OpenClawの保守運用で詰む理由｜更新・障害対応・属人化を防ぐ方法

導入より運用が難しい（本当の理由）

OpenClawの導入記事は数多くありますが、「運用」について書かれた記事はほとんどありません。理由は単純で、運用で失敗するのは「導入から半年後」だからです。

導入直後は問題なく動きます。しかし、以下のタイミングで突然壊れます。

• Docker/OSの自動更新：セキュリティパッチ適用後に起動しなくなる
• 依存ライブラリの更新：Python/Node.jsのバージョン不整合で動かない
• AIモデルのAPI変更：Claude/GPTのAPI仕様変更で互換性が失われる
• ログの肥大化：ディスク容量を圧迫して障害発生
• 担当者の退職：設定内容が誰にも分からなくなる

更新で壊れるパターン

OpenClawが運用中に壊れる最も多い原因は「更新」です。自動更新を有効にしていると、ある日突然動かなくなります。

Docker/OSアップデート

DockerやOS（Ubuntu/Debian等）のセキュリティパッチが自動適用されると、Dockerコンテナの起動設定やネットワーク設定が変わることがあります。

• ポート番号の競合が発生する
• Docker Composeのバージョン不整合でコンテナが起動しない
• ファイルパーミッションが変わり、ログが書き込めなくなる

対策：自動更新を無効化し、更新前に必ずバックアップとテスト環境での検証を行う。

依存ライブラリの破壊的変更

OpenClawはPython/Node.jsのライブラリに依存しています。これらが更新されると、互換性が失われることがあります。

• Python 3.9 → 3.12で非推奨APIが削除される
• Node.jsのパッケージが破壊的変更を含む（semverを無視したメジャーアップデート）
• 依存関係の依存関係（transitive dependency）が原因で動かなくなる

対策：requirements.txtやpackage-lock.jsonでバージョンを固定し、更新は計画的に行う。

AIモデルのバージョンアップ

Claude/GPTのAPI仕様が変わると、レスポンス形式やエラーコードが変わることがあります。

• Function Calling（Tool Use）の仕様変更
• レートリミットやトークン数の計算方法の変更
• 非推奨モデルの廃止（例：GPT-3.5-turbo-0301）

対策：モデルのバージョンを固定し、APIのchangelogを定期的に監視する。

属人化が発生する原因

OpenClawの運用で最も厄介なのが「属人化」です。導入担当者が辞めると、誰も触れなくなります。

• 設定ファイルがどこにあるか分からない：Docker Composeの設定、環境変数、APIキーの保管場所が不明
• なぜその設定にしたか分からない：ポート番号、権限設定、承認フローの理由が記録されていない
• 障害時の復旧手順がない：再起動すれば直るのか、設定を戻すのか、誰も知らない
• ログの見方が分からない：エラーログがどこに出力されているか、どう読むかが不明

最低限の保守契約で守るべき範囲

OpenClawを法人で運用するなら、最低限の保守契約を結ぶことを強く推奨します。以下の3つは必ず保守範囲に含めてください。

• 障害対応（復旧支援）：動かなくなった場合の原因調査と復旧手順の提供
• 定期メンテナンス（更新）：Docker/OS/ライブラリの計画的な更新とテスト
• 設定変更対応：権限追加、承認フロー変更、ツール追加などの設定作業

これらが保守範囲に含まれていないと、障害時に「自分で調べてください」と言われて終わります。

オンプレ導入＋保守のメリット

オンプレ（物理/社内VPS）でOpenClawを導入し、保守契約を結ぶメリットは以下の3つです。

• 障害時の復旧が早い：構築した業者が設定内容を把握しているため、原因特定が早い
• 属人化を防げる：ドキュメント納品と定期メンテナンスで、担当者依存を減らせる
• セキュリティが高い：社内完結のため、データ外部送信リスクがない

初期費用は高く見えますが、「運用で詰む」リスクを考えると、最も安全な選択肢です。

まとめ

OpenClawは「導入できた」が「運用できる」ではありません。Docker更新、依存ライブラリ、ログ肥大化、担当者退職など、運用フェーズで詰むリスクが非常に高いです。

法人で使うなら、最低限の保守契約を結ぶか、オンプレ導入＋保守セットで導入することを強く推奨します。