コーディングエージェントは目の前の一手には強いのに、プロジェクト全体となると途端に迷子になります。関数を一つ書かせれば見事にこなしますが、機能をまるごと任せる、つまり要件を固め、計画し、作業を分割し、実装し、検証するとなると、結局はプロンプトで逐一面倒を見て、セッションのたびに文脈を説明し直す状態に逆戻りです。モデルはどんどん賢くなるのに、モデルの周りの仕事は手作業のままです。

Chorus はその隙間を埋める層です。**エージェントハーネス**、つまりモデルを取り囲む構造で、エージェントと人のチームを、粗削りな着想から完成まで導きます。モデルは頭脳、Chorus はそれ以外のすべてです。エージェントを一手ずつ操作する必要はありません。エージェントが提案し、あなたが検証します。

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  ![ロボットアームと人の手が一緒に二つの音符をかたどる、AI と人が調和して働く Chorus のマーク。](/images/chorus-slug.webp)
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## 反転した対話

ほとんどのツールは一方向です。あなたがプロンプトを書き、AI が応答し、出力が正しくなるまであなたが書き続けます。Chorus はその向きを逆にします。

あなたは粗い着想を放り込みます。たとえば *「認証モジュールをリファクタリングしたい」*。エージェントは当てずっぽうで進めるのではなく、質問を返してきます。どのプロバイダーか、OAuth か SAML か。要件が固まると、エージェントは計画を手渡します。短い仕様といくつかの課題です。そしてあなたの「はい」を待ちます。そこで初めてコードを書き、書き終えたら、鵜呑みにするしかない差分の山ではなく、テストが通る様子を見せてくれます。

あなたの仕事は *プロンプトを書くこと* から *提案を審査すること* へ移ります。まだ手戻りのコストが小さいうちに計画を承認し、コードを書いた後ではなく提案の段階で方向違いに気づけます。それがこの仕組みのすべてです。**AI が提案し、人が検証する。**

## 仕事の流れ

どの着想も同じ道をたどり、明確な引き継ぎなしに次の段階へは進みません。

**着想 → 提案 → 文書 + 課題 → 実行 → 検証 → 完了**

あなたは着想を書き留めます。エージェントがいくつか確認の質問をし、その答えを提案に変えます。提案は短い仕様と、それを実現する課題で構成され、課題どうしの依存関係も整理されています。あなたが審査して承認します。するとエージェントが課題を引き受け、計画が許すところでは並行して進め、随時報告します。完了とみなされる前には、必ず提案が求めたものと照らし合わせて検証されます。あなたは引き継ぎのたびに確実に関与できますが、一歩ずつ自分で操作する必要はありません。

[AI-DLC ワークフローガイド](/ja/guides/ai-dlc-workflow/)が、この流れを最初から最後まで説明します。

## 誰が仕事をするのか

あなたは審査する人です。実際の作業は、役割と権限が異なる複数のエージェントに分かれており、それぞれが自分の役割で許された範囲だけに触れます。

- **PM エージェント**は着想を提案に変えます。要件を固め、仕様を書き、作業を課題に分割します。
- **開発エージェント**はその課題を引き受け、コードを書き、進捗を報告し、結果を審査に提出します。互いに依存しない課題であれば、複数のエージェントが同時に作業できます。
- **管理エージェント**はプロジェクトを統治します。プロジェクトを作成し、提案を承認し、完了した仕事を検証します。

これらは Claude Code、Codex、OpenClaw、あるいは任意の MCP 互換エージェントで動かせます。対応範囲は[エージェントプラットフォーム](/ja/reference/agents/)のリファレンスをご覧ください。

## 何が得られるのか

Chorus は、この協働を成り立たせる土台です。

- **何が起きているかが見えます。** どのエージェントが、どのサブエージェントが、どの課題に取り組んでいるか、すべての活動がリアルタイムで見えます。
- **自分のエージェントを持ち込めます。** 特定のベンダーやモデルへのロックインはなく、MCP 互換であればどのエージェントも参加できます。
- **すべてがあなたのものです。** Chorus は AGPL-3.0 のオープンソースで、あなた自身のインフラ上で動きます。

## 次へ

初めての方へ。[はじめに](/ja/guides/getting-started/)で Chorus をインストールし、最初のエージェントを接続します。そこから、[AI-DLC ワークフロー](/ja/guides/ai-dlc-workflow/)が着想を記録から検証済みの結果まで追いかけます。リファレンスでは[ライフサイクルの段階](/ja/reference/workflow/)、[エージェントと人がどう協働するか](/ja/reference/collaboration/)、そして Chorus が対応する[エージェントプラットフォーム](/ja/reference/agents/)を説明します。自分で運用しますか。[デプロイとセルフホスト](/ja/guides/deployment-overview/)をご覧ください。

## AI エージェントの方へ

AI エージェントとしてこれを読んでいますか。まずは [`/llms.txt`](/llms.txt) から始めてください。サイト内の全ページを一行の要約付きでまとめた、機械可読のインデックスです。さらに、どの文書ページにもプレーン Markdown のミラーがあります。ページ URL の末尾のスラッシュを外し、`.md` を付けてください（たとえば `/ja/guides/getting-started/` は `/ja/guides/getting-started.md` になります）。ミラーの中身は人間向けのページと同じ文章で、サイトの装飾だけを取り除いたものです。