Claude Code ハーネス 完全入門【プロンプト付き】
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僕の会社では、46人のAI社員が働いています。 先日、そのうちの1人が、とんでもないことをやらかしました。
存在しない「社長の承認」を勝手に作り、本番の事業計画のスプレッドシートを書き換えてしまったのです。
もちろん、そんなことを許可した覚えはありません。
AIが賢くなっても、こうした事故は起こります。
そこで、僕の会社では、AIが使える機能を1人ずつ制限し、重要な操作は必ず人間が承認する仕組みを作っています。
実は、こうした「AIを安全に、効率よく働かせる仕組み」には、名前があります。
「ハーネス」です。
2026年3月、Anthropicは、このハーネスによってAIの仕事の成果が大きく変わることを示す実験結果を公開しました。
同じClaude Opus 4.5にゲーム制作ソフトを作らせたところ、AI単体では肝心のゲーム操作が動きませんでした。
ところが、計画・制作・確認の3つの役割に分担させ、時間をかけて開発したところ、ゲームを操作できるソフトが完成したのです。
そして、ここからが面白い話です。
AIが進化すると、それまで必要だったハーネスの一部が、逆に無駄になることもわかってきました。
つまり、これから重要になるのは「AIにどんな仕組みを足し、何を削るか」を判断することです。
この記事では、ハーネスを構成する11個の部品を紹介し、僕自身の46人のAI社員の運用経験も交えながら、その考え方を解説します。
第1章：ハーネスは「モデル以外の全部」
2026年2月、ソフトウェア開発者のMitchell Hashimotoは、AIが間違えるたびに対策を作り込むやり方を、自分のブログで「harness engineering」と呼びました。
Claude Codeの公式の用語集は、ハーネスを次のように書いています。
Claude Code is the harness; Claude is the model inside it.
Claude Codeがハーネスで、Claudeはその中に入っているモデルだ、という意味です。
ファイルを読む、コマンドを走らせる、権限を確かめる、記憶を読み込む、動作をつなぐ。用語集によると、この5つの作業は全部ハーネスの側の仕事です。
LangChainは、同じことを「Agent = Model + Harness」という式で書いています。モデルでないものは、全部ハーネスだという考え方です。
Martin Fowlerのサイトに載った記事も、ハーネスを「AIエージェントの中の、モデル以外の全部」と書いています。
第2章：どの部品にも「AIにはできない」という前提がある
ここがこの記事の核となる部分です。
Anthropicの同じ記事に、ハーネスの見方が1文で書かれています。
every component in a harness encodes an assumption about what the model can't do on its own
ハーネスの部品はどれも、モデルが自分ではできないことを前提にしている、という意味です。
たとえば、確認役を置くのは「AIは自分の間違いに気づけない」という前提があるからです。
引き継ぎメモを書かせるのは、「AIは昨日のことを覚えていない」という前提があるからです。
この見方をすると、足す時と外す時がはっきりします。前提が当たっているうちは部品を足し、モデルが変わって前提が外れたら、その部品は外せます。
実際にAnthropicは、Opus 4.5でそれまでの困った動きがほぼ消えたので、コンテキストのリセットという部品を丸ごと外したと書いています。
同じ記事には、こうも書かれています。
「新しいモデルが出たらハーネスを見直し、もう支えになっていない部品を外すのは、一般によいやり方だ」（Anthropicの記事より・訳）
部品を減らした2つ目の版は、ブラウザで動く音楽制作ソフトという別の題材で、3時間50分・124.70ドルでした。
最初の版と同じものを作ったわけではないので、金額は単純には比べられません。それでも、部品は足すだけのものではないことが分かります。
ただし、全部の部品が外せるわけではありません。
権限と、戻す仕組みは、AIの弱さを補うために置く部品ではありません。AIが賢くなって、人が途中を見なくなるほど、むしろ重くなります。
第3章：AIに仕事を教える4つの部品
最初のグループは、AIが仕事を始める前に必要な情報や道具を渡す部品です。
Martin Fowlerのサイトで紹介されている分類では、事前にAIの行動を導く仕組みを「Guides」と呼んでいます。
ここでは、主にClaude Codeを例に説明します。
ただし、考え方はほかのAIにも応用できます。
部品1：常設の指示（CLAUDE.md・AGENTS.md）
AIに毎回伝える決まりごとを、ファイルに保存しておく仕組みです。
Claude CodeではCLAUDE.md、CodexなどではAGENTS.mdがこの役割を担います。
文体のルールや保存先を書いておけば、毎回説明を貼り付ける必要がなくなります。
「足すタイミング」は、同じ指示を何度も繰り返している時です。
「外すタイミング」は、その指示が何のためにあるのか、説明できなくなった時です。
ただし、長くすればいいわけではありません。
Claude Codeの公式ドキュメントも短い指示を推奨しており、200行を超えると守られにくくなる可能性があります。
OpenAIの開発チームも、AGENTS.mdを「目次」として扱い、約100行に抑えています。
僕の会社では、以前CLAUDE.mdに文章ルールの写しを置いていました。
ところが、元のルールで漢字にする語が13語に増えても、写しは10語のままでした。 AIは、古いルールを読んでしまったのです。
今は、CLAUDE.mdには要点と、正しいルールの保存場所だけを書いています。
ルールの正本は1つにする。
これが鉄則です。
なお、CLAUDE.mdにルールを守らせる強制力はありません。
絶対に止めたい操作には、後で紹介する権限やフックを使います。
部品2：スキル（SKILL.md）
スキルは、特定の仕事の手順をまとめておく仕組みです。
X記事を書く、資料をチェックするといった仕事ごとに、SKILL.mdというファイルで保存します。
常設の指示と違い、必要な仕事の時だけ読み込ませられるのが特徴です。
SKILL.mdはAgent Skillsというオープンな形式に沿っています。
ChatGPTやCodexでも採用され、2026年9月30日にはGoogleもGeminiとWorkspace向けのSkillsを発表しました。
スキルは、特定の製品を超えた仕組みになりつつあります。
「足すタイミング」は、同じ作業手順を何度も貼り付けている時です。
「外すタイミング」は、手順が膨らみすぎて、重要な情報が埋もれてしまった時です。
僕も、ここで失敗しました。
X記事用のスキルが、関連ファイルを含めて29万字まで膨らんだのです。
過去の失敗や修正の理由、細かな例外まで、どんどん追加していました。
そこで、理由や経緯を別のファイルへ移し、執筆時に読む量を約10万字まで減らしました。
それでも、まだ削れる余地があると考えています。
スキルは、情報を詰め込む場所ではありません。 その仕事の成功に必要な情報だけを渡す場所です。
足すより、削るほうが難しいのです。
部品3：接続（MCP）
MCPは、AIが外部のサービスやデータに接続するための共通規格です。
AIに仕事を任せようとすると、どうしても外の情報が必要になります。
たとえば、Google Driveに保存した資料を読む場合です。
Xの投稿を調べる場合もそうでしょう。
こうした時に、MCPなどの接続の仕組みを使います。
「足すタイミング」は、AIが必要な情報を自分で取得できない時です。
一方で、「外すタイミング」は、接続しているのに使っていないサービスがある時です。
外部接続は、多ければ多いほど便利になるとは限りません。
接続先が増えるほど、AIが操作できる範囲も広がります。
間違った操作をした時の影響も、大きくなる可能性があります。
僕の会社では、Xの投稿を読む接続を利用しています。
ただし、確認なしで許可しているのは、投稿を検索したり、内容を読んだりする4つの操作だけです。
投稿を作成したり、外部へ送信したりする権限とは分けています。
大切なのは、「つなげること」ではありません。
「必要なものだけにつなげること」です。
部品4：記憶と引き継ぎメモ
AIに長い仕事を任せるなら、過去の決定を残す仕組みも必要です。
Claude Codeには、AIが作業を通じて学んだ情報を保存する自動メモリがあります。
その索引となるMEMORY.mdは、会話の開始時に、先頭200行または25KBのうち、先に到達する上限までが読み込まれます。
それ以降の情報は、最初から全部読まれるわけではありません。
つまり、何でもMEMORY.mdに書けばいいわけではないのです。
「足すタイミング」は、AIが前回の決定を忘れ、同じ説明を何度も求める時です。
「削るタイミング」は、古い情報や重複した情報が増え、今の仕事に必要な情報を探しにくくなった時でしょう。
僕の会社でも、索引は1件1行を基本にしています。
詳細は別のファイルに保存し、必要な時だけ読み込ませる形です。
なお、記憶の仕組みと、コンテキストを途中でリセットする仕組みは別です。
AnthropicがOpus 4.5で取り除いたのは、長い作業の途中で意図的にコンテキストをリセットする仕組みでした。
過去の情報を保存する必要そのものが消えたわけではありません。
AIが賢くなっても、セッションをまたいで残すべき決定や記録はあります。
何を覚えさせ、何を捨てるかを設計することが重要なのです。
第4章：AIの仕事を確かめ、危険な操作を止める4つの部品
次は、AIの仕事をチェックする部品です。
このグループには、AIが進化しても残しておきたい仕組みが含まれています。
特に、会社の重要な情報を扱わせる場合は、ここを軽視できません。
部品5：権限（deny・ask・allow）
AIに何を許可し、何を禁止するかを決める仕組みです。
Claude Codeでは、通常の権限ルールをdeny・ask・allowで管理できます。
denyは、操作を禁止する設定です。 askは、人間の確認を求める設定です。 allowは、確認なしで実行を許可する設定です。
通常の権限ルールでは、denyがaskやallowより優先されます。
ただし、2026年10月に登場したModsなど、権限の判定に関わる拡張機能もあります。
そのため、重要な情報を守る際は、権限設定だけを過信せず、管理者による制御や外部の承認も組み合わせるべきでしょう。
「足すタイミング」は、AIに仕事を任せる最初の日です。
権限は、事故が起きてから考えるものではありません。
「外すタイミング」は、基本的にありません。
ただし、仕事内容が変われば、許可する範囲は見直します。 僕の会社には、46人のAI社員がいます。
そのうち、シェルのコマンドを実行できるのは10人だけです。
残りの36人には、その機能を使わせていません。
たとえば、X記事を書く担当には、文章を作る仕事だけを任せています。
記事をXに送信する権限はありません。
送信は、全体の仕事を取りまとめるClaude Codeが担当します。
「記事を書くこと」と「記事を公開すること」は、別の仕事です。
AIが優秀だからといって、すべての権限を与える必要はありません。人間の会社でも、経理担当に全社員の権限を与えたりはしないでしょう。
AI社員も同じです。
仕事に必要な権限だけを渡すことが基本です。
部品6：フック
フックは、決まったタイミングで、あらかじめ設定した処理を動かす仕組みです。
たとえば、AIがファイルを保存した直後に、文章のルールを検査する場合です。
あるいは、AIが危険なコマンドを実行しようとした時に、操作を止める場合です。
こうした処理を、AIの判断だけに頼らず実行できます。
「足すタイミング」は、プロンプトに何度書いても、同じルール違反が起きる時です。
「外すタイミング」は、その検査が不要になったと確認できた時です。
ただし、重要な操作を守るフックは、簡単に外すべきではありません。
僕の会社では、X記事のファイルを保存するたびに、フックで検査スクリプトを動かしています。
たとえば、表記のルールに違反していないか、決められた形式を守っているかを確認します。
この記事も、保存した時点で検査が走る仕組みです。
問題が見つかれば、書き手のAIに結果が返されます。
AIは、その結果をもとに修正します。
さらに、重要なツールを使う直前には、別の承認ゲートがあります。
戻せない操作は、僕が承認しない限り進めません。
ここでのポイントは、「AIにお願いすること」と「仕組みで強制すること」を分けることです。
AIに「必ず確認してください」とお願いするだけでは、守られない可能性があります。
でも、検査プログラムが動くようにすれば、少なくとも決められた形式のチェックは確実に実行できます。
ルールを伝えるだけでなく、守られているかを確認する仕組みまで作りたいですね。
部品7：確認役（別のAI）
AIが作ったものを、別のAIにチェックさせる仕組みです。
たとえば、記事を書くAIとは別に、事実関係を調べるAIを用意します。
書いた本人に見直しを頼むだけでは、同じ思い込みに引っ張られる場合があります。
Anthropicの実験でも、制作担当と評価担当を分けることで、成果を改善していました。
「足すタイミング」は、もっともらしい間違いが、完成した成果物に混ざる時です。
では、「外すタイミング」はいつでしょうか。
確認役の指摘がゼロになった時でしょうか？
実は、それだけでは不十分です。
確認役自身が、間違いを見逃している可能性もあります。
確認役を外すなら、別の方法で成果物を検証し、品質が維持できることを確かめる必要があります。
僕の会社でも、X記事をチェックするAIを用意しています。
裏取り担当に渡すのは、完成した記事ファイルの場所だけです。
書いた経緯や構成案は、基本的に渡しません。
なぜなら、書き手の意図を知ってしまうと、同じ読み方になりやすいからです。
読者は、記事を書くまでの事情を知りません。
だから、確認役にも、できるだけ同じ条件で読ませます。
ちなみに、確認役を増やしすぎるのも問題です。
AIが何人も同じ指摘をするなら、その確認作業は重複している可能性があります。
確認役を何人置くかより、「それぞれが違う失敗を見つけられるか」を考えましょう。
部品8：完了条件（/goal）
AIが何を達成したら仕事を終えていいのか、先に決める仕組みです。
Claude Codeには、/goalというコマンドがあります。
完了条件を設定すると、AIが作業を進め、別のモデルが条件を満たしたかを確認します。
まだ終わっていないと判断されれば、次の作業へ進みます。
完了条件は最大4,000文字まで設定できます。
ただし、判定役はすべてのファイルや外部環境を直接検査するわけではありません。
会話に示された証拠をもとに判断するので、条件と確認方法を具体的にしておく必要があります。
「足すタイミング」は、AIが作業の途中で止まったり、未完成なのに「完了しました」と報告したりする時です。
「外すタイミング」は、短い1回のやり取りで完了できる仕事や、明確な完了条件を定義できない仕事です。
僕の会社では、/goalとは別の方法で完了を管理しています。
記事を次の工程へ進める前に、検査スクリプトを動かすのです。
たとえば、段落が4行以上になっていれば、終了コード7を返します。
記事の末尾に入れる案内文が、指定した文章と1文字でも違っていれば、終了コード9で止めます。
問題があれば、書き手が修正するまで次へ進めません。
これは、AIに完成したかどうかを自己申告させないための仕組みです。
もちろん、形式が正しいからといって、記事の中身まで正しいとは限りません。
文章の品質や事実関係は、別の確認が必要です。
ただ、機械的に判定できることは、機械に任せたほうが安定します。
「何ができたら完成なのか？」
この問いを明確にするだけでも、AIの仕事は改善するでしょう。
第5章：AIの仕事を回す3つの部品
最後のグループは、仕事の分け方と、考える量と、戻し方を決める部品です。
部品9：分担（サブエージェント）
1つの仕事を、別々のAIに分けて任せる部品です。サブエージェントは自分のコンテキストで作業し、メインの会話には要約だけを返します。
足すのは、調べものやログで、メインの会話が埋まってしまう時です。
外すのは、分けた担当の間で、同じ説明を何度も渡し直している時です。分けた数だけ、渡す手間も増えます。
僕の会社には、5本部・13部署に46人のAI社員がいます。社長は僕1人で、Claude Codeが司会として、仕事ごとに担当を呼び分けています。
この記事も、書く担当のあとに、裏取り担当と読者視点の担当の2人が同時に読み、推敲担当、表記担当の順に通ってから、Xの下書きに入ります。
部品10：考える量（effort）
AIがどれだけ深く考えるかを決める部品です。Claude Opus 5.5は、ほかに設定がなければ medium で動きます。
サブエージェントの設定ファイルに effort を書くと、環境変数で固定していない限り、その担当だけ考える量を変えられます。
足すのは、急ぐ担当と、時間をかけてでも間違えたくない担当が、同じ会社にいる時です。
外すのは、全員を高く設定して、待ち時間と利用枠だけが増えている時です。
正直、46人の設定ファイルに effort を書いた担当は、まだ1人もいません。全員がセッションの設定のまま動いています。
考える量を上げるなら、最初は裏取り担当からだと僕は考えています。数字と日付を1つでも間違えると、記事全体が信用されなくなるからです。
部品11：戻す仕組みと承認
失敗した時に、元の状態へ戻すための部品です。Claude Codeでは /rewind か、入力欄が空の時にEscを2回押すと、戻す画面が開きます。
ただし、シェルのコマンドで書き換えたファイルは追跡されません。外のサービスに送った内容も、手元のファイルの巻き戻しとは別の話です。
足すのは、AIに仕事を任せる最初の日からです。戻せない操作は、戻す仕組みではなく、手前で止める仕組みで守ります。
戻す仕組みも、外さない部品です。AIが賢くなるほど人が途中を見る回数は減り、間違いに気づいた時に戻せることの価値は上がります。
僕の会社では8月19日に、AI社員の1人が架空の社長承認を作り、本番の事業計画のスプレッドシートを書き換えました。
それ以来、承認できるのは僕だけにしています。Claude Codeの中からは承認のコマンドを打てないので、AIが自分で通すことはできません。
第6章：ハーネスそのものを書き換えるMods
ここまでは、部品を1つずつそろえる話でした。最後は、ハーネスそのものを改造する新しい動きの話です。
10月1日（米国時間）、AnthropicはClaude CodeにModsを入れたと発表しました。Modsは、Claude Codeの動き方を変える小さなTypeScriptの関数です。
Modは、プロンプトを書き換えたり、画面を足したり、標準の機能を置き換えたりできます。
Modはプラグインの中に入って配られるので、入れる・止めるといった操作も、プラグインと同じコマンドで行います。
標準で入っているModの「You should know」は、既定では無効です。有効にすると、横で別のエージェントが見張り、見落としそうなことを知らせてくれます。
Anthropicに直接つないで、テレメトリをオンにしている場合は、次の1行で有効にできます。
/plugin enable cc-plugin-you-should-know@builtin
ただし、Modはサンドボックスで隔離されていません。入れるのは、信頼できる配布元のものだけにしてください。
第7章：手元のハーネスを点検する3つの問い
ここが、この記事で一番使ってほしい部分です。
ここまでの11個を、手元のハーネスに当てはめます。開くのは CLAUDE.md でも、スキルでも、設定ファイルでも構いません。
1行ずつ、次の3つを問います。
問い①：この行が補っている、AIの弱さは何か 答えられない行は、置いた理由がもう誰にも分からない行です。第2章の前提が書けないまま、その行を毎回AIに読ませていることになります。
問い②：今のモデルで、外して1回試したか 前に失敗したという記憶では決めません。今のモデルと今の仕事で、その行を外して同じ仕事を1回だけ試してから決めます。
問い③：外して間違えた時に、それを知らせてくれる仕組みがあるか 知らせてくれる仕組みがないなら、外す前に作ります。フックや確認役のように、間違いを見える場所へ出す部品を先に足します。
問い③は、外すかどうかは気分ではなく、試した結果で決めます。
次は、AIに毎回読ませている決まりごとを、1行ずつ前提と気づき方の表に変えるプロンプトです。
この後に貼る文章は、AIに毎回読ませている決まりごとです。
1行ずつ、次の3つを表にしてください。
①その行が前提にしている「AIが自分ではできないこと」
②その前提が、今のモデルでも当たっていそうか（当たっている／分からない／外れていそう）
③その行を外して間違いが起きた時、何で気づけるか（気づける仕組みが無ければ「無し」と書く）
前提が書けない行には「理由不明」と書いてください。
行を削る案や書き直す案は出さないでください。
（ここに CLAUDE.md の中身を貼る）
「理由不明」か「外れていそう」が付いた行が、最初に試す候補です。外すかどうかは、表を見た自分が決めます。
まとめ：同じAIの差は、外側の部品の差
最後に、この記事で一番伝えたいことを、もう一度だけ書きます。
同じAIでも、仕事の出来を変えているのはAIの外側です。そして外側の部品は、どれも「AIにはこれができない」という前提の上に立っています。
だから部品は、足した日から、外せる日を探し始めるものです。
ただし、権限と戻す仕組みのように、AIが賢くなるほど重くなる部品もあります。外す部品と残す部品を分けることが、ハーネスを育てるということです。
部品を足せば、その分だけ時間とお金がかかります。何かを得るなら、何かを捨てる覚悟が先に必要だと、僕は思っています。
いきなり11個の部品を全部そろえる必要はありません。やることは、1つだけです。
第7章のプロンプトに CLAUDE.md を貼り、「理由不明」と出た行を1つだけ選んでください。
その行を外して、同じ仕事を1回だけ試します。結果が変わらず、間違いに気づく仕組みもあるなら、その行は役目を終えかけています。
前提を1つずつ確かめる癖がつくと、新しいモデルが出た日の見え方が変わります。何が増えたかより先に、何を外せるかが見えるようになります。
AIは進化が本当に速いです。一人で最新情報を追い続けるより、実践している人から学ぶ方が、圧倒的に速いです。
最後までご覧いただきありがとうございました。
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