OpenClawによるビジネス審査の自動化：事例研究
ある開発者が、OpenClawを使用して自社のビジネス審査プロセスを自動化し、手動検証からAIを活用したシステムへ移行した方法を共有しました。
課題
MoRプラットフォームを立ち上げた後、ビジネス検証リクエストが急増しました。各プロファイルの提出には承認判断のための詳細な調査が必要で、多くの時間を消費し、頻繁なコンテキストスイッチを引き起こし、特に却下が必要な場合には特に負担が大きくなっていました。
解決策
彼らはOpenClaw上で完全に動作するKelviq審査システムを構築しました。ワークフローは以下の通りです：
- プロファイル提出がDiscordへのメッセージをトリガーし、Kelviqボットにタグ付けされます
- OpenClawサーバーがリクエストを取得します
- AIエージェントがウェブサイトを分析し、ポリシーと比較して判断を行います
- ボットが承認または却下、詳細な理由説明、適切なカテゴリ、信頼度スコアを出力します
使用技術
- DigitalOceanにデプロイされたOpenClawイメージ
- OpenRouterサブスクリプション
- メッセージング用のDiscord
この実装により、初期スクリーニングを処理し、ビジネス検証プロセスにおける顧客オンボーディングを迅速化しています。
📖 Read the full source: r/openclaw
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