OpenClawでTelegramを使ってトレーディング戦略を構築してみた

こんにちは。AI研究開発室のK.S.です。

今月の頭（2026年2月）には、2025年11月のリリースからわずか数ヶ月でOpenClaw（旧称：Clawdbot、Moltbot）がGitHubで驚異的にスターを獲得し、その影響でAppleのMac miniが次々と売り切れているという話題を聞いたりしませんか？

このブログはやや出遅れ気味ですが、何が起こっているのか、最近話題になってきたOpenClawについて紹介します。例として、OpenClawを使って、Telegram経由でトレーディング戦略を作成して遊んでみたことを共有します。

目次

• OpenClawとは
• OpenClawのアーキテクチャ
• OpenClawでトレーディング戦略を作成してみた
  • 実装環境
  • VPSでのOpenClawのセットアップ
  • OpenClawのインストール
  • LLMやTelegramの設定
  • トレーディング戦略についてのやりとり結果
  • Telegramで指示した内容の裏側
• まとめ・感想

OpenClawとは

OpenClaw（旧称：Clawdbot、Moltbot）は、PCやサーバー上で動作するオープンソースの自律型AIエージェントです。Slack・Telegram・WhatsAppなどのメッセージアプリから命令を送ると、LLM（大規模言語モデル）が指示内容を解釈し、ローカルでコマンド実行・ファイル操作・ブラウザ操作・メール送信などを実行します。やりとりやメモリはローカルのMarkdownファイルに保存されるので管理しやすい設計です。搭載モデルはLM Studio経由でローカルLLM（例：Llama系、Mistral）、または各種API（OpenAI, Anthropicなど）もサポートしており、モデル非依存で柔軟に選択できます。つまり、自分好みのLLMやメッセージング環境で「チャットで動くローカルAIアシスタント」を構築できるのが特徴です。
沢山のAIエージェント関連ツールが出てきましたが、OpenClawは何か違うのか疑問になりませんか。

良かったと思う点

• ただチャットするだけでなく、実際に「パソコン上で作業してくれるAI」です。
• 自分で設定や操作ができるので、とても柔軟にカスタマイズできます。
• 普段使っているSlackやTelegramなどのツールと連携して、携帯からいつでも指示できます。

注意してほしいこと

• パソコンの中でいろいろ動く分、「実行権限」や「セキュリティ対策」が重要です。
• 個人情報や機密情報は全部読まれる可能性があり、扱いに注意が必要です。この理由でMac Miniなどの専用マシンを使うことが推奨されましたが、VPSでも代替案として利用可能です。
• AIが使うスキルや拡張機能は、自分でも安全かどうか確認してから使いましょう。

OpenClawのアーキテクチャ

簡単なイメージは下記のとおりです。

1. 入力の受付：Gateway（ゲートウェイ）

図の左側にある「Gateway」は、OpenClawへのすべての入り口となる重要なコンポーネントです。Gatewayは常に待機しており、様々なチャットアプリ（Slack, Telegram, Discord, WhatsAppなど）からのメッセージを受け取り、適切なAIエージェントに振り分けます。Gateway自体は思考や判断を行わず、交通整理に徹します。

2. 多様な入力イベント（Input Events）

OpenClawは、人間からのメッセージだけでなく、様々なイベントをきっかけに行動を開始します。これがOpenClawが「能動的」に見える理由です。

• Messages（メッセージ）：ユーザーからのチャットによる指示。
• Webhooks（ウェブフック）：メール受信、GitHubの更新など、外部システムからの通知。
• Cron Jobs（クーロンジョブ）：「毎日朝9時」のように、スケジュールされた定刻のタスク実行。
• Heartbeats（ハートビート）：定期的なタイマー（例：30分ごと）による自発的なチェック。

3. 思考の中枢：Agent Loop（エージェントループ）

図の中央がOpenClawの頭脳にあたります。入力されたイベントはここで処理されます。

公式ドキュメントによると、Agent Loop（エージェントループ）は「メッセージをアクションと最終的な返答に変換する、エージェントの完全な実行サイクル」です。セッションの状態を一貫して保ちながら、以下の流れで処理が進みます：

1. 入力の受け取り（Intake）
   Gatewayやスケジューラーから送られてきたメッセージやイベントを受信します。
2. コンテキストの組み立て（Context Assembly）
   履歴やユーザー情報、スキル設定、ブートストラップファイルなど関連する文脈を集約し、システムプロンプトを構築します。
3. モデル推論（Model Inference）
   組み立てたコンテキストを基に、LLM（大規模言語モデル）が次に取るべきアクションを思考・計画します。
4. ツール実行（Tool Execution）
   計画に従い、ファイル操作、外部API呼び出し、通知送信など、PCやサーバー上の具体的な操作を実行します。ツールの開始・更新・終了イベントがストリームとして出力されます。
5. ストリーミング返答（Streaming Replies）
   アシスタントの返答がリアルタイムでストリーミングされ、ユーザーに段階的に表示されます。
6. 永続化（Persistence）
   実行結果やセッション状態がローカルファイルに保存され、次回のループで参照できるようになります。

このサイクルはセッションごとにシリアライズされて実行され、ツールやセッションの競合を防ぎながら、複雑なマルチステップのタスクを遂行できます。また、必要に応じてコンパクション（履歴の圧縮）やリトライも自動的に行われます。

4. 具体的な行動：Tools & Actions（ツールとアクション）

エージェントは計画に基づき、様々な「手」を使って実際に仕事をします。

• Tools（ツール）：ブラウザの操作、ファイルの読み書き、コマンド実行など、PC上での具体的な操作を行います。
• Actions（アクション）：
  • Data Updates：情報を更新したり、ファイルを作成したりします。
  • API Calls：外部のサービスと連携します。
  • Notifications：完了報告や重要な通知をユーザーに送ります。
  • など

5. 記憶の保持：Persistent Memory（永続メモリ）

図の右下にあるデータベースは、エージェントの記憶装置です。

Context History & Feedback（コンテキスト履歴とフィードバック）：過去の会話履歴、ユーザーの好み、これまでの作業内容などをローカルファイル（Markdownなど）に保存します。エージェントは、この記憶を参照することで、文脈を理解した賢い対応が可能になります。

このように、Gatewayが多様な入力を受け付け、Agent Loopが思考して適切なToolを選び、Persistent Memoryの記憶を活用しながらActionを起こす、という一連の流れがOpenClawの自律的な動作を実現しています。

メモリやデータはローカルのMarkdownファイルとして保存され、スキルはポータブルな形式で拡張できるため、オンプレ・ローカルファーストで自律的な自動化が可能です。

OpenClawでトレーディング戦略を作成してみた

いよいよ、OpenClawを稼働させてみます。

今回やりたいことは、OpenClawを使って、Telegram経由でトレーディング戦略を作成してみたいと思います。ただし、ただの遊びであり、結果は評価しませんので、ご了承ください。

実装環境

上述のようにセキュリティ面で、様々な大事な情報が読まれる可能性があるので、通常使っているパソコンではなく、既に持っているRaspberry Piで動かす想定にしました。ただ、私のRaspberry Piは別用途でも使っているため、今回は直接Raspberry Piにインストールせず、VPS（Virtual Private Server／仮想専用サーバー）を使います。

VPSはクラウド上に用意された「自分専用の仮想サーバー」で、月額数百円〜で借りられ、24時間起動したままにできます。そのため、外出先からでもSlackやTelegram経由でOpenClawに指示を出し続けられます。

しつこく繰り返しになりますが、現時点では通常使っているパソコンに直接インストールしないでください。

それでは、実装環境のイメージはこの画像のとおりです。

（余談）VPSを使えば通常のパソコンだけでも構いませんが、手元にすぐ用意できなかったので、この可愛い子（Raspberry Pi ロボットちゃん）に免じて許してください。
また、Raspberry PiでもMac Miniの代わりにOpenClawを動かすことができます。

VPSでのOpenClawのセットアップ

VPSについては、今回はHostingerを使います。Hostingerは海外VPSですが、試したい時に比較的安く、割引がお得だったので、申し込んでしまいました。現時点では、当社のConoHaでも提供しているので、興味がある方はぜひご覧ください。

選んだのはVPS Hostingの一番人気のKVM 2（2 vCPU cores、8 GB RAM、100 GB NVMe disk space、8 TB bandwidth）を使います。

カードでお支払いを完了すれば、すぐVPSにアクセスすることもできます。

ここでIPアドレスを確認でき、ターミナルからsshすることができます。

ssh [username]@[VPSのIPアドレス]
# 初期のusername: root

もちろん最初の環境は空の状態です。

OpenClawのインストール

セットアップTutorialはよくできているので、詳細はそちらを参考にしてください。

また、OpenClawのdeployまで1クリックで用意されているので、それを使えば簡単にインストールできます。

Dockerで管理しているので、比較的簡単にアップデートや削除ができます。

Dockerは単純に上記の図のように、使いたいVPSからSettingsを押せば、下記のようにDockerを作成することができます。

Docker ManagerからCatalogを選び、OpenClawを検索して選び、Deployを押せば、OpenClawをインストールすることができます。

1-2分ほどでインストールが完了しますので、Projectsに戻れば、下記のようにOpenClaw Dockerが表示されます。

そこに開くとChat画面が出てきて、OpenClaw Tokenを入力すれば、会話することができます。便利ですね。

ただし、パソコンで会話することは目的ではなく、携帯からの指示を目的としているので、設定を進めます。

VPSにsshして、Dockerに入って様々な作業をします。

# コンテナの確認
docker ps

ここで出てきたcontainer_idを使って、コンテナに入ります。

# コンテナに入る
docker exec -it [container_id] bash      

LLMやTelegramの設定

事前準備

OpenClawを使うには、事前にLLMのAPIやTelegramのTokenやWeb SearchのAPIを用意する必要があります。

モデルの場合はAPIを用意しておく必要があります。使いたいモデルのAPI Keyを使ってください。今回は私の場合は、Claudeを使いますが、予算を管理したいので、Claude APIではなく、Claude ProのTokenを使いました。

Claude codeなどを使っているPCからターミナルで「claude setup-token」を実行して、Tokenを取得することができます。

Telegramの場合は、Telegram Bot Tokenを用意しておく必要があります。BotFatherからBot Tokenを取得します。

また、Telegram IDを求められるときは、Telegramアプリで@userinfobotを検索し、「/start」を押すと、IDが表示されます。

それでは、事前準備が終わりましたら、続きましょう。

OpenClawの設定

基本的に、docker内で「openclaw onboard」を実行するだけです。聞かれた内容にどんどん答えて、TokenやAPI Keyを入力していくと完了です。

今回は主に、LLM（Claude Sonnet 4.6とClaude Opus 4.6）の設定、Telegramの設定、Web Search（Brave Search API）の設定を行いました。

注意：Telegramの設定ではPairingを選んでいただくのが推奨です。下記の画像のように設定してください。

また、設定漏れや後で追加したい時は「openclaw」コマンドを使えば、設定を追加することができます。設定変更した後は、Dockerのupdateを実行してください。

OpenClawのコマンドは下記のような感じです。個人的に使いやすい形式です。よく使っているコマンドは下記にまとめておきます。

  # OpenClawの初期設定
  # 初期設定
  openclaw onboard

  # エージェントの確認（様々な設定ができます。SkillsやToolsなど）
  openclaw configure

  # LLM modelの設定
  ここでモデルを選択することができます。

  # Telegramの設定 (Telegramを選んでTokenなどを記入。その後dmPolicyはPairingを選んでいただくのが推奨)
  openclaw channel add

  # TelegramのPairingを承認
  openclaw pairing approve telegram [Telegram ID]

また、エンジニア向けになりますが、設定を確認したいときに、「~/.openclaw/openclaw.json」を見れば、設定が確認できます。

これで設定は完了です。

トレーディング戦略についてのやりとり結果

TelegramでAIとやりとりしながら、トレーディング戦略を作成してみました。OpenClawが動いているのがわかります。結果は下記のような感じです。

ちなみに、名前を聞かれたので、Tradyと名付けました。

上記の画像は、TelegramでOpenClawにトレーディング戦略の提案を依頼した際のやりとり例です。ペーパートレード（シミュレーション）として、日々の会話でリアルタイムに戦略を改善しながら学びを得ることができます。

様々なお気づきでPDCAが早く回っている気がします。しかも、会話が楽しいです。

Telegramで指示した内容の裏側

せっかくなので、楽しんでいただいているシステムの裏側はどんな感じなのかを軽く見ていきたいと思います。中身は下記のような感じです。

構造はVPS経由でも確認することができます。簡単にTradyに「ワークスペースのMDファイル構造を出してください」と依頼すると、下記の構造も出してくれました。パソコンを開かなくても便利です。

 
ワークスペースのMDファイル構造:

📁 / (workspace root)
├── AGENTS.md # ワークスペースのルールとガイド
├── SOUL.md # 性格・振る舞いの定義
├── USER.md # Pokeさんの情報
├── IDENTITY.md # Tradyのアイデンティティ
├── TOOLS.md # ローカル設定メモ
├── HEARTBEAT.md # 定期チェックの設定
├── MEMORY.md # 長期記憶（重要な学び）
├── BOOTSTRAP.md # 初回起動用（削除予定）
├── BOOT.md # （未確認）
├── STRATEGY.md # （未確認）
│
├── 📁 memory/
│ ├── 2026-02-11.md # 日次ログ
│ ├── 2026-02-12.md
│ ├── 2026-02-13.md
│ ├── 2026-02-14.md
│ └── cron-jobs.md # cron設定記録
│
├── 📁 trades/
│ ├── README.md
│ ├── HOW_TO_TRADE.md
│ ├── BOT_TRADING.md
│ ├── 2026-02-11.md
│ └── 2026-02-11_bot.md
│
└── 📁 trading/ # Python環境（venv含む）
└── README.md

コアファイル（毎セッション読む）:

• SOUL.md, USER.md, MEMORY.md, 直近のmemory/日付.md
目的別:

• メモリ系: MEMORY.md + memory/
• トレード記録: trades/
• 設定系: HEARTBEAT.md, TOOLS.md

上記の構造を理解すると、OpenClawがどのように情報を管理し、どのファイルを参照しているかがわかります。

特に、上記のアーキテクチャ説明のように、AGENTS.mdやMEMORY.mdなどのファイルが重要な役割を果たしています。

日次ログ（memory/YYYY-MM-DD.md）は、OpenClawが毎セッション開始時に「今日」と「昨日」のログを自動的に読み込み、Context Assembly（コンテキストの組み立て）フェーズでシステムプロンプトに組み込むことで、最近の会話や作業内容を把握します。これにより、「昨日話したあの件」といった文脈を理解した対応が可能になります。

それぞれの指示ファイルの中身ももう少し見てみましょう。

AGENTS.mdの例

AGENTS.mdは、OpenClawの「行動規範」を定義するファイルです。エージェントがどのファイルを参照すべきか、どのような行動が許可されているか、セキュリティ上の制約などをシステムプロンプトに組み込みます。つまり、エージェントの「仕事のルールブック」として機能します。

内容の要約は下記のとおりです。

主要なルール:

1. 毎セッション必読: • SOUL.md（性格）
• USER.md（ユーザー情報）
• memory/YYYY-MM-DD.md（今日+昨日）
• MEMORY.md（メインセッションのみ）

2. メモリ管理: • Daily notes: memory/YYYY-MM-DD.md — 日次ログ
• Long-term: MEMORY.md — 厳選された長期記憶
• 「mental notes」は消える。ファイルに書く

3. セキュリティ: • プライベートデータは流出させない
• 破壊的コマンドは実行前に確認
• trash > rm

4. 外部 vs 内部: • 自由にできること: ファイル読み、整理、Web検索、ワークスペース作業
• 確認が必要: メール送信、ツイート、公開投稿、外部へ出るもの

5. グループチャット: • すべてのメッセージに反応しない
• 価値がある時だけ発言
• リアクション絵文字を自然に使う

6. ハートビート（定期チェック）: • HEARTBEAT.mdに従う
• 何もなければ HEARTBEAT_OK
• プロアクティブに作業できる（メモリ整理、プロジェクトチェック、ドキュメント更新）

7. ハートビート vs Cron: • ハートビート: バッチチェック、会話コンテキスト必要、タイミングに遊び
• Cron: 正確なタイミング、セッション隔離、別モデル使用

8. Memory Maintenance: • 数日ごとに日次ファイルをレビュー
• MEMORY.mdを更新して重要な学びを保存

哲学: 有益だけどうるさくない。1日2-4回チェック。役立つバックグラウンド作業をするが、静かな時間は尊重する。    

SOUL.mdの例

SOUL.mdには性格や信頼、境界、トレーディング、哲学についての指示があります。内容の要約は下記のとおりです。

主要なルール:
• 性格: 本当に役立つ（パフォーマンスじゃない）、意見を持つ、自力で解決を試みる
• 信頼: 有能さで信頼を得る、外部アクションは慎重、内部は大胆
• 境界: プライバシー厳守、疑問があれば確認
• トレーディング: 米国・日本株のリサーチとペーパートレード、アドバイスじゃなくリサーチアシスタント
• 哲学: 好奇心旺盛、論理的、データ駆動、一緒に学ぶ

    
## Core Truths

**Be genuinely helpful, not performatively helpful.**
Skip the "Great question!" and "I'd be happy to help!" — just help.
Actions speak louder than filler words.

**Have opinions.**
You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing or boring.
An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.

**Be resourceful before asking.**
Try to figure it out. Read the file. Check the context. Search for it.
_Then_ ask if you're stuck. The goal is to come back with answers, not questions.

**Earn trust through competence.**
Your human gave you access to their stuff. Don't make them regret it.
Be careful with external actions (emails, tweets, anything public).
Be bold with internal ones (reading, organizing, learning).

**Remember you're a guest.**
You have access to someone's life — their messages, files, calendar, maybe even their home.
That's intimacy. Treat it with respect.

## Boundaries

- Private things stay private. Period.
- When in doubt, ask before acting externally.
- Never send half-baked replies to messaging surfaces.
- You're not the user's voice — be careful in group chats.

## Vibe

Be the assistant you'd actually want to talk to. Concise when needed, thorough when it matters.
Not a corporate drone. Not a sycophant. Just... good.

## Trading Context

**Purpose:** Market research & paper trading for US and Japanese stocks.

**What I do:**
- Research stocks (fundamentals, technicals, news, sentiment)
- Track paper trades (simulated positions, P&L, lessons learned)
- Help identify opportunities and risks
- Learn your trading style through the paper portfolio

**What I don't do:**
- Execute real trades (you're in control)
- Give financial advice (I'm a research assistant, not a licensed advisor)
- Guarantee outcomes (markets are unpredictable)

**Philosophy:** Curious, logical, data-driven. We're learning together.

HEARTBEAT.mdの例

HEARTBEAT.mdにはカタリストスキャンについての指示があります。内容の要約は下記のとおりです。

主要なルール:
• 平日21:30-22:30 JSTにカタリストスキャンを実行
• S&P 500銘柄の決算・アナリスト格上げ・ニュース・プレマーケット上昇をチェック
• 1日1回のみ実行（memory/heartbeat-state.jsonで追跡）
• Cronジョブが毎週平日22:00 JSTに自動実行して推奨銘柄を送信

    
## Catalyst-Based Day Trading Scan (Daily 22:00 JST)

**Check if it's between 21:30-22:30 JST on weekdays:**
- If YES and not already done today → Run catalyst scan
- Search for S&P 500 stocks with catalysts:
- ✅ Earnings beats (announced after hours/pre-market)
- ✅ Analyst upgrades/price target raises
- ✅ Major news (deals, contracts, product launches)
- ✅ Pre-market movers (+3% or more)
- Analyze momentum and volume for intraday continuation
- Format findings and send to user
- Log completion in memory/heartbeat-state.json

**Track last scan:**
- Read memory/heartbeat-state.json for lastCatalystScan timestamp
- Only scan once per day between target window
- Update timestamp after completing scan

## Daily Catalyst Trade Recommendations (Automated via Cron)

**Runs at 22:00 JST every weekday (Mon-Fri)**
- Cron job automatically triggers 1.5 hours before market open
- Scans for S&P 500 stocks with strong catalysts
- Analyzes pre-market price action and momentum
- Provides 1-2 catalyst-based day trade recommendations
- Strategy: Buy at open (23:30 JST), Sell before close (05:45 JST)
- User has 1.5 hours to review before market open

USER.mdの例

USER.mdにはユーザー情報についての指示があります。内容の要約は下記のとおりです。

初期の会話で何と呼べば良いかを聞かれて、Pokeと伝えたので、名前として登録されました。やりたいことなどもメモされています。

主要なルール:
• 名前: Poke
• タイムゾーン: GMT+9 (日本/JST)
• トレード: 米国株・日本株
• スタイル: （学習中）
• 好み: 論理的・合理的アプローチ、新技術への好奇心
• コミュニケーション: 直接的、実用的、好奇心と実験を重視

    
- **Name:** Poke
- **What to call them:** Poke
- **Timezone:** GMT+9 (Japan/JST)
- **Notes:** Trades US and Japanese stocks

## Context

### Trading
- **Markets:** US stocks, Japanese stocks
- **Style:** _(to be learned)_
- **Preferences:** Logical, reasonable approach with curiosity for new technology

### Communication
- Direct, practical
- Values curiosity and experimentation

IDENTITY.mdの例

IDENTITY.mdにはエージェントのアイデンティティについての指示があります。内容の要約は下記のとおりです。

最初の会話でTradyという名前を付けたので、自分のIdentityとして登録されました。

主要なルール:
• 名前: Trady
• 性質: AIトレーディングアシスタント
• 雰囲気: 論理的、合理的、新技術に好奇心、楽しみながらシャープさを保つ
• 絵文字: 📊
• 誕生: 2026-02-10
• 目的: 米国・日本株のトレーディング支援

   
- **Name:** Trady
- **Creature:** AI trading assistant
- **Vibe:** Logical, reasonable, curious about new tech, having fun while staying sharp
- **Emoji:** 📊
- **Avatar:** _(to be added)_

---

Born: 2026-02-10
Purpose: US & Japanese stock trading assistance

MEMORY.mdの例

MEMORY.mdにはメモリ管理についての指示があります。内容の要約は下記のとおりです。

主要なルール:
• 第1週の結果: 勝率0%、実現損失-$450、全ポジション赤字
• 重要な学び: 規律>確信、寄付きエントリー禁止（30分待つ）、損切り必須、セクター分散、プレマーケット強さ≠本番強さ
• 戦略進化: v1.0→v2.0→v2.1（エントリー遅延、必須ストップ、VIXフィルター、ローテーションチェック追加）
• 保有中: META/TSLA（両方含み損、損切り設定必要）
• Pokeさんのスタイル: 直接的、実用的、自動化希望、JST時間使用、1.5時間のレビュー時間を好む

## Week 1 (Feb 11-14, 2026): First Trading Week

**Result:** 0% win rate, -$450 realized, all positions red.

**Key Lessons:**
1. **Discipline > conviction** — Process failures (missing stops, correlated positions, chasing opens) caused all losses, not bad stock picks
2. **Never enter at market open** — Every open entry this week caught a falling knife. Wait 30 min
3. **Stop-losses are non-negotiable** — NVDA stop saved ~$400. META/TSLA had no stops and are deep underwater
4. **Diversify sectors** — 100% tech = 100% correlated pain when rotation hits
5. **Pre-market strength ≠ session strength** — Confirmed 3 times this week
6. **Respect the macro** — Don't fight defensive rotation (gold/utilities leading = tech weakness)

**Strategy Evolution:**
- v1.0 (Feb 11): Basic pre-market scan → overnight holds
- v2.0 (Feb 13): Catalyst-based day trading, no overnight holds
- v2.1 (Feb 14): Added entry delay, mandatory stops, VIX filter, rotation check, circuit breaker

**Open Positions (as of Feb 14):**
- META @ $675 → $639.77 (-5.2%) — needs stop at $608
- TSLA @ $427 → $417.44 (-2.2%) — needs stop at $405
- NVDA closed via stop-loss at $187 (-$450 realized)

**Upcoming Catalyst:** NVDA earnings Feb 25

**Poke's Style:** Direct, practical, wants automation. Confirmed all recommendations quickly. Likes having 1.5hr review window before market open. Uses JST times.

まとめ・感想

いかがでしたか？

OpenClawの概要とアーキテクチャについて紹介しました。例として、トレーディング戦略を作成して遊んでみたことを共有しました。

今回はトレーディング戦略の作成を遊んでみましたが、他のタスクでも活用できると思います。

個人的な感想ですが、電車の中でも、何かふと思った時でも携帯のチャットでコーディングまですぐ対応してくれるのに感動しました。私が寝ている間も勝手にやってくれました。また、MEMORY管理はよくできていると思います。

便利でありながらも、勝手に動いてくれているので、コントロールの面は注意が必要だと思います。

ちなみに、このブログを書きながら、ZeroClawというものも出てきたようで、また追いかけないといけないかもしれませんね。

最後に

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