AI自動化を活用してみたいと、ずっと思っていました。日中は仕事があるので、出勤前に気になるプロジェクトの動向や公式発表をまとめて日報にしてくれるアシスタントがあれば、情報をチェックする時間をかなり節約できそうです。

ただ、こうしたものをあれこれ試すうえで、現実的な問題がひとつあります。プログラムを常時稼働させなければならないことです。モデルを選び、ワークフローを整えたあとも、どこで動かすか、接続が切れたらどうするかを考える必要があります。

そんなとき、Acurast公式がOpenClawのデプロイ方法を紹介するチュートリアルを公開したと知り、この用途に興味を持ちました。

AcurastのCargoを使えば、OpenClawをAcurastネットワーク内のスマートフォンノードにデプロイできます。アシスタントはリモートのノード上で動くため、自分のパソコンをシャットダウンしても止まりません。情報の整理や、定期的な日報の作成といったタスクには、こうしたデプロイ方法を検討する価値がありそうです。

ただし、ひとつ明確にしておきたい点があります。公式チュートリアルでも、OpenRouter APIの設定は必要です。スマートフォンノードがアシスタントのプログラムを実行し、大規模言語モデルはAPI経由で呼び出すため、関連費用についても別途考慮しなければなりません。スマートフォンさえ用意すれば、AI一式を無料で動かせるというわけではありません。

開発者としては、設定にどれくらい時間がかかるか、安定して動くか、問題が起きたときにログを簡単に確認できるかが気になります。自動化は本来、手間を減らすためのものです。それなのに、接続が切れていないか毎日見張らなければならないなら、本末転倒です。

まだ自分ではデプロイしていないので、実際の効果については判断を保留します。ただ、公式のチュートリアルはすでに公開されているので、まずは簡単な定期タスクから試して、数日間連続で動かしたときの様子を見てから、デプロイ費用とモデルのAPI利用料を合わせた総コストを計算してみるのがよさそうです。

定期的な日報を安定して作れるなら、計算資源のパラメーターがずらりと並んでいるのを見るよりも、実感が湧くと思います。