オリジナル | Odaily 星球日报（@OdailyChina）
著者｜jk
2026年3月、英国帝国理工学院のブロックチェーン協会が主催するUK AIエージェントハッカソン2026がロンドンで開催された。このハッカソンはOpenClawを中心技術フレームワークとし、登録参加者は1200人を超え、デモデイ当日にはオンラインのリアルタイム視聴者数が5000人を記録し、一時はX（旧Twitter）で世界トレンドのトップに登った。
多くの参加者からは**「世界初のUniversity OpenClaw Hackathon」**と見なされており、OpenClawの父であるPeter Steinbergerはこのハッカソンのために自らロンドンまで飛んできた。
3月7日、複数の大学から参加したチームが一週間で構築したプロトタイプを披露した。内容は農業から生物安全、都市管理からDeFi保護まで多岐にわたる。以下は注目すべき6つのプロジェクトだ。
AgroMindは衛星による作物監視、気象データ、市場信号を統合し、農業サプライチェーンのリスク予測と自動ヘッジシステムを構築。コアシナリオは自動ヘッジワークフローだ。
農業サプライチェーンの情報格差は常に資金の問題だ。商品価格は激しく変動し、多くは数ヶ月前に潜在的な気候リスクを抱えていた産地の問題に起因するが、市場はニュースが出るまで反応しない。AgroMindはこの隙間を埋めることを目指す。衛星作物監視、気象データ、市場信号を組み合わせ、衛星画像でブラジルの大豆産地に早期干ばつ兆候が現れたとき、公式報告がなくてもシステムが既に動き出す。在庫と市場の変動性を照合し、ヘッジ案を作成、条件が合えば商品取引所に直接注文を出す。これはAIツールというより、衛星画像の前に座って相場を監視するアナリストのようなもので、寝ることはない。
生物情報学には長年の課題がある。最先端の分析ツールや知識は大学や少数の製薬企業に閉じられ、一般研究者はアクセスできない。ClawBioはこれを解決しようとするもので、Hugging FaceのAIモデル構築を生物情報学に再現する試みだ。オープンな生物スキルリポジトリで、検証済み・再現可能な分析スキルを保存し、どのエージェントも直接呼び出せる。例として、薬物包装の写真を撮ると、エージェントがClawBioのスキルを使ってローカルのゲノムデータを照会し、数秒で個別化された投薬量カードを返す。データは全てローカルで処理され、サーバーにアップロードされない。この「ローカルファースト」思想は医療・健康分野で特に重要で、プライバシー保護に役立つ。
BioSentinelの野望はさらに大きい。世界の公衆衛生データを起点に、WHO、CDC、CIDRAPなどの情報を継続的に収集し、新たな脅威を検知すると、病原体の標的タンパク質を特定し、RFdiffusionやProteinMPNNといった計算生物学ツールを用いて有効な治療候補分子を設計。候補分子は毒素データベースでのスクリーニングも経て、安全性を確保。全工程はチャットインターフェースで操作可能だ。研究者はコマンドを一つ一つ打つ必要なく、要求を伝えるだけでエージェントが各ツールを調整。計算生物学のハードルを大きく下げる。
このプロジェクトはシンプルな出発点から始まる。ロンドンは毎日膨大なセンサー情報を生成している。交通、空気質、インフラの状態だが、これらは断片的で、都市の実際の状態を誰も把握できていない。
OpenClawを用いて、リアルタイムの交通流、空気質センサー、金融市場データを同時に監視。ある区の空気質が急落した場合、単にログを取るだけでなく、近隣の学校や通勤者に低汚染ルートを提案。路灯やセンサーの故障も迅速に検知し、対応速度は人間の報告を待つよりも格段に早い。長期的にはこのフレームワークを地方政府に公開し、既存の都市システムと連携させることを目指す。
多くのAI製品は大手IT企業向けに設計されているが、Highstreet AIは街の小さな店にこそ必要だと考える。
毎日メール、WhatsApp、電話注文を受けるがITシステムを持たない中小企業向け。Highstreetは協働エージェント群を展開。注文内容を理解するエージェント、在庫を確認するエージェント、請求書や支払いリンクを作成するエージェント、最後に店主が承認ボタンを押すだけの仕組みだ。
店主は最終確認だけを行えばよい。Highstreetは、このシステムは週に10時間以上の時間節約になり、技術知識も不要と謳う。
個人投資家と機関投資家の間には深い溝がある。資金量だけでなく、分析能力や反応速度の差だ。
AlphaMindはこのギャップを埋める製品。ユーザーは自分のポートフォリオとバフェットの公開保有情報を比較できるが、それだけではなく、OpenClawのエージェントを使い、複数の証券会社や取引所を横断して資産集中リスクを分析し、自動的にリバランスも行う。過去のツールは何が起きたかを伝えるだけだったが、AlphaMindは「なぜそうなるのか」を教え、調整も代行する。
11月、オーストリアの開発者Peter Steinbergerは「Clawdbot」というプロジェクトを発表した。TelegramやWhatsAppにメッセージを送ると、カレンダー管理、メール処理、スクリプト実行、ウェブ閲覧までこなす。短期間でAI界を席巻し、2026年1月末にOpenClawが爆発的に流行。2月14日、SteinbergerはOpenAIに加入し、次世代の個人AIエージェントの開発を推進。OpenClawは独立のオープンソース基金に移管された。まさにAI界の中心人物となった彼が、このハッカソンのためにロンドンにやってきた。
ロンドン行きはギリギリで実現した。主催者によると、出発前にビザの問題が発覚し、「チームは慌てた」が、開催前の2日で解決。ビザが取れた後、フライトも変更し、予定通り参加した。帝国理工の教室に初めて入ったとき、彼はスマホを見つめながらメモを取り、スピーチの準備をしていた。まさに「AIインフルエンサー」のような態度はなかった。
その後のSequoia投資パーティーで、チケットを取れなかった開発者がロンドンの雨の中、会場の外に立っていたのを見て、Peterは迷わず近づき、会話を始めた。エージェントの爆発的普及が基礎的な大規模モデルの未来をどう変えるかといった大きな質問に対し、彼は率直に答えた：「わからない。手元のツールを使って面白いものを作るのが得意なだけだ。」本来30分の予定だった講演は、雰囲気が良すぎて観客から質問が止まらず、2時間以上も滞在した。主催者は後に、「非常に意義深いことだった。正直に言えば、彼には謝るべきだ」と語った。
ロンドンを離れるとき、彼は一言残した：「あなたは意味を探しに行くのではなく、意味を創造しに行くのだ。」これは、AI時代に何かを成し遂げたいと願うすべての人にとって、最も聞きたい言葉かもしれない。
Steinberger本人は暗号界に好意的ではないが、このハッカソンの提出リストと彼の個人的立場には明らかな対比がある。DoraHacksのプロジェクトページには、Web3に具体的に落とし込める方向性がいくつか示されている。
しかしながら、常に安全性がOpenClawのWeb3への進出において最大のハードルとなる。エージェントはファイルやAPI、システムにアクセスできるが、その動作を監視する仕組みはない。資産を扱うシナリオでは、OpenClawの利用には慎重さが求められる。
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ハッカソンでOpenClawの創設者に出会った：ロブスターたちはまだこんなことができるのか？
オリジナル | Odaily 星球日报（@OdailyChina）
著者｜jk
2026年3月、英国帝国理工学院のブロックチェーン協会が主催するUK AIエージェントハッカソン2026がロンドンで開催された。このハッカソンはOpenClawを中心技術フレームワークとし、登録参加者は1200人を超え、デモデイ当日にはオンラインのリアルタイム視聴者数が5000人を記録し、一時はX（旧Twitter）で世界トレンドのトップに登った。
多くの参加者からは**「世界初のUniversity OpenClaw Hackathon」**と見なされており、OpenClawの父であるPeter Steinbergerはこのハッカソンのために自らロンドンまで飛んできた。
どのプロジェクトが最も面白い？
3月7日、複数の大学から参加したチームが一週間で構築したプロトタイプを披露した。内容は農業から生物安全、都市管理からDeFi保護まで多岐にわたる。以下は注目すべき6つのプロジェクトだ。
AgroMind：衛星データ＋AIエージェントで農業リスクヘッジを実現
AgroMindは衛星による作物監視、気象データ、市場信号を統合し、農業サプライチェーンのリスク予測と自動ヘッジシステムを構築。コアシナリオは自動ヘッジワークフローだ。
農業サプライチェーンの情報格差は常に資金の問題だ。商品価格は激しく変動し、多くは数ヶ月前に潜在的な気候リスクを抱えていた産地の問題に起因するが、市場はニュースが出るまで反応しない。AgroMindはこの隙間を埋めることを目指す。衛星作物監視、気象データ、市場信号を組み合わせ、衛星画像でブラジルの大豆産地に早期干ばつ兆候が現れたとき、公式報告がなくてもシステムが既に動き出す。在庫と市場の変動性を照合し、ヘッジ案を作成、条件が合えば商品取引所に直接注文を出す。これはAIツールというより、衛星画像の前に座って相場を監視するアナリストのようなもので、寝ることはない。
ClawBio：生物情報学のHugging Face
生物情報学には長年の課題がある。最先端の分析ツールや知識は大学や少数の製薬企業に閉じられ、一般研究者はアクセスできない。ClawBioはこれを解決しようとするもので、Hugging FaceのAIモデル構築を生物情報学に再現する試みだ。オープンな生物スキルリポジトリで、検証済み・再現可能な分析スキルを保存し、どのエージェントも直接呼び出せる。例として、薬物包装の写真を撮ると、エージェントがClawBioのスキルを使ってローカルのゲノムデータを照会し、数秒で個別化された投薬量カードを返す。データは全てローカルで処理され、サーバーにアップロードされない。この「ローカルファースト」思想は医療・健康分野で特に重要で、プライバシー保護に役立つ。
BioSentinel：病原体識別から薬候補までのエンドツーエンド自動化
BioSentinelの野望はさらに大きい。世界の公衆衛生データを起点に、WHO、CDC、CIDRAPなどの情報を継続的に収集し、新たな脅威を検知すると、病原体の標的タンパク質を特定し、RFdiffusionやProteinMPNNといった計算生物学ツールを用いて有効な治療候補分子を設計。候補分子は毒素データベースでのスクリーニングも経て、安全性を確保。全工程はチャットインターフェースで操作可能だ。研究者はコマンドを一つ一つ打つ必要なく、要求を伝えるだけでエージェントが各ツールを調整。計算生物学のハードルを大きく下げる。
「ロンドン神経システム」：スマートシティから「思考都市」へ
このプロジェクトはシンプルな出発点から始まる。ロンドンは毎日膨大なセンサー情報を生成している。交通、空気質、インフラの状態だが、これらは断片的で、都市の実際の状態を誰も把握できていない。
OpenClawを用いて、リアルタイムの交通流、空気質センサー、金融市場データを同時に監視。ある区の空気質が急落した場合、単にログを取るだけでなく、近隣の学校や通勤者に低汚染ルートを提案。路灯やセンサーの故障も迅速に検知し、対応速度は人間の報告を待つよりも格段に早い。長期的にはこのフレームワークを地方政府に公開し、既存の都市システムと連携させることを目指す。
Highstreet AI：ロンドンの街角小店向け「デジタル従業員」
多くのAI製品は大手IT企業向けに設計されているが、Highstreet AIは街の小さな店にこそ必要だと考える。
毎日メール、WhatsApp、電話注文を受けるがITシステムを持たない中小企業向け。Highstreetは協働エージェント群を展開。注文内容を理解するエージェント、在庫を確認するエージェント、請求書や支払いリンクを作成するエージェント、最後に店主が承認ボタンを押すだけの仕組みだ。
店主は最終確認だけを行えばよい。Highstreetは、このシステムは週に10時間以上の時間節約になり、技術知識も不要と謳う。
AlphaMind AI：一般投資家に機関投資家の投資ロジックを
個人投資家と機関投資家の間には深い溝がある。資金量だけでなく、分析能力や反応速度の差だ。
AlphaMindはこのギャップを埋める製品。ユーザーは自分のポートフォリオとバフェットの公開保有情報を比較できるが、それだけではなく、OpenClawのエージェントを使い、複数の証券会社や取引所を横断して資産集中リスクを分析し、自動的にリバランスも行う。過去のツールは何が起きたかを伝えるだけだったが、AlphaMindは「なぜそうなるのか」を教え、調整も代行する。
「ロブスターの教父」Peter Steinbergerが直接出席
11月、オーストリアの開発者Peter Steinbergerは「Clawdbot」というプロジェクトを発表した。TelegramやWhatsAppにメッセージを送ると、カレンダー管理、メール処理、スクリプト実行、ウェブ閲覧までこなす。短期間でAI界を席巻し、2026年1月末にOpenClawが爆発的に流行。2月14日、SteinbergerはOpenAIに加入し、次世代の個人AIエージェントの開発を推進。OpenClawは独立のオープンソース基金に移管された。まさにAI界の中心人物となった彼が、このハッカソンのためにロンドンにやってきた。
ロンドン行きはギリギリで実現した。主催者によると、出発前にビザの問題が発覚し、「チームは慌てた」が、開催前の2日で解決。ビザが取れた後、フライトも変更し、予定通り参加した。帝国理工の教室に初めて入ったとき、彼はスマホを見つめながらメモを取り、スピーチの準備をしていた。まさに「AIインフルエンサー」のような態度はなかった。
このハッカソンでのPeter
その後のSequoia投資パーティーで、チケットを取れなかった開発者がロンドンの雨の中、会場の外に立っていたのを見て、Peterは迷わず近づき、会話を始めた。エージェントの爆発的普及が基礎的な大規模モデルの未来をどう変えるかといった大きな質問に対し、彼は率直に答えた：「わからない。手元のツールを使って面白いものを作るのが得意なだけだ。」本来30分の予定だった講演は、雰囲気が良すぎて観客から質問が止まらず、2時間以上も滞在した。主催者は後に、「非常に意義深いことだった。正直に言えば、彼には謝るべきだ」と語った。
ロンドンを離れるとき、彼は一言残した：「あなたは意味を探しに行くのではなく、意味を創造しに行くのだ。」これは、AI時代に何かを成し遂げたいと願うすべての人にとって、最も聞きたい言葉かもしれない。
OpenClaw × Web3：潜在力は大きいが、安全性が最大の課題
Steinberger本人は暗号界に好意的ではないが、このハッカソンの提出リストと彼の個人的立場には明らかな対比がある。DoraHacksのプロジェクトページには、Web3に具体的に落とし込める方向性がいくつか示されている。
しかしながら、常に安全性がOpenClawのWeb3への進出において最大のハードルとなる。エージェントはファイルやAPI、システムにアクセスできるが、その動作を監視する仕組みはない。資産を扱うシナリオでは、OpenClawの利用には慎重さが求められる。