Insights | Makoto Nishino

ハーネス7派閥観察記

2026年春、AIエージェント界隈で急に流行り始めた「ハーネス」。気がつくと棲み分けが進み、7つの派閥が見えてきた。それぞれの主張と、経営・開発判断にどう効くかを観察記としてまとめる。

LLMの性能はモデル単体ではなく、観測・記憶・再試行・スキル再利用を支えるハーネスで決まる。Minecraftを例に、AIエージェント設計の本質をわかりやすく解説します。

ClaudeやChatGPTを使ったAI駆動開発で、システム開発そのものは大幅に速くなった。一方で本当に変わったのは、PoCから公開、テスト、運用、経営判断に至るまでのサイクルだった。新規動画LMSシステムの実例を交えながら、事業責任者の視点で整理する。

非エンジニア経営者のVibe Codingは強い。一方で、本番向けに巻き取った瞬間に進化速度が落ちる問題にも直面している。LLM時代のフレームワーク選定について、現場の実感から整理する。