「同じAIモデルを使っているはずなのに、会社によってAIエージェントの実用性に差がある」と感じたことはないでしょうか。その差の多くは、AIモデル自体の性能ではなく、「ハーネス」と呼ばれる、モデルを取り巻く設計部分から生まれています。この記事では、ハーネスとは何かを整理します。

AIエージェント開発

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ハーネスとは何か

ハーネスとは、AIモデル（LLM）が実際の業務で動くために必要な、周辺の仕組み全体を指します。具体的には、どの情報をAIに渡すか（コンテキスト管理）、AIがどの外部ツールやシステムを呼び出せるか（ツール連携）、AIの出力をどう検証し、誤りがあれば修正するか（検証・修正の仕組み）といった設計です。AIモデル自体が同じでも、このハーネスの作り込みによって、実際の業務での使いやすさや安定性が大きく変わります。

なぜハーネスが、実用性を左右するのか

AIモデルは、渡された情報をもとに最もらしい回答を生成しますが、常に正しいとは限りません。ハーネスがしっかり設計されていれば、AIの出力を検証する仕組みや、誤った場合に修正・再試行する仕組みが組み込まれ、業務として安定して使えるようになります。逆に、ハーネスが粗いと、AIの誤りがそのまま業務に反映されてしまうリスクが高まります。

自社の場合に当てはめて整理したい方は、AIエージェント開発について相談する →

発注者が、ハーネスについて知っておくべきこと

  • AIモデルの選定だけでなく、周辺の設計（ハーネス）が品質を左右することを理解する
  • 開発会社に、誤りへの対応や検証の仕組みをどう設計しているか、具体的に質問する
  • 精度の数字だけでなく、実運用での安定性についても確認する

発注前に確認したいこと

ハーネスの設計力は、開発会社によって差があります。精度の測り方についてはAIエージェントの精度は、どうやって測るのかを、誤りへの備えについてはAIエージェントの誤答・誤操作リスクにどう備えるかを、よくある失敗パターンについてはAIエージェント導入でよくある4つの失敗パターンを参考にしてください。

よくある質問

Q. ハーネスは、ChatGPTのような既存のAIツールにもありますか？

A. 既存のAIツールにも、裏側でハーネスに相当する仕組みが組み込まれています。ただし、自社の業務に合わせて調整できる範囲は限られます。

Q. ハーネスの質は、どうやって見極めればいいですか？

A. デモや提案の段階で、「ツールの実行結果が期待と違った場合、どう修正しますか」「エラーが起きたとき、どこまで自動で回復しますか」といった質問をすると、開発会社のハーネス設計への理解度が見えてきます。

Q. ハーネスを自社で理解していなくても、発注はできますか？

A. できます。ただし、完成後に「思っていたのと違う」となりやすいのは、ハーネス部分の設計が発注者と開発会社の間で共有されていないことが多いためです。概要だけでも理解しておくと、認識のズレを防げます。

Q. ハーネスの設計が悪いと、どんな問題が起きますか？

A. ツールの実行結果を鵜呑みにして誤った処理を進めてしまう、エラーが起きても気づかず止まらない、といった問題が起きやすくなります。精度の数字以上に、実運用での安定性に影響します。

発信：株式会社オルアナ（新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援）