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ハーネスエンジニアリング入門 Harness Engineering AIエージェントに手綱をつける技術 文系・はじめての方向け 図解中心 うさうさ研修工房

WHY / なぜ今これが必要か AIエージェントの「暴走」問題 AIに「コーディング規約を守ってください」と頼んでも、毎回守るとは限りません。 放っておくと品質事故・セキュリティ問題が積み重なります。 プロンプトで頼む場合 ハーネスで仕組み化する場合 確率的な従い方 決定論的な制御 「〇〇してください」と毎回お願いする → 従うこともあれば、守らないこともある → 結果が安定しない Linterが違反を検知したら自動でブロック → 規約を守らないコードはそもそも通過しない → 人間のレビュー前に機械が止める × 不安定 うさうさ研修工房 > ○ 安定・自動 02

WHAT / ハーネスとは何か 馬の「手綱」に例えると "Harness" = 馬具・手綱。強力だが方向性のない馬を、目的地まで導く仕組み。 AI モデル（馬） ハーネス（手綱） > 非常に強力 だが出力は 毎回少し違う 信頼できる成果物 > ルール・検証 制約・ループ で方向を制御 コード品質 セキュリティ 安定した出力 AIエージェント ＝ モデル（馬） ＋ ハーネス（手綱・制約・ループ） うさうさ研修工房 03

WHAT / 3つの層 プロンプト・コンテキスト・ハーネス AIの使い方は3段階で進化します。ハーネスエンジニアリングが最も広い「環境設計」です。 1 2 3 PROMPT ENGINEERING CONTEXT ENGINEERING HARNESS ENGINEERING プロンプトエンジニアリング コンテキストエンジニアリング ハーネスエンジニアリング 「こう質問すればいい答えが返る」という技術 1回の会話を最適化する 「どの情報をAIに見せるか」を管理する技術 記憶・資料・履歴の取捨選択 「AIが動く世界そのもの」を設計する技術 ルール・検証・フィードバックループ たとえ：上手な頼み方を覚える たとえ：仕事前に適切な書類を揃える たとえ：工場の品質管理ライン全体 うさうさ研修工房 04

HOW / 仕組み① フィードフォワード ― 事前に渡すルール AIが動き出す前に「どう動くべきか」を教える情報・制約のセットです。 1 AGENTS.md / CLAUDE.md リポジトリの直下に置く 「AIへの取扱説明書」 命名規則・禁止事項・方針を記載 3 アーキテクチャ方針書 「このシステムはこう設計する」 という設計思想のドキュメント AIが迷わないための地図 うさうさ研修工房 2 コーディング規約ファイル 言語・フレームワークごとの ルールをテキストで明文化 Linterの設定と連動させる 4 ツール・ API定義 AIが呼び出せる機能の一覧 必要最小限の権限だけ与える （最小権限の原則） 05

HOW / 仕組み② フィードバック ― 自動検証ループ AIの出力を機械が自動チェックし、問題があれば人間のレビュー前に修正させます。 >> AI がコード生成 >> Linter 静的解析 >> セキュリティ スキャン >> テスト 自動実行 レビュー エージェント 問題検出 >> AI に差し戻し >> 再生成 >> 再検査 （人間のレビュー前に自動修正） うさうさ研修工房 06

HOW / 実際の構成 ハーネスの 3層構造（実装例） エージェントを取り囲む3層の「環境」が、信頼性を生み出します。 ① 外側ハーネス（ユーザーが設計） ← AGENTS.md / CLAUDE.md ② ビルダーハーネス（ツールが提供） ← CI/CD・Linter・テスト・スキャン ③ コアモデル（ LLM本体） AI モデル（LLM） トークンから次のトークンを予測する確率エンジン うさうさ研修工房 07

SUMMARY まとめ 1 2 3 AIは確率的 ハーネスで制御 人間の仕事が変わる 指示するだけでは不十分。 出力は毎回ブレる。 それ自体は正常。 エージェント = モデル＋ハーネス 事前ルール＋自動検証が 信頼性を生む。 コードを書く → 環境を設計する AGENTS.mdから始めよう。 小さく・育てる。 「面白きこともなき世を面白く」 うさうさ研修工房