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🏠 スマートホーム上級読了まで 5 分
ユースケース：連携エンジン
/** 「自動化」ではなく「意図」を考えましょう。OpenClaw はセンサーと快適さの間の神経リンクとして機能し、単純な静的ルールを超えた体験を提供します。 */
state_inference.log
硬直した「If-Then」ロジックを超えて
従来のスマートホームは硬直した YAML スクリプトに依存しており、特定のトリガーが特定のアクションを実行するだけです。OpenClaw は「状態推論」を導入し、居住者が何をしているか・次に何が必要かを推論します。Home Assistant や MQTT データストリームを常時監視することで、「オフィスで火曜の夜遅くまで仕事をしている」という文脈を理解し、単なるモーションセンサーの反応を超えた対応が可能になります。 この文脈理解により、本当にインテリジェントな協調動作が実現します。固定の「おやすみ」シーンを実行するのではなく、OpenClaw は時刻・在室状況・窓の開閉・サーモスタットの読み値・個人の睡眠パターンを評価した上で、照明を段階的に暗くし、ドアをロックし、最適な温度に設定します。音声コマンド一つで「集中ワーク」から「ディープフォーカス」「リラックス」への複雑なマルチルーム移行が実現します。
coordination_features.md
存在の把握
Bluetooth ビーコン・Wi-Fi 端末追跡・モーションセンサー・カレンダーデータを組み合わせて、在宅者が誰で何をしているかを推論します。カメラや装着型デバイスなしで「書斎で仕事中」と「ソファでくつろぎ中」を区別し、環境をプロアクティブに調整します。
緊急ハンドラー
煙感知・ガス漏れ・漏水センサーなどの重大イベントに対して優先バイパスロジックを発動。2 秒以内に Telegram・音声アラート・SMS でマルチチャネル通知を配信し、物理リレーで電源を遮断。LLM 処理とは完全独立で動作します。
エネルギー管理
太陽光パネルの発電量・蓄電池・高消費電力機器（EV 充電器・空調・食洗機）をリアルタイムで協調制御し、ピーク電力料金帯での系統依存を最小化します。週次の CO₂ 排出量・節電効率レポートを自動生成します。
system_instructions.py
🤖 「連携」プロンプト
高度なホーム管理を有効にするには、このロジックを OpenClaw のシステム命令にコピー＆ペーストしてください：
# スマートホームプロトコル v2.1
- 'turn_on' コマンドを送信する前に、常にエンティティの状態を確認してください。
- CO2 レベルが 800ppm を超え、'window_switch' が利用可能な場合は、窓を開けます。
- 'presence_state' が 'sleeping' の場合、重要でない通知をすべてミュートします。
- 「映画モード」の調整：ライト(10%)、ブラインドを閉じる(100%)、エアコン設定(22度)。
❓ FAQ
Q1. OpenClaw は Home Assistant の代替ですか？
いいえ、深い拡張です。Home Assistant が Zigbee・Z-Wave・Matter などのプロトコル層デバイス通信を担い、OpenClaw がその上位に AI 推論エンジンを構築します。居住者の意図理解、複雑なマルチデバイスシナリオの調整、静的オートメーションでは不可能な文脈的判断を実現します。
Q2. 照明・サーモスタット・鍵を制御できますか？
はい、Home Assistant または直接 MQTT 経由で制御できます。Philips Hue・IKEA・Shelly・Sonoff など数百ブランドの Zigbee・Z-Wave・Wi-Fi・Matter・Thread デバイスをサポートしています。
Q3. インターネットが切断されても動作しますか？
はい。OpenClaw は Mac Mini・Raspberry Pi など常時稼働マシン上でローカル動作します。Llama 3 などのローカル LLM を使用すれば、インターネット障害中も全 AI 処理が継続します。緊急ハンドラー・スケジュール・在室ベースオートメーションはすべてクラウド接続とは独立して機能します。
Q4. 在室把握はどのように機能しますか？
Bluetooth ビーコン・Wi-Fi 端末追跡・モーションセンサー・時間帯パターンを組み合わせた確率的モデルで在室者を推定します。使用時間が増えるとルーティンを学習し、カメラや装着型デバイスなしで「書斎での作業」と「リビングでのリラックス」を区別できるようになります。
Q5. 緊急シナリオは安全ですか？
はい。緊急ハンドラーは LLM 処理とは独立した優先バイパスアーキテクチャを使用します。煙と CO の検知は 2 秒以内に即時応答をトリガー — アラート通知・電源遮断・マルチチャネル通知 — AI モデルのレイテンシや可用性に一切依存しません。
Q6. 音声コマンドで連携をトリガーできますか？
はい。OpenClaw は Home Assistant の音声パイプラインを通じて Apple HomeKit Siri・Google アシスタント・Alexa と統合されています。Telegram メッセージでシーンをトリガーすることもでき、特定の音声エコシステムに依存しない柔軟な操作が可能です。
Q7. 最小ハードウェア要件は何ですか？
Raspberry Pi 4（4GB RAM）でルールベースの協調制御と軽量 LLM の実行が可能です。Llama 3 8B などのフル AI 推論には、M シリーズ Mac Mini または 16GB 以上 RAM を搭載した NUC を推奨します。200ms 未満の応答レイテンシが実現できます。