「OpenClaw」のコラム

**DeepReinforce が2026年6月26日に Ornith-1.0 を公開** しました（[公式](https://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html) / [Hugging Face コレクション](https://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10)）。**エージェント・コーディング特化のオープンウェイト LLM ファミリー** で、**MIT ライセンス・地域制限なし**。 **3つのサイズで提供**: [Ornith-1.0-9B](https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-9B)（dense、~19GB BF16）/ [Ornith-1.0-35B](https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B)（MoE）/ [Ornith-1.0-397B](https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-397B)（MoE、Qwen 3.5 + Gemma 4 ベース）。**全サイズが 262K context**、**FP8 / GGUF 量子化版も同時公開**。 **ベンチマーク（公式公表値、同サイズ帯 OSS の SOTA を主張）**: | ベンチ | 9B | 35B | 397B | |---|---|---|---| | **SWE-Bench Verified** | **69.4%** | **75.6%** | **82.4%** | | **SWE-Bench Pro** | **42.9%** | **50.4%** | **62.2%** | | **SWE-Bench Multilingual** | — | — | **78.9%** | | **Terminal-Bench 2.1** | 43.1% | 64.2% | **77.5-78.2%** | | **NL2Repo** | 27.2% | 34.6% | **48.2%** | | **ClawEval** | — | — | **77.1%** | **設計思想**: 強化学習で **解の rollout だけでなく scaffolding（解を導くエージェント構造）自体も最適化**。自己改善型の agentic coding という、[Loop Engineering](../columns/loop-engineering-ai-agent-paradigm-2026-06) の Maker-Checker 思想と地続きのアプローチ。`<think>...</think>` ブロックでの推論モード、function calling、ツールユース対応。 **配布・運用**: vLLM ≥ 0.19.1 / SGLang ≥ 0.5.9 / Transformers ≥ 5.8.1 / Docker + llama.cpp / Ollama。OpenAI 互換 API エンドポイント。9B は単一 80GB GPU で十分、35B / 397B は **8×80GB GPU ノード（TP=8）**。エージェントフレームワーク互換: **OpenHands / Hermes Agent / [OpenClaw](../services/openclaw-setup)**（弊社サービスとも直接互換、ClawEval も同社で公式評価対象に）。 **DeepReinforce の系譜**: 強化学習を CUDA / 行列演算 / コード生成に応用してきた研究組織。過去に [CUDA-L1（3.12× 平均 GPU 高速化）](https://github.com/deepreinforce-ai/CUDA-L1)・[CUDA-L2（cuBLAS 超え HGEMM カーネル）](https://github.com/deepreinforce-ai/CUDA-L2)・**IterX（MLSys 2026 NVIDIA Track）** を発表。Ornith-1.0 はその RL ノウハウを LLM 自己改善に応用した最新作。 **位置付け**: 同時期の [Kimi K2.7-Code](../columns/kimi-k2-7-code-moonshot-ai-2026-06)（1T MoE / 32B active）・[GLM-5.2](../columns/local-llm-landscape-2026-june-update)（Intelligence Index v4.1 で 51 点 / OSS 首位）と並び、**2026年6月の agentic coding OSS 戦線の最先端**。中国系（Kimi / GLM）に対し **MIT ライセンス + 地域制限なし + 米国ベースの法務調達優位** が差別化。 **留保事項**: ベンチは DeepReinforce 自社公表値で、第三者リーダーボードでの独立検証は2026年6月26日時点で未確立。ベンダーレポート段階の数値である点には留意が必要です。 本コラム末尾に **Ornith-1.0 を含むローカル LLM の導入・PoC・継続保守の3つの問い合わせ導線** を設置しています。

**2026年6月16日 追記**：Anthropic は **2026年6月15日施行予定だった Claude Agent SDK / `claude -p` / GitHub Actions / 第三者アプリ（OpenClaw / Zed / Conductor 等）のサブスク枠切り離し方針を、施行当日（6/15）に一時停止（pause）** しました。[公式 Help Center 記事](https://support.claude.com/en/articles/15036540-use-the-claude-agent-sdk-with-your-claude-plan) 冒頭に "Update June 15: We are pausing the changes to Claude Agent SDK usage described below. For now, nothing has changed: Claude Agent SDK, `claude -p`, and third-party app usage still draw from your subscription is usage limits. The previously announced monthly credit, which would have been available to eligible claimants in connection with these changes, isn it available. We are working to update the plan to better support how users build with Claude subscriptions. When we have an update, we will share it before anything takes effect." と追記。**事前 claim されていた月次クレジット（Pro $20 / Max 5x $100 / Max 20x $200 / Team $20-100 / Enterprise $200）は配布されず無効化**。Claude Agent SDK / `claude -p` / 第三者アプリは **再びサブスク通常利用枠から消費** されます。**完全撤回ではなく一時停止** とされ、Anthropic は「プランを更新する作業中、次の発表は実施前に行う」とのみコメント。背景には [Magna Capax の試算](https://gist.github.com/MagnaCapax/d9177e35b355853f03c730dfcaa693ef) で実 API 換算 12〜175 倍の値上げに相当との分析、Anthropic 社員 Lydia Hallie の X 投稿に Community Notes が短時間で付与、Reddit r/ClaudeAI・HN・[The New Stack](https://thenewstack.io/anthropic-agent-sdk-credits/) などでの大規模反発がありました。Anthropic としては2026年に入って **3度目の同種撤回**（1月 OAuth ブロック → 数日で撤回、4月4日 第三者エージェント禁止 → 24時間以内に撤回、5月14日 妥協案クレジットプール → 6月15日 施行当日に一時停止）です。本コラムは当初の発表内容を保存しつつ、撤回の詳細・タイムライン・実務上の運用変更点・「Extra Usage 自動課金をオフにする」セクションの現状有効性を率直に整理しています。

2026年6月2日の Microsoft Build 2026 Day 1 キーノートで、OSS の AIエージェント「OpenClaw」が Windows ネイティブ統合・MXC サンドボックス対応・エンタープライズ版「Microsoft Scout」として正式発表されました。AI エージェントが「個人ツール」から「Entra ID を持つ社員相当の存在」へ移行する転換点を、Agent 365 ガバナンス層・料金・競合比較・日本企業への影響まで網羅的に解説します。※本コラムの OpenClaw は Peter Steinberger 氏作の OSS であり、弊社サービス「OpenClaw 導入・セットアップサービス」とは無関係です。

OpenClaw 2026.4.23 リリースの概要。2026年4月後半に相次いだ主要LLMアップデート（Kimi K2.6、Qwen 3.6-27B、GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro Deep Research）を踏まえ、Mac mini 上の OpenClaw が新モデルとどう連携するか、運用面・コスト面のアップデート内容をまとめます。

OpenClawの包括的なリファレンスガイド。用語集、システム構成、コマンド一覧、MCP連携、トラブルシューティング、FAQ等を網羅した決定版ドキュメント。

NVIDIAが2026年3月に発表したNemoClawとOpenClawの組み合わせによる、エンタープライズAIエージェント開発の新しいアプローチを解説。OpenShellによる安全な実行環境、Supervisor+Worker型マルチエージェントアーキテクチャ、LangChain・LlamaIndex等の主要フレームワーク統合について技術的に詳述します。

OllamaとOpenClawを組み合わせることで、Mac mini上で複数のLLMを自由に切り替えながら動作するAIエージェントを構築できます。本記事では、Ollamaのインストールからモデル管理、OpenClawとの統合設定、パフォーマンス比較まで、実践的な手順を詳しく解説します。品川区、港区、渋谷区、世田谷区、目黒区、大田区を中心に、中小企業やスタートアップでも導入可能なローカルAI基盤の構築方法をご紹介します。

API利用料ゼロで運用できる社内AIチャットボットを、OllamaとOpenClawで構築する方法を解説します。中小企業にとって重要なコスト削減と、既存のSlackやLINEとの統合、会話記憶、FAQ自動応答の実装手法を詳しく紹介します。品川区、港区、大田区、目黒区を中心に、手持ちのMacハードウェアで始められるゼロコストAI戦略をご提案します。

Ollamaの埋め込みモデルとOpenClawエージェントを組み合わせて、RAG（Retrieval-Augmented Generation）対応のカスタマーサポートシステムを構築する方法を解説します。ベクトルDBとの連携により、FAQドキュメントから正確な回答を生成し、LINE・Slack等のマルチチャネルで展開可能なAIサポートを実現します。

OllamaのModelfile機能を使用して、業務に特化したカスタムAIモデルを作成し、OpenClawでデプロイする方法を詳しく解説します。プロンプトエンジニアリング、パラメータチューニング、GGUF形式モデルのインポート、マルチエージェントルーティングによるA/Bテストまで、実践的なテクニックを紹介します。

Mac mini M4とOllama、OpenClawを使って、誰でも簡単にAIエージェントを構築できます。Homebrewのインストールから、モデルのダウンロード、LINEやSlackとの連携まで、初心者向けに丁寧に解説します。品川区・港区・渋谷区をはじめ東京エリアの企業様向けAIエージェント導入支援も実施中。

Mac mini M4とOpenClawを使い、Qwen3.5-9Bを搭載した高性能AIエージェントを構築する方法を詳しく解説します。ハードウェア要件からLINE・Slack・Discord連携、パフォーマンスベンチマークまで網羅的にカバーします。

OpenClawとQwen3.5-9Bを活用した完全オフライン型のAIカスタマーサポートシステムの構築方法を解説します。データプライバシー、コスト削減、信頼性の観点からオフライン運用のメリットを明らかにし、アーキテクチャ設計からFAQ自動化まで詳しく紹介します。

OpenClawとQwen3.5-9Bを活用し、LINE・Slack・Discord・WhatsAppなど複数チャネルで動作するAI営業アシスタントの構築方法を解説します。リード獲得から商談調整、CRM連携まで、営業プロセス全体を自動化する実践的なアプローチをご紹介します。

中小企業がOpenClawとQwen3.5-9Bを活用して、クラウドAPIに依存せず低コストでAIエージェントを導入する戦略を解説します。Mac mini M4を使った初期投資、月額コスト削減効果、段階的な展開計画、成功指標の設定まで、実践的なアプローチをご紹介します。

Qwen3.5-9BとOpenClawを活用したRAG対応社内ナレッジベースAIの構築方法を解説します。PDF、Word、社内Wikiなどの文書を取り込み、ベクトルDBと連携することで、高精度な情報検索と自然な対話を実現する実装手順とベストプラクティスをご紹介します。品川区、港区、渋谷区、世田谷区、大田区など東京都内の企業向けに、業務効率化を実現するAIエージェント構築をサポートします。

OpenClawのMCP（Model Context Protocol）を活用して、GitHub・Notion・Google Drive・データベースなどの外部サービスとAIエージェントを連携する方法を解説。品川区のIT企業やスタートアップ向けに、プラグインの導入手順からカスタムMCPサーバーの構築まで実践的に紹介します。

OpenClawとRAG（検索拡張生成）を組み合わせて、社内ナレッジベースの高精度な検索システムを構築する方法を解説。ChromaDB・Qdrant・Weaviateなどのベクトルデータベースをローカル環境で運用し、PDF・Word・社内Wikiなどの文書を横断検索できるAIエージェントの構築手順を、品川区周辺の企業事例とともに紹介します。

OpenClawをLINE Messaging APIおよびSlack Bot APIと連携させ、顧客対応の自動化と社内コミュニケーションの効率化を実現する方法を解説。Webhook設定からメッセージ処理パターン、エラーハンドリングまで、品川区周辺の企業向けに実践的な手順を紹介します。

OpenClawの性能を最大限引き出すプロンプトエンジニアリングの実践テクニックを解説。システムプロンプト設計、タスク分解戦略、Chain-of-Thought手法、テンプレート活用まで、品川区のAI導入支援の現場で培ったノウハウを公開します。

OpenClawとClaude Code、ChatGPT、Google Project Astra、Microsoft Copilot Studio、AutoGPT、CrewAIを徹底比較。ローカル実行・プライバシー・カスタマイズ性・価格など7つの軸で2026年のAIエージェントを品川区の導入支援の視点から分析します。

OpenClaw（旧Clawdbot/Moltbot）の概要からChatGPTとの違い、主要機能、対応メッセージングプラットフォーム（LINE・Slack・Discord・Telegram・WhatsApp）、推奨ハードウェアのMac mini、導入手順まで徹底解説します。

OpenClawをMac mini M4にセットアップする手順を初心者向けに徹底解説。必要なハードウェアスペック（M4チップ・16GB RAM・256GB SSD）、推奨構成、購入ガイドからOllamaインストール・LLM設定・初回タスク実行まで、ステップバイステップでご案内します。

OpenClawはシェルコマンドの実行、ファイルの読み書き、Web閲覧など強力な機能を持つAIエージェントです。その力を安全に活用するために、アクセス制御・データ保護・監査ログ・企業向け設定など、導入前に押さえるべきセキュリティ対策を網羅的に解説します。

OpenClawは常時稼働し、メッセージングアプリから操作でき、複数ステップのタスクを自動化できるAIエージェントです。本記事では、中小企業がOpenClawを活用して業務を効率化している具体的な事例を5つ紹介し、導入効果の試算や成功のポイントを解説します。

OpenClawの運用にかかるコスト（ハードウェア・API・電気代）を分解し、毎月のAPI料金を抑える7つの実践的テクニックを詳しく解説します。