今日ついにテスラを受け取りました。正直、少し非現実的な感じがします。
今年の 1 月と 2 月、大手テクノロジー企業のレイオフニュースが次々と報じられていたとき、私のフィードは不安で溢れていました。「AI が私たちを取って代わる」「プログラマーは職を失う」と。
私はというと、OpenClaw に全力投球 することにしました。1 ヶ月でテスラを手に入れました—大げさなタイトルでごめんなさい、頭金を支払っただけです。
私も慌てました。しかし慌てた後、一つだけやりました：Xianyu と Taobao で「OpenClaw インストール」を検索しました。
そして、この時代で最も非現実的な光景を目にしました。
市場の非現実的な現状
OpenClaw のインストールサービスは 30 元から 5,000 元まで幅がありました。
そうです、同じものに対して 30 元を請求する人もいれば、5,000 元を請求する人もいます。
驚きました。
最も馬鹿げていたのは、グループチャットで誰かが会社の OpenClaw 一括インストールを手伝うために 16,000 元の注文を受けたことです。3,000 元のデポジットがすでに振り込まれていました。
衝撃的でした。
Xianyu と Taobao を注意深く検索すると、さまざまな奇妙な価格がありました。オンラインインストールの価格は数十元から数百元で、ほとんどが 100 〜 200 元でした。最も安いのは 30 元のデプロイでした。現地でのオンサイトインストール料金は高く、基本的に 500 元程度です。
そして考えました：これほど多くの人がやっているなら、なぜ私にできないのか？
第 1 週：市場テスト＋最初の注文
まず Xiaohongshu に OpenClaw のチュートリアルをいくつか投稿して、市場の反応をテストしました。
タイトルは非常にストレートでした：「OpenClaw があなたにできること」「AI 自動化で 3 人の従業員を節約」「コーディング知識がなくても使える AI ツール」。
案の定、すぐに人々からプライベートメッセージが来ました：「インストールを手伝ってくれますか？」
最初のクライアントはスポーツリハビリトレーニングをしており、自分のスタジオを経営し、他の都市からの学生を頻繁に指導していました。彼のペインポイントは非常に具体的でした：
毎回授業の準備をするたびに、内容を GPT に口述して整理させ、それを WPS にインポートして AI で PPT を生成する必要がありました。
GPT は効率を大幅に向上させましたが、長期記憶が不完全でした。何度も言ったことでも、GPT はまだ間違いを繰り返していました。
彼はより安定した記録システムを構築し、仕事の経験、アイデア、資料を徐々に蓄積し、最終的に「プロのリハビリセラピストのためのプライベートアシスタント」を形成することを望んでいました。
その時は確信が持てませんでした。初めての商業プロジェクトだったからです。しかし、このニーズは OpenClaw にぴったりだと感じました。3,000 元を提示すると、相手はほとんど値切らずに同意しました。
実際の作業は、設定全体に午後 1 回かかりました。
- リモートで OpenClaw 環境のインストールを手伝いました。
- 彼のトレーニング内容、症例、経験を記録するための「知識管理エージェント」を設定しました。
- 自動整理機能を設定：彼が内容を口述した後、エージェントが自動的に分類・アーカイブしました（例：「肩関節リハビリ」「スポーツ傷害症例」「トレーニング計画テンプレート」）。
半日で 3,000 元を稼ぎ、クライアントは非常に満足していました。このシステムは GPT を使うだけよりはるかに優れていると彼は言いました。なぜなら OpenClaw は彼の専門用語、よくある症例、指導スタイルを覚えていられるからです。
ここに重要な設計がありました：エージェントに「長期記憶バンク」を設定しました。 彼が内容を口述するたびに、エージェントは現在の内容を整理するだけでなく、自動的に過去の記録と関連付けました。例えば、今回「肩関節リハビリ」について話した場合、エージェントは自動的に以前に言及した関連症例や注意事項を引き出し、補足や更新を促しました。
その瞬間、私は理解しました：ほとんどの人は OpenClaw を知らず、ましてやそれが何ができるかも知りません。しかし私は知っています。だからこそ、このツールをサービスに変えられるのです。
第 2 週：コンテンツ獲得＋大口契約
最初の注文の成功後、系統的なコンテンツ出力を始めました。
私の戦略は 2 つのプラットフォームで同時に発信することでした：
- X (Twitter)：深い技術記事、例えば「OpenClaw のメモリメカニズムの詳細解説」や「エージェントオーケストレーションを使って複雑なビジネスプロセスを解決する方法」。目標は業界を知る人々に私の技術的深さを見せることでした。
- Xiaohongshu：実用的なチュートリアルと導入事例、例えば「3 時間で自動カスタマーサービスシステムを構築する」や「OpenClaw が 2 人の運用スタッフを節約してくれた」。目標はニーズのある人々に私が何ができるかを知ってもらうことでした。
この組み合わせは非常にうまくいきました。1 週間以内に、私のプライベートメッセージは数件の散発的なものから 1 日十数件の問い合わせに増えました。
しかしすぐに問題に気づきました：ほとんどの問い合わせは効果がありませんでした。
無料でインストールを手伝ってくれと尋ねる人、GPT との違いは何かと尋ねる人、すぐに「何でもできる AI」を作りたいという人もいました。
2 日間かけてフィルタリングし、最終的に 5 人の信頼できる見込み客を確定しました。選別基準はシンプルでした：明確なニーズ、妥当な予算、そして解決すべき問題を説明できること。
一人のクライアントのニーズが特に目を引きました。
私の収入を 6 桁に押し上げたのは、E コマース自動化プロジェクトでした。
クライアントは越境 E コマースを手掛けており、20 以上の店舗と 10 名のチームを抱えていました。彼らのペインポイントは：手動商品選定の非効率、画像や動画の外注コストの高さ、新商品投入に追いつかない詳細ページ制作の遅さ、そして運用データ分析のタイムリーさの欠如でした。
彼らは私に尋ねました：OpenClaw はこれらの問題を解決できますか？私ははいと答えましたが、カスタム開発が必要だと。
私は彼らのために 7 つのエージェントからなる自動化システムを設計しました：商品選定分析、画像生成、動画生成、コピーライティング、詳細ページ制作、リスティング管理、データ分析。
ソリューション全体の見積もりは 10 万元以上でした。クライアントはほとんどためらわずに契約しました。契約後、私は後悔しました。見積もりが低すぎたと感じたからです。E コマースは本当に儲かりますね、はは。
第 3 〜 4 週：開発と納品
契約時に自信満々で「1 週間でやります」と言いました。結局 2 週間まるまるかかりました。カスタム開発の複雑さを過小評価していたからです。
問題 1：API 統合が想像以上に難しかった
クライアントの E コマースシステムはカスタム開発されており、API ドキュメントの質が悪かった。データ構造を理解するだけで 2 日かかりました。
問題 2：AI 生成コンテンツに広範なデバッグが必要だった
画像生成エージェントは最初は性能が悪く、生成された画像はスタイルが一貫しないか、細部に問題がありました。何度もプロンプトを調整し、数百回テストしてようやく安定しました。
問題 3：クライアントのニーズが変わり続けた
当初は 7 つのエージェントだけでよいと言っていたのに、後で在庫アラートや競合監視を追加したいと言い出しました...ニーズが追加されるたびに、ワークフローを再設計しなければなりませんでした。
問題 4：OpenClaw 自体に落とし穴があった
OpenClaw のドキュメントは十分に詳細ではなく、多くの高度な機能は試行錯誤で理解する必要がありました。エージェント間のデータ転送エラー、スケジュールタスクの不安定さ、API タイムアウトなどの問題に遭遇しました。
以下は OpenClaw のハードコアな技術詳細です：
1. エージェントオーケストレーション：直列か並列か？
当初、7 つのエージェントを直列で実行するように設計しました：選定→画像→コピーライティング→詳細ページ。結果、遅すぎました。1 つの商品が選定からリスト掲載まで 30 分以上かかりました。
その後、並列＋直列のハイブリッドに変更しました：
- 選定エージェントが最初に実行（直列）
- 商品情報取得後、画像、動画、コピーライティングエージェントが並列実行
- 最後に、最初の 3 つが完了した後に詳細ページエージェントが実行（直列）
この方法で、商品は選定からリスト掲載までわずか 10 分、効率が約 4 倍向上しました。
2. タイムアウトリトライメカニズム
OpenClaw が外部 API（Midjourney など）を呼び出す際、タイムアウトが頻繁に発生しました。各エージェントにタイムアウトリトライメカニズムを追加しました：
- 1 回目の失敗：5 秒待って再試行
- 2 回目の失敗：10 秒待って再試行
- 3 回目の失敗：エラーをログに記録してタスクをスキップ
このメカニズムにより、全体的な成功率が 70% から 95% に向上しました。
3. 受入 KPI：応答時間と人間介入率
カスタマーサービスエージェントの受入基準として、2 つの KPI を設定しました：
- 初回応答時間：ユーザーがメッセージを送信してから 3 秒以内に AI が返信する必要があります。3 秒を超えるとタイムアウトと見なします。
- 人間介入率：AI が解決できない問題が人間に引き継がれる割合。目標は 15% 未満に抑えることでした。
これらの 2 つの KPI は重要であり、クライアントの満足度を直接決定します。
4. 失敗事例と修正
ある時、カスタマーサービスエージェントが突然意味不明なことを言い始めました。ユーザーが「この商品は在庫ありますか？」と尋ねると、「当社は 1998 年に設立されました」と返答しました。
しばらくトラブルシューティングした結果、システムプロンプトに会社紹介を追加したため、エージェントが会社情報と商品情報を混同していることがわかりました。
修正：システムプロンプトを 2 層に分割しました。1 つはグローバルルール（返信スタイル、禁止事項など）用、もう 1 つはコンテキスト情報（商品在庫、ユーザー履歴など）用です。これにより、エージェントは混乱しなくなります。
5. メモリ管理：短期記憶と長期記憶
OpenClaw のメモリメカニズムには落とし穴があります：クリーンアップしないとメモリが蓄積され続け、最終的にトークン制限を超えてしまいます。
私の解決策：
- 短期記憶：最後の 10 回の会話のみ保持；10 回を超えたら自動的にクリア。
- 長期記憶：重要な情報（ユーザーの好み、過去の注文など）を外部ファイルに保存し、必要に応じて呼び出す。
これにより、会話の継続性を確保しつつ、トークンの爆発的増加を防ぎます。
プロジェクト全体で最も時間がかかったのはコードを書くことではなく、クライアントが実際に何を望んでいるかを理解することでした。
クライアントは最初に「自動化された E コマースアシスタントシステムが欲しい」と言いました。私は「具体的に何を自動化したいのですか？」と尋ねました。クライアントは「人手を省けるようなもの」と答えました。
このような要求はあまりにも曖昧です。私は少しずつ掘り下げていきました：現在のタスクで最も時間がかかるのはどれですか？どのタスクが反復的ですか？AI にどの程度まで手伝ってもらいたいですか？どの程度のエラー率なら許容できますか？
あれこれ尋ねた後、ようやく彼らの本当のペインポイントを理解しました。だから今では、注文を受ける前に必ずニーズインタビューを実施し、明確な要件定義書を作成し、双方が署名確認します。そうしないと後で紛争を解決できません。
振り返り：この経験から得たもの
約 1 ヶ月で、3 つのプロジェクトを受け、20 以上のエージェントを開発しました。毎日仕事の後、午前 2 時か 3 時まで働きました。なぜすぐに車を買ったのかは別の話です。
大口注文に加えて、小さな注文もいくつか受けました：リモートインストールサービス（500 〜 3,000 元/件、2 時間で完了。現在は過飽和状態なので断念）、簡単なカスタマイズ（例：自動カスタマーサービス、コンテンツ公開、データスクレイピング、5,000 〜 10,000 元/件）、コンサルティングサービス（OpenClaw が問題を解決できるか知りたいだけのクライアント向け、時間単位で 500 元/時）。
これらの小さな注文は単価が低いですが、積み重なります。E コマースの注文はクライアントの紹介から転換した大きなものでした。
この期間を振り返り、いくつかの教訓をまとめました：
タイムラインの振り返り
- 第 1 週：市場テスト、最初の注文受注、モデル検証。
- 第 2 週：コンテンツ獲得、大口契約締結、受入基準設定。
- 第 3 〜 4 週：開発と納品、落とし穴の修正、クライアントが契約更新。
中核的な経験
- X でプロフェッショナリズムを構築、Xiaohongshu でクライアント獲得；複数のクライアントが自発的に私を見つけました。
- 受入基準、修正回数、責任範囲は明確に文書化する必要があります。
- やりながら学ぶのが最も速い；最初の注文を受けた時、OpenClaw の理解は約 60% しかなかったが、100% になるまで待たなかった。
最後に、皆さんへのメッセージ：普通の人には選択肢がない。
最悪の時代であり、最高の時代でもあった。
ALL IN AI, JUST DO IT
