AI運用設計・セキュリティ

ローカルLLMでの調査+Discord連携

ローカル環境で安全に大規模言語モデル（LLM）を活用するための運用基盤構築を目的としたもの。OpenClawをローカルGatewayとして運用し、Discordをフロントエンドに据えることで、安全性・再現性・診断可能性を備えたAI活用基盤を構築。

ローカルLLM・運用基盤

サービス

データを安心して扱える環境と再現可能な運用構造を確立

従来のプロセス

クラウドLLMへ直接入力するため、データ漏洩リスクを完全に排除できない
設定ファイルや環境変数が分散し、再起動で挙動が変わる
Discord Botが反応しない原因が特定困難
TokenやIntent変更後に再発する事故が頻発

導入後

OpenClawをローカルで稼働させる構成へ変更し、データ漏洩リスクを排除
環境変数を固定し、設定の単一正本（SSOT）を確立
health / sec / paths の3種Runbookで再発防止を実現
CLIベースで観測し、UI依存を排除した診断体制を構築

ローカル完結型AI運用基盤

OpenClawを中心としたローカル環境でのLLM運用アーキテクチャ。Discord Botとの連携により安全なインターフェースを実現

CLI中心の診断設計

openclaw statusコマンドによるリアルタイム監視。PROCESS_DOWN、TOKEN_INVALID、POLICY_BLOCKEDなど3分分類での即座の原因特定が可能

再発を前提としたRunbook化

定期監査フローと診断手順を文書化。「ドキュメント＝運用装置」として機能し、昨日は動いていた事故を未然に検出

プロジェクト概要

システムの特徴

ローカル完結型AI運用基盤として、OpenClawをGatewayに据え、パス固定による設定ブレ排除を実現。CLI中心の診断設計により、UI依存を排除し、再発を前提としたRunbook化によって「ドキュメント＝運用装置」として機能する構造を構築した。セッション分離と権限制御設計により、安全性と再現性を両立した。

役割・担当範囲

フェーズ: 要件整理〜設計〜実装〜テスト〜運用改善まで一貫して担当
役割: アーキテクト / 運用設計 / セキュリティを考慮した実装支援
担当領域: データ設計、ロジック実装、ログ基盤構築まで全領域を担当
成果物: 運用Runbook、診断フレームワーク、セキュリティ監査手順の策定

プロジェクトの背景・課題

ローカルAI運用において、クラウドLLMへの直接入力によるデータ漏洩リスク、設定ファイルの分散による挙動の不安定性、Discord Botの障害原因特定の困難さなど、"なんとなく不安なAI運用"が常態化していた。

特にTokenやIntent変更後の再発事故は、技術的難易度ではなく構造の曖昧さが原因で発生していた。

本プロジェクトでは、これらの課題に対し、OpenClawをローカルGatewayとして運用し、環境変数の単一正本（SSOT）化、3種Runbookによる診断フレームワーク、CLIベースの観測体制を構築することで、「データを安心して扱える環境」と「再現可能な運用構造」を確立した。

データセキュリティリスク

クラウドLLMへの直接入力により、機密データの漏洩リスクを完全に排除できず、コンプライアンス要件を満たすことが困難でした

設定の分散と不安定性

設定ファイルや環境変数が分散し、再起動のたびに挙動が変わる「静かな事故」が発生。再現性のない運用が常態化していました

障害原因の特定困難

Discord Botが反応しない原因がToken管理ミス、Intent変更未反映、Gateway停止など多岐にわたり、即座の分類が不可能でした

再発事故の多発

TokenやIntent変更後に同じ事故が再発。ポリシーによる静かなドロップなど、構造の曖昧さが原因で事故が繰り返されていました

技術的な工夫

1. SSOT（Single Source of Truth）によるパス固定

OPENCLAW_HOME / STATE_DIR / CONFIG_PATH を明示的に固定し、CLIとGatewayの参照環境を統一。設定ファイルの分散を排除し、「どこを見ればよいか」が常に明確な状態を実現した。これにより再起動後の挙動変化を完全に防止し、再現可能な運用基盤を構築した。

2. 3分分類フレームワーク

PROCESS_DOWN / TOKEN_INVALID / POLICY_BLOCKED など、障害の原因を必ずどれかに分類できる体系を定義。事故発生時に「何が起きているか分からない」状態を排除し、即座に原因を特定して対処できる診断可能に

使用技術

AI・機械学習

OpenClaw Discord Bot API ローカルLLM（Gemma-3等）

実行環境

Windows PowerShell WSL GitHub

設計思想

SSOT Observability（診断可能性） Runbook Driven Operation 再現可能な運用構造設計