プロンプト・コンテキスト・ハーネス・ループの違いを「設計責任」で整理する

AIエージェントの説明を聞いていると、「プロンプト」「コンテキスト」「ハーネス」「ループ」という4つの言葉が何度も出てくる。これらはモデルへの入力という点では似ているが、設計上の責務は全く異なるものだ。この記事は、それらを「何を誰の責任で決めるのか」という視点から整理したものである。

一般的にはプロンプトはモデルへの指示、コンテキストはモデルに渡す情報全体とされる。だが実務で動かないときは、この分類では原因を特定できない。この記事の整理では、プロンプトを「指示」、コンテキストを「判断材料の選択・取得・整形」、ハーネスを「ツール権限や検証といったランタイム基盤」、ループを「反復制御」と分ける。責務が異なれば、どこに問題があるかも異なるからだ。

AIの鬼の視点は、ここに「人間が強制するか、AIに判断させるか」の線引きがあることだ。プロンプトで何度「このツールを使わないでください」と書いても、ツール呼び出しを拒否できるわけではない。権限設定・検証・禁止操作の制御は、ハーネスという外部に置く必要がある。つまり「いくら詳しいプロンプトを書いても、実行環境と権限で守られていなければ効かない」という当たり前だが見落とされやすい事実だ。逆も然りで、権限を厳しく絞りすぎると、AIが賢い判断をする余地を失う。バランスはプロンプトと環境設定の両方で取る仕組みが必要だ。

中小企業の実務では「プロンプト工夫だけ」でAIツール導入が完結していないか確認してみることだ。社内AIツール・ChatGPT連携・自動化エージェントのどれでも、プロンプト改善と同じぐらい「このツールがアクセスできる範囲」「検証して完了と判定する基準」「エラーになったら人間に判断させる」といった環境設定が効いている。両方そろってはじめて、期待どおりに動く。