チームのツールやワークフローに散らばっているモデル、エージェント、スキル、自動化を、ひとつの統合されたシステムに変える方法を紹介します。
現在、ほとんどのチームの状況はこれとは大きく異なります。モデル、スキル、自動化は、別々のツール、プライベートな会話、個人の設定の中に分かれています。
各人は、自分の AI に自分の知識と仕事の進め方を教えなければなりません。彼らが作るコンテキスト、修正、ワークフローが他の誰かに届くことはほとんどありません。
ある人は Claude に最新の戦略をブリーフィングします。別の人は Codex に古いフォルダを検索させます。また別の人は、記憶を頼りに便利なワークフローを再構築します。どのチャットにも、微妙に異なるビジネスの姿が存在します。
私たちは、その共有レイヤーを HQ で構築しました。HQ は Claude Code、Codex、Cursor、あるいはチームが選ぶオープンソースモデルの下に位置し、それらの間で会社のコンテキストとケイパビリティを運びます。
一緒に作ってみましょう。
まずは、週次インテリジェンスワーカーから始めます。このワーカーは月曜日に、何が変わったのかをすでに把握した状態で稼働します。どの決定が下されたか、どのプロジェクトが進んだか、どのリスクが拡大したか、チームが次に何にコミットしたかを把握しています。
最終的に、チームには以下のものが揃います：
- すべてのエージェントが現在の会社コンテキストを取得できる 1 つの場所
- 新しいチャットやモデルの変更後も生き残る運用ルール
- チームの誰でも実行できる週次インテリジェンスワーカー
- チームが使うほど改善される共有スキルと自動化
- 1 人の改善をチームの新しい出発点に変えるレビューと同期のループ
最初から会社全体をマッピングしようとしないでください。まず 1 つの反復可能なワークフローでハーネスを実証し、チームが共有する価値のある別のプロセスを見つけるたびに拡張していきましょう。
1. モデルの周りに環境を構築する
モデルは推論、執筆、ツール呼び出しができます。それでも、会社の中で仕事がどのように進むのかを説明する環境が必要です。
役立つハーネスは 5 つの問いに答えます：
- AI は何を知っているか？
- 関連するコンテキストをどのように見つけるか？
- どのルールに従わなければならないか？
- どのような反復可能な作業を実行できるか？
- 各実行は次の実行をどのように改善するか？
長いシステムプロンプトでも、1 つのセッションに対してはこれらの問いに一部答えることができます。会社のハーネスなら、答えを構造化し、永続化し、全員が利用できるようにします。
知識は検索可能になります。ルールはチャットを超えて生き残ります。ツールには境界があります。作業は成果物を残します。承認されたワークフローは、会話が閉じると消えてしまうのではなく、再利用可能になります。
同じモデルでも、会社によってまったく違う感触になるのはこのためです。モデルは同じかもしれません。しかし、作業環境は同じではありません。
モデルはインテリジェンスを供給します。ハーネスは会社を供給します。
2. 1 つの実ワークフローでハーネスを実証する
最初に会社全体をモデル化しようとすると、数週間かけて整理したコンテキストだけが手元に残り、ハーネスがひとつの作業を改善したという証明がないままになる可能性があります。
次の 4 つの特性を満たすワークフローから始めましょう：
- 頻繁に発生する
- 境界が明確である
- 会社のコンテキストに依存する
- 人間が結果をすぐに判断できる
週次の会社インテリジェンスブリーフが最適です。
入力はすでに存在します。ただし、会議メモ、プロジェクトファイル、決定事項、そして人々の記憶の中に散らばっています。出力はチーム全体で役立ち、創業者はブリーフが正確かどうかをすぐに判断できます。
ワーカーを構築する前に、契約を定義しましょう。
入力
- 直近 7 日間の会議
- 現在のプロジェクト状態
- 決定事項、コミットメント、未解決の質問
- リスクと停滞中の作業
プロセス
- 関連ソースを取得する
- すべての事実の主張を検証する
- 矛盾や欠落情報を表面化する
- 会社レベルの変化を統合する
出力
- 下された決定
- プロジェクト別の進捗
- リスクとブロッカー
- 来週のコミットメント
- ソース一覧
境界
- ドラフトのみ
- 配布前に人間のレビューで停止する
ワークフローが実行するたびに変わってしまうなら、手動のままにしておきましょう。プロセスは、共有インフラになる前に反復可能になる必要があります。
3. AI に永続的な会社メモリーを与える
まず、現在の HQ のガイド付きセットアップ から始めます。HQ をインストールし、会社ワークスペースを作成し、チームがすでに使っている AI ツールで HQ をアクティブな作業ディレクトリとして開きます。
オープンソースのクイックスタート は 1 つのコマンドです：
npx create-hq
次に、週次ブリーフに必要なコンテキストだけを追加します。
まずはこの構造から始めます：
- HQ
- companies
- your-company
- company-brief.md
- knowledge: 決定事項とプレイブック
- sources: 会議
- signals
- people
- projects
- policies: weekly-intelligence.md
- workers: weekly-intelligence
ここから始めて、実際のワークフローが必要になった場合にのみ、より深い知識、スキル、自動化、会社固有のワーカーを追加しましょう。
会社ブリーフは、ビジネスが何をしているか、どのように収益を上げるか、今何が重要かを説明します。プロジェクトは現在の状態を保持します。決定事項は、チームがなぜその道を選んだのかを保存します。ピープルファイルは、担当者を明確にします。
ミーティングインテリジェンスは、整ったドキュメントに残らなかったコミットメント、リスク、質問、決定事項を捉えます。
すべてのプロンプトに会社全体を注入しないでください。HQ のチャーターは、知識、ポリシー、プロジェクト、ワーカーがどこにあるかのマップをエージェントに提供します。エージェントはそのマップに従い、タスクに必要なより深いソースを取得します。
エージェントには、小さく安定したエントリーポイントを与え、深いコンテキストはオンデマンドで提供します。
これにより、作業を始める前にコンテキストウィンドウを消費することなく、会社メモリーを利用可能に保てます。
4. 会社の判断をポリシーに変える
知識はワーカーに何が起こったかを伝えます。ポリシーは、会社がどのように仕事を進めることを期待しているかを伝えます。
companies/your-company/policies/weekly-intelligence.md を作成します：
週次インテリジェンスポリシー
- すべての事実の主張をソースで裏付ける。
- 矛盾する証拠を表面化する。黙って解決しない。
- リスクはソースの元の緊急度で報告する。
- 欠落、陳腐化、不確実な情報にはラベルを付ける。
- 機密情報や他社のコンテキストを含めない。
- 配布前に人間の承認で停止する。
最初のポリシーは、チームがメンテナンスし続けられるように、短く保ちましょう。
コントロールには 3 つのレベルがあります：
- インストラクションは、エージェントに好みに従うよう求める。
- ポリシーは、セッションや人を超えてルールを永続させる。
- フックや機械的なチェックは、失敗が高くつく場合にアクションをブロックする。
「出典を明記する」はポリシーとして始められます。「承認なしに送信しない」は、アクションの境界で強制する価値があります。
考えられるすべての行動を記述しようとしないでください。あらゆるモデル、チームメイト、プロジェクトを超えて生き残るべき少数の不変条件だけをエンコードしましょう。
5. ワークフローを共有ワーカーとしてパッケージ化する
承認された手順を、再利用可能な HQ ワーカーに変えましょう。
/newworker を実行し、1 つの狭いジョブを与えます。一般的な会社アナリストは便利そうに聞こえますが、テストが難しく、誤用されやすいものです。週次インテリジェンスワーカーは、入力、出力、停止条件が明確です。
ワーカー仕様：
名前： weekly-intelligence
目的： 人間のレビューのための、ソース付きの週次会社ブリーフを作成する。
許可されるソース
- 会社ブリーフ
- 直近 7 日間の会議
- 現在のプロジェクト
- 決定事項とコミットメント
手順
- レポート期間を確認する。
- 許可されたソースを取得する。
- 決定事項、進捗、リスク、コミットメントを抽出する。
- ソース資料に照らして主張を検証する。
- 矛盾、ギャップ、陳腐化した情報にフラグを付ける。
- 必要な形式でブリーフを作成する。
必要な出力
- エグゼクティブサマリー
- 下された決定
- プロジェクトの動き
- リスクとブロッカー
- 来週のコミットメント
- 未解決の質問
- ソース一覧
禁止事項
- 欠落した事実を捏造する
- 他社のコンテキストを読む
- 機密情報を露出する
- ブリーフを送信または公開する
完了条件： すべての主張が裏付けられているか、不確実とラベル付けされ、ドラフトが人間のレビューの準備ができていること。
会社知識は事実を供給します。ポリシーは判断を供給します。ワーカーは反復可能な手順を供給します。
1 つのプロンプトで 1 つの役立つブリーフを生成できます。ワーカーは、その方法を来週の金曜日に別のチームメイトが使えるようにします。
6. すべての修正をハーネスの改善につなげる
最初の成功した実行を、完成したインフラとして扱わないでください。
ワーカーを実行し、ブリーフをレビューし、各修正を適切なレイヤーで診断しましょう。
- 事実の欠落 → 会社知識を改善する。
- コンテキストの誤り → ルーティングとリソースの説明を改善する。
- 繰り返されるミス → ワーカースキルを改善する。
- 安全でない動作 → ポリシーまたはフックを改善する。
- 成果物が弱い → 出力契約を改善する。
- 陳腐化した情報 → ナレッジガーデニングを改善する。
会議が記録されなかったためにワーカーが決定を見逃した場合、プロンプトを書き直してもシステムは修正されません。知識パスを改善しましょう。
リスクを些細なアップデートの下に埋もれさせ続けるなら、出力契約を強化しましょう。
誰かが承認なしでブリーフを配布するよう依頼した場合は、ポリシーとアクションゲートを強化しましょう。
役立つ問いは次のとおりです：環境のどの部分がこのミスを許したのか？
そのレイヤーを修正し、同じ例をもう一度実行しましょう。修正は、それを明らかにした出力よりも長く生き残るべきです。
これが人間の判断が複利のように効く仕組みです。一度システムに教えれば、プライベートなチャットで修正を繰り返す代わりに、改善された動作を後続の実行で利用できるようにします。
7. チームが使うたびにハーネスを賢くする
ブリーフ、ポリシー、ワーカーがレビューを通過したら、/hq-sync を実行します。
ここで HQ が AI マルチプレイヤーになります。
セールスは反論処理をスキルに変えられます。サポートはエスカレーションルールをエンコードできます。オペレーションはレポートを改善できます。エンジニアリングはレビューゲートを追加できます。
各貢献がレビューを通過すると、Main に同期され、共有の会社ハーネスの一部になります。
次のチームメイトは、会社がすでに実証したコンテキスト、ルール、スキル、ワーカー、自動化を引き継ぎます。元のチャットやプロンプトは必要ありません。
自分の好みの AI ツールで HQ を開き、改善されたバージョンから続きを始めます。
これが HQ の複利ループです。ハーネスを使い、1 つのレイヤーを改善し、レビューし、同期し、全員の出発点を引き上げます。
モデルは Claude、Codex、ChatGPT、またはオープンソースモデルでも構いません。その下で、会社レイヤーは賢くなり続けます。
会社の分離は引き続き適用されます。同期は、テナントをフラット化したり、権限をバイパスしたり、機密情報を共有ファイルに入れたりしてはいけません。共有ハーネスは、「共有」という境界が明確に保たれて初めて機能します。
共有学習は、その分リスクも高めます。弱いインストラクションが今や全員に影響を与える可能性があるため、Main を本番環境のように扱いましょう。
同期前に、すべての貢献をレビューしましょう。ポリシーは狭く保ちます。ワーカーを実際の例でテストしましょう。セットアップが成長するにつれて、/harness-audit を使用して、コンテキスト効率、品質ゲート、永続性、検索、セキュリティを検査しましょう。
変更がレビューを通過したら、同期します。次に、別の反復可能なワークフローを選び、共有ベースラインをさらに改善しましょう。
全体の流れは次のとおりです：
メモリー → コンテキスト → ポリシー → ワーカー → レビュー → チームのデフォルト
今週、1 つの繰り返し発生するジョブから始めましょう。その入力、出力、承認境界を定義します。手動で実行し、修正し、承認された方法をチームで共有できるワーカーに変えましょう。
モデルは変わり続けます。会社のメモリー、ルール、そして最良の仕事の進め方は、それに合わせてリセットされるべきではありません。
自分のチームのために共有ハーネスを構築したい場合は、HQ を試してみてください。
詳しくは @VibeMarketer_ をフォローしてください。最後まで読んでいただきありがとうございます :)
