AIエージェント設計の5階層マップ

最終更新: 2026年8月11日

プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、ループエンジニアリング、 グラフエンジニアリング、ハーネスエンジニアリング。 次々に新しい言葉が出てきて、「また新しいのが来た」と感じている方が多いと思います。

ですが、この5つは横並びの流行語ではありません。 内側から外側へ広がる層の関係にあります。 そして重要なのは、上の層は下の層の代わりにならないことです。

それぞれが答えようとしている問い

層の違いは「何を扱うか」ではなく、「どんな問いに答えるものか」で見ると はっきりします。

困りごとから、どの層かを切り分ける

このページでいちばんお伝えしたいのはここです。 症状から、手をつけるべき層が決まります。

よくある失敗は、プロンプトで済むことをグラフで解こうとすることです。 出力の形式が安定しないという問題は、どれだけ立派な処理の図を描いても直りません。 逆に、ループが止まらない問題をプロンプトで直そうとするのも同じです。 「もっと丁寧に指示する」では、無限に道具を叩き続ける動きは止まりません。

よく一緒に出てくる用語は、どこに置かれるか

MCP、A2A、Evals、サブエージェント。これらも同じ文脈で出てきますが、 層ではありません。規格だったり、設計パターンだったり、営みだったりします。 ただしどの層の話なのかは決まっています。

たとえばMCPを入れても、コンテキストの設計が要らなくなるわけではありません。 道具が増えれば、その説明も実行結果も渡す情報に乗るので、むしろ量は増えます。 新しい規格はできることを増やしますが、下の層の仕事は減らしません。

内側から順に見ていくのが確実

新しい言葉が出ると、いちばん外側から手をつけたくなります。 ですが実務では、内側が固まっていないまま外側を作ると、複雑さだけが増えます。 おすすめの順番は次のとおりです。

1. まず1回のやりとりが安定するか。 同じ入力で同じ形式が返ってくるか。ここが揺れていると、上で何をしても揺れます。
2. 次に、渡している情報が適切か。 足りないのか、多すぎるのか。長い会話で崩れるならここです。
3. その次に、止め方を決める。 何回まで試すか、どうなったら終わりか。ここを決めずに動かすと費用が読めません。
4. 処理が枝分かれし始めたら、図に落とす。 分岐が3つを超えたあたりが、グラフを検討する目安です。
5. 最後に、任せられる状態にする。 権限、記録、評価、人が確認する場所。ここが揃って初めて本番に出せます。

「モデルを変えれば解決する」とは限らない

この整理が生まれた背景には、モデルを新しくしても期待したほど良くならなかった という経験の積み重ねがあります。 2025年から2026年にかけて「ボトルネックはモデルではない」という議論が増えたのは、 そのためです。

渡している情報が足りなければ、賢いモデルでも答えようがありません。 止め方を決めていなければ、賢いモデルほど長く粘って費用がかさみます。 モデルの性能で押し切れる範囲には限りがある—— 層で考えることの実用的な意味は、ここにあります。

用語について

これらの言葉は2025〜2026年にかけて広まったもので、 定義が完全に固まっているわけではありません。 書き手によって範囲の取り方が違うことも珍しくないので、 この記事の整理も「ひとつの見方」として読んでください。

なお「ハーネスエンジニアリング」で検索すると、 自動車のワイヤーハーネス（配線）の設計の話が混ざることがあります。 読みは同じですが、まったく別の分野です。

各層の詳しい解説

• コンテキストエンジニアリングとは — 何を渡し、何を渡さないか。費用にも直結します
• グラフエンジニアリングとは — ループとの違いと、いつ移行すべきか
• ハーネスエンジニアリングとは — モデルの外側をどう設計するか
• プロンプト圧縮ツール — 指示文を短くして、無駄なトークンを削る

費用の見当をつけるなら、トークン数の計算と AI導入の費用対効果もあわせてどうぞ。 使うモデルの選び方はAIサービス比較にまとめています。

本記事は2026年8月時点で見られる用語の使われ方を整理したものです。これらの言葉は新しく、定義や範囲は書き手によって異なります。特定のフレームワークやサービスを推奨するものではありません。