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GCP 無料枠だけで AI Claw を作った話 仲間募集

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結論から言うと、GCP の無料枠だけで AI オフィスアシスタントが動きます。

SaaS 契約する前に、この選択肢を知ってほしい。


なぜ作ったか

「OpenClaw を業務で使いたいけど、セキュリティ大丈夫か?」

これが正直な悩みだった。

  • クラウド SaaS → データが第三者を通過する
  • 自社デプロイ → 設定が複雑すぎる
  • 無料枠活用 → 情報が散在していて分からない

じゃあ、自分で「安全にデプロイできる状態」を作ろうと思った。


AI Claw とは

Google ADK(Google Generative AI SDK)ベースの AI オフィスアシスタント。

3 つの特徴:

特徴 説明
🆓 ゼロコスト GCP 無料枠(月 200 万リクエスト)
🔒 データ自社管理 第三者 SaaS を経由しない
5 分デプロイ クリック 1 回で Cloud Run に

Telegram と Slack に対応。Gemini、GPT、Claude も選択可能。


実際のコスト感

私の環境での試算:

項目 無料枠 想定利用
リクエスト 200 万/月 10 万/月
CPU 時間 18 万 vCPU-秒 5 千 vCPU-秒
メモリ 36 万 GiB-秒 1 万 GiB-秒
月額 ¥0 ¥0

10 人チームが 1 日 100 回使っても、無料枠に収まる計算。


技術的キモ

1. Cloud Run でサーバーレス

Cloud Build が自動的に Cloud Run へデプロイします。

デプロイコマンド:gcloud run deploy kuma-claw --image gcr.io/$PROJECT_ID/kuma-claw --platform managed

インフラ管理不要。アクセスに応じて自動スケール。

2. 1 クリックデプロイ

README にデプロイボタンを設置。

@card

押すと Cloud Console が開き、必要事項を入力するだけ。

3. マルチチャネル設計

ChannelAdapter という共通インターフェースを定義。

TelegramAdapter と SlackAdapter がこのインターフェースを実装。

新しいチャネルを追加しやすい設計にしています。


使っている技術スタック

分野 技術
言語 Python 3.11+
AI Google ADK, Gemini
デプロイ GCP Cloud Run, Cloud Build
チャネル Telegram Bot API, Slack API
フレームワーク FastAPI

なぜオープンソースか

1 人で作るより、みんなで育てたほうが面白いから。

必要な役割:

役割 やること
バックエンド API 開発、パフォーマンス改善
フロントエンド Web 管理画面(計画中)
Skills 開発 新規スキル作成
ドキュメント 翻訳、技術記事

貢献すると得られるもの

技術成長

  • GCP 実務経験(Cloud Run, Cloud Build)
  • Google ADK 実装知識
  • オープンソース開発フロー

経歴価値

  • GitHub 貢献記録(ポートフォリオに)
  • 技術ブログのネタ
  • コードレビュー経験

コミュニティ

  • 月 1 回技術共有会
  • 開発者ネットワーク
  • 一緒に成長する仲間

参加のハードル

低く設定しています。

必要なこと 詳細
✅ Git 基礎 clone, commit, push
✅ Python 基礎 関数、クラス
✅ 学習意欲 自ら調べる姿勢

不要なこと:

  • ❌ AI 専門家であること
  • ❌ 10 年の経験
  • ❌ フルタイムコミット
  • ❌ 完璧なコード

最初のステップ

Step 1. リポジトリをフォーク

Step 2. 初期 Issues を見る

Step 3. "good first issue" から始める


ロードマップ

期間 目標
〜2026/04 1 クリックデプロイ ✅ 完了
〜2026/06 企業機能(IAM、記憶)
〜2026/09 Skills エコシステム

最後に

5 分で試せるので、触ってみてほしい。

Issue での議論も歓迎。一緒に作ろう。

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