AIエージェントの性能差のキー、ハーネスエンジニアリング｜Seiji Takahashi@ベースマキナ

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nguyen-oi モデルの賢さより周りの作り込みって話か結局泥臭いインフラ整備がモノを言うのはITの常だなハーネスって呼び方は流行るのか

2026/02/24 リンク

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AIエージェントの性能差のキー、ハーネスエンジニアリング｜Seiji Takahashi@ベースマキナ

皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋（@__timakin__）です。 ... 皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋（@__timakin__）です。 AIエージェントの性能を上げようとすると、まずモデル選定に目が行きます。 Opus 4.6にするか、Geminiにするか。ただ、2026年に入ってからの各社の発表やベンチマーク結果を見ていると、性能差を生んでいるのはモデルそのものではなく、モデルを包む周辺インフラのほうだという話が増えてきました。この周辺インフラを指す言葉として、ハーネスエンジニアリングという概念が急速に広まっています。ハーネスエンジニアリングとは何かPhil Schmidが書いた記事のアナロジーがわかりやすいです。モデルはCPUで、ハーネスはOSです。 CPUがどれだけ高性能でも、OSが貧弱ならパフォーマンスは出ません。同じように、LLMがどれだけ賢くても、コンテキスト管理やツール統合、メモリ管理、検証の仕組

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hatakazu932026/02/26
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