01/ハーネスエンジニアリングとは
AIエージェントを外側から支える、モデル以外の環境設計
ハーネスエンジニアリングは、AIエージェントが継続して正しく働けるよう、ツール・権限・検証・観測・停止・記録といったモデル以外の環境を設計し、失敗のたびに改善していく取り組みを指す言葉です。 「ハーネス（harness）」は馬具のことです。優秀な馬（AIモデル）でも、手綱や鞍がなければ、行きたい方向へは走りません。AIエージェントも同様に、モデルの賢さだけでなく周辺の環境が成果を左右するため、「Agent＝Model＋Harness」と整理されています。
コーディングエージェントの分野から広がり、現在は業務システムやフィジカルAIにも適用範囲が広がっています。以下は、この考え方を扱った外部の一次情報です。
ハーネスに含まれるもの
- 指示書・ルール（AGENTS.mdなど）
- ツール接続と、操作の範囲
- 権限・承認ゲート
- テスト・レビュー・品質ゲート
- ログ・観測・停止の仕組み
- 失敗を次へ戻すフィードバック
用語整理
プロンプト・コンテキスト・ハーネスの範囲と関係
「Agent＝Model＋Harness」と整理されるように、モデル以外の仕組み全体がハーネスです。ハーネスとコンテキストの包含関係は論者によって整理が分かれるため、本ページでは当社の発表に沿い、ハーネスをコンテキストエンジニアリングの発展系として扱います。
プロンプトエンジニアリング
1回の入力文の設計です。指示の書き方で出力を整えます。
ハーネスエンジニアリング
モデル以外の全体の設計です。ツール、権限、検証、観測、停止、記録までを含み、継続して安全に動く作業系をつくります。
02/注目される背景
ハーネスエンジニアリングが注目される理由：エージェントの自律度と委任設計のギャップ
何を任せ、どこで人が承認し、どの操作を禁じ、何を監視するか。これらの境界条件が未設計のエージェントは、便利な自動化ではなく、責任の所在が曖昧な実行主体になります。この課題はソフトウェア開発と業務システムで共通で、フィジカルAIでは物理的な事故へ直結します。
→
委任範囲の曖昧さ：何を任せ、何を禁じるかが決まっていない
→
承認点の不在：人が確認すべきタイミングが、フローに入っていない
→
権限の過大：不要な権限やツールが与えられ、誤作動時の影響が広がる
→
ループと費用の暴走：終了条件が曖昧で、トークンと費用が際限なく増える
→
説明できない判断：実行の理由と経緯が残らず、監査や原因調査に使えない
→
PoCから本番への壁：安全・品質の要件を満たす周辺基盤がなく、止まる
モデルの性能と指示文だけに頼る運用
- 委任範囲と禁止操作が、利用者の判断に委ねられる
- 失敗の原因を、実行ログから追えない
- 同じミスが、別のエージェントや案件で繰り返される
- 人の確認の位置が、担当者ごとに異なる
ハーネスで外側から支える運用
- 権限・CRUD・コストの上限を、実行基盤の側で強制
- 判断と実行を構造化ログに残し、追跡・説明できる
- 失敗のたびにルール・検証を追加し、再発を防ぐ
- 承認ゲートと停止権限を、業務フローに組み込む
03/構成要素
ハーネスの5要素：コンテキスト管理・ルール・ツール接続・評価と検証・安全と制御
5要素を一度に作る必要はなく、業務の自律度に応じて、不足する要素から重ねていきます。
要素
名称
設計する内容
未設計のときに起きること
E1
コンテキスト管理
目的、状態、業務知識、判断基準など、エージェントへ渡す情報の収集・構造化・供給。
業務を知らないまま判断し、回答や実行の品質がばらつく
E2
ルール
守るべき制約と判断基準。権限スコープ、禁止操作、例外条件、指示書。
担当者の経験に依存し、同じミスが別の案件で繰り返される
E3
ツール接続
エージェントが使うツール・システム・データへの接続と、接続先ごとの操作範囲。
不要な権限やツールが与えられ、誤作動時の影響が広がる
E4
評価と検証
出力と実行結果の品質確認。テスト、レビュー、品質ゲート、人の承認点、停止判定。
誤りが本番まで届き、手戻りや原因調査に時間がかかる
E5
安全と制御
危険な操作を止め、権限・CRUD・コストを絞り、監視・停止できる状態を保つ。
暴走・費用の増大・情報漏えいが起き、責任の所在が曖昧になる
04/設計の進め方
ハーネスの設計手順：委任の3段階と、安全と制御の3軸
段階が上がるたびに、必要な要素を足します。実行時の業務システムと、AI生成コードを採用する開発プロセスの双方に、同じ枠組みを適用できます。詳しくは、当社エンジニアの技術解説も参照してください。
自律度を上げる3段階の委任設計
一つのシステムの中に複数の段階が混在するのが自然です。実行時の業務システムと、AIが生成したコードを採用する開発プロセスの双方に、同じ枠組みを適用します。
段階 1
読み取り専用
委ねるもの 情報収集・集計・分析・提案生成
人の関与 実行は人。書き込み・送信・削除の権限は与えない
主に構築する要素 ルール、コンテキスト管理
段階 2
確認ゲート付き
委ねるもの 実行計画の立案と実行
人の関与 実行前のGO/NO、または実行後のレビュー
主に構築する要素 安全と制御（認証認可・CRUD）、ツール接続
段階 3
自律実行
委ねるもの 目標達成までの計画と実行
人の関与 異常時の通知受信と、強制停止権限の保持
主に構築する要素 安全と制御（コスト）、評価と検証（停止判定）
安全と制御を実装する3つの制御軸
判断の目安は、エージェントが誤作動したとき、人が5分以内に元へ戻せるかどうかです。戻せない操作は、先に復元の仕組みを整えてから委譲します。権限過大のリスクは、OWASP LLM Top 10のExcessive Agencyでも上位リスクとして整理されています。
AXIS 1
認証認可スコープ
与える権限を、タスクに必要な最小限へ絞る。権限の付与・剥奪は承認フローで管理する。
読み取りのみ→特定テーブルへのINSERT→範囲を明示したWrite
AXIS 2
情報のCRUD制御
操作の種類ごとに、Read→Create→Update→Deleteの順で委譲する。更新は差分とロールバック手順を先に整える。
個人情報のマスキング、大量操作の件数上限、論理削除
AXIS 3
トークン・コスト制御
再計画や自己レビューのループに、終了条件を置く。呼び出し頻度・費用・ステップ数を一元で追跡する。
最大ステップ数、最大トークン数、タイムアウト、費用閾値
05/当社の支援内容
ハーネスの5要素と、各要素を担うケイパビリティ
5要素は一度に作るのではなく、不足する要素から重ねます。各要素に、当社が提供している既存のサービスを割り当てます。
要素
名称
設計する内容
ケイパビリティ
E1
コンテキスト管理
エージェントへ渡す情報の収集・構造化・供給。目的、状態、業務知識、判断基準を、実行時に必要な範囲で渡す。
Silver Data Coordinator、SDI、Agent Garden、Agentic RAG
E2
ルール
守るべき制約と判断基準。権限スコープ、禁止操作、例外条件、標準ルールを、機械が扱える形で定義する。
SDI（制約条件化）、SAIDDar（標準・エージェント定義）、Entra ID（権限）
E3
ツール接続
エージェントが使うツール・システム・データへの接続。接続先ごとに、操作の範囲と承認を設計する。
Microsoft Foundry、Copilot Studio、既存システム連携
E4
評価と検証
出力と実行結果の品質確認。品質ゲート、HITLの承認ポイント、レビュー、テスト、停止判定を、工程内に置く。
Agentic Migration Harness、SAIDDar、Foundry（Agent Ops）
E5
安全と制御
危険な操作を止め、権限を絞り、実行範囲を限定する。認証認可・CRUD・コストの3軸で、承認・停止・監視を実装する。
Physical AI Harness、Entra ID、承認ゲート・監視設計
課題別に見る、サービスの組み合わせ方
各サービスは単体でも導入できます。次の6つが代表的な組み合わせです。
現場の安全ルールを、AIの制約にしたい
暗黙知の構造化 × 実行前ゲート
事故報告書やリスクチェック表に残る現場の判断基準をSDIで構造化し、安全境界や制約条件としてハーネスに組み込みます。AIの提案動作は、実行前に承認・ブロック・人への確認へ振り分け、止めた理由を記録します。
重要な操作は、人が承認してから実行したい
ワークフロー × 承認ゲート（HITL）
書き込み・送信・更新といった操作の前に、人の承認を挟みます。承認の位置と判断者を業務フローに組み込み、工程内の品質ゲートとあわせて、担当者による品質の波を抑えます。
不適切な入出力と情報漏えいを防ぎたい
入力・出力の判定 × 個人情報のマスキング
入力前処理、有害性やプロンプト攻撃の判定、API管理層での共通強制、人による承認への切り替えを、層に分けて設計します。個人情報は、エージェントへ渡す前にマスキングします。
エージェントの権限と費用を、統制したい
認証認可 × API管理による呼び出しの統制
ユーザーとAIエージェントの認証・認可を統制し、利用目的ごとのキー分割、複数のモデルリソースへの負荷分散で、権限・費用・利用制限（429エラー）を実行基盤の側で管理します。
案件の知見を、次の案件の標準にしたい
AI駆動開発の標準化 × 知見の還元
案件で得た改善をテンプレート・エージェント定義へ戻し、案件を重ねるほど組織の標準が育ちます。成果物は人がレビューし、標準ルールの変更は責任者が確認する体制で、品質とガバナンスを両立します。
エージェントに、必要な情報を権限つきで渡したい
業務データの供給 × 意味の統一 × 根拠付き検索
業務ファイルをSilverデータ化して出所・権限を付与し、SDIで用語と関係を揃え、Agentic RAGで必要な時点に取得します。ハーネスのうち、エージェントへ渡す情報の層を担います。
06/特長
特長 1/4
SDIによる現場知の構造化とルール・制約条件への変換
SyncLect Data Intelligence（SDI）は、過去の事故報告書、リスクチェック表、規程、会議の判断といったドキュメントから暗黙知を構造化し、ハーネスの元になる制約条件・判断基準・オントロジーを作ります。Physical AI Harnessでは、独自方法論「SDI for AI Harness」として安全境界や終端条件の設計に使っています。
特長 2/4
承認・ブロック・人への確認を振り分ける実行前ゲート
Physical AI Harnessでは、AIが提案した動作をハーネスが承認・ブロック・人への確認へ振り分け、判断ログを構造化して残します。ロボットアームのデモでは、「提案して承認され実行」「汚れを検出して停止」「必要時に人へ確認」を一つのループで示しました。同じ設計原則を、業務システムの発注・送信・更新といった操作にも適用します。
特長 3/4
HITLと品質ゲートを、ワークフローの内側に置く設計
SyncLect Agentic Migration Harnessは、各工程の入力情報、実行範囲、成果物、品質基準、HITL（Human in the Loop）による承認ポイントをワークフローとして管理します。実案件で蓄積した変換ルール、レビュー観点、品質基準をハーネスへ組み込み、担当者による品質の波を抑えています。
特長 4/4
案件の知見を標準へ戻す、ナレッジフライホイール
SAIDDarは、各案件で得た改善や知見を標準・テンプレート・エージェント定義へ還元し、案件をこなすほど組織標準が進化する仕組みです。成果物生成の自動化を前提としつつ、上流ドキュメントや顧客向け成果物は人のレビューを重視し、標準ルールの変更は責任者が確認する運用体制を整えています。
07/実装事例
フィジカルAI・レガシー移行・AI駆動開発のハーネス実装
対象は異なっても、実行前の制御、人の判断点、品質ゲート、知見の還元という骨格は共通です。
CASE 1 2026年7月発表
Physical AI Harness：フィジカルAIの安全実装基盤
AIの判断を物理世界へ安全につなぐため、センサー、アクチュエータ、低レベル制御、安全PLC、非常停止機構、シミュレーションを含む周辺システム全体をハーネスと定義しています。日本マイクロソフト主催「Physical AI Pitch Day」で、製造現場のロボットアームのピッキングを題材にデモを実施しました。
ハーネスの要点 実行前に承認・ブロック・人への確認へ振り分け、止めた理由を知識グラフへ残す。現場知はSDI for AI Harnessで制約条件へ。
発表原文を見る →
CASE 2 2026年9月提供開始
SyncLect Agentic Migration Harness：自律型AIによる移行
自律型AIが既存システムの構造や依存関係を解析し、設計案の作成からコード・テスト生成までを工程横断で実行します。実案件で蓄積した移行工程、変換ルール、レビュー観点、品質基準をハーネスへ組み込みました。
ハーネスの要点 入力・実行範囲・成果物・品質基準・HITLの承認ポイントをワークフローとして管理。顧客のAzure環境・ローカル環境でも実行。
プレスリリースを見る →
CASE 3 2026年展開
SAIDDar：AI駆動開発のガバナンスと標準化
AI駆動開発を個人依存から組織標準へ進めるAIエンジニアリングOSです。各案件の改善をテンプレート・エージェント定義へ還元するナレッジフライホイールを形成します。
ハーネスの要点 成果物生成の自動化を前提に、上流ドキュメントと顧客向け成果物は人がレビュー。標準ルールの変更は責任者が確認。
SAIDDarを見る →
移行案件で確認した品質・工程速度の改善
高複雑度画面のバグ数／画面
約82%減少
5.56件 → 1.00件
コードマージ平均期間
約93%短縮
2.7日 → 0.2日
グループ会社DATA IMPACTが実施した特定プロジェクトでの、ソリューション適用前後の自社比較結果です。すべてのプロジェクトに同様の効果を保証するものではなく、対象システムの規模・構成・既存資料・適用範囲によって異なります。
08/顧客価値
PoC止まりから、責任の境界が引けた業務エージェントへの転換
ハーネスは、エージェントに任せる範囲を広げるための前提となる設計です。
変える対象
従来
導入後に起きる価値
委任の境界
任せる範囲と禁止操作が、利用者の判断に委ねられる
権限・CRUD・コストの上限を実行基盤で強制し、責任の境界が明示される
人の関与
確認の位置が担当者ごとに異なり、後付けのレビューに偏る
承認ゲートと品質ゲートが工程内にあり、人の判断が標準プロセスになる
説明責任
実行の理由と経緯が残らず、原因調査に時間がかかる
判断と実行を構造化ログに残し、止めた理由を説明できる
現場知
安全ルールや判断基準が、担当者の経験に残る
SDIで構造化した制約条件として、エージェントが扱える形に変わる
継続改善
同じ失敗が別の案件で繰り返される
失敗のたびにルールと検証を追加し、標準へ還元して再発を防ぐ
経営・事業責任者
エージェントへ任せる範囲と責任の所在を明示し、本番展開の判断材料にできる
AI・DX推進
PoCで止まる原因の安全要件を、段階的な委任設計で解消し、展開の順序を決められる
開発・エンジニア
AI生成コードの採用範囲とレビューゲートを設計し、手戻りとレビュー負荷を抑える
業務部門
自分たちの判断基準や安全ルールが、エージェントの制約条件として残り、更新も反映される
品質・監査
判断ログ、承認履歴、停止の記録を、監査と原因調査に利用できる
IT・情報セキュリティ
Entra IDによる認可、最小権限、閉域接続、コスト上限を前提に設計できる
09/ユースケース・適性
製造現場・基幹業務・開発組織での、エージェント委任範囲の設計
読み取り専用から始め、確認ゲート付き、自律実行へと広げます。
01
製造・フィジカルAI
制御する対象 ロボットアーム、搬送機、生産ライン、安全PLC、非常停止、事故報告書・リスクチェック表
利用イメージ AIの提案動作を実行前に承認・ブロック・人への確認へ振り分け、現場の安全ルールを制約条件として組み込みます。
02
基幹業務・バックオフィス
制御する対象 発注、経費、メール送信、データ更新、DB操作
利用イメージ 下書き生成は自律に、送信・更新は承認ゲート付きに、といった操作ごとの委任段階を設計します。
03
AI駆動開発
制御する対象 リポジトリ、ブランチ、CI、PR、認証情報ファイル
利用イメージ AIエージェントの参照範囲、直push禁止、変更量の上限、CI再実行の上限を設計し、レビューゲートを標準化します。
04
システム移行・モダナイズ
制御する対象 レガシーコード、設計書、テスト、移行ルール、品質ゲート
利用イメージ 解析から生成、検証まで自律型AIで進め、判断点にHITLを置いて品質を統制します。
05
金融・保険・規制業務
制御する対象 審査、照会、コンプライアンス確認、社内規程
利用イメージ 判断の根拠と承認履歴を残し、権限に応じて参照・実行範囲を制御します。
06
全社の業務エージェント運用
制御する対象 複数部門のエージェント、権限、費用、稼働状況
利用イメージ エージェントごとの権限・コスト上限・監視を共通基盤で統制し、改善を継続します。
ハーネスエンジニアリング導入適性チェック
適合する顧客
- エージェントに、書き込み・送信・実行を任せたい
- PoCで動いたが、本番化の安全要件で止まっている
- AI生成コードを採用する開発を、組織の標準にしたい
- 判断基準や安全ルールが、担当者の経験に残っている
- 監査・説明責任のため、判断と実行の記録が必要
- ロボットや設備など、物理的な実行系へAIをつなぎたい
適合しにくい顧客
- 読み取り専用の回答生成だけで、実行を任せる予定がない
- 個人利用のAIツールの設定調整が目的である
- ハーネスにより、エージェントの誤りがゼロになることを求める
- 業務ルールや承認の責任者を決められない
委任設計のDiscovery質問
→
エージェントに、書き込み・送信・実行のどの操作を任せたいですか。
→
任せた操作が誤作動したとき、人は5分以内に元へ戻せますか。
→
人が確認すべきタイミングは、現在どこで、誰が決めていますか。
→
エージェントに与えている権限は、タスクに必要な最小限ですか。
→
判断基準や安全ルールは、文書化されていますか。担当者の経験に残っていませんか。
→
エージェントの実行の理由と経緯を、あとから説明できますか。
→
ループや費用の上限は、どの層で設定されていますか。
→
Microsoft Foundry、Copilot Studio、GitHub Copilot、n8nなど、現在利用している基盤は何ですか。
10/想定ROI
レビュー工数・インシデント調査・監査対応の削減効果
ハーネスの効果は、人の確認・調査・説明にかかる工数の削減と、品質の向上に表れます。
指標
前提
導入前
導入後
削減
AI生成物のレビュー工数
AI生成物200件／月。1件30分の確認を、品質ゲートの一次確認により15分へ
100時間／月
50時間／月
約50%減
インシデント調査工数
月2件の誤動作。1件4時間の原因調査を、判断・実行ログにより1時間へ
8時間／月
2時間／月
約75%減
監査・説明対応
四半期1回。手作業での証跡収集を、判断ログ・承認履歴からの抽出へ
40時間／回
10時間／回
約75%減
高複雑度画面のバグ数
グループ会社DATA IMPACTの特定の移行プロジェクトで、適用前後を比較
5.56件／画面
1.00件／画面
約82%減
コードマージ平均期間
同上
2.7日
0.2日
約93%短縮
代表的な業務1〜2件で、段階1（読み取り専用）から現行の工数と品質を測定し、試算を実測値に置き換えてご判断いただけます。
11/導入ステップ
委任設計の診断から、段階的な自律化・運用までの5段階導入
自律度を上げるたびに、必要な要素を追加します。
STEP 1
委任範囲の診断
対象業務、委任範囲、権限、承認点、禁止操作を棚卸しし、5要素の不足を診断
成果物：委任マップ、優先順位
STEP 2
読み取り専用で検証
読み取り専用で、出力品質・情報源・ログを検証し、ルールとコンテキストを整備
成果物：ルール定義、評価基準
STEP 3
確認ゲートの実装
書き込みを伴う操作へ広げ、承認ゲートと権限・CRUD制御を実装
成果物：承認フロー、権限設計
STEP 4
自律実行と監視
自律実行へ広げ、コスト制御、監視、自動停止、停止権限を実装
成果物：監視設計、停止手順
STEP 5
運用と横展開
失敗をルール・検証へ戻す運用サイクルと、横展開を定着
成果物：運用手順、改善レポート
12/他の手段との違い
プロンプト調整・エージェントビルダー・個別開発との違いと使い分け
Microsoft Foundry、Copilot Studio、GitHub Copilotなどの実行基盤の上で、委任範囲・承認・検証・停止の設計を担います。
他の手段
主にできること
ハーネスエンジニアリングでの扱い
プロンプト・設定ファイルの調整
個別のエージェントの振る舞いを、短期間で調整
個別調整の知見を、権限・検証・停止を含む共通のハーネスへ還元する
Microsoft Foundry・Copilot Studio等
エージェントの構築・実行・展開
実行基盤として活用し、その上の委任範囲・承認・検証・停止の設計と運用を担う
Agent Workflow（n8n等）
処理の自動化と、承認フローの実装
ハーネスの実装基盤として活用し、承認ゲート・監督・安全の設計は当社が担う
ガードレール・AgentOps・観測ツール
出力の制限、稼働・品質・コストの観測
連携して使い、観測の結果をルールと評価基準へ戻す運用まで設計する
SIer・社内個別開発
要件への柔軟な適合
個別案件の知見を標準・テンプレート・品質ゲートへ還元し、反復可能にする
13/ガバナンス
権限・承認・監査・停止権限を前提にした、エージェント統制
実行環境は、顧客のネットワーク、認証、アクセス制御、データ管理方針に沿って構成します。
エージェントの動作の統制
- 最小権限のスコープと、権限付与・剥奪の承認フロー
- Read→Create→Update→Deleteの順に委譲し、削除は復元手順の整備後
- 最大ステップ数・トークン数・タイムアウト・費用閾値による強制終了
- 個人情報・機密情報の、エージェントへ渡す前のマスキング
- ログ収集とステップ追跡、異常時の自動停止・通知
機能の範囲について
ハーネスは、エージェントの誤りや事故をゼロにすることを保証するものではありません。リスクを構造的に抑え、起きたときに検知・停止・説明できる状態をつくる設計です。重要な判断と承認は、人の責任範囲として明示します。
14/当社について
Physical AI Harness構想と「SDI for AI Harness」を発表（2026年7月）
日本マイクロソフト主催「Physical AI Pitch Day」（2026年6月18日）で、フィジカルAIの安全実装基盤としてPhysical AI Harness構想と、現場の暗黙知を制約条件へ構造化する独自方法論を発表しました。この取り組みは、日経BP「日経クロステック Special」でも、フィジカルAI実装を加速するパートナーの一社として紹介されています。
実案件の知見を組み込んだSyncLect Agentic Migration Harnessを提供（2026年9月）
グループ会社DATA IMPACTが実際のレガシーシステム移行案件で蓄積した、移行工程、変換ルール、レビュー観点、品質基準を、ハーネスとして体系化し提供しています。
Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得
ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定に加え、上位資格である「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域のSpecializationを取得しています。厳格な技術要件と導入実績を満たしたパートナーのみに付与される称号で、2領域の同時取得は国内でも限られています。
Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞
「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは同分野において最も優れた実績をあげたとの評価を受け、初代受賞パートナーとなりました。日本航空（JAL）様のSLM活用や大和証券様のAIオペレーター、JR西日本様の「Copilot for 駅員」など、エンタープライズ企業向けの大規模AIエージェント開発を数多く手がけてきた実績が評価の背景にあります。
Agentic Work Flowで正答率99%を達成
ヘッドウォータースは、複数のAIエージェントが連携するAgentic Work Flowにおいて、正答率99%という高い精度を達成しています。AIエージェントの品質を担当者の経験に依存させず組織として再現する取り組みの実績であり、ハーネスによる検証と統制の設計とも通じるものです。
15/はじめ方
スタートプラン：HWS Agent Campで、最初の1業務を2日間で試作・検証
HWS Agent Campは、生成AIの活用・内製化を目指す企業向けに、専門エンジニアが伴走する2日間の集中ハッカソンです。通常3〜6ヶ月かかるAIエージェント開発を、約2週間の事前準備のうえで2日間に凝縮し、本格的なプロトタイプを構築します。ハーネスエンジニアリングを始める最初の一歩として、対象業務1〜2件を題材に、エージェントの試作とあわせて、委任範囲・権限・承認ゲートの設計を検証できます。
STEP 1事前準備（約2週間）対象業務、課題、必要なデータ・ツール・環境を明確にします。あわせて、エージェントに任せる操作と、禁止する操作を棚卸しします。
STEP 22日間の集中開発顧客側のエンジニア・ビジネス担当者と専門家が共同で開発します。読み取り専用から始め、承認ゲート付きの操作までを試作します。
STEP 3検証・事業化検討プロトタイプを検証し、本格導入に向けたロードマップを策定します。追加するハーネスの要素と、自律度を上げる順序を整理します。
JRE MALL様（東日本旅客鉄道）：ECモール運営の業務適用
ECモール運営の実業務を題材に、「データ取得→分析→提案」の流れをMicrosoft Foundry上でAIエージェントとして設計し、動作を検証しました。業務に組み込む際の設計観点、データ整備、構築・運用に必要な役割分担を整理しています。
事例を見る →リモートロボティクス様：音声でロボットを遠隔操作
Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEで、音声コマンドによるロボット・カメラの遠隔操作プロトタイプを開発しました。音声認識からFunction Callingによるデバイス制御までの流れと、ロボティクス領域に求められる低遅延・高信頼のリアルタイム制御を検証しています。
事例を見る →
16/関連ソリューション
AIの判断を、
物理世界へ安全につなぐ。
Physical AI Harness. AIの提案動作を実行前に承認・ブロック・人への確認へ振り分け、判断ログを残すフィジカルAIの安全実装基盤。独自方法論「SDI for AI Harness」を提唱しています。
AI駆動開発を、
組織標準にする。
AI駆動開発（SAIDDar）. 案件の改善を標準・テンプレート・エージェント定義へ還元し、人のレビューと責任者の確認を前提に、AI駆動開発を組織標準へ進めます。
コンテキスト設計×現場実装を、
一気通貫で。
コンテキストエンジニアリング. ハーネスの土台となる、動的文脈の設計・供給・統制・改善の提供体制。5つの支援領域と動的文脈インフラの方針を掲載しています。
ファイルにない判断も、
会議から業務資産に。
SyncLect Agent Garden. Teams会議や業務資料の判断・経験則を抽出し、AIエージェント向けの仕事の型（Skill・Playbook）へ変換します。
最初の1業務を、
2日間で試作する。
HWS Agent Camp. 専門エンジニアが伴走する2日間の集中ハッカソン。約2週間の事前準備のうえで、AIエージェントの本格的なプロトタイプを構築します。
17/よくあるご質問
Q. ハーネスエンジニアリングとは何ですか。
A. AIエージェントを安定して動かすための、モデル以外の外側の設計です。コンテキスト管理、ルール、ツール接続、評価と検証、安全と制御の5要素で、エージェントの振る舞いを支えます。当社は、コンテキストエンジニアリングの発展系と位置付けています。
Q. コンテキストエンジニアリングとの違いは何ですか。
A. コンテキストエンジニアリングは、エージェントへ渡す情報環境の設計です。ハーネスエンジニアリングは、それに加えて、ツール・権限・検証・観測・停止・監査まで含む作業系全体を設計します。包含関係の整理は論者によって分かれるため、当社の発表に沿って説明しています。
Q. プロンプトや設定ファイルの調整と何が違いますか。
A. プロンプトや設定ファイルは、エージェントへの指示です。ハーネスは、指示を守らせるための権限制限、承認ゲート、検証、停止を実行基盤の側に置き、指示に依存せずリスクを抑えます。
Q. どの段階から始めればよいですか。
A. 原則は読み取り専用（段階1）からです。出力品質、情報源、ログを確認し、書き込みを伴う確認ゲート付き（段階2）、自律実行（段階3）へ段階的に広げます。失敗しても影響が小さい範囲から始めます。
Q. 5要素は、すべて導入する必要がありますか。
A. いいえ。診断で不足している要素を特定し、段階に合わせて追加します。各要素を担うサービスは、単体でも導入できます。
Q. ソフトウェア開発と業務システムの両方に使えますか。
A. 使えます。実行時の業務システムと、AI生成コードを採用する開発プロセスは、権限・承認点・観測・停止条件の設計という点で同じ枠組みで扱えます。当社では、AI駆動開発（SAIDDar）と移行（Agentic Migration Harness）の領域でも提供しています。
Q. フィジカルAIにも対応していますか。
A. Physical AI Harness構想と独自方法論「SDI for AI Harness」を発表しており、製造業のロボットアーム制御を起点に、安全性・説明性・現場知の構造化を扱います。個別の適用範囲は、対象設備と安全要件に応じてご相談ください。
Q. エージェントの誤りは、ゼロになりますか。
A. ゼロにはなりません。ハーネスは、リスクを構造的に抑え、起きたときに検知・停止・説明できる状態をつくる設計です。重要な判断は人の責任範囲として明示します。
Q. 効果はどのくらいですか。
A. 一律の削減率はお約束できません。一例として、グループ会社の特定の移行プロジェクトで、バグ数の約82%減、コードマージ期間の約93%短縮を確認しています。導入時に現行の工数と品質を測定して検証します。
Q. 最初は何から始めればよいですか。
A. 対象業務1〜2件を選び、委任範囲・権限・承認点の棚卸しと診断（STEP 1）から始めます。診断結果をもとに、段階1のパイロットへ進みます。短期間で試作して検証したい場合は、2日間のHWS Agent Campも利用できます。
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エージェントに任せる範囲の棚卸しから、承認・検証・停止の設計、運用まで、貴社の状況に合わせてご提案します。
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