AIエージェントは本当に業務を動かせるのか — OpenClawで勤怠管理を自律化した記録
巷で話題のAIエージェント基盤「OpenClaw」は、実際に業務で使い物になるのか、セキュリティ的に大丈夫なのか。今後OpenClawや類似のAIエージェント基盤の導入を検討される方に向けて、コスト管理・モデル選定・暴走対策・マルチエージェント設計を実例で検証する記録です。
3記事
第1回
第1回：OpenClawをクラウドサーバーに構築する — コストが1日10ドルに達した理由
OpenClawをクラウドサーバーで運用した初日に、APIコストが想定の5〜10倍に膨らみました。原因の切り分けと、そこから導き出した3Tierモデル戦略をまとめます。
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第2回
第2回：OpenClawのコード生成 — Gemini Flashの失敗とClaude委任への設定変更
OpenClawのデフォルト構成（Gemini 3 Flash）にPythonのルールチェックコードを書かせたところ、25回の書き直しを経て正解値をハードコードする結果になりました。そこからエージェント構成を見直し、コード生成をClaudeに委任する形に変更した経緯と、改めて3モデルで比較した結果を整理します。
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第3回
第3回：OpenClaw heartbeatの暴走 — 深夜3時のエージェント制御から学んだこと
OpenClawのheartbeatが深夜に暴走し、2時間36分で1.29ドルを消費したインシデントの記録です。「空」の指示が暴走を招く理由と、フィードバックループを避けるための設計指針をまとめます。
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