AIエージェントの安全性は『モデルの注意力』ではなく『ハーネスの設計』で守る

Zenn / 4/12/2026

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Key Points

AIエージェントの安全性は「モデルの注意力」に依存するのではなく、「ハーネス（実行・制御環境）の設計」で担保すべきだと主張しています。
具体的な安全対策の中心を、エージェントが使うツールや外部入出力、実行手順を縛る“ガードレール”に置いています。
モデル単体の性能・挙動のばらつきに対し、運用側で制約・検証・遮断を行うことで事故の確率を下げる考え方を示しています。
安全性を設計論として扱い、エージェントの振る舞いを「システム全体の整合性」で管理する重要性を強調しています。

AIエージェントを実務や開発に組み込み始めると、ついモデルそのものの賢さに注目しがちです。しかし、実際に危険になるのは「モデルが何を考えたか」よりも、「どんな権限で、どんな外部入力を読んで、どんなツールを叩ける状態になっているか」です。最近見ていて強いなと思ったのが、Anthropic Hackathon Winner として公開されている everything-claude-code です。このリポジトリでは、エージェント運用を単なるプロンプト集ではなく、agent harness（エージェントを動かすための土台）全体の設計問題として扱っています。その中で特に重要だと感じたのが...

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