21世紀経済報道記者 劉夏菲最近、「テンセント本社前に長蛇の列で“ロブスター”を装う」話題が全ネットで広まりました。**しかし、この列の熱狂は、今や証券会社の戦略会議の現場にも押し寄せる可能性があります。**21世紀経済報道の記者が注目したところ、OpenClawは、赤いロブスターのロゴで「小ロブスター」と呼ばれるオープンソースAIインテリジェントエージェントであり、ゲーマー界から金融投資研究分野へと「遊びながら」進出しています。**最近、多くの証券会社が「養虾ガイド」を次々に発表し、戦略会議の場で専用フォーラムを設けて「虾の育て方」を直接教えるケースも出てきました。金融テクノロジー企業も積極的に展開し、「投研版OpenClaw」の構築を狙って先行しています。**しかし、「見物」から「実働」へと移行するには、コスト、安全性、習慣といったいくつものハードルが立ちはだかっています。OpenClawが投資研究の世界に「遊び込む」ことの深さと浅さはどの程度なのか？---図：証券分析師が現場で「虾の育て方」を教える（出典：方正証券研究所）#### 証券会社が一斉に「小ロブスター」の講義を開始最近、各大手証券の春季戦略会議が次々と開催されています。記者が確認したところ、従来のマクロ分析や業界分析に加え、**今年の戦略会議では、最もホットな「小ロブスター」を現場に導入する証券会社も見られます。**いわゆる「小ロブスター」とは、OpenClawというオープンソースAIインテリジェントエージェントのことで、「タスクを実行し、人のように働く」ことを謳っています。全ネットで話題のこの「虾」は、投資研究の分野でも応用の可能性が注目されています。例えば、国金証券は、3月12日～13日に開催される春季戦略会議の中で、**「OpenClawによる投研と指数投資フォーラム」を単独開催**。議題は、「大規模モデルによる投研の新パラダイム」から、「OpenClawの能動的・量的投資研究への応用」「OpenClawを用いた個人投研アシスタントの構築」など実践的な内容まで盛り込まれ、まさに「一通り揃っている」内容です。これは国金証券にとって初めての試みではありません。記者の調査によると、2月下旬から上海や北京などで「OpenClawを活用したスマート投研」フォーラムを巡回開催しています。**実際、この「虾育成」の啓蒙ブームは、最近、売り手側の研究所にも波及しています。** 記者の非公式な統計によると、**3月10日までに、中信証券、華泰証券、東方証券、華創証券、東方財富証券、東吳証券、开源証券、方正証券、華福証券など、少なくとも9社の証券会社が「OpenClaw特別講座」を路演スケジュールに組み込み、機関投資家や個人投資家に向けてOpenClawの導入方法や投研の応用技術を紹介しています。**また、開源証券は3月10日の夜に「OpenClaw：入門から熟練まで」と題した路演を行い、その動画は公開後すぐに1000回近く再生されています。---図：証券研究所のOpenClaw関連路演スケジュール各社の内容を比較すると、大きく二つに分かれます。一つは基礎入門編で、OpenClawの概念紹介や迅速な導入、情報アクセスなどの「啓蒙」内容。もう一つはシナリオ応用編で、投研の具体的な作業工程に関する実践技術、例えば情報検索、個別銘柄分析、銘柄選定戦略の構築、自動因子発掘とバックテストなどです。さらに、多くの証券会社がテーマ別研究の形で「虾育成ガイド」を公開し、OpenClawの投研機能の評価や実践解説を行っています。例えば、開源証券はオンラインセミナー参加者向けに100ページに及ぶ「開源金工OpenClaw技術資料」を配布し、「初心者でも5分で自分専用のAIゲートウェイを構築できる」と宣伝しています。また、証券レポートも詳細な解説で話題になり、方正証券の『OpenClawによる金融投研の効率化：17の実践例』や、東北証券の『OpenClawに20のスキルパックをインストールすれば投研効率が10倍に向上』などがあります。---#### 「投研版ロブスター」のポジショニング争い証券アナリストたちは、OpenClawの研究と投資家への「虾の育て方」指導に忙殺されています。一方、嗅覚の鋭い金融テクノロジー企業は、OpenClawの実用化における技術的課題に目を向け、より深い製品探索を始めています。これらの企業は、「ゲーマー向け玩具」から「本格的な投研ツール」へと進化させることを狙っています。たとえOpenClawが「コーディング不要」と謳っていても、実際の投研シーンでは、データの信頼性や導入のハードルが依然として高いことが課題です。記者の取材によると、これらの課題解決に向けて、各社が最適なアプローチを模索しています。**一つは、データ側からアプローチし、自社の投研データをOpenClawに接続させる方法。** 例として、岡底斯情報（Gangtise）は、アナリストの意見や公告要旨など投研情報を集約したプラットフォームを「AI投研のデータベース＋ナレッジベース」と定義し、APIを公開してOpenClawの接続を支援しています。彼らの見解は、「知識ベースとデータベースは、投研の新インフラの二本柱」とし、OpenClawに投研データを提供することを選択しています。---図：投研データ接続ページ（出典：Gangtise投研）**もう一つは、製品化とクラウド展開を進め、ユーザーが「箱から出してすぐ使える」状態にすること。** 低い技術ハードルで、自然言語だけで自分の「デジタル研究員」を作り出すことを目指しています。例として、「投研虾」はOpenClawの基本機能をパッケージ化し、路演資料やレポート、産業マップ、EDBなどの高品質投研データとともに、OpenClawのコミュニティSkillsや専門スキルパックをプリセットし、学習と設定のコストを削減しています。進入AI投研の技術チームは、「投研虾には、投研の“遺伝子”、最適化された操作スキル、そして巨大なエコシステムが必要」と語っています。データ面では、データの標準化、口径の統一、正確な関連付けといった工程管理を徹底し、信頼できる知識体系を構築。金融データの安全性も確保します。エコシステム面では、「投研虾は、AI会議管理、音声変換、翻訳、投研AIブレイン、イベントシグナルなど既存のエコシステムと連携し、ユーザーのワークフローを満たす」とのことです。---図：AI投研ツールページ（出典：進門）また、SNS上では、専門の金融テクノロジー企業だけでなく、個人ブロガーもOpenClawを使ったAI投研システムを販売しています。主な機能はニュース検索、データ分析、対象銘柄の追跡などで、価格は数百元程度です。しかし、ユーザーからは、「こうした個人製品はあくまで“遊び”程度で、実際の投研には心もとない」「データ源が不安定・不透明、更新遅延、エラー多発」などの声もあり、実用性には疑問も残ります。---#### なぜ投研界は「虾育成」に熱狂するのか証券会社から金融テクノロジー企業まで、「虾」が投研界にこれほど大きな波紋を呼ぶ背景には何があるのでしょうか。製品の論理から見ると、OpenClawは「生産性向上」レベルのAI製品と見なされています。複数のAIプロダクトマネージャーは、「従来のAIは“話す”だけだったが、OpenClawは“行動”できる点が違う」と指摘します。従来のAIは、質問応答の範囲にとどまっていましたが、OpenClawは直接PC操作を行い、さまざまなタスクを自動的に完結させることが可能です。これにより、「会話ツール」から「具体的な作業を実行するエージェント」へと進化しています。この能力は、投研の三大課題――情報過多、重複作業、量的分析の高い技術ハードル――に対して、効果的に応えられるものです。投研の現場では、OpenClawはデータ収集やコーディングといった面倒な作業を「要求提起」に置き換え、投研担当者の集中力を研究そのものに戻すことを可能にしています。例として、国金証券のレポートでは、OpenClawにレポートを投げるだけで、論理解析、データ取得、コード作成、バックテスト、結果の可視化まで自動で行われると示しています。従来なら、アナリストが手作業でデータ整理やコード作成、モデル調整を行い、半日から数日かかっていた作業です。**方正証券の金融エンジニア曹晓春氏は、「OpenClawは、ツールやデータ、量的銘柄選定戦略の構築難易度を大きく下げ、投資家を反復作業やルール作業から解放し、より複雑な意思決定や革新的戦略の研究開発に集中できる」と指摘しています。**#### 「虾育成」投研ビジネスの真髄もちろん、製品の優位性を超えて、機関や企業が「虾育成」に熱中する根底には、ビジネスの論理があります。**証券会社にとって、OpenClawのような話題性の高い産業トレンドの出現は、研究能力とサービス能力の両面を試す試金石です。**ある証券の金工チームのアナリストは、「こうした話題性の高い製品は、実際に自分たちで使ってみて、いくつかのタスクを試行し、その価値や可能性を理解する必要がある。レポート作成も、まずは自分たちがツールを使いこなすことから始まる」と語ります。また、「自分たちが使えるようになる」だけでなく、「顧客に使わせる」ことも重要です。ガイドやライブ配信で「虾の育て方」を伝えるのは、結局のところ、「私たちは研究だけでなく、最新ツールの使い方も知っている」というメッセージを顧客に伝えることにほかなりません。競争の激しい研究所の世界では、「能力のアウトプット」が単なる意見の提示よりも希少価値を持ちます。**一方、金融テクノロジー企業にとっても、「虾育成」はAI投研ビジネスにおいて特別な意味を持ちます。****一つは、技術の入り口を確保すること。**ユーザーの需要が高まる中、どの製品がよりスムーズにOpenClawに接続できるかが、エコシステムの入口争いの焦点となっています。**もう一つは、新たなビジネスモデルの創出です。**ある金融テクノロジー企業の関係者は、「従来の金融端末はSaaSモデルが主流で、ユーザーはツールを購入し、自分で操作する。だが、OpenClawのモデルはAI as a Service（AIaaS）に近く、ユーザーはツールの使用権ではなく、AIに“仕事をさせる”能力を買う」と分析します。AIが「仕事を代行」できるなら、ユーザーは「結果」に対して料金を支払うことになり、「ツールの使用料」だけではなくなるのです。総じて、現場の証券会社も金融テクノロジー企業も、いま最も注目される投研ツールとサービスの話題を「乗っかる」ことで、次の時代の主導権を争っていると言えます。---**ただし、「虾育成」が投研のビジネスとして本当に良いのか、現段階では結論は出ていません。**業界関係者の話によると、「OpenClawを使った本格的で信頼できる投研アシスタントを構築するには、クラウド設定、トークン消費、データベースの調達と構築など、多方面のコストがかかる。短期的には“投資”であっても、“収益”にはまだ遠い段階だ」とのことです。また、機関や企業はOpenClawを一般投資家にも使ってもらおうと努力していますが、実際の運用では、多くのユーザーが「見物」程度の心構えであることも事実です。実運用の中では、OpenClawの調教にかかる時間や技術ハードル、過剰な権限付与のリスク、トークン費用の高騰など、多くの課題があり、多くのユーザーが尻込みしています。3月10日、国家インターネット緊急センターは、金融やエネルギーなど重要産業に対し、OpenClawの一部セキュリティ脆弱性により、コア業務データや企業秘密、コードリポジトリの漏洩、さらにはシステムの麻痺といった甚大な被害の可能性を警告しています。結局、「見物」から「実働」へと進むには、コストや安全性、習慣といったハードルがいくつも横たわっています。OpenClawが投研界に「入り込む」ことは、単なる「池の鯉のぼり」なのか、それとも一時的な波紋にすぎないのか、今後の市場と時間次第です。
証券会社の戦略会議の現場で「エビの養殖」を教える！OpenClawが投資研究界に「進出」
21世紀経済報道記者 劉夏菲
最近、「テンセント本社前に長蛇の列で“ロブスター”を装う」話題が全ネットで広まりました。しかし、この列の熱狂は、今や証券会社の戦略会議の現場にも押し寄せる可能性があります。
21世紀経済報道の記者が注目したところ、OpenClawは、赤いロブスターのロゴで「小ロブスター」と呼ばれるオープンソースAIインテリジェントエージェントであり、ゲーマー界から金融投資研究分野へと「遊びながら」進出しています。
最近、多くの証券会社が「養虾ガイド」を次々に発表し、戦略会議の場で専用フォーラムを設けて「虾の育て方」を直接教えるケースも出てきました。金融テクノロジー企業も積極的に展開し、「投研版OpenClaw」の構築を狙って先行しています。
しかし、「見物」から「実働」へと移行するには、コスト、安全性、習慣といったいくつものハードルが立ちはだかっています。OpenClawが投資研究の世界に「遊び込む」ことの深さと浅さはどの程度なのか？
図：証券分析師が現場で「虾の育て方」を教える（出典：方正証券研究所）
証券会社が一斉に「小ロブスター」の講義を開始
最近、各大手証券の春季戦略会議が次々と開催されています。記者が確認したところ、従来のマクロ分析や業界分析に加え、今年の戦略会議では、最もホットな「小ロブスター」を現場に導入する証券会社も見られます。
いわゆる「小ロブスター」とは、OpenClawというオープンソースAIインテリジェントエージェントのことで、「タスクを実行し、人のように働く」ことを謳っています。全ネットで話題のこの「虾」は、投資研究の分野でも応用の可能性が注目されています。
例えば、国金証券は、3月12日～13日に開催される春季戦略会議の中で、「OpenClawによる投研と指数投資フォーラム」を単独開催。議題は、「大規模モデルによる投研の新パラダイム」から、「OpenClawの能動的・量的投資研究への応用」「OpenClawを用いた個人投研アシスタントの構築」など実践的な内容まで盛り込まれ、まさに「一通り揃っている」内容です。これは国金証券にとって初めての試みではありません。記者の調査によると、2月下旬から上海や北京などで「OpenClawを活用したスマート投研」フォーラムを巡回開催しています。
実際、この「虾育成」の啓蒙ブームは、最近、売り手側の研究所にも波及しています。 記者の非公式な統計によると、3月10日までに、中信証券、華泰証券、東方証券、華創証券、東方財富証券、東吳証券、开源証券、方正証券、華福証券など、少なくとも9社の証券会社が「OpenClaw特別講座」を路演スケジュールに組み込み、機関投資家や個人投資家に向けてOpenClawの導入方法や投研の応用技術を紹介しています。
また、開源証券は3月10日の夜に「OpenClaw：入門から熟練まで」と題した路演を行い、その動画は公開後すぐに1000回近く再生されています。
図：証券研究所のOpenClaw関連路演スケジュール
各社の内容を比較すると、大きく二つに分かれます。一つは基礎入門編で、OpenClawの概念紹介や迅速な導入、情報アクセスなどの「啓蒙」内容。もう一つはシナリオ応用編で、投研の具体的な作業工程に関する実践技術、例えば情報検索、個別銘柄分析、銘柄選定戦略の構築、自動因子発掘とバックテストなどです。
さらに、多くの証券会社がテーマ別研究の形で「虾育成ガイド」を公開し、OpenClawの投研機能の評価や実践解説を行っています。
例えば、開源証券はオンラインセミナー参加者向けに100ページに及ぶ「開源金工OpenClaw技術資料」を配布し、「初心者でも5分で自分専用のAIゲートウェイを構築できる」と宣伝しています。また、証券レポートも詳細な解説で話題になり、方正証券の『OpenClawによる金融投研の効率化：17の実践例』や、東北証券の『OpenClawに20のスキルパックをインストールすれば投研効率が10倍に向上』などがあります。
「投研版ロブスター」のポジショニング争い
証券アナリストたちは、OpenClawの研究と投資家への「虾の育て方」指導に忙殺されています。一方、嗅覚の鋭い金融テクノロジー企業は、OpenClawの実用化における技術的課題に目を向け、より深い製品探索を始めています。これらの企業は、「ゲーマー向け玩具」から「本格的な投研ツール」へと進化させることを狙っています。
たとえOpenClawが「コーディング不要」と謳っていても、実際の投研シーンでは、データの信頼性や導入のハードルが依然として高いことが課題です。記者の取材によると、これらの課題解決に向けて、各社が最適なアプローチを模索しています。
一つは、データ側からアプローチし、自社の投研データをOpenClawに接続させる方法。 例として、岡底斯情報（Gangtise）は、アナリストの意見や公告要旨など投研情報を集約したプラットフォームを「AI投研のデータベース＋ナレッジベース」と定義し、APIを公開してOpenClawの接続を支援しています。
彼らの見解は、「知識ベースとデータベースは、投研の新インフラの二本柱」とし、OpenClawに投研データを提供することを選択しています。
図：投研データ接続ページ（出典：Gangtise投研）
もう一つは、製品化とクラウド展開を進め、ユーザーが「箱から出してすぐ使える」状態にすること。 低い技術ハードルで、自然言語だけで自分の「デジタル研究員」を作り出すことを目指しています。例として、「投研虾」はOpenClawの基本機能をパッケージ化し、路演資料やレポート、産業マップ、EDBなどの高品質投研データとともに、OpenClawのコミュニティSkillsや専門スキルパックをプリセットし、学習と設定のコストを削減しています。
進入AI投研の技術チームは、「投研虾には、投研の“遺伝子”、最適化された操作スキル、そして巨大なエコシステムが必要」と語っています。
データ面では、データの標準化、口径の統一、正確な関連付けといった工程管理を徹底し、信頼できる知識体系を構築。金融データの安全性も確保します。エコシステム面では、「投研虾は、AI会議管理、音声変換、翻訳、投研AIブレイン、イベントシグナルなど既存のエコシステムと連携し、ユーザーのワークフローを満たす」とのことです。
図：AI投研ツールページ（出典：進門）
また、SNS上では、専門の金融テクノロジー企業だけでなく、個人ブロガーもOpenClawを使ったAI投研システムを販売しています。主な機能はニュース検索、データ分析、対象銘柄の追跡などで、価格は数百元程度です。
しかし、ユーザーからは、「こうした個人製品はあくまで“遊び”程度で、実際の投研には心もとない」「データ源が不安定・不透明、更新遅延、エラー多発」などの声もあり、実用性には疑問も残ります。
なぜ投研界は「虾育成」に熱狂するのか
証券会社から金融テクノロジー企業まで、「虾」が投研界にこれほど大きな波紋を呼ぶ背景には何があるのでしょうか。
製品の論理から見ると、OpenClawは「生産性向上」レベルのAI製品と見なされています。複数のAIプロダクトマネージャーは、「従来のAIは“話す”だけだったが、OpenClawは“行動”できる点が違う」と指摘します。
従来のAIは、質問応答の範囲にとどまっていましたが、OpenClawは直接PC操作を行い、さまざまなタスクを自動的に完結させることが可能です。これにより、「会話ツール」から「具体的な作業を実行するエージェント」へと進化しています。
この能力は、投研の三大課題――情報過多、重複作業、量的分析の高い技術ハードル――に対して、効果的に応えられるものです。
投研の現場では、OpenClawはデータ収集やコーディングといった面倒な作業を「要求提起」に置き換え、投研担当者の集中力を研究そのものに戻すことを可能にしています。
例として、国金証券のレポートでは、OpenClawにレポートを投げるだけで、論理解析、データ取得、コード作成、バックテスト、結果の可視化まで自動で行われると示しています。従来なら、アナリストが手作業でデータ整理やコード作成、モデル調整を行い、半日から数日かかっていた作業です。
方正証券の金融エンジニア曹晓春氏は、「OpenClawは、ツールやデータ、量的銘柄選定戦略の構築難易度を大きく下げ、投資家を反復作業やルール作業から解放し、より複雑な意思決定や革新的戦略の研究開発に集中できる」と指摘しています。
「虾育成」投研ビジネスの真髄
もちろん、製品の優位性を超えて、機関や企業が「虾育成」に熱中する根底には、ビジネスの論理があります。
証券会社にとって、OpenClawのような話題性の高い産業トレンドの出現は、研究能力とサービス能力の両面を試す試金石です。
ある証券の金工チームのアナリストは、「こうした話題性の高い製品は、実際に自分たちで使ってみて、いくつかのタスクを試行し、その価値や可能性を理解する必要がある。レポート作成も、まずは自分たちがツールを使いこなすことから始まる」と語ります。
また、「自分たちが使えるようになる」だけでなく、「顧客に使わせる」ことも重要です。ガイドやライブ配信で「虾の育て方」を伝えるのは、結局のところ、「私たちは研究だけでなく、最新ツールの使い方も知っている」というメッセージを顧客に伝えることにほかなりません。競争の激しい研究所の世界では、「能力のアウトプット」が単なる意見の提示よりも希少価値を持ちます。
一方、金融テクノロジー企業にとっても、「虾育成」はAI投研ビジネスにおいて特別な意味を持ちます。
**一つは、技術の入り口を確保すること。**ユーザーの需要が高まる中、どの製品がよりスムーズにOpenClawに接続できるかが、エコシステムの入口争いの焦点となっています。
**もう一つは、新たなビジネスモデルの創出です。**ある金融テクノロジー企業の関係者は、「従来の金融端末はSaaSモデルが主流で、ユーザーはツールを購入し、自分で操作する。だが、OpenClawのモデルはAI as a Service（AIaaS）に近く、ユーザーはツールの使用権ではなく、AIに“仕事をさせる”能力を買う」と分析します。
AIが「仕事を代行」できるなら、ユーザーは「結果」に対して料金を支払うことになり、「ツールの使用料」だけではなくなるのです。
総じて、現場の証券会社も金融テクノロジー企業も、いま最も注目される投研ツールとサービスの話題を「乗っかる」ことで、次の時代の主導権を争っていると言えます。
ただし、「虾育成」が投研のビジネスとして本当に良いのか、現段階では結論は出ていません。
業界関係者の話によると、「OpenClawを使った本格的で信頼できる投研アシスタントを構築するには、クラウド設定、トークン消費、データベースの調達と構築など、多方面のコストがかかる。短期的には“投資”であっても、“収益”にはまだ遠い段階だ」とのことです。
また、機関や企業はOpenClawを一般投資家にも使ってもらおうと努力していますが、実際の運用では、多くのユーザーが「見物」程度の心構えであることも事実です。実運用の中では、OpenClawの調教にかかる時間や技術ハードル、過剰な権限付与のリスク、トークン費用の高騰など、多くの課題があり、多くのユーザーが尻込みしています。
3月10日、国家インターネット緊急センターは、金融やエネルギーなど重要産業に対し、OpenClawの一部セキュリティ脆弱性により、コア業務データや企業秘密、コードリポジトリの漏洩、さらにはシステムの麻痺といった甚大な被害の可能性を警告しています。
結局、「見物」から「実働」へと進むには、コストや安全性、習慣といったハードルがいくつも横たわっています。OpenClawが投研界に「入り込む」ことは、単なる「池の鯉のぼり」なのか、それとも一時的な波紋にすぎないのか、今後の市場と時間次第です。