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# ハーネス
> CloudThinker が複雑なシステム全体にわたって推論できる理由と、各モジュールが時間とともにあなたの環境への理解をどのように深めていくかを学びます。
ハーネスとは、CloudThinker が実際のシステム上で作業できるようにする、AI モデルを取り巻くすべての仕組みです。作業を計画して分割するオーケストレーション、コード、インフラ、アラート、ツール、チームのナレッジから得るコンテキスト、そして各実行で発見したことを保持する学習ループで構成されます。フロンティアモデル単体はインターネットについて知っています。ハーネスは、そのモデルに*あなたの*システムを理解させるものです。
## ハーネスが必要な理由
* **難しい問題は境界をまたぎます。** チェックアウトの遅延は、コードの変更、Kubernetes のロールアウト、データベースの上限、ノイズの多いアラートに同時にまたがることがあります。解決するには、それらをまとめて見る必要があります。
* **ベストプラクティスより証拠。** CloudThinker は実際のシステムに問い合わせるため、その回答には一般的なアドバイスではなく、あなたのサービスやリソースの名前が挙がります。
* **並列での調査。** 複数の仮説を 1 つずつではなく、同時に検証します。
* **ガードレールは常に有効です。** ハーネスが行うことはすべて、ワークスペースの [Manual または Auto](/ja/guide/auto-mode) 設定の範囲内で実行されます。
* **効果が積み重なります。** 各モジュールが何かを残し、次の実行はそこから始まります。
## オーケストレーション
組み込みのアシスタントである [CloudThinker](/ja/guide/agents/overview) が、各タスクを計画します。難しい問題では一時的なサブエージェントを起動し、それぞれが 1 つの仮説に絞って検証します — 調査中は読み取り専用です。その後、得られた結果を証拠付きの 1 つの結論にまとめます。実際の流れは [根本原因分析](/ja/guide/incident/root-cause-analysis) をご覧ください。
## あらゆる領域からのコンテキスト
ハーネスが推論できるのは、アクセスできる範囲だけです。[接続](/ja/guide/connections/overview)を 1 つ追加するごとに、領域が 1 つ増えます。
| 領域 | 接続の例 | CloudThinker にわかること |
| - | - | - |
| コード | GitHub、GitLab、Bitbucket | 何が、どこで、いつ変更されたか |
| インフラ | AWS、Azure、Google Cloud、Kubernetes | 現在の状態、構成、トポロジー |
| アラートとインシデント | Datadog、PagerDuty、Grafana（[Pulse](/ja/guide/pulse/overview) 経由） | 今まさに何が壊れているか |
| ツール | Prometheus、Grafana、Datadog | 証拠として使うメトリクス、ログ、トレース |
| チームのナレッジ | [ナレッジベース](/ja/guide/knowledge)、Atlassian、Notion | ランブック、ポリシー、チームの働き方 |
ワークスペースで接続する領域が多いほど、CloudThinker は 1 回で問題のより多くの部分を把握できます。
## すべてのモジュールが賢さを高める
各モジュールは作業から得たものを保持してフィードバックするため、CloudThinker はあなたの環境を日々少しずつ深く理解していきます。
| モジュール | 保持するもの | 再び使われるタイミング |
| - | - | - |
| [Resolve](/ja/guide/incident/overview) | [Incident Memory](/ja/guide/incident/incident-memory) — 根本原因分析中に記録された教訓 | 後の調査の開始時 |
| [Review](/ja/guide/code-review/overview) | [Learnings](/ja/guide/code-review/convention-rules) — チームが修正した指摘から導かれたルール | 今後のプルリクエストのレビュー時 |
| [Cyber](/guide/security/cyber-overview) | 各アプリのアタックサーフェスと発見事項 | 次回のスキャン時。過去の発見事項を再確認し、修正を検証します |
| [Optimize](/ja/guide/cost-optimization/overview) | 毎日更新される支出の全体像 | あなたや調査がコストについて問い合わせたとき |
| すべてのチャット | エージェントが保存する[ワークスペースメモリ](/guide/memory)と [Skills](/ja/guide/skills/overview) | 次の会話で。改めて説明する必要はありません |
何を保持するかはあなたが管理できます。メモリを修正・削除したり、カスタムエージェントごとにスキル学習をオフにしたりできます。
## 難しい問題をエンドツーエンドで
1. **アラートが届きます。** Pulse がノイズを除去し、本当の問題をインシデントとしてルーティングします。
2. **CloudThinker が計画します。** Incident Memory から過去の類似した問題を読み取り、作業を仮説 — 直近のデプロイ、Pod のロールアウト、データベースの上限 — に分割します。
3. **サブエージェントが並列で証拠を収集します。** コード、インフラ、ツールの接続から集めます。
4. **1 つの回答が得られます。** 根本原因、その裏付けとなる証拠、承認を求める修復案です。
5. **ハーネスが教訓を保持します。** 次に似たインシデントが起きたときは、より進んだ地点から始められます。
## 関連
ワークスペース、ガードレール、モジュールの中でハーネスがどこに位置するかを確認する
CloudThinker とサブエージェントがどのように作業を分担するかを学ぶ
実際の調査を仮説から結論まで追う
エージェントが記憶している内容を確認して修正する
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