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（Software as a Service）モデルが主流で、ユーザーはツールを購入し、自分で操作します。一方、OpenClawがもたらすのは、AIaaS（AI as a Service）に近いモデルで、ユーザーはツールの使用権を買うのではなく、AIに“代行”させる“インテリジェンス”を購入する。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抵抗がなくなる」と分析しています。
証券会社の戦略会議で「養殖エビ」を現場で教えるOpenClawが投資研究界に進出
最近、「腾讯大厦の下で長い列を作って“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意したところ、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のAIインテリジェントエージェントであり、ガジェット好きの界隈から金融の投資研究分野へと“遊び”ながら進出しています。
最近、多くの証券会社が次々と「養ロブスターガイド」を発表し、戦略会議の場で専用フォーラムを設けて「養ロブスター」の実演指導を行う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」を構築して先行を狙おうとしています。
しかし、「お祭り騒ぎ」から「本格的な実務」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”ながら進出した場合、その深さや広さは一体どの程度なのでしょうか？
証券会社が一斉に“小ロブスター”について語る
最近、各大手証券会社の春季戦略会議が次々と開催されています。記者が注目したところ、従来のマクロ経済見通しや業界分析といった内容に加え、今年の戦略会議では、最も話題の“小ロブスター”を現場に持ち込む証券会社も見受けられました。
いわゆる“小ロブスター”とは、OpenClawというオープンソースの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”」ことができると謳われています。全ネットで爆発的に話題となる中、その投資研究分野での応用展望にも多くの機関が関心を寄せています。
例えば、国金証券は、3月12日～13日に開催予定の春季戦略会議の中で、「OpenClawによる投資研究と指数投資のためのフォーラム」を単独で設けました。議題は、「大規模モデルによる投資研究の新パラダイムの探討」から始まり、「OpenClawを用いたアクティブ・クオンツ投資への応用」「OpenClawを使った個人投資研究アシスタントの構築」などの実践的な内容まで盛り込まれ、まさに“盛りだくさん”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。記者の取材によると、2月下旬から上海や北京など各地で「OpenClawによるインテリジェント投資研究」フォーラムを巡回開催しているとのことです。
実際、この“養ロブスター”の普及ブームは、最近、売り手側のリサーチ所を席巻しています。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、オープンソース証券、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対してOpenClawの導入方法や投資研究の応用テクニックを紹介しています。
また、開源証券が3月10日の夜に開催したテーマ「OpenClaw：入門から熟練まで」の路演は、配信プラットフォームでの再生回数がすでに1000回近くに達しています。
各社の共有内容を見ると、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、情報検索、個別銘柄分析、株式選定戦略の構築、自動因子発掘とバックテストなど、投資研究の具体的な実践技術に焦点を当てています。
さらに、多くの証券会社がテーマ別の研究レポートとして「養ロブスターガイド」を公開し、OpenClawの投資研究機能の評価や実践的な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』のPDFを用意し、「初心者でも5分で自分専用のAIゲートウェイを展開できる」と宣伝しています。また、詳細な解説を伴う証券レポートはSNS上で話題となり、例えば方正証券の『OpenClawによる金融投資研究の効率化：17の高効率応用例』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資研究の効率が10倍に向上』などがあります。
“投資研究版ロブスター”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“養ロブスター”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な課題に目を向け、より深い製品探索を始めています。彼らは、単なる“ガジェット”から“本格的な投資研究ツール”へと進化させようとしています。
たとえOpenClawが「コーディング不要」と謳っていても、実際の投資研究の現場では、データの信頼性や導入のハードルが依然として高い壁となっています。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“接続”方法を模索しています。
一つは、データ側からアプローチし、自社の役割を「専門的なデータベース」と位置付け、投資研究のデータソースをOpenClawに接続させる戦略です。例えば、岡底斯情報（Gangtise）は、アナリストの意見や公告要約などの投資研究情報を集約したプラットフォームを「AI投資研究のためのデータベース＋ナレッジベース」と定義し、APIを公開してOpenClawの接続をサポートしています。
同社の投資研究技術チームは、「ナレッジベースとデータベースは、投資研究の新インフラの二本柱だ」と語っています。したがって、OpenClawに対して“抱きつく”方法は、投資研究専用のデータソースを提供することだとしています。
もう一つは、より一歩進んで、「製品のパッケージ化とクラウド展開」を選択し、ユーザーが“すぐに使える”状態を作り出すことです。技術的なハードルを低く抑え、自然言語だけで自分の“デジタルリサーチャー”を構築できるようにする狙いです。例えば、「投研ロブスター」と名付けた製品は、OpenClawの基盤能力をパッケージ化・最適化し、ロードショーやリサーチレポート、産業マップ、EDBなどの高品質な投資研究データと連携させるとともに、OpenClawのオープンソースコミュニティの全スキルを収容し、専門的な投資研究スキルパックもプリセットしています。これにより、学習や設定のコストを削減しています。
この“入門AI投資研究”の技術チームは、記者に対して、「投研ロブスター」には、投資研究の“遺伝子”、最適化された投資研究の“手足”、そして巨大なインテリジェント投資研究エコシステムが必要だと説明しました。
データ面では、データの統一整理、規範化、正確な関連付けといった工程管理を徹底し、明確で信頼できる投資研究の知識体系を構築します。同時に、金融業界のデータセキュリティも厳格に管理します。エコシステム面では、「投研ロブスターは、既存のプラットフォームのエコシステム能力と連携し、AI会議のホスティング、AI文字起こし、AI翻訳、投資研究の頭脳、イベントシグナルなどを統合し、ユーザーの一連の作業フローを満たす」とのことです。
また、記者はSNS上で、専門の金融テクノロジー企業だけでなく、個人のブロガーもOpenClawを活用した“手作り”のAI投資研究システムを販売しているのを発見しました。主な機能は、ニュース検索、データ分析、銘柄追跡などで、価格は数百元程度です。
しかし、一部のユーザーからは、「こうした個人の“手作り”製品は、あくまで“遊び”程度に留めておくのが良い。実際の投資研究に使うには“心もとない”。データ源の不安定さや不透明さ、更新の遅さ、エラー頻発などの問題が、作業効率に大きく影響している」との声もあります。
投資研究界が“養ロブスター”に熱狂する理由
証券会社から金融テクノロジー企業まで、「ロブスター」が投資研究の世界でこれほどまでに話題になっているのはなぜでしょうか。
製品の論理から見ると、OpenClawはもともと“生産性向上”を目的としたAI製品と位置付けられています。複数のAIプロダクトマネージャーは、記者に対し、「従来のAI製品と比べて、OpenClawの特長は、AIが“話す”だけでなく“実行できる”点にある」と述べています。
従来のAIは、問題解決の場面は問答にとどまっていましたが、OpenClawは直接コンピュータを操作し、さまざまなタスクを自律的に完遂できるのです。これにより、単なる対話ツールから、具体的なタスクを実行する“実行者”へと進化しています。
この能力は、現在の投資研究の主要な痛点、すなわち情報過多、重複作業、そして高い技術的ハードルに対して、効果的に応えています。投資研究の現場では、OpenClawはデータ収集やコーディングといった煩雑な作業を“要求提起”に簡略化し、研究者の本来の研究活動に集中させることができるのです。
例えば、国金証券がリサーチレポートで示したタスク例では、レポートを“投げる”だけで、OpenClawは論理解析、データ取得、コード作成、バックテストを自動で行い、純資産の推移や分析結果を出力します。従来なら、アナリストが手作業でデータのクリーニングやコードの記述、モデルの調整を行い、半日から数日かかっていた作業です。
方正証券の金融工学チームの曹晓春氏は、「OpenClawは、さまざまなツールやデータ、量的株式選定戦略の構築難易度を大きく下げることができる。これにより、投資家は大量の繰り返し作業やルール作業から解放され、より複雑な意思決定や革新的な戦略の研究・開発に集中できる」と指摘しています。
“養ロブスター”投資研究ビジネスの秘訣
もちろん、製品の優位性を超えて、機関や企業が次々と“ロブスター”を追い求める背景には、より深い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“ブーム”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。
ある証券会社の金工チームのアナリストは、記者にこう説明しました。「こうしたブーム的な製品は、実際に自分で使ってみて、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の使い方を覚える過程でもある。」
また、「自分が使えるようになる」ことは第一歩に過ぎず、「顧客に使わせる」ことも非常に重要だと述べています。養ロブスターのガイドを出したり、ライブ配信で“養ロブスター”のやり方を教えたりするのは、結局のところ、証券会社が顧客に対して、「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」というシグナルを送る行為です。激しい競争の中、こうした“能力の見せ方”は、単なる“意見の提示”よりも希少価値が高まっています。
また、金融テクノロジー企業にとっても、「養ロブスター」はAI投資研究のビジネスにおいて特別な意味を持ちます。
一つは、技術的な入口の確保です。ユーザーのこのツールへの需要が高まる中、誰がより“スムーズに”OpenClawを導入できるかが、日常の投資研究の流れに先行して入り込む鍵となります。
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（Software as a Service）モデルが主流で、ユーザーはツールを購入し、自分で操作します。一方、OpenClawがもたらすのは、AIaaS（AI as a Service）に近いモデルで、ユーザーはツールの使用権を買うのではなく、AIに“代行”させる“インテリジェンス”を購入する。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抵抗がなくなる」と分析しています。
総じて、現場で“養ロブスター”を教える証券会社も、投資研究用の“ロブスター”を開発・展開する金融テクノロジー企業も、いずれも、最近のユーザーの関心が最も高い領域を“乗っかる”ことで、次の投資研究ツールとサービスの主導権を争っているのです。
ただし、「養ロブスター」が投資研究のビジネスとして本当に良いのかどうかは、現段階ではまだ結論が出ていません。
業界関係者の一人は、記者に対し、「OpenClawを使った本格的で信頼できる投資研究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」と語っています。
また、機関や企業はできる限りOpenClawを“一般家庭”に浸透させようと努力していますが、実際の利用状況を見ると、多くのユーザーは“お祭り騒ぎ”の心持ちにとどまっています。実運用の場面では、OpenClawの調教にかかる時間や技術的ハードル、過剰な権限付与のリスク、そして“天井知らず”のトークン費用などが、なかなか本格的な“実働”を妨げているのです。
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の重要産業に対し、OpenClawの一部のセキュリティ脆弱性がコア業務データや企業秘密、コードリポジトリの漏洩を引き起こし、ひいてはシステム全体の麻痺や甚大な損失をもたらす可能性があると警告しています。
言うまでもなく、「お祭り騒ぎ」から“本格的な実務”へと進むには、コストや安全性、習慣といったいくつものハードルを越える必要があります。OpenClawが投資研究の世界に“遊び”ながら進出した今、その動きが“池の鯰”のようなものなのか、それともただのさざ波に過ぎないのかは、今後の時間と市場の動き次第です。