用語集
技術用語のわかりやすい解説
Core Concepts 8 用語
Agent（エージェント）
通常のAIは百科事典（聞かれて答える）、Agentは執事（頼まれて実行する）。
「スマート執事」のような存在で、質問に答えるだけでなく、主体的に仕事をこなします。例えば「この商品の価格を監視して」と指示すれば、ずっと見守り、価格が下がったら通知してくれます。
API Key（APIキー）
家の鍵のようなもの — 持っている人だけがドアを開けられます。
「デジタルの鍵」で、OpenClawがAIモデルの機能を利用するために必要です。ジムに入るのに会員証が必要なように、OpenClawがClaudeやGPTなどのAIモデルを使うにはAPI Keyが必要です。
Skill（スキル）
スイスアーミーナイフの様々なツール — 必要な機能のスキルをインストール。
AIアシスタントにインストールする「ツールキット」。スマホにアプリを入れるように、OpenClawにスキルをインストールすると新しい機能が追加されます。ウェブ検索、表計算、メール送信など。
Channel（チャネル）
電話、SMS、WeChatで同じ相手に連絡できるように、コミュニケーション方法が違うだけ。
AIアシスタントとコミュニケーションする「経路」。WeChat、Feishu、DingTalk、TelegramなどのチャットアプリでOpenClawと会話でき、それぞれが異なるチャネルです。
Memory（メモリー）
記憶力の良い友人 — 以前の会話内容をすべて覚えているようなもの。
OpenClawの「長期記憶」。以前の会話を記憶し、次回のチャットで以前の話を覚えています。この記憶はローカルに保存され、誰にも漏れません。
7×24
24時間営業のコンビニ — 必要な時にいつでもそこにある。
7日×24時間、つまり24時間365日稼働を意味します。OpenClawの重要な特徴は、ずっとバックグラウンドで動き続け、タスクを自動処理すること。ChatGPTのように毎回自分から聞く必要がありません。
マルチエージェント
チーム — 調査担当、執筆担当、レビュー担当、各々が役割を果たす。
複数のAI Agentが協働するモデル。各Agentが異なるタスクを担当し、例えば検索担当、要約担当、品質チェック担当が協力して複雑な作業を完了します。
オーケストレーション（Orchestration）
オーケストラの指揮者 — 誰が先に演奏するか、誰が次に加わるか、リズムの変化を決める。
複数のAgentやツールの実行順序とロジックを管理・調整すること。どのAgentが先に実行するか、データがAgent間でどう渡されるか、エラー発生時の処理方法などを決定します。
Technical Terms 16 用語
LLM（大規模言語モデル）
車のエンジン — ブランドによって性能も価格も異なる。
AIの「脳」で、テキストの理解と生成を担当。Claude、GPT-4、Geminiはすべて大規模言語モデルです。OpenClaw自体はフレームワークで、LLMに接続しないと動きません。
Docker（コンテナ）
輸送コンテナ — 中身に関わらず、トラックも船も同じように運べる。
「梱包・輸送ツール」で、ソフトウェアと必要なものすべてをまとめて梱包します。どのPCでも同じように動作することを保証します。仕組みを理解する必要はなく、OpenClawのインストールと実行を簡単にしてくれるものと考えてください。
オープンソース（Open Source）
公開レシピ — 誰でも学べて、自分の好みに改良できる。
ソフトウェアのソースコードが公開されており、誰でも閲覧、修正、配布できます。OpenClawはオープンソースソフトウェアで、無料で世界中の開発者が共同で保守しています。
環境変数
スマホのプライベートメモ — 各種アカウントのパスワードを保存し、あなただけが見られる。
設定情報を保存する方法で、API Keyやパスワードなどの機密情報は通常、環境変数に保存されます。安全で管理もしやすい方法です。
Webhook（ウェブフック）
ドアベル — 誰かが押すと（イベント発生）、家の中で聞こえる（通知を受信）。
アプリケーション間で自動的に通信する仕組み。イベントが発生した時（新着メールなど）、Webhookは別のアプリ（OpenClawなど）に自動的に通知し、即座にアクションを実行させます。
RAG（検索拡張生成）
持ち込み可の試験 — 記憶からでっち上げるのではなく、あなたの資料を確認してから回答する。
AIが質問に答える前に、あなたのプライベート文書やナレッジベースを検索する仕組み。訓練データだけに頼らずに済むため、あなたの会社やプロジェクトに関する質問にも答えられます。
マルチモーダル（Multimodal）
万能翻訳官 — 読み書きだけでなく、画像を見て音声も聞き取れる。
AIがテキスト、画像、音声、動画など複数の形式の情報を同時に理解する能力。例えばスクリーンショットを送ってデータ分析を頼んだり、音声を送ってテキストに書き起こしたりできます。
ベクトルデータベース
司書がタイトルだけでなく「内容が似ている本」も見つけてくれるようなもの。
AIの記憶を専門に保存するデータベース。従来のデータベースのようにキーワードマッチングではなく、「意味の類似度」で検索するため、AIは「似たような意味」を理解して関連コンテンツを見つけられます。
ファインチューニング（Fine-tuning）
既製品のスーツを仕立て屋で微調整する — ベースはあり、そこから自分に合わせてカスタマイズ。
既存のAIモデルをベースに、自分のデータで追加学習させ、特定分野での性能を向上させること。例えば顧客対応記録でファインチューニングすれば、AIは顧客の質問にうまく答えられるようになります。
コンテキストウィンドウ（Context Window）
一度に何ページの本を読めるか — 多く読めるほど理解が深まる。
AIが一度に「記憶」して処理できるテキスト量の上限。ウィンドウが大きいほど、AIが参照できる情報が増えます。GPT-4は最大約128Kトークン、Claudeは最大200Kトークンに対応。
MCP（モデルコンテキストプロトコル）
USB-Cが充電ケーブルを統一したように、MCPはAIの外部ツール接続を統一。
Model Context Protocol。オープン標準で、AIアシスタントが外部ツールやデータソースに安全に接続できるようにします。MCPを通じて、OpenClawはファイルシステム、データベース、APIなどの各種リソースにアクセスできます。
Function Calling（関数呼び出し）
助手に電話で情報を確認させる — 記憶から回答するのではなく。
AIが外部の関数やAPIを呼び出す能力。例えば「北京の天気を調べて」と言えば、AIは天気APIを呼び出してリアルタイムデータを取得し、でっち上げの答えを出しません。
システムプロンプト（System Prompt）
新入社員に渡す業務マニュアル — 仕事のやり方、言っていいこと・ダメなことを規定。
ユーザーとの対話の前に、AIの役割と行動ルールを設定する指示。例えば「あなたはプロのカスタマーサポート担当者として、丁寧な口調で回答してください」と設定できます。システムプロンプトはAIの基本的な行動パターンを決定します。
Temperature（温度パラメータ）
蛇口の調整 — 左が冷水（正確・安定）、右がお湯（創造的・奔放）。
AIの回答の「創造性」を制御するパラメータ。温度が低い（0-0.3）と正確で安定した回答になり、コーディングや翻訳に適しています。温度が高い（0.7-1.0）と創造的で変化に富んだ回答になり、物語やブレインストーミングに適しています。
ストリーミング出力（Streaming）
動画ストリーミング — ダウンロードしながら再生、全動画のダウンロード完了を待つ必要なし。
AIがすべて考え終わってからまとめて出力するのではなく、タイプするように一文字ずつリアルタイムで表示する方式。これによりAIの回答をより早く見られ、スムーズな体験が得られます。
Embedding（埋め込み表現）
各本に固有の座標を割り当てる — 内容が似ている本は座標も近くなる。
テキストを数値ベクトルに変換する技術で、AIがテキスト間の意味的類似性を理解・比較できるようにします。RAGやセマンティック検索の基礎技術です。
Deployment 2 用語
ローカルデプロイ
自宅で料理（自分で食材を買って調理）vs レストランで食事（他人が作って出してくれる）。
ソフトウェアを自分のPCやサーバーにインストールして実行すること。クラウドサービスを使わずに済むため、データを完全にコントロールできるメリットがありますが、自分で保守する必要があります。
クラウドホスティング
賃貸 vs マイホーム — 賃貸は楽だが自分のものではない、購入は手間だが自分のもの。
他の人にソフトウェアの運用を任せ、自分はWebブラウザやアプリで利用するだけ。保守不要のメリットがありますが、データが他人のサーバーに保存されるデメリットがあります。
Billing 3 用語
Token（トークン）
タクシーのメーター — 走れば走るほど料金が高くなる。
AI課金の最小単位。簡単に言うと、英字約4文字または中国語1〜2文字が1トークン。あなたの送信内容とAIの返信内容の両方がトークンを消費し、料金はトークン数で計算されます。
Prompt（プロンプト）
従業員へのタスク指示 — 明確に伝えるほど、良い結果が得られる。
AIに送る指示や質問。プロンプトを上手く書くことがAI活用の鍵で、指示が明確で具体的であるほど、AIの回答の品質が上がります。
モデルルーティング（Model Routing）
配車サービス — 短距離はエコノミー、長距離はプレミアム、必要に応じて選択。
タスクの種類に応じて最適なAIモデルを自動的に選択する仕組み。簡単な質問には安くて速いモデル、複雑な推論には高性能モデルを使い、品質とコストのバランスを取ります。
Tools 1 用語
Ollama
自宅に小さな発電所を作る — 電気代はかからないが、設備の購入と保守が必要。
ローカルPCでAIモデルを動かすツール。Ollamaを使えばAIを完全無料で利用できますが、PCのスペックがそれなりに必要です（メモリ8GB以上、16GB以上推奨）。