💡 活用事例

Real-world examples and success stories

OpenClawエージェントが停電を管理:太陽光、Powerwall、人間の連携
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OpenClawエージェントが停電を管理:太陽光、Powerwall、人間の連携

OpenClawエージェントのSamが電力会社の停電通知を読み、Tesla Powerwallsを事前に充電し、太陽光とバッテリーの状態を監視し、2人の人間と協力してエアコンの使用を調整し、電力復旧前にバッテリー切れを回避しました。

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組織はAIをどう活用しているか:ChatGPTからの証拠 — OpenAIの調査による主要な発見

OpenAIは、8,198の組織からの180万件のChatGPTメッセージを分析した。タスクの71%が創造的、29%が分析的であった。執筆とデータ分析が主流で、それぞれメッセージの28%と20%を占めた。

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AIエージェントのロジックをYAMLに移行:Telegram、VS Code、CLIから実行
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AIエージェントのロジックをYAMLに移行:Telegram、VS Code、CLIから実行

ある開発者は、AIエージェントのビジネスロジックをOpenClawからYAMLファイルに移し、OE RuntimeをHTTPサーバーとして使用しました。同じagent.yamlが、重複なしでTelegram、VS Code、CLI、HTTPから実行できるようになりました。

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OpenClawは死んでいない:パワーユーザーのための日常自動化の提言
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OpenClawは死んでいない:パワーユーザーのための日常自動化の提言

クライアント追跡、メール記録、ドリフト検出をOpenClawで自動化しているユーザーが、「死んだツール」という主張に反論し、それはスキルの問題だと論じています。

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OpenClawメール自動化:エージェントとCronジョブによるFable駆動の受信トレイゼロ
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OpenClawメール自動化:エージェントとCronジョブによるFable駆動の受信トレイゼロ

OpenClawでメールワークフロー全体を自動化したユーザーの事例。Fable on high、cronジョブ、コンテキストを読み込んだエージェントを使用。セットアップの詳細、コスト、時間削減効果をご紹介。

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AI検索がShopifyの収益を36%押し上げ – Googleを補完し、置き換えはしない
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AI検索がShopifyの収益を36%押し上げ – Googleを補完し、置き換えはしない

ShopifyはAI検索が収益36%増の原動力であると発表。AI経由のトラフィックと注文は前年比3倍に。AI検索は従来の検索を補完するものであり、置き換えるものではない。

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本番環境におけるOpenClaw:信頼性の高いマルチエージェントパイプラインのための3つのレイヤー
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本番環境におけるOpenClaw:信頼性の高いマルチエージェントパイプラインのための3つのレイヤー

ある開発者が、OpenClawをルーティング、タスク管理、メモリの3つのレイヤーでラップして、自律的なセールス、マーケティング、コンテンツエージェントを実行する方法と、解決しなければならなかったサイレント障害の問題について詳述しています。

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OpenClawがパラリーガルとして:Discord、Obsidian、GPTアクセスを用いた離婚事件のセットアップ
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OpenClawがパラリーガルとして:Discord、Obsidian、GPTアクセスを用いた離婚事件のセットアップ

日本在住の外国人がMac miniでOpenClawを使い、離婚の証拠管理、翻訳、期限管理、GPSクロスリファレンス付き育児日誌を運用中。

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OpenClaw + Birdweather:鳥類データを取得してポケモンスタイルカードを生成
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OpenClaw + Birdweather:鳥類データを取得してポケモンスタイルカードを生成

ラスベガスの砂漠の端に住む開発者が、OpenClawを使ってBirdweatherデバイスのAPIから1時間ごとに鳥の来訪データを取得し、各種類ごとにGarbage Pail Kidやポケモン風のカードを生成。子供たちと自然をつなぐ楽しいプロジェクト。

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ある開発者がOpenClawとClaudeを使って1ヶ月で夢の仕事を手に入れた方法
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ある開発者がOpenClawとClaudeを使って1ヶ月で夢の仕事を手に入れた方法

1年間求職中だったデータサイエンティストが、Mac miniでOpenClawをClaude APIと連携させ、週2回の求人検索を自動化。1ヶ月以内に、掲載翌日に最適な求人を発見し、履歴書を調整して内定を獲得した。

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OpenClaw上でのプロアクティブモニタリングエージェント構築:本番環境におけるLLM Wikiパターン

OpenClawベースのエージェントOogwayがジョブをプロアクティブに監視し、異常を調査して、根本原因と修正を自身のWikiに記録します。重要なのは、永続的なメモリが知識を蓄積し、再導出を減らすことです。

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LMAOにARAMマップを追加するための5つのプロンプト: Opus 4.8が完全なゲームモードを構築

ある開発者が、Claude Opus 4.8にLMAOにシングルレーンARAMマップを追加するために使用した正確な5つのプロンプトを共有。マップサイズ、ツリーの透過処理、隠しチャンピオンランダム化などを含む。

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