「Claude/GPTでは絶対に無理だった」──。
この衝撃的な発言の主は、Viatel、Jazztel、Ya.com、Fon、Prelude Fertilityと5つのユニコーン企業を創業してきた連続起業家Martin Varsavsky氏だ。彼が率いるAI×医療スタートアップ「RealMDai」のSeed→Series Aに向けた80ページ超の実行計画書を、オープンソースAIエージェントOpenClawが自動合成したという。
ブラウザベースのチャットボットでは到達できなかった「複数ドキュメント横断の依存関係自動検出」という壁を、ローカルで動作する自律型AIエージェントが突破した。この事例は、AIの活用フェーズが「質問に答える」から「経営の重労働を代行する」段階に移行したことを象徴している。
Martin Varsavskyとは何者か：5回のユニコーン創業という異次元キャリア
Martin Varsavsky氏の経歴を知れば、今回の発言の重みが理解できる。
| 企業名 | 分野 | 評価額・売却額 |
|---|---|---|
| Viatel | 欧州光ファイバー | 12億ドル（売却時） |
| Jazztel | 通信事業 | 7.7億ドル |
| Ya.com | インターネット | 6.5億ドル（Deutsche Telekomに売却） |
| Fon | Wi-Fiネットワーク | 世界最大2000万+ホットスポット |
| Prelude Fertility | 不妊治療クリニック | 米国最大チェーン |
コロンビア大学で起業家精神を教える教授でもあり、Tumblrへのエンジェル投資で6,000倍のリターンを達成した実績も持つ。
つまり、テクノロジーの目利きとしても、経営者としても超一流の人物が「Claude/GPTでは無理だった」と断言したわけだ。
何が問題だったのか：Seed→Series Aの80ページ超ロードマップ
Varsavsky氏が直面していた課題は明確だ。
AI×リアル医療スタートアップRealMDaiの1,000万ドル（約15億円）のSeedラウンドからSeries Aに向けた12ヶ月間の実行戦略を、80ページ超のロードマップとしてまとめる必要があった。
問題はアイデアの不足ではなく、複雑性だった。
| 管理が必要な領域 | 具体的な依存関係 |
|---|---|
| 臨床試験 | 規制承認の進捗に連動 |
| 規制対応 | エンジニアリング開発の完了に依存 |
| 採用計画 | 財務トリガーとマイルストーンに連動 |
| 財務計画 | 臨床・採用・開発の全領域と相互依存 |
| エンジニアリング | 臨床マイルストーンと採用ゲートに依存 |
月ごとの依存関係が臨床・規制・採用・財務・エンジニアリングの全領域にまたがり、ひとつの変更が連鎖的に他の計画に影響する。この複雑さこそが、従来のAIツールでは対処できなかった壁だった。
Claude/GPT/Geminiが失敗した理由：コンテキストの天井
Varsavsky氏は、OpenClawにたどり着く前にGemini、Claude、GPT-5.2を試している。しかし、いずれも同じ壁にぶつかった。
| 限界 | 具体的な問題 |
|---|---|
| コンテキスト喪失 | 数ファイルの読み込み後にコンテキストを失う |
| 依存関係の破綻 | 運用上の依存チェーンが途切れる |
| ハルシネーション | 穴を「自信たっぷりな推測」で埋める |
| ファイル制限 | 1会話あたり10ファイルまでしか操作できない |
Varsavsky氏の言葉が端的だ。
Martin Varsavsky氏：
「AIの限界を管理し、ドリフト（ずれ）を修正する作業に費やす時間のほうが、実際にプランを作る時間より多かった」
つまり、AIを使うためのコストが、AIから得られる価値を上回っていた。ブラウザベースのチャットボットは「狭いコンテキスト窓」の中でしか作業できない。80ページ超の計画書を構成する数十のドキュメントを同時に扱うには、根本的にアーキテクチャが異なるツールが必要だった。
OpenClawが突破した壁：「自律型エージェント」というアーキテクチャ
OpenClawがこの問題を解決できた理由は、設計思想の根本的な違いにある。
| 項目 | 従来のチャットボット | OpenClaw |
|---|---|---|
| 動作環境 | ブラウザ（クラウド） | ローカルマシン |
| ファイルアクセス | 1会話10ファイルまで | 全ドキュメントリポジトリに直接アクセス |
| 作業スタイル | 質問に答える | 人間のように自律的に作業 |
| メモリ | セッション終了で消失 | 永続メモリで週単位の文脈を保持 |
| 作業時間 | リアルタイム応答のみ | 数時間かけて自律作業、完了後に報告 |
Varsavsky氏は、OpenClawの真価をこう表現している。
Martin Varsavsky氏：
「OpenClawは単に質問に答えたのではない。すべての採用ゲート、財務トリガー、エンジニアリングロードマップ、臨床マイルストーンを相互参照し、ひとつの整合性のある統合計画に仕上げた。断片的に見ていたときには見えなかったタイムラインの衝突まで検出してくれた」
ポイントは3つある。
1. 全ドキュメント横断の相互参照：散在するドキュメントフォルダを一気通貫で読み込み、領域間の依存関係を自動検出した。
2. 見えなかった衝突の発見：人間が個別に確認していたときには気づけなかったタイムライン上の矛盾を浮き彫りにした。
3. 数時間の自律作業：OpenClawは「数時間かけてドキュメントに取り組み、完了後に戻ってくる」。リアルタイム応答ではなく、デジタルワーカーとして機能した。
「古いMacで動いている」という衝撃：クラウドではなくローカル
Varsavsky氏の証言で特に印象的なのは、この一節だ。
Martin Varsavsky氏：
「予想外だったのは、これが私の古いMacで全部動いていることだ。クラウドにあるよりも、デジタルワーカー──いやデジタルパーソンのように感じる。先週まで自分にしかできなかった変更が、Macの画面上で起きている」
OpenClawがローカルで動作することの意味は大きい。
| メリット | 詳細 |
|---|---|
| 機密性 | $10Mのシード資金計画書がクラウドに流出しない |
| 所有感 | 「自分のマシン」で動く実感がデジタルワーカー感を生む |
| 継続的更新 | 日々の進捗を共有するだけで計画が自動修正される |
特にスタートアップ経営者にとって、Series A前の実行計画書は最高機密に等しい。これをクラウドのAIサービスにアップロードすることへの抵抗は大きい。OpenClawのローカル動作は、この心理的・セキュリティ的障壁を取り除いている。
OpenClawとは何か：GitHubスター19万超のオープンソースAIエージェント
OpenClaw（旧Clawdbot→Moltbot）は、PSPDFKit創業者のPeter Steinberger氏が開発したオープンソースのパーソナルAIエージェントだ。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| GitHubスター | 19万超（公開72時間で6万獲得） |
| 開発者 | Peter Steinberger氏（PSPDFKit創業者） |
| 名称変遷 | Clawdbot → Moltbot → OpenClaw |
| 動作環境 | Mac / Windows / Linux（ローカル実行） |
| 対応チャネル | Slack, Discord, WhatsApp, Telegram, LINE等50以上 |
| 最新動向 | OpenAIが買収、Steinberger氏がOpenAIに参画 |
2026年2月15日にはOpenAI CEOのSam Altman氏がSteinberger氏のOpenAI参画を発表。オープンソースプロジェクトは独立財団に移管され、OpenAIが財務スポンサーとなった。
経営者がOpenClawを活用する5つのユースケース
Varsavsky氏の事例から見えてくる、経営者にとってのOpenClaw活用パターンを整理する。
1. 実行計画書の自動合成
散在するドキュメントから一貫性のある計画書を生成。部門間の依存関係を自動検出し、タイムラインの衝突を事前に発見する。
2. 投資家向け資料の作成
財務データ、市場分析、競合情報など複数ソースを横断して、ピッチデック向けのデータを統合する。
3. 日次の計画アップデート
「新しい進展があったら共有するだけで、計画の多くの側面が自動修正される」（Varsavsky氏）。常に最新の実行計画を維持できる。
4. 規制・コンプライアンス文書の管理
特に医療・金融等の規制産業では、膨大な規制文書の相互参照と整合性チェックが必要。OpenClawの全ドキュメントアクセスが威力を発揮する。
5. 採用計画と組織設計
事業マイルストーンに連動した採用タイミング、財務トリガーに基づく組織拡大計画を自動的に整合させる。
チャエン氏の視点：「Claude/GPTでは絶対無理だった」の意味
デジライズCEOのチャエン氏（@masahirochaen）は、Varsavsky氏の投稿を引用してこうポストしている。
【8. スタートアップ経営者必見】80ページ超実行計画書自動合成 概要：5回ユニコーン創業者氏がSeed→Series Aの全ロードマップをOpenClawで作成。 全ドキュメント横断で依存関係・タイムライン衝突を自動検出。 「Claude/GPTでは絶対無理だった」
— チャエン | デジライズ CEO (@masahirochaen) 2026年2月21日
チャエン氏のX投稿より：
@masahirochaen「【8. スタートアップ経営者必見】80ページ超実行計画書自動合成 概要：5回ユニコーン創業者氏がSeed→Series Aの全ロードマップをOpenClawで作成。全ドキュメント横断で依存関係・タイムライン衝突を自動検出。『Claude/GPTでは絶対無理だった』」
この「Claude/GPTでは絶対無理だった」という表現は、AIの能力の優劣を指しているのではない。アーキテクチャの違いを指している。
Claude、GPT、Geminiは単体のLLMとしては極めて優秀だ。しかし、ブラウザベースのチャットインターフェースでは、数十のドキュメントを同時に読み込み、相互参照し、依存関係を追跡するという作業に構造的な限界がある。
OpenClawは、これらのLLMを「頭脳」として使いつつ、ローカルファイルシステムへの直接アクセスという「手足」を与えた。頭脳の性能ではなく、身体を持ったかどうかが決定的な差だった。
まとめ：AIは「質問に答える」から「経営の重労働を代行する」フェーズへ
Martin Varsavsky氏の事例は、AIの活用が新しい段階に入ったことを示している。
| フェーズ | AIの役割 | 代表例 |
|---|---|---|
| Phase 1 | 質問に答える | ChatGPT、Claude |
| Phase 2 | コードを書く | Claude Code、Cursor |
| Phase 3 | 経営の重労働を代行する | OpenClaw |
重要なポイントを整理する。
- 5回のユニコーン創業者が「Claude/GPTでは絶対無理」と証言
- 80ページ超の実行計画書を全ドキュメント横断で自動合成
- 個別には見えなかったタイムラインの衝突を自動検出
- ローカルMacで動作し、機密性の高い経営データを外部に送信しない
- 日々の進捗共有で計画が自動更新され続ける
OpenClawの真価は、LLMの性能そのものではなく、「AIに手足を与える」というアーキテクチャの転換にある。スタートアップ経営者だけでなく、複雑なプロジェクトを管理するすべてのビジネスリーダーにとって、注目すべきパラダイムシフトだ。
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