「ChatGPT入れた。Claudeも試した。Geminiも使ってる。
──でも、結局ブレてませんか？」

最近、経営者仲間と話していて、こんな声をよく聞きます。「ツールは増えた。でも同じ業務をやるのに、昨日と今日で出来栄えが違う。スタッフに任せても、指示の仕方で品質が変わる」──これ、AIの性能の話じゃないんです。“渡り方”の設計の話なんです。

私自身、毎朝のLIVE配信、ブログ記事、メルマガ配信、動画編集、SNS投稿まで、複数のAIを使い分けて回しています。でも、正直に言うと、最初はずっとブレていました。「同じ記事テーマなのに、日によって出来が違う」──そんな状態でした。

転機は、エンジニアたちが使っている”ハーネス”という発想を知ったときです。このハーネス（AIに渡す”定型の型”）を経営者向けに翻訳してみたら、AI活用の景色が一変しました。今日はその話をお伝えします。

ChatGPT・Claude・Gemini、使うほどブレる”本当の理由”

AIを「使っているのに成果がブレる」──その正体は、ほとんどの場合、ツールを跨ぐたびに阿吽の呼吸がリセットされることにあります。

私の実体験で言うとこうです。ある日の記事制作の流れを振り返ると、ChatGPTで案出しをして、それをもとにGeminiで画像を作ってもらい、Canvaに持っていってコピペして編集して書き出して、ブログにアップロードして、内容をチェックしてファクトチェックして、OKだから更新して、メルマガに送る。この一連の作業を、昨日と今日で同じ順番でやっているのに、毎回少しずつ味が違うんです。

これ、AI側の問題じゃないんですよね。ツールが変わるたびに、渡す指示の粒度が変わってしまう。経営者の頭の中にある”いつもの感覚”は、ChatGPTには伝わっていても、次のGeminiには伝わっていない。Canvaには別の言葉で翻訳されている。

スタッフ教育で言えば、A部署に話した内容がB部署に共有されていない状態です。AIの使い分けも同じで、ツール間の引き継ぎが抜けていると、どれだけ高性能なAIを揃えても、アウトプットの品質は毎日ブレ続けます。

エンジニアが先に見つけた「ハーネス」──AIに”型”を渡す発想

この”ブレ問題”に、エンジニアたちは先に答えを出していました。“ハーネス”という発想です。

ハーネスとは、登山や高所作業で使う、体と命綱をつなぐ装具のことですね。そこから派生して、AI開発の世界では「AIエージェントに渡す”定型の型”」という意味で使われています。「毎回AIにお願いする」のではなく、「役割と手順を先に渡しておく」という発想の転換です。

先日、nrslibという開発者の方が 「TAKT（Agent Koordination Topology）」というハーネスのフレームワークを公開していて、これがまさに経営者の仕事にも効く設計思想でした。

TAKTが面白いのは、AIエージェントの動き方をYAML（人が読める設計メモ）で書いておくと、「下書き→実行→味見→修正」の4段味見が自動で回る点です。エンジニア向けのツールですが、発想の部分を抜き出すとこうなります。

これは経営者の世界でいう、「抱え込みOSを委ねるOSに書き換える、土台の型」です。全部自分でやっている状態から、任せる仕組みに移る。その移行のときに必要なのが、この”ハーネス”という土台なんです。

ひとつ強調しておきたいのは、TAKTそのものを経営者が使う必要はないということ。重要なのは発想です。「AIに毎回お願い」から「AIに型を渡しておく」への転換。ここさえつかめれば、使うツールはChatGPTでもClaudeでもGeminiでも構いません。

ハーネスがあると、毎日”同じ味のAI”が返ってくる

じゃあ、経営者が”ハーネス”という土台を持つと、現場はどう変わるのか。私の実例でお話しします。

私の仕事場では、30体ほどのAIが動いています。記事執筆、画像生成、動画編集、SNS投稿、メルマガ配信、タスク管理──それぞれに役割と型を渡してあります。中核にいるのがAI秘書です。毎日の業務設計を引き受けてくれる存在で、私が朝「今日はこれやる」と伝えると、実行AIがコードや文章を作り、品質ゲートAIが味見をして、私に戻ってくる、という流れが組まれています。

これを別の形で例えると、定食屋の「いつもの」が通じる状態です。初めて行った定食屋で「いつもの」と言っても、店員さんは首をかしげるだけですよね。でも、いつもの定食屋なら、「いつもの」のひと言で注文が通る。ハーネスとは、AIに対して「いつもの」が通じる状態を先に作っておく仕組みなんです。

経営の現場で考えると、これはスタッフ教育の仕組み化と同じです。毎回新人にゼロから教えるのではなく、マニュアルと役割分担表を先に作っておく。新しい人が入っても、既存の型に乗せれば、同じ品質が出る。AIも同じで、型を渡してあるかどうかで、出てくる結果が別物になります。

そしてもうひとつ大事なのが、型は一度作ったら終わりではないということ。毎日の味見で気づいたズレを、型に書き戻していく。そうすると、型自体が育っていって、AIチームのアウトプットがじわじわ改善されていきます。私自身、最初の型はぐちゃぐちゃでしたが、半年かけて今の形に育ちました。

経営者が今日からできる「ハーネスづくり」3ステップ

ここまで読んで「いきなりYAMLで型を書くのはハードルが高い」と感じた方、大丈夫です。私もいきなりそこから始めたわけではありません。最初は紙のメモ帳と手書きでした。

経営者が今日からできる第一歩を、3つのステップに整理しました。

この3ステップを踏むだけで、同じ業務の結果が驚くほど安定します。私も最初は「こんな手書きメモで変わるのかな」と半信半疑でしたが、1週間続けただけで、ブログ記事のトーンが揃い始めました。型が育つのは、始めてからです。完璧な型を最初に作ろうとしないこと。未完成のまま回しながら、毎日少しずつ足していく方が、結果的に早く整います。

AIを使いこなす前に、自分の”凸凹”を設計する

最後にお伝えしたいのは、ハーネスは経営者自身の”凸凹設計”そのものだということです。

AIを導入すれば楽になる、というのは半分本当で半分嘘だと私は思っています。実際にAIを使い始めてみると、任せられる部分と、自分がやらないといけない部分がくっきり見えてきます。「考える役」と「動く役」の凸凹が可視化されるんです。

ハーネスを作るというのは、この凸凹を自分で設計する作業です。「ここは私の凸（得意・こだわり）だから残す」「ここは私の凹（苦手・時間食う）だからAIに渡す」──こうやって、自分の仕事の地図を描き直していく。これは経営者じゃないとできない作業で、AIに丸投げしてもうまくいかない部分です。

私もまだ試行錯誤の途中です。先月は「ここはAI秘書に任せる」と決めたのに、今月になって「やっぱりここは自分で見たい」と揺り戻しが起きたりします。完成系があるわけじゃなくて、凸凹の地図を更新し続けている状態が、たぶん普通なんだと思います。

AIを揃えるより、”型”を先に渡す

• AIがブレるのは性能ではなく、ツールを跨ぐ”渡り方”の設計が抜けているから
• エンジニアが見つけた“ハーネス”（AIに渡す”定型の型”）は、経営者にも応用できる
• ハーネスを持つと、AIから出てくる結果が毎日同じ味になる（定食屋の「いつもの」状態）
• 第一歩は、紙のメモ帳でOK。業務1つ、指示の可視化、三点セットの紐づけ、の3ステップ
• ハーネスは経営者自身の凸凹設計。完成系はなく、更新し続ける地図

AI活用の本質は、高性能なAIを揃えることではなく、自分の仕事の型を言葉にして、AIに先に渡しておくことだと私は思っています。今日のお話が、何かの”型づくり”のきっかけになれば嬉しいです。