ペルソナを選んでから実際に動かすまで

MIERU CREW 操作マニュアル — Agent Storeでの採用からCommand Inboxでの指示、デプロイ後の能力設定まで

このマニュアルでできること

Agent Storeの公開カタログ(433体+自社で開発した「自社製」ペルソナ)からペルソナを選び、AI社員として採用(デプロイ)し、チャットで実際に仕事をさせるまでの手順を説明します。所要時間は約5分です(採用時にランタイムが約40秒再起動します)。

さらに後半では、採用したAI社員が実務(スキルの実行・Web調査・Gmail / freeeなど外部サービスの操作)を行えるようにするためのデプロイ後の設定(スキル追加・コネクタのOAuth接続・MCP・予算)を説明します。

本マニュアルの操作にはMIERU CREWコンソールへのログインが必要です(アカウントの作成・ログイン方法は「0. アカウント登録とログイン」を参照)。
1Agent Storeを開き、ペルソナを探す

サイドバーの Agent Store を開きます。名前・説明のキーワード検索、部署、提供元リポジトリで絞り込めます。カードにはペルソナ名・部署・概要・ライセンスが表示されます。

Persona Studio(AI社員開発)で自社開発したペルソナは「自社製」バッジ付きで並びます(提供元フィルタ「自社製(Persona Studio)」で絞り込み可能。作り方はマニュアル「独自のAI社員を開発する方法」参照)。
Agent Store 一覧画面
2詳細を確認する

カードをクリックすると右ペインに詳細が表示されます。確認すべきポイントは次の3つです。

確認箇所内容
採用時の設定Write権限(常に承認制)/能力プロファイル(読み取り専用・Web調査・コネクタ利用)/必要コネクタ/同梱スキル/月次LLM予算/外部通信先
プロンプトタブで「日本語マニュアル」と原文ファイル(SOUL.md / AGENTS.md / SKILL.md)を切替表示。どんな指示で動くペルソナかを事前に読めます
オレンジの注意バナー「読み取り専用を超える能力を要求するため、採用には管理者の承認が必要です」— このバナーが出るペルソナは採用時に承認フローが入ります(手順4)
ペルソナ詳細(採用時の設定・プロンプトタブ)
3「このAI社員を採用する」を押す

確認ダイアログに採用時の設定の要約が表示されます。内容を確認して「採用する」を押してください。

⚠ 採用時にAIランタイム(OpenClaw Gateway)が約40秒再起動し、他のAI社員のセッションも一時中断します。業務時間中の採用は影響の小さい時間帯を選んでください。
4(昇格ありの場合)管理者が全社承認ボードで承認する

全社承認ボード(Office Viewの「承認待ち」カードから開けます)に「Storeペルソナのデプロイ承認(権限昇格)」カードが作成されます。カードには昇格理由(能力プロファイル・必要コネクタ・外部通信先・commit)が表示されるので、管理者ロール(Owner / Admin / Approver)で内容を確認し「承認して送信」を押すと自動でデプロイが実行されます。却下するとデプロイされません。

承認画面は2種類あります: 全社承認ボードは全AI社員の業務承認と管理者統制(デプロイ・公開・書き込み・レポート発行)を集約する全社横断ページ、各AI社員メニューの Approval Center はそのAI社員宛の承認だけを表示するページです。
全社承認ボード(承認カード)
5Office Viewで出社を確認する

デプロイが完了すると、Office Viewに新しいAI社員のカード(スプライト付き)が表示されます。カード上の状態(待機中/解析中など)はリアルタイムに更新されます。

Office View(AI社員一覧)
6Command Inboxで指示を出す

Office ViewのAI社員カードをクリックすると Command Inbox(チャット画面)に着地します。下部の入力欄からメッセージを送ると、ペルソナの定義(SOUL.md + SKILL.md)に従って応答します。右のセッション一覧から過去の会話を開いて続きから会話できます。

Command Inbox(チャット画面)
実行の記録は同じサイドバーの Task Board(タスク一覧)と Audit Log(監査ログ)で確認できます。承認が必要な処理は Approval Center に届きます。

デプロイ後の設定 — AI社員に実務能力を持たせる

採用直後のAI社員は、ペルソナに宣言された能力プロファイルの範囲でしか動けません。実際の業務(スキルの実行、Web調査、Gmail / freeeなど外部サービスの操作)をさせるには、以下の設定を行います。

接続の全体像 — ペルソナにスキル・コネクタをつなぐ場所

接続点は「採用前(ペルソナ定義での宣言)」と「採用後(Capabilitiesページ)」の2つです。スキルは後からでも追加できますが、コネクタは採用前の宣言で確定します。

採用前(ペルソナ定義で宣言)採用後(稼働中のAI社員に追加)
スキル○ 「同梱スキル」として組み込み(Persona Studioの能力・権限タブ/自社製ペルソナの場合)Capabilitiesページから追加(手順7。権限昇格を伴う場合は管理者承認)
コネクタ○ 能力プロファイル(connector_assist / connector_write)+必要コネクタを宣言。採用時に管理者承認(R3)✕ 追加不可。新バージョン作成→公開承認→再採用で変更します(AI社員の権限が知らないうちに増えないための設計)
MCP設定不要(コネクタ宣言に応じてプラットフォームが自動構成。後述)
接続したあとの動き方: 割当済みスキルはAI社員の指示書(AGENTS.md)に「利用可能スキル」として載り、依頼内容から自分で判断して使います(カタログに存在するだけでは使えません。割当が必要です)。一方コネクタは、スキルの手順にコネクタ操作が書かれていてもそのペルソナ自身が宣言しているコネクタしか呼べません(宣言外の呼び出しは実行前に自動ブロックされ監査記録されます)。スキルにコネクタ操作を含めたい場合は、そのコネクタを宣言したペルソナに割り当ててください。

能力プロファイルの確認

ペルソナごとに次の4段階のプロファイルがカタログで宣言されています。今のプロファイルは、後述の「Capabilities」ページのツール権限欄で確認できます。

プロファイルできること
read_only(既定)ワークスペース内ファイルの閲覧のみ。外部通信なし。承認なしで即デプロイ
web_researchサンドボックス内でのコマンド実行+宣言済みドメインへのWebアクセス
connector_assist上記+コネクタ(Gmail / freee / 自社製コネクタ)の読み取り(MCP経由)
connector_write上記+コネクタへの書き込みの起票(メール送信・登録など。AI社員が承認申請を起こし、管理者承認後にプラットフォームが実行)
プロファイルはペルソナのカタログ定義で決まっており、採用後に利用者側で変更することはできません。変更が必要な場合は、運営がStore Catalogで能力宣言を更新して再公開したうえで、「採用を解除」→再度「採用する」(管理者承認あり)を行います。
web_research 以上のペルソナには、サンドボックスイメージ mieru-sandbox:bookworm のビルド(管理者による初回のみの作業)が必要です。未ビルドの場合、デプロイ時に「サンドボックスイメージ mieru-sandbox:bookworm がありません」というエラーになります。
7Capabilitiesページでスキルを追加する

Office ViewでAI社員カードをクリックし、サイドバーの Capabilities(能力管理) を開きます。このページでは、そのAI社員に割り当てられたスキル・コネクタ・ツール権限を確認できます。

Capabilitiesページ(スキル・コネクタ・ツール権限)

スキルは承認済みカタログ(運営がセキュリティ審査のうえ公開したもの、およびPersona Studioページで自社開発・承認された自社製スキル)から版固定で追加されます。手順は次のとおりです。

  1. 「スキルを追加」の検索欄でスキルを探し、追加 を押す
  2. 確認ダイアログで要求ツールを確認して 追加する を押す — 現在の許可範囲内のスキルは即座に適用されます
  3. 「権限昇格あり」チップの付いたスキルは、承認を申請して追加 となり、全社承認ボードに「スキル追加の権限昇格」カードが作成されます。管理者ロール(Owner / Admin / Approver)が承認すると自動で適用されます
⚠ スキルの追加・削除のたびにAIランタイムが約40秒再起動し、全AI社員のセッションが一時中断します。削除は権限の縮退のみのため承認不要です。
追加したスキルは、そのAI社員が依頼内容から自分で判断して使います(「〜のスキルで」と明示しなくても、タスクに合致すればSKILL.mdの手順に従います)。スキルは割当時点の版で固定されるため、スキルの新バージョンを反映したいときはこのページで削除→再追加します。
スキルに「外部コマンド必要」チップが付いている場合、サンドボックスに該当CLIが必要です。管理者が Operations ページの「サンドボックスへCLIを追加」(管理者承認あり)で追加できます。
8コネクタの認証情報を設定する(Connector Settings)

connector_assist / connector_write のペルソナが外部サービスを実際に操作するには、サイドバーの Connectors(Connector Settings)で認証情報を設定します(操作にはOwner / Admin / Developerロールが必要)。

コネクタの種類設定手順
公式コネクタ(Gmail / freee)カードの「OAuth接続」→ Google / freeeの認可画面で許可 →「接続が完了しました」でタブを閉じる(mode: oauth の実API接続に切替)
自社製コネクタ(APIキー / Bearer認証)カードの「APIキー設定」でキーを保管(認証なしの公開APIは設定不要)
自社製コネクタ(OAuth2認証)クライアント設定」でクライアントID/シークレットを登録 →「OAuth接続」で認可
認証情報はすべて暗号化(Fernet vault)してプラットフォーム側にのみ保管され、AI社員のサンドボックスへ渡ることはありません。
⚠ 事前準備(管理者・初回のみ): infra/.env にトークン暗号化鍵 CONNECTOR_VAULT_KEYOAUTH_REDIRECT_BASE、公式コネクタを使う場合はOAuthクライアント(GMAIL_OAUTH_CLIENT_ID / GMAIL_OAUTH_CLIENT_SECRET、freeeは FREEE_OAUTH_CLIENT_*)の設定が必要です。また、外部サービス側でリダイレクトURI({OAUTH_REDIRECT_BASE}/api/connectors/<コネクタID>/oauth/callback)の登録が必要です。未設定の場合は画面に設定を促すエラーが表示されます。

MCPの設定は不要です(自動構成)

コネクタ対応ペルソナには、プラットフォームがMCP接続設定(mcporter の設定ファイル)を自動生成します。利用者・管理者による設定作業はなく、認証情報(OAuthトークン等)がAI社員のサンドボックスに渡ることもありません。読み取りツールは即時実行されますが、書き込みツール(connector_write のAI社員にのみ提示)は呼び出すと承認申請の起票になり、全社承認ボードでの管理者承認後にプラットフォームが実行します。

LLM予算の設定

AI社員別の月次LLM予算と予算ペーシング(週次・日次のデグレード)は、サイドバーの LLM ControlBudgets タブの「予算ペーシング設定」で管理します。詳細はマニュアル「RouteHubの設定方法」を参照してください。

困ったとき

症状対処
「ランタイム未接続のため…」と表示される古い方式で採用されたAI社員です。Agent Storeで「採用を解除」→再度「採用する」で有効化されます
採用ボタンが「管理者の承認待ち」のまま全社承認ボードに承認カードが残っています。管理者に承認を依頼してください
AI社員を緊急停止したいOffice Viewのカード上の停止ボタン(Agent Kill Switch)で即時停止できます(理由の入力が必要)
採用をやめたいAgent Storeのペルソナ詳細から「採用を解除」。会話履歴・タスク記録は残ります(再採用で同じ社員として復帰)
追加したスキルが「全社承認ボードで承認待ち(#…)」のまま権限昇格を伴うスキルです。管理者ロール(Owner / Admin / Approver)に全社承認ボードでの承認を依頼してください
デプロイ時に「サンドボックスイメージ mieru-sandbox:bookworm がありません」と表示される管理者が docker build -t mieru-sandbox:bookworm infra/openclaw/sandbox を実行してください(初回のみ)
OAuth接続で「OAuthクライアント未設定です」「CONNECTOR_VAULT_KEY未設定のため…」と表示される管理者が infra/.env にOAuthクライアントID/シークレットとFernet鍵を設定し、BFFを再起動してください(手順8の事前準備を参照)
コネクタ操作が「コネクタが無効化中です(Kill Switch/disabled)」で失敗するCost & PolicyページでConnector Kill Switchの状態を確認し、解除してください(Owner / Adminロールが必要)
Capabilitiesページに「この画面はStore採用AI社員のみ対応です」と表示される標準3体(Manager / Guardian / LLM Cost)のツール権限はRuntime Control → Tool Policyで管理します(Store採用ペルソナ—公式業務AI社員 CS / EC / 広告 / 経理 / Web保守を含む—がCapabilitiesページの対象です)
AI社員に外部サービスへの送信・登録を頼んだが実行されない書き込みは起票→承認制です。AI社員が報告した承認番号を全社承認ボードで確認し、管理者(R3: Owner / Admin / Approver)が「承認して送信」を押すと実行されます
AI社員が「書き込みの起票はconnector_writeプロファイルのみ」と言われて失敗するペルソナの能力プロファイルが connector_assist(読み取りのみ)です。書き込みが必要な場合はペルソナ側の能力宣言を connector_write へ変更して再承認してください

AI社員の運用設定(採用後)

ペルソナによっては、そのAI社員専用の設定項目(レポート送信時刻、対象範囲、自動実行のON/OFFなど)が用意されています。設定項目はペルソナの提供元(運営カタログ、または自社のPersona Studio)が定義したもので、採用時は既定値で動き始めます。

1Agent Detailを開く

Office Viewで対象のAI社員をクリック → サイドバーの Agent Detail を開くと、「採用時の設定(後から変更可能)」カードの中に運用設定フォームが表示されます(設定項目のないペルソナでは表示されません)。

2値を変更して「設定を保存」

各項目は型に応じた入力欄(文字列・数値・ON/OFF・選択肢)で、必須項目や値の範囲は保存時に自動チェックされます。保存すると即座にAI社員へ反映されます。

反映は無停止です(再起動なし・他のAI社員に影響なし)。変更した設定は次のタスクから有効になり、実行中のタスクには適用されません。設定値はAI社員の作業指示(AGENTS.md)とワークスペースのsettings.jsonに反映されます。
操作には Owner / Admin / Operator / Developer ロールが必要です。変更は監査ログに記録されます(値そのものは記録されず、変更した項目名のみ)。

AI社員が動かないとき

「採用したのに現れない」「指示を出したのに失敗する」ときは、次の3つのゲートのどこで止まっているかを順に確認してください。

① 採用の承認待ちで止まっている(採用ボタンを押したのに出てこない)

Web調査・コネクタ利用・スキル同梱など読み取り専用を超える能力を持つペルソナは、採用ボタンが「承認を申請して採用する」となり、全社承認ボードに承認カードが起票されて止まります。管理者(Owner / Admin / Approver)が承認すると自動でデプロイが実行されます。押したのにOffice Viewに現れない場合は、まず全社承認ボードを確認してください。

自社製(Persona Studio)ペルソナは公開承認が昇格承認を兼ねるため、この待ちは発生しません。

② デプロイ処理中/失敗している

承認後(または即時採用後)のデプロイには1〜2分かかります(うち約40秒はAIランタイムの再起動で、他のAI社員のセッションも一時中断します)。デプロイが失敗した場合は自動で巻き戻されて「未採用」に戻り、エラーが表示されます。再度「採用する」を押せばリトライできます。

③ 外部前提が欠けている(雇えたのに仕事ができない)

症状原因対処
指示を出すとタスクが失敗(failed)になるLLMプロバイダキー未投入。雇用・着席まではキーなしでもできてしまいますOwnerが LLM Control ページでプロバイダキー(OpenAI / Anthropic等)を登録する
コネクタを使う作業だけ失敗するそのペルソナが要求するコネクタ(Gmail / Google Drive等)が未認証Connectors ページで該当コネクタをOAuth接続 / APIキー設定する
書き込み系の操作が実行されず止まる書き込みは承認制(安全設計であり故障ではありません)全社承認ボードで内容を確認して承認する
動くが挙動を調整したい運用設定は既定値で動き始めますAgent Detail の運用設定フォームで調整(無停止・次のタスクから反映)

おすすめの確認手順

1採用直後に軽い指示を1本送る

Command Inboxで「自己紹介と、あなたにできることを教えて」程度の指示を送り、正常に応答が返るかを確認します。

2失敗したらエラー表示を見る

Task Boardで該当タスクを開きエラー内容を確認 → (a) LLMキー → (b) コネクタ認証 → (c) 全社承認ボード、の順に見れば、ほとんどの原因に行き当たります。

それでも解決しない場合は、Audit Logのエラー記録を添えてサポート(コミュニティまたは運営窓口)へお問い合わせください。