AIエージェントの「ハーネス」について調べていくと、「コンテキスト」「ガードレール」「検証」といった考え方の説明は出てきても、「それは実際にどこにあるのか」「サーバーが必要なのか」という一番知りたいことが分からないまま終わることがあります。この記事は、その疑問だけに絞って、ハーネスが具体的にどこに保存され、どんな形で動いているのかを、図を使って説明します。
そもそも「どこかに置く」とは、何をしていることなのか
AIに「こういうときはこう対応して」と教えた言葉は、消えてなくなるわけではありません。教えた瞬間に、必ずどこかへ文字情報として保存されています。では、その保存先には何種類あるのでしょうか。実は、答えはシンプルです。保存先は、大きく分けて次の2つしかありません。
- 自社で用意したコンピューター（サーバー）の中に保存する：会社の中に置いた機械や、インターネット上で借りたコンピューターに、ファイルとして保存する方法です。何を・どう保存するかを自由に決められますが、その機械を用意し、止まらないように動かし続ける作業は自社で担うことになります。
- 他の会社が提供しているサービスの中に保存する：ChatGPTやClaudeのような会社が用意したウェブサイト（管理画面）に、ブラウザから文字を入力して保存してもらう方法です。自社でコンピューターを用意する必要はありませんが、使える範囲はそのサービスが用意した機能の中に限られます。
ハーネスの「置き場所」という言葉が指しているのは、この「自社のコンピューターに保存するか、他社のサービスに保存するか」という違いです。そして実際には、「どの会社の、どんなサービスを使うか」によって、もう一段階選択肢が枝分かれします。次の章で、実際によく使われる3つの具体的なパターンを、図を見ながら確認していきましょう。
全体像：3つの置き方を図で見る
先に全体像をつかんでから、一つずつ詳しく見ていきます。
3つとも、担当者の指示がAIモデルに届くまでの流れは同じです。違うのは、真ん中の箱（ハーネスが保存される場所）を、誰が用意し、誰が管理するかです。
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 →
①自社・クラウドサーバーで動かす（サーバー運用型）
AWSやGoogle Cloudのようなクラウドサーバー、あるいは社内に置いたサーバー（オンプレミス）の中に、ハーネスの実体がすべて置かれる方法です。
指示書やテストの手順書は、サーバーのストレージ（保存領域）の中にテキストファイルとして置かれます。ガードレール（「この操作は確認が必須」という条件判定）は、サーバー上で常に動いているプログラムの一部として組み込まれます。記録（ログ）も、同じサーバーの中か、サーバーとつながった別のデータベースに蓄積されていきます。
良い点：どんな仕組みでも自由に組み込める、既存の社内システムと深く連携できる。負担になる点：サーバーを用意し、止まらないように動かし続ける技術的な管理が必要になる。
②LLMを提供する会社自身のサービス上で設定する（LLMサービス型）
ChatGPTの「カスタムGPT」や、Claudeの「Projects」機能のように、AIモデルを提供している会社自身が用意した管理画面の中で、指示やルールを設定する方法です。
この場合、指示書の内容は、管理画面の「指示（Instructions）」のような入力欄に文章として書き込むだけです。ファイルという形を意識する必要はなく、保存ボタンを押した時点で、相手の会社のクラウド上に自動的に保存されます。自社でサーバーを用意する必要は一切ありません。
良い点：サーバーの管理が不要、担当者が自分でブラウザから直接設定できる。制約になる点：できることの範囲が、そのサービスが用意した機能の中に限られる。
③ノーコードのAIエージェント構築サービス上で設定する（ノーコード型）
Dify や Zapier AI のような、AIエージェントをプログラミングなしで組み立てられる専門サービスを使う方法です。パターン①とパターン②の中間にあたります。
サーバーを自分で用意する必要はなく、ブラウザ上の画面（フロー図のような見た目になっていることが多いです）で、指示書の内容・「この条件なら確認を求める」という分岐・連携させたい他のツールを、パズルを組むように配置していきます。裏側では複数のAIモデルを組み合わせて使えることが多く、技術的な知識がなくても一通りの設定を自分で組み立てやすいのが特徴です。
良い点：サーバー不要で、担当者自身が画面上で組み立てられる。制約になる点：そのサービスが用意したツール連携の範囲内に収まる。
3つのパターンの違いをまとめて比較する
| ①自社サーバー型 | ②LLMサービス型 | ③ノーコード型 | |
|---|---|---|---|
| サーバーは必要か | 必要（自社またはクラウド） | 不要（相手のクラウド内） | 不要（相手のクラウド内） |
| 設定の保存場所 | 自社サーバーのストレージ | LLM提供会社のクラウド | ノーコードサービスのクラウド |
| 設定する手段 | プログラムのコードとして記述 | 管理画面の入力欄に文章を書く | 画面上でフローを組み立てる |
| 自由度 | 高い（何でも組み込める） | そのサービスの機能内に限られる | ツールの連携機能の範囲内 |
| 主に管理する人 | エンジニア・情シス | 担当者自身 | 担当者自身（一部は技術者と協働） |
| 向いている場面 | 既存システムと深く連携させたい | まず試す、単純な使い方で十分 | 複数ツールと連携しつつ自分で組みたい |
どのパターンを選べばいいか
最初から自社サーバーを用意する必要はありません。次のような順番で考えると、判断しやすくなります。
- まず、サーバーを持たずに試す。パターン②（LLMサービス型）かパターン③（ノーコード型）のどちらかで、実際の業務に近い使い方を試します。
- 既存の業務システムと連携させたくなったら、パターン③を検討する。社内の他のツールと組み合わせたい要望が出てきたら、ノーコード型に広げます。
- 自由に作り込みたい・深く連携させたい要望が具体的になったら、パターン①を検討する。ここまで来て初めて、サーバーを用意する判断に進みます。
いきなり①から始めると、サーバーの管理という負担を先に背負うことになります。まずは②か③で、本当に必要な機能を見極めてから、①への移行を考えるのが現実的です。ノーコードツールとカスタム開発の比較はAIエージェントは、ノーコードツールで試すか、カスタム開発するかでも詳しく整理しています。
ハーネスの4つの要素は、このパターンの中のどこに対応するか
パターンが変わっても、ハーネスを構成する4つの考え方（何を伝えるか・どこで止めるか・正しく動くか確認する仕組み・後から追跡できる記録）自体は変わりません。パターンによって、その「置き場所」の形が変わるだけです。
| ハーネスの要素 | ①自社サーバー型での形 | ②③サービス利用型での形 |
|---|---|---|
| コンテキスト（何を伝えるか） | サーバー上のテキストファイル | 管理画面の「指示」入力欄 |
| ガードレール（どこで止めるか） | サーバー上で動く判定プログラム | 「承認を必須にする」等の設定項目 |
| 検証（正しく動くか確認） | テスト用の手順書ファイル | 動作確認用のプレビュー画面 |
| 記録（後から追跡できるか） | サーバー内のログ・データベース | 管理画面の履歴・ログタブ |
どのパターンを選んでも、担当者が確認すべきなのは「指示の内容」「どこで承認が必須になっているか」「テストの基準」「記録の内容」という同じ4点です。設計全体の考え方はAIエージェントの「ハーネス」とは何かを、どの部分を自分で担当すべきかはハーネス設計は誰が作るべきかを参考にしてください。
よくある質問
Q. サーバーを用意しなくても、AIエージェントは作れますか？
A. 作れます。ChatGPTやClaudeのようなLLMサービスの管理画面上で設定する方法、Dify・Zapier AIのようなノーコードサービスを使う方法であれば、自社でサーバーを用意する必要はありません。
Q. 設定ファイルは、具体的にどんな形式のファイルですか？
A. 自社サーバー型の場合は、テキストファイル（.txtや.yamlなど）として保存されることが一般的です。LLMサービス型やノーコード型の場合は、ファイルという形を意識する必要はなく、管理画面の入力欄に文章を書き込むだけで、クラウド上に自動的に保存されます。
Q. 最初はどのパターンから始めるのがおすすめですか？
A. サーバーを持たずに済むパターン②またはパターン③から始めることをおすすめします。実際に使ってみて、既存システムとの連携など、その範囲を超える要望が出てきた段階で、自社サーバー型への移行を検討すれば十分です。
Q. パターンを途中で変える（たとえばパターン②からパターン①に移る）ことはできますか？
A. できます。ただし、指示書の内容や設定を、新しいパターンの形式に合わせて移し替える作業が必要になります。最初から全く作り直すわけではなく、考え方（何を指示し、何を確認させるか）はそのまま引き継げます。
Q. 非エンジニアが、サーバーの中身を確認する必要はありますか？
A. 必要ありません。自社サーバー型であっても、指示書の内容や記録の画面は、業務の言葉で整理された形で別途確認できるようにしておくべきです。サーバーの技術的な中身そのものを読む必要はありません。
Q. 複数のパターンを組み合わせて使うことはできますか？
A. できます。たとえば普段の定型的な業務はノーコード型のサービスで動かしつつ、既存の基幹システムと深く連携する部分だけ自社サーバー型で作る、という組み合わせ方をしている会社もあります。
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）
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