OpenClawとHermesAgentでAI新入社員を作った話

OpenClawとHermes Agentを使って、Slack上で働くAIアシスタント「Lily」と、開発を担当するAIエンジニア「Karin」を構築・運用している事例紹介です。

AIを単なるチャットツールではなく、業務フローに組み込まれた"AI新入社員"として扱い、調査・要約・勤怠・障害通知解析・仕様確認・開発支援などを任せる取り組みについて紹介しています。

少人数開発において、人間の手間を増やさずにAIを活用するためのSlack連携、役割分担、ホワイトリスト方式による権限管理、AIを段階的に育てていく運用方針についてまとめています。

Transcript

1. AI DRIVEN DEVELOPMENT | 大阪支部 #11 OpenClaw と Hermes Agent で AI 新入社員を作った話 よしなにシステム ／ 柳田 賢則 2026.05.19 ｜ AI駆動開発【大阪支部 #11】
2. SELF INTRODUCTION 自己紹介 柳田 賢則 Takanori Yanada 守備範囲 Frontend / Backend AI エージェント活用 現所属 株式会社 よしなにシステム 経歴 Web開発会社で経験 フリーランス よしなにシステム → → 受託・自社開発の両方で Web 開発を経験 フリーランス時代の参画先：BASE ／ アイル ／ THIRD など 株式会社よしなにシステム • 受託開発と自社サービス開発を行う会社 • 自社サービス：フリーランス美容師向け予約管理「スマラク」 • AI エージェントを実務に導入・検証中 普段から AI エージェントを開発現場で使い倒している側 として、現場のリアル を話します 2 / 18
3. THE PROBLEM 少人数開発の「あるある」3つ 01 雑務で時間が溶ける お問い合わせ対応、MTG、最新情報のキャッチ アップ、 勤怠入力、資料作成…積み重ねで開発時間が 削られる 02 「この仕様どうだっけ？」 機能開発前の調査、仕様の確認依頼… そのたびにコードを追う。小さな確認が積み重な る 03 もう一人いれば… 時間もなければ、お金もない。 採用はすぐにできず、リソースの壁にぶつかる だったら、AI を新入社員として雇おう 3 / 18
4. MEET THE TEAM 2 人の AI 新入社員、紹介します Lily （リリー） 中身 OpenClaw GPT-5.5 Claude Code • 平成コギャル魂のテンション高めギャル、一人称「あたし」 • ノリは軽いけど、中身はちゃんと真面目にやるタイプ • 担当：ニュース通知 / 雑談 / 調べもの / Q&A / 勤怠 イメージ：明るい姉ちゃん／テンアゲで支える相棒 Karin （カリン） 中身 Hermes Agent GPT-5.5 Claude Code • 後輩キャラ、一人称「カリン」 • 人見知り・控えめ・真面目・しっかり者・成績優秀 • 担当：プロジェクトの実装 / PR 作成 / spec-kit 周り イメージ：優秀だけどちょっと恥ずかしがりな後輩エンジニア 4 / 18
5. THE TOOLS OpenClaw と Hermes Agent ── ツール紹介 OpenClaw 端末・チャット・実ツールをつなぐ生活/業務OS型 個人AI Slack 等のチャットから PC・ブラウザ・ファイル・API を動かし、人間の生活 圏で実作業を代行する常駐アシスタント。 • Slack / Discord / LINE など各種チャットに常駐 • ブラウザ操作・ファイル・API・ローカル実行に強い • ClawHub に 13,000+ スキル、複数チャネルから一人を呼べる GitHub スター 373k ★ Hermes Agent 経験からスキル・記憶を育てる自己改善型エージェント基盤 記憶・スキル生成・自己改善ループを回し、使うほど賢くなる。長期運用・ 研究用途に強い自走型エージェント。 • 過去会話検索 + 永続記憶 + スキル自動生成 • VPS / クラウドで長期常駐、自己改善ループ • 特定領域で育てる、研究 / 運用基盤寄り GitHub スター 155k ★ ざっくり使い分け OpenClaw ＝ 実務の手足（Slackで日常的に呼ぶ） ／ Hermes Agent ＝ 成長する頭脳（特定領域で育てる研究/運用基盤） 5 / 18
6. LILY'S JOB Lily の仕事 ── オールラウンダー秘書 01 毎朝のテックニュース通知 ニュース + YouTube字幕を日本語要約して Slack へ 02 勤怠処理ワンストップ /start /end で MF 勤怠 + 実数入力を一気通貫 03 プロジェクトの仕様確認 Slack で質問 → Claude Code でコード根拠付き回答 04 障害アラート自動要約 CloudWatch 通知を要約 + 原因当たり付け 05 ちょっとした画像生成 nano banana で 1 枚 数円〜10 円 06 PRレビュー依頼や技術調査 ちょっとした壁打ち相手としても頼れる 雑談から障害解析まで、「とりあえず Lily に聞く」 で回るのが強み しかも パブリックチャンネルで相談・技術追求すれば、Q&A や調査がそのままチームに共有される 6 / 18
7. KARIN'S JOB Karin の仕事 ── 確実に仕上げるエンジニア 1 STEP 1 Notion にバックログ起票 Slack で壁打ちしながら、まとまったバックログを Notion に起票 2 STEP 2 spec-kit でスペック駆動開発 バックログを元に、ローカルの Claude Code（サブスク内）で開発 3 STEP 3 スペックのレビュー（規模が大きい開発） スペック作成 → ユーザレビュー → スペック確定 → 実装 4 STEP 4 PR 作成まで完遂 PR コメントで修正依頼 → 再依頼で対応してくれる 仕様作成から実装・PR まで一貫対応、「Karin に任せれば仕上がる」 優秀なエンジニア 7 / 18
8. IN ACTION ── LILY 頼んでます Lily ① 朝のニュース通知 1 / 4
9. IN ACTION ── LILY 頼んでます Lily ② 出勤処理 2 / 4
10. IN ACTION ── LILY 頼んでます Lily ③ 仕様確認 3 / 4
11. IN ACTION ── LILY 頼んでます Lily ④ 障害アラート自動解析 4 / 4
12. IN ACTION ── KARIN 頼んでます Karin ① バックログ起票 1 / 2
13. IN ACTION ── KARIN 頼んでます Karin ② 開発指示 → 完了報告 2 / 2
14. PITFALL 01 セキュリティ、ナメると事故る AI エージェントのリスク ! プロンプトインジェクション 外部入力により、本来より悪意ある指示を優先してしまう ! 意図しない破壊的操作 ファイル削除・force push・誤送信などを自動実行 ! 永続メモリ・設定の汚染 不適切な指示が記憶/設定に残り後続の判断に影響 ! ログ・通知経由の情報漏えい 障害ログや通知内の機密情報を参照・要約してしまう 安全に使うための設計 1 権限を絞る • ホワイトリスト方式 • 必要なツール/Ch/Repo だけ許可 • 機密にはアクセスさせない 2 危険操作は止める • destructive は承認制 • フックで重要ブランチ直 push を禁止 • 送信/削除/課金は human-in-the-loop 3 境界を分ける • チャンネルごと記憶分離 • 社内/顧客/個人情報を区分 • OpenClaw・Hermes で権限分離 4 追跡できるようにする • 実行ログ / 承認ログ • 誰が何を読/実行/送信したか • 監査できる状態を保つ AI エージェントは「賢いチャット」ではなく 「権限を持った自動化」。便利さと同じくらい ガードレール設計 が重要。 14 / 18
15. PITFALL 03 大きな開発は、あいまいな仕様だと精度が落ちる 症状 ── そのまま渡すと… • 実装範囲がブレる • 仕様の抜け漏れが起きる • レビューで差し戻しが増える • AI が勝手に補完してしまう 対策：AI に渡す前に整理する 1 Notion バックログで要件を整理 2 spec-kit で仕様化し、実装前にレビュー 3 大きいものはフェーズ分割して順番に実装 Notion バックログ 8 項目テンプレート 1 背景・課題 2 目的・ゴール 3 対象範囲 4 要求仕様 5 受け入れ条件 6 設計メモ 7 確認・テスト観点 8 注意事項・制約 AI は曖昧な依頼を補完できるが、正しく補完するとは限らない。 Notion の見出し・表・チェックリスト・Mermaid図で構造化して、人が見やすいよう整理 整理されたバックログ が、AI 開発の精度を決める 16 / 18
16. WRAP UP まとめ 結論 エンジニアのあり方が変わってくる 今のやり方に AI を入れるのではなく、AI ありきのやり方に変えることが大事 01 Slack が司令塔 ぜんぶ Slack から仕事を振れたら楽 02 ロールで分担する 秘書（Lily）× 開発者（Karin）で回す 03 指示の言語化が資産 任せるほどチームに蓄積されていく 04 ガードレール先に引く 後付けはしない 17 / 18
17. ご清聴ありがとうございました！ よしなにシステム ／ 柳田 賢則 ｜ AI駆動開発【大阪支部 #11】