26｜プロンプト→コンテキスト→ハーネス：AI活用の重心の変遷

26-1 3つの段階の全体像

AI活用の焦点は、大きく次の順で移り変わってきました。後の段階が前の段階を置き換えるのではなく、積み上がっていく関係です。

26-2 プロンプトエンジニアリング：指示の書き方を磨く

プロンプトエンジニアリングは、モデルへの指示文（プロンプト）の書き方を工夫して出力の質を上げる技術です。ChatGPTが広く使われ始めた時期に注目されました。

代表的な工夫は次のようなものです。

• 役割を与える：「あなたはプロのWebデザイナーです」のように立場を指定する。
• 例を示す（few-shot）：入力と出力の例をいくつか見せて、期待する形式を伝える。
• 手順を踏ませる：「まず要件を整理し、次に…」と考える順序を指定する。
• 出力形式を指定する：「表で」「箇条書きで」「HTMLだけ返して」など。

限界もあります。モデルが賢くなるほど、言い回しの細かな工夫による差は相対的に小さくなります。また、判断に必要な情報がそもそも渡っていないと、どれだけ指示を磨いても望む結果にはなりません。ここから次の段階につながります。

26-3 コンテキストエンジニアリング：AIに何を渡すかを設計する

コンテキストエンジニアリングは、モデルが一度に見るコンテキスト（文脈＝与える情報）に何を入れるかを設計する技術です。焦点が「どう言うか」から「何を見せるか」へ移ります。

コンテキストに含めうるものには、たとえば次があります。

• 関連するドキュメントやデータ（必要な部分だけ検索して渡す＝RAG）
• 過去のやりとりや、覚えておきたい前提（メモリ）
• ツールの実行結果（ファイルの中身、検索結果など）
• 参考にしてほしい実例や、プロジェクトの現在の状態

本講座で扱う CLAUDE.md（第7章）、design.md（第8章）、Notionの知識ベース（第14章）は、いずれも「毎回AIに渡す前提情報を、あらかじめ用意しておく」という点でコンテキストエンジニアリングの実践にあたります。

26-4 ハーネスエンジニアリング：AIの作業環境そのものを設計する

ハーネスエンジニアリングは、モデルの周りにある「ハーネス（作業のための足場・仕組み）」を設計する技術です。ハーネスとは、AIがタスクを進めるための仕組み一式を指します。

具体的には、次のような要素をまとめて設計します。

• 使えるツールの定義（ファイル操作・コマンド実行・外部連携など）
• コンテキストの出し入れ（必要な情報をどのタイミングで渡し、いつ要約するか）
• 承認・検証のステップ（危険な操作の前に確認する、結果をチェックする）
• サブエージェントによる分業（第16章）や、外部ツール連携（MCP・第17章）
• うまくいくまで繰り返す・自己修正するループ

ClaudeCode 自体が、このハーネスの一例です。ファイル操作・ターミナル・権限確認・計画・サブエージェントなどを1つの流れに束ねています。近年は、成果を左右するのが単発のプロンプトよりも「ハーネスの良し悪し」——どう文脈を管理し、ツールを回し、結果を検証して再試行するか——になってきています。

26-5 本講座との対応と、実務での積み上げ方

3つの段階は、本講座の各章と次のように対応します。

実務では、この3つは置き換えではなく積み上げで考えます。まず指示を的確にし、次に必要な情報を渡す仕組みを整え、さらに作業の型（検証ループや分業）を用意する、という順で効果が重なっていきます。どれか1つだけでなく、段階的に整えていくのが現実的です。