OpenClaw vs Manus AI vs Claude Code：2026年AIエージェントフレームワーク徹底比較＆選定ガイド

1. AIエージェントフレームワーク選定が重要な理由

2026年初頭、AIエージェントは技術コミュニティの概念実証実験から、企業のAIデジタルトランスフォーメーションの中核的なデプロイ戦略へと進化した。Gartnerの調査によると、2026年末までに大企業の40%以上が少なくとも1つのビジネスプロセスに自律型AIエージェントをデプロイする。アジア太平洋地域では、製造業やサービス業のデジタル化加速により、この割合はさらに早く達成されると予想されている。^[8]

しかし、「AIエージェント」という用語はすでに深刻なオーバーロード状態にある。コンピュータのデスクトップ全体を自律操作できるOpenClawから、クラウドサンドボックスで複雑な多段階タスクを完了するManus AI、エンジニアのコーディングとリファクタリングの支援に特化したClaude Codeまで――3つすべてが「AIエージェント」と呼ばれているが、設計思想、適用シナリオ、デプロイコスト、セキュリティリスクは根本的に異なる。

間違ったフレームワークを選択するコストは大きい。カスタマーサービス自動化システムをClaude Code上に構築しようとするチームは、初日にそのCLIアーキテクチャが非技術ユーザーにまったく適していないことに気づく。機密性の高い医療記録を処理するためにManusをデプロイした医療機関は、最初のセキュリティ監査で問題に直面する可能性がある。さらに、あるエージェントフレームワークから別のフレームワークへの移行コストは、技術の再構築だけでなく、ユーザーの再教育や組織の慣性の摩擦も含むため、しばしば深刻に過小評価される。

本記事の目的は、技術意思決定者に体系的な選定ガイドを提供することである。アーキテクチャ設計から出発し、機能マトリクス、デプロイコスト、セキュリティ、エコシステムの成熟度を深く比較し、最終的に8つの典型的な企業シナリオに対する具体的な選定推奨を提供する。

1.1 3フレームワークの市場ポジショニング概要

詳細に入る前に、3大フレームワークの直感的な理解を確立しておこう：

OpenClawのコアプロポジションは「あなたのPC、あなたのエージェント、あなたのデータ」である。ローカルマシン上で動作し、WebSocketゲートウェイを介して各種メッセージプラットフォーム（WhatsApp、Telegram、Slack等）に接続し、ブラウザの制御、ファイルの読み書き、コードの実行、さらには複数のAIサブエージェントの協調作業まで可能である。真の「フルスタック・パーソナルエージェント」であるが、最も高い技術的ハードルとセキュリティ上の責任も伴う。^[1]

Manus AIは「ゼロフリクション汎用AIエージェント」というポジショニングである。ユーザーはブラウザを開いてタスクの説明を入力するだけで、Manusがクラウドサンドボックス内でウェブブラウジング、データ収集、レポート生成などの複雑なタスクを自律的に完了する。すべての技術的詳細を意図的に隠し、非技術系のビジネスパーソンが即座に使い始められる。この設計判断がその最大の利点であり、同時に最大の制限でもある。^[4]

Claude Codeは、Anthropicがソフトウェアエンジニア向けに構築した公式エージェントツールである。コマンドラインインターフェース（CLI）をコアに、コードベースのコンテキストを深く理解し、コードの読み書き、テスト、リファクタリングを行い、bashツールを通じてシステムコマンドを実行できる。その設計思想は「エンジニアの判断を置き換える」のではなく「エンジニアのワークフローにシームレスに組み込む」ことである。^[5]

2. 3フレームワークのポジショニング＆設計思想

2.1 OpenClaw：ローカルファーストのオープンソースエージェント革命

OpenClawは明確な個人的色彩を持って誕生した。その創設者であるPeter SteinbergerはPSPDFKit（現Nutrient）の創業者であり、iOS開発コミュニティで影響力のあるエンジニアである。The Pragmatic Engineerの詳細レポートによると、SteinbergerはOpenClaw構築時にAIアシストコード生成を広範に使用し、「自分が完全に読んでいないコードを出荷している」と率直に述べた――この発言はその後、AIアシスト開発とコード品質に関するソフトウェアエンジニアリングコミュニティで熱い議論を巻き起こした。^[10]

OpenClawの設計思想は3つのコア原則にまとめられる：

第一に、データ主権。すべての推論計算はローカル（またはユーザーが選択したAIモデルAPI経由）で行われ、メッセージ履歴、メモリストア（Supermemory）、ワークフロー定義はすべてユーザー自身のマシンに保存される。データコンプライアンス要件のある組織にとって、これは非常に魅力的な提案である。

第二に、プラットフォーム非依存のメッセージング。OpenClawはWhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessage（Mac版経由）など、10以上の主要メッセージプラットフォームに対応している。ユーザーは新しいアプリケーションをインストールすることなく、好みのコミュニケーションツール内からAIエージェントを呼び出せる。

第三に、拡張可能なSkillsマーケットプレイス。OpenClawには100以上の公式およびコミュニティ提供のSkills（スキルプラグイン）があり、GitHub操作、カレンダー管理、メール自動化からウェブスクレイピングまで幅広くカバーしている。技術ユーザーはPythonやJavaScriptを使用してカスタムスキルを開発することもできる。

OpenClawの爆発的な普及も同様に注目に値する。その前身は複数回の名称変更を経ている：当初のClawdBotからMoltBot、そして現在のOpenClawへ（元のコードネームopencodeはいくつかのコミュニティドキュメントでまだ確認できる）。^[2]GitHubでは、最初の公開リリースから2日間で100,000スターを超え、ピーク時には1時間あたり710の新規スターを記録し、GitHub史上最も急成長したオープンソースプロジェクトの1つとなった。^[3]リリースから60日間で9,000から157,000スターに成長し、2026年最注目のオープンソースプロジェクトとなった。

2.2 Manus AI：クラウドファーストの汎用エージェントサービス

Manus AIは中国系のチームによって構築され、その設計思想はOpenClawとほぼ正反対である。Manusの目標は技術ユーザーに最大限の柔軟性を提供することではなく、すべての人に最も障壁の低いAIエージェント体験を提供することである。

Manusのコアアーキテクチャは「クラウドサンドボックス実行環境」である。ユーザーがタスクを送信すると（例：「2026年台湾のSaaSツールトップ10を調査し、競合分析レポートを生成して」）、Manusはクラウドサーバー上に隔離されたサンドボックス環境を起動し、そこでエージェントが自律的にウェブを閲覧し、データを収集し、レポートを作成し、結果をユーザーに返す。プロセス全体はユーザーに対して完全に透明で、ソフトウェアのインストールやAPIキーの管理は不要である。

Manusの設計思想は「タスクファースト」の思考を体現している：ユーザーは「何をしたいか」だけを記述すればよく、「どのように実現するか」は不要である。この設計は市場で強い共感を得ており、特にマーケティング、営業、リサーチなど非技術系の職種で好評である。しかし、この「ブラックボックス」設計は、エージェントの行動過程に対するユーザーの可視性がほぼないことを意味し、コンプライアンス監査が必要な企業シナリオでは明確な制限となる。

価格モデルの観点から、Manusはサブスクリプションモデルを採用しており、無料プラン（タスク制限あり）と有料Proプランを提供している。個人ユーザーや中小企業にとって、このモデルの参入コストは非常に低いが、多くの並列タスクが必要な大企業にとっては、コストが急速にエスカレートする可能性がある。

2.3 Claude Code：エンジニア向け公式エージェントツール

Claude Codeは、2025年にAnthropicがリリースした公式エージェントコーディングツールであり、「AIエージェントがどのように人間のエンジニアと協働すべきか」に関するAnthropicのコアビジョンを体現している。スタンドアロンアプリケーションではなく、エンジニアのワークフローに深く組み込まれたCLIツールである。

Claude Codeの設計思想は「信頼できる協力者（Trustworthy Collaborator）」と要約できる。エンジニアの判断を置き換えようとするのではなく、エンジニアの監督下で面倒な実装作業を完了する。これは複数の具体的な設計判断に反映されている：

第一に、明確な操作境界。Claude Codeは、副作用を持つ可能性のあるすべての操作（ファイルの書き込み、bashコマンドの実行、gitコミットなど）を実行する前に、ユーザーに説明し確認を求める。この設計はインタラクションの摩擦を増やすが、エージェントの暴走リスクを大幅に低減する。

第二に、コードベースのコンテキスト理解。Claude Codeはコードベース全体の構造を読み取り、ファイル間の依存関係を理解し、グローバルな視点で修正提案を提供できる。これが従来のコード補完ツール（GitHub Copilotなど）との最も重要な違いである。

第三に、既存ツールチェーンとのシームレスな統合。Claude Codeはあらゆるターミナル環境で動作するよう設計されており、git、npm、pytest、dockerなどの開発者ツールと自然に協調し、ユーザーに新しい作業環境への移行を強制しない。

Claude Codeの制限も同様に明確である：主にコード関連タスク向けに設計されており、ブラウザ自動化、メッセージプラットフォーム統合、一般的なオフィス自動化シナリオにおいては、その能力はOpenClawやManusに大きく及ばない。

3. アーキテクチャ設計の比較

3.1 OpenClawの4層アーキテクチャ

OpenClawは緻密に設計された4層アーキテクチャを採用しており、各層が明確な目的を持ち、完全なローカルエージェントエコシステムを共同でサポートしている：^[9]

第1層：Gatewayレイヤー
OpenClawはローカルマシン上でWebSocketサーバーを起動し、ws://127.0.0.1:18789でリッスンする。このゲートウェイはシステム全体の神経中枢であり、各メッセージプラットフォームBridgeからのメッセージの受信と、下層のNode実行エンジンへのタスクの配信を担当する。Gatewayレイヤーはセッション管理、レート制限、認証トークンの検証も処理する。

第2層：Nodesレイヤー
NodesはOpenClawの中核実行ユニットであり、各Nodeは独立して動作するAIエージェントインスタンスを表す。Nodesは選択されたAIモデル（Claude、GPT-4、DeepSeek、またはローカルOllamaモデル）との通信、会話コンテキストの維持、Skillsの呼び出しの調整を担当する。OpenClawは「Agent Teams」をサポートしており、複数のNodesが協調チームを形成し、各々が複雑なタスクの異なるサブタスクを処理する。

第3層：Channelsレイヤー
Channelsはエージェントの通信インターフェースを定義する。OpenClawは各サポートメッセージプラットフォームに対して独立したBridgeプラグインを提供しており、WhatsApp Bridge、Telegram Bridge、Discord Bridge、Slack Bridge、Signal Bridgeなどがある。各Bridgeは独立したプロセスとして動作し、Gatewayレイヤーと通信してプラットフォーム固有のメッセージフォーマットをOpenClawの内部標準フォーマットに変換する。

第4層：Skills＆Memoryレイヤー
これはOpenClawの最も豊かな能力レイヤーである。Skillsは組み合わせ可能な能力プラグインであり、基本的なウェブ検索、コード実行、ファイルI/Oから高度なGitHub操作、カレンダー管理、画像生成まで幅広くカバーする。SupermemoryはOpenClawの永続的メモリシステムであり、ユーザーの好み、過去のインタラクションの要約、重要なコンテキストをMarkdownフォーマットで保存し、異なるセッション間でのメモリの連続性を確保する。

3.2 Manusのクラウドサンドボックスアーキテクチャ

Manusのアーキテクチャは「タスク隔離」をコア原則として設計されている。各ユーザータスクはManusのクラウドインフラ上に独立したサンドボックスコンテナを起動し、制御されたブラウザインスタンス（ウェブ操作用）、Python実行環境（データ処理用）、ドキュメント編集環境（レポート生成用）を含む。

Manusのエージェントエンジンは「Plan-Execute-Reflect」ループアーキテクチャを使用する。タスクを受信すると、エージェントはまず実行計画を生成し（ユーザーに表示される）、次にステップごとに実行し、各ステップ後に結果が期待に沿うかを評価して後続の計画を調整する。

3.3 Claude CodeのCLI-firstアーキテクチャ

Claude Codeのアーキテクチャは比較的シンプルだが、このシンプルさは意図的な設計判断である。ローカルCLIプロセスとして動作し、Anthropic API（またはエンタープライズデプロイされたプライベートエンドポイント）を介してClaudeモデルと通信する。ローカルプロセスは会話コンテキストの管理、ローカルファイルシステムの読み取り、bashコマンドの実行、結果のユーザーへの提示を行う。

Claude Codeは「Tool Use」メカニズムを導入しており、Claudeモデルがファイルの読み取り（Read）、ファイルの書き込み（Write）、コマンドの実行（Bash）、コードの検索（Grep）などの特定の操作を要求できるようにしている。各ツールの呼び出しはユーザーの確認後にのみ実行され、「提案-確認-実行」のインタラクションループを形成する。

3.4 3フレームワークアーキテクチャ比較表

4. セキュリティ＆プライバシー分析

3フレームワークのすべての比較項目の中で、セキュリティとプライバシーは企業の意思決定者が最も軽視してはならない項目である。各フレームワークには独自のセキュリティリスクプロファイルがあり、これらのリスクを理解することが責任ある選定判断の前提となる。

4.1 OpenClawのセキュリティリスク：CVE-2026-25253

OpenClawのセキュリティ問題は、現在3フレームワークの中で最も広く議論されている。2026年初頭、セキュリティ研究者はCVE-2026-25253を発見した――攻撃者が悪意を持って作成されたメッセージを通じてOpenClawのホストマシン上でリモートコード実行（RCE）を達成できる重大な脆弱性である。^[6]

この脆弱性の攻撃ベクトルは驚くほど単純であった：攻撃者は、OpenClawエージェントが監視している任意のメッセージプラットフォームアカウントに特殊なフォーマットのペイロードを含むメッセージを送信するだけで、ホストマシン上で任意のコード実行をトリガーできる可能性があった。OpenClawは通常ユーザーのフル権限で動作する（制限されたサンドボックス環境ではない）ため、この脆弱性の潜在的な被害は極めて大きかった。

Ciscoのセキュリティブログは深い体系的批判を提起した：問題の根本は孤立した脆弱性だけでなく、OpenClawの設計思想全体に関する根本的な懸念であると。エージェントが「ローカルコンピュータへのフルアクセス」を持ちながら同時に「インターネットメッセージプラットフォームからの入力を受け入れる」場合、メッセージパス上のあらゆるセキュリティ上の欠陥が壊滅的な結果につながる可能性がある。^[7]

4.2 Manusのプライバシーとコンプライアンスの懸念

Manusのセキュリティリスクはクラウドアーキテクチャの性質に起因する：すべてのタスク記述、アップロードされたファイル、実行中に生成されたすべての中間データがManusのクラウドサーバーで処理される。

日本やEUの企業にとって、これは2つのレベルでコンプライアンスの懸念を引き起こす。第一に個人情報保護法（GDPR）への準拠、第二に営業秘密漏洩リスクである。Manusは現在SOC 2 Type IIやISO 27001認証を公開していないため、厳格な情報セキュリティガバナンス要件を持つ組織にとって懸念材料となる。

4.3 Claude Codeのサンドボックスメカニズム

比較すると、Claude Codeのセキュリティ設計は3フレームワークの中で最も厳格である。「明示的許可（Explicit Permission）」の操作モデルを採用しており、副作用を持つすべての操作を実行する前にユーザーの明示的な確認を通過する必要がある。

Claude Codeのセキュリティ境界は明確である：コードやローカルデータはAnthropicに自動的に送信されず（推論に必要なコンテキストのみが転送される）、操作確認要件によりエージェントの暴走実行が防止され、外部メッセージプラットフォームの攻撃面が存在しない（WhatsAppやTelegramの受信ポートがないため、メッセージプラットフォームからのインジェクション攻撃ベクトルがない）。

5. エンタープライズシナリオ選定ガイド

5.1 選定デシジョンマトリクス

すべてのシナリオに適した単一のフレームワークは存在しない。以下のデシジョンマトリクスは、本記事の分析に基づき、8つの典型的な企業ユースケースに対する選定推奨を提供する：

6. 結論＆推奨事項

2026年のAIエージェント市場は、「アーリーアダプターの実験」から「メインストリーム企業デプロイ」への重要な移行期にある。OpenClaw、Manus AI、Claude Codeは、この移行において3つの明確に異なる技術ルートと価値提案を代表している。

6.1 各フレームワークのコアアドバンテージ要約

OpenClawのコアアドバンテージは、その比類のない柔軟性と拡張性にある。フルオープンソースアーキテクチャはベンダーロックインリスクを排除し、ローカルファースト設計は最も強力なデータ主権保証を提供し、10以上のメッセージプラットフォームとのネイティブ統合はカスタマーサービス自動化と個人生産性シナリオでほぼ代替不可能なものとしている。しかし、これらの利点の代償は、より高い技術的ハードル、無視できないセキュリティリスク、コミュニティ駆動エコシステムの品質のばらつきである。

Manus AIのコアアドバンテージは、究極の使いやすさとゼロの運用負担にある。非技術系ビジネスユーザーにとって、Manusは現在最もダイレクトにAIエージェントの価値を実感できるパスである。そのクラウドサンドボックス実行モデルは、ウェブリサーチ、データ集約、レポート生成などの汎用タスクで信頼性の高いパフォーマンスを示す。しかし、クローズドソースアーキテクチャ、限られたカスタマイズ能力、クラウドデータフローのプライバシー懸念は、深いカスタマイズや厳格なコンプライアンスが必要な企業シナリオには不向きである。

Claude Codeのコアアドバンテージは、ソフトウェアエンジニアリングシナリオへの深い適応にある。ファイル横断的なコードベースのセマンティック理解、シームレスなgitワークフロー統合、明確な操作確認メカニズム、Anthropic Enterpriseのプライベートデプロイオプションにより、コード関連シナリオにおける技術組織の最良の選択肢となっている。MCPエコシステムの継続的な拡大も長期的な競争力を支えている。

6.2 最終選定デシジョンフレームワーク

選定の判断を下す前に、組織が以下の5つの重要な質問に回答することを推奨する：

質問1：主要なユースケースは何か？コード関連タスクならClaude Code、メッセージプラットフォーム統合ならOpenClaw、汎用リサーチ・レポーティングタスクならManusを選択。

質問2：データ主権要件はどの程度厳格か？個人データや営業秘密が関わる場合、Manusのクラウドアーキテクチャはレッドラインとなる。OpenClawのローカルデプロイまたはClaude Codeのエンタープライズプライベートデプロイがコンプライアントな選択肢である。

質問3：デプロイと保守にどれだけの技術リソースを投入できるか？技術リソースが限られている場合はManusが最低フリクションの選択、セルフホストが可能ならOpenClawが最高のROIを実現、Claude Codeはその中間に位置する。

質問4：予算モデルは固定費と変動費のどちらを好むか？Manusのサブスクリプションモデルは予測可能な固定費を提供。OpenClawとClaude CodeのAPI従量課金モデルは使用量に応じて変動する。

質問5：ベンダーロックインに対する許容度は？将来の移行コストが懸念される場合、OpenClawのフルオープンソースとマルチモデル対応が最大の柔軟性を提供。ManusのクローズドソースSaaSモデルはロックインリスクが最も高い。Claude Codeはその中間に位置する（CLIツール自体はオープンだが、Claude APIに深く依存している）。

AIエージェントの時代はすでに到来している。問題は「導入するかどうか」ではなく「いかに賢く導入するか」である。

プレゼンテーションスライド

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