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具体的なシナリオで理解するOpenClawの動作仕組み

合同会社Fujigoソフトウェアソリューション

M&C Holdings（日本）のメンバー

2026年3月19日

これまでの記事では、AIエージェントの概念とOpenClawの概要について説明しました。本記事では、具体的なシナリオを通じてOpenClawの実際の動作仕組みを詳しく解説します。

シナリオ：Zaloでの注文状況問い合わせ

背景： あるオンラインファッションショップは、Zalo公式アカウント（OA）を利用して顧客対応を行っています。注文管理システムはWebベースで、内部APIを備えています。

顧客のメッセージ： 「注文番号DH-20260301の配送状況を教えてください。」

それでは、OpenClawがこのリクエストをどのように処理するのか、順を追って見ていきましょう。

OpenClawはチャネルを通じてZalo OAと接続しています。顧客がメッセージを送信すると、ZaloのWebhookがその内容をOpenClawに送信します。フレームワークはメッセージを受信し、解析プロセスへ進みます。

補足： OpenClawは50以上のチャネル（Telegram、WhatsApp、Facebook Messenger、Slackなど）に対応しています。1つのAIエージェントで複数チャネルに対応でき、ロジックの再実装は不要です。

メッセージはAIモデル（例：ClaudeやGPT）に送られ、以下を判断します：

このステップでは、LLMの強みが発揮されます。AIは固定されたシナリオに頼らず、文脈を理解して適切な処理を計画します。

OpenClawは事前に設定されたツール（注文管理システムの内部API）を呼び出します：

GET /api/orders/DH-20260301/tracking

APIのレスポンス：

AIモデルは取得したデータをもとに自然な文章を生成し、Zalo経由で顧客に返信します：

「こんにちは。ご注文DH-20260301は現在、GHN（追跡番号：GHN-987654）により配送中です。お届け予定日は2026年3月15日です。GHNのウェブサイトでも追跡が可能です。」

顧客から見えるのは「質問」と「回答」だけです。しかし裏側では、OpenClawが以下の一連の処理を自動で実行しています：

受信 → 解析 → API呼び出し → 統合 → 応答

人の介入は不要です。

OpenClawは多くのタスクを自動処理できますが、以下のようなケースでは人間が関与します：

これは**「AI優先・人間補完（AI-first, human-backup）」**モデルです。

本シナリオでは「注文確認」が1つのスキルです。実際には、AIエージェントは複数のスキルを持つことができます：

AIはユーザーのメッセージ内容に応じて最適なスキルを自動選択します。一度設定すれば、自動で運用可能です。

この例から、OpenClawは以下のような明確なパイプラインで動作していることが分かります：

チャネル → AIモデル → ツール → AI応答

その強みは、ツールとスキルを通じてあらゆるシステムと柔軟に連携できる点にあります。

次回の記事では、ベトナム企業におけるOpenClawの代表的な活用事例5選をご紹介します。

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