーバー・API設定） | 低（インストールするだけ） | 低（VS Code拡張感覚） |
ClawsとClaude Codeは競合ではなく補完関係です。「開発中のコード作業はClaude Code、定期的なレポートや通知はClaws」という使い分けが今後のスタンダードになると考えています。
ビジネス活用の実践ガイド
ユースケース1：毎日の経営ダッシュボード生成
顧問先の中小メーカー（従業員150名）では、NanoClaw（コンテナ型）を使って以下を自動化しました：
事例区分: 実案件（匿名加工）
以下は弊社が支援した企業の事例です。守秘義務のため社名・数値を一部加工しています。
- 毎朝7時: 前日のSFA（営業管理）データを取得 → 案件進捗サマリーを生成 → Slackに投稿
- 毎週月曜: 週次売上レポートをGoogleスプレッドシートから集計 → 経営会議用サマリーをDraft作成 → 担当者のGmailに送付
- 異常検知: 在庫が閾値を下回ったらすぐにSlackで通知
# NanoClaw スキル例：週次レポート生成
SCHEDULE = "0 8 * * 1" # 毎週月曜8時
DESCRIPTION = """
週次営業レポートを自動生成するスキル。
Googleスプレッドシートから前週の売上データを取得し、
前週比・目標達成率・注目案件をサマリー化。
Gmailのドラフトとして保存（送信は人間が確認後）。
"""
TOOLS = ["google_sheets", "gmail_draft"]
ユースケース2：カスタマーサポートの一次対応
# Clawsでメール一次対応を自動化するプロンプト
新着サポートメールをモニタリングして以下を実行してください：
1. よくある質問に該当する場合は、FAQデータベースを検索して自動返信（下書きとして保存）
2. 技術的な問題の場合は、エンジニアへの転送用Slackメッセージを作成
3. 緊急と判断される場合は、担当者にLINEで通知
全ての自動返信は「担当者確認後送信」のドラフト状態にしてください。
送信前に必ず人間の承認を要求してください。
ユースケース3：競合情報収集と定期レポート
# 競合モニタリングClawsプロンプト
毎日17時に以下を実行してください：
1. 主要競合3社のウェブサイトをチェックし、新しいプレスリリース・製品更新を検索
2. 該当するニュース記事があればURLと要約を収集
3. 変化があった場合のみ、Slackの#competitive-intel チャンネルに投稿
収集した情報は全て一次ソースのURLを付けてください。
推測や解釈を含む場合は「分析」として明記してください。
セットアップガイド：NanoClaw入門（推奨）
セキュリティリスクが懸念されるOpenClawではなく、監査しやすいNanoClaw（4,000行・コンテナ隔離）での入門を推奨します。
必要なもの
- Docker（コンテナ実行環境）
- 任意のメッセージングAPI（Telegram Bot API推奨、無料で使いやすい）
- 使いたいサービスのAPIキー（Gmail、Slack、Notion等）
基本セットアップの流れ
# Step 1: NanoClaw をクローン
git clone https://github.com/[nanoclaw-repo]/nanoclaw
cd nanoclaw
# Step 2: 環境変数設定（.envファイル）
TELEGRAM_BOT_TOKEN=xxxx # Telegram BotFather で取得
OPENAI_API_KEY=xxxx # or ANTHROPIC_API_KEY
ALLOWED_USERS=your_telegram_user_id
# Step 3: コンテナで起動
docker-compose up -d
# Step 4: Telegramでテスト
# 自分のボットに「今日の予定を教えて」とメッセージを送る
# 初回テスト用プロンプト（Telegramに送るメッセージ）
今日の日付と曜日を教えてください。
その後、「このClawは正常に動作しています」と返答してください。
スキルを追加してカスタマイズ
# skills/weather_report.py の例
"""
毎朝8時に天気予報を取得して通知するスキル
"""
import requests
SCHEDULE = "0 8 * * *"
DESCRIPTION = "毎朝天気予報を取得してメッセージを送る"
def run(context):
# OpenWeather APIで東京の天気を取得
url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
params = {"q": "Tokyo", "appid": context.env["WEATHER_API_KEY"], "lang": "ja"}
resp = requests.get(url, params=params).json()
weather = resp["weather"][0]["description"]
temp = resp["main"]["temp"] - 273.15 # ケルビン→摂氏
return f"今日の東京は{weather}、{temp:.1f}℃の予想です。"
【要注意】Claws活用でよくある失敗パターン
失敗1：セキュリティ確認なしにOpenClawを本番利用する
❌ OpenClawを会社の機密データにアクセスできる環境で即展開する
⭕ まずNanoClaw等の軽量・監査しやすい実装を選び、アクセス権限を最小限に設定する
なぜ重要か: OpenClawの400,000行のコードベースは第三者による完全な監査が現実的でありません。Karpathy自身が「自分のプライベートデータとキーを渡すには少し疑念がある」と発言しています。機密情報を扱う企業利用では、コードを読める軽量実装から始めることを強くおすすめします。
失敗2：全ての作業を自動化してしまう
❌ Clawsにメールの自動送信権限を与えて承認なしで送らせる
⭕ 初期段階は「下書き保存」「通知のみ」「確認後実行」のモードで運用する
なぜ重要か: エージェントが誤った文脈で顧客にメールを送ってしまった場合、取り返しがつきません。研修先でも「段階的な自律化」を必ず推奨しています——まず通知、次に下書き、最後に自動実行という順序で。
失敗3：APIキーを直接コードに書く
❌ skills/ファイルにAPIキーを直書きしてGitHubにプッシュ
⭕ 環境変数（.envファイル）または secrets管理ツールを使用。.gitignoreにも追加する
なぜ重要か: GitHubにAPIキーを誤ってコミットした場合、自動スキャナーに即座に検出される可能性があります。特にGmail・Slack等の会社ツールのAPIキーは慎重に管理してください。
失敗4：Clawsが「何もしていない」ことを確認しない
❌ 「動いているはず」と思い込んでログを確認しない
⭕ 毎日のヘルスチェック通知を設定し、エラーログを定期的に確認する
なぜ重要か: 常時稼働系のシステムは「静かに壊れる」ことがあります。「毎朝7時のレポートが先週から来ていない」ということに気づかずに業務判断を誤るリスクがあります。
Clawsを活用したビジネス変革の実例と詳細シナリオ
経理部門への応用：月次決算業務の自動化
ある小売業（従業員80名）の経理担当者がNanoClaw導入後に自動化した業務の例を紹介します。
事例区分: 想定シナリオ
以下は100社以上の研修経験をもとに構成した典型的なシナリオです。
毎月末の月次決算で最も時間がかかっていたのは「各部門へのデータ提出依頼メール」と「入金確認の突合作業」でした。NanoClaw導入後の変化は以下の通りです：
- 月末2営業日前: 各部門責任者に自動でデータ提出依頼メールを送信（下書きとして作成、担当者が確認後送信）
- 毎営業日17時: 銀行入金データをダウンロードし、請求書と突合。差異があればSlackでアラート
- 月初1営業日: 前月の売上・費用を集計し、CFOへの報告サマリーをDraft作成
# 月次決算自動化スキルの設計例
SKILL_NAME = "monthly_closing_assistant"
SCHEDULE_PATTERNS = [
"0 17 * * 1-5", # 毎営業日17時: 入金突合
"0 9 28 * *", # 毎月28日9時: データ提出依頼
"0 8 1 * *", # 毎月1日8時: 月次サマリー作成
]
TOOLS = ["gmail_draft", "google_sheets", "slack_notify"]
# タスク指示（自然言語で記述）
TASK_TEMPLATE = """
{date}の銀行入金データ（添付）と未入金請求書リストを突合してください。
差異がある場合はその詳細をSlackの#accounting チャンネルに通知。
全て入金済みの場合は「入金確認完了」のみ通知。
数字は必ず根拠となるデータのセル番号を添えてください。
"""
営業部門への応用：案件フォローアップの自動化
# 営業フォローアップClawsのプロンプト例
毎朝8時に以下のSFAデータを確認してください：
1. 「提案済み」ステータスで最終連絡から5日以上経過している案件を抽出
2. 各案件の担当営業にSlackでリマインダーを送信（「〇〇社への提案から5日です。進捗はいかがですか？」）
3. 2週間以上放置されている案件は営業マネージャーにもエスカレーション通知
フォローアップメッセージは営業担当者の名前を必ず入れてください。
ロボットっぽいメッセージにならないよう自然な文体で。
企業でのClaws展開ロードマップ
| フェーズ | 期間 | 内容 | ゴール |
|---|---|---|---|
| Phase 1: 個人利用 | 1〜2週間 | 担当者1名がNanoClaw/ZeroClawで試験運用 | 基本動作・スキル追加を習得 |
| Phase 2: チーム展開 | 1ヶ月 | 3〜5名に展開、共通スキルライブラリ作成 | 日常業務1〜2件の自動化 |
| Phase 3: 部門展開 | 3ヶ月 | 部門全体、セキュリティポリシー策定 | 定型レポート・通知の全自動化 |
| Phase 4: 全社展開 | 6ヶ月〜 | 全社・社内セキュリティ審査通過 | 部門間連携の自動化 |
Clawsが変えるAI活用の未来：今後12ヶ月の展望
Clawsのエコシステムは2026年初頭から急速に拡大しています。KarpathyがX上でNanoClaw（nanobot）に言及した後、DockerがNanoClaw作者と契約（TechCrunch、2026年3月報道）するなど、大手テック企業もこの動きを本格的に取り込み始めました。
今後12ヶ月で特に注目すべきトレンドは以下の3点です。
1. エンタープライズ向けClawsの標準化: IronClaw等の企業向け実装が成熟し、SOC2対応や社内IT部門が管理できる形での展開が容易になる見通しです。現在は「開発者が個人的に使う」段階ですが、2026年末には「IT部門が承認した標準ツール」として展開されるケースが増えると予想されます。
2. Claude Code・Cursor等との統合: コーディングエージェントとClawsの境界が曖昧になり、「開発タスクはClaude Codeで実行、スケジュール管理・通知はClawsレイヤーで制御」というアーキテクチャが普及するでしょう。
3. 日本語対応の充実: 現状の主要Claw実装は英語・英語UIが中心ですが、国内企業での需要増加に伴い、日本語での命令・通知・ログ出力が標準対応される実装が出てくると予想しています。私自身、日本語対応の実装を研修先に薦めるための検証を続けています。
正直に言うと、Clawsはまだ「早期導入者向け」の技術です。設定に技術的知識が必要であること、セキュリティの自己責任部分が大きいことは事実です。しかし、ChatGPTの登場から2年でこれだけ業務活用が進んだように、Clawsも1〜2年後には「使っていない企業が遅れている」状態になる可能性が高い。今から試しておくことに価値があります。
まとめ：今日から始める3つのアクション
- 今日やること: NanoClaw（またはZeroClaw）のGitHubリポジトリを読み、ローカルのDocker環境で起動してみる（30分〜1時間）
- 今週中: 自分の日常業務の中で「毎日同じ時間に確認していること」を1つリストアップし、そのClaws化計画を立てる
- 今月中: セキュリティポリシー（どのAPIキーを使うか、何を自動化して何は手動にするか）を文書化する
あわせて読みたい:
- Karpathy「CLAWS」完全解説 — Claws誕生の背景とAI業界への影響分析
- AIエージェント導入完全ガイド — エージェントの基礎から組織展開まで
- AI導入戦略ガイド — 新技術をいつ・どう導入するかの判断フレームワーク
参考・出典
- Andrej Karpathy talks about “Claws” — Simon Willison（参照日: 2026-03-24）
- OpenClaw, but in containers: Meet NanoClaw — The Register（参照日: 2026-03-24）
- The wild six weeks for NanoClaw’s creator that led to a deal with Docker — TechCrunch（参照日: 2026-03-24）
- OpenClaw — Wikipedia（参照日: 2026-03-24）
- Claws become the new trend in local agentic AI — Digital Watch Observatory（参照日: 2026-03-24）
著者: 佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。早稲田大学法学部在学中に生成AIの可能性に魅了され、X（旧Twitter）で活用法を発信（@SuguruKun_ai、フォロワー約10万人）。100社以上の企業向けAI研修・導入支援を展開。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。
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