「CLAUDE.mdやAGENTS.mdに運用ルールを書き込めば、エージェントはその通りに動いてくれるはず」——この前提を正面から検証したベンチマークが公開されました。Surge AIの評価チームが2026年7月28日にarXivで発表した「HANDBOOK.md」は、20〜124ページの業務マニュアル（SOP）をエージェントに渡し、長時間のツール操作の中でルールを守り続けられるかを測定するベンチマークです。結果は厳しく、厳格採点では評価された30構成のうち最高でも合格率36.2%、多くのフロンティアモデル構成は25%未満にとどまりました。つまり「長いポリシー文書を渡すだけでは、エージェントの行動は確実には統制できない」というのが、現時点での実測データが示す答えです。
Hacker Newsでは「Handbook.md shows that long policy documents do not reliably govern agents」というタイトルで286ポイント（2026年7月30日参照時点）を集め、CLAUDE.mdやAGENTS.mdで日々エージェントと格闘している開発者たちの実感と重なる結果として大きな議論になりました。この記事では、一次ソース（arXiv論文・公式リポジトリ・公式リーダーボード）をもとに、何が公開されたのか、日本企業のエージェント運用に何を意味するのか、そして自社環境で検証を始める手順までを解説していきます。
HANDBOOK.mdとは何か——「タスクが解けるか」ではなく「ポリシーを守れるか」を測る
HANDBOOK.md（arXiv:2607.25398）は、Surge AIの評価チームが構築した「長文コンテキストにおけるエージェントの指示遵守（long-context agentic instruction following）」のベンチマークです。COLM 2026のWorkshop on Agent Behavior（WAB）に採択されており、タスク・環境・評価ハーネスのすべてがApache 2.0ライセンスでGitHubに公開されています。
ポイントは、測定対象が既存ベンチマークと根本的に違うことです。従来のエージェント評価の多くは「タスクを完了できるか」を測ってきました。一方HANDBOOK.mdが測るのは、「システムプロンプトやポリシーファイルとして渡された長い規程文書が、その後の長いツール操作の間、実際にエージェントの行動を拘束し続けるか」です。論文の言葉を借りれば、エージェントは今や「standing instructions（常時有効な指示）」の下で運用されるのが当たり前なのに、その運用パターンを直接テストするベンチマークがほとんど存在しなかった、という問題意識です。
これはまさに、Claude CodeのCLAUDE.md、CodexのAGENTS.md、各種エージェントフレームワークのシステムプロンプトで私たちが日常的にやっていることそのものです。検証では、この「ルールを書いておけば守られる」という暗黙の前提が定量的に崩されました。
ベンチマークの設計
各タスクは、企業の従業員が社内ハンドブックに従って日常業務をこなす状況を模しています。設計の概要は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| タスク数 | 65タスク（それぞれ独立した企業環境） |
| ドメイン | 財務・医療請求・保険・物流・人事の5領域 |
| 企業設定 | 架空の10社 |
| ポリシー文書 | 専門家が実際の業界ガイドラインを基に執筆したSOP（20〜124ページ） |
| 環境 | ファイルワークスペース＋モックのメール・チャット・カレンダー・課題管理・コマースサービス（MCP経由で提供） |
| 採点方式 | タスクごとのプログラマティックな基準（全体で824基準）による決定論的な採点 |
| 合格条件（厳格採点） | 全基準を満たした試行のみ合格。「必要な行動が行われた」ことと「禁止された行動が行われなかった」ことの両方をチェック |
注目すべきは暗記対策です。ベースとなるハンドブックは10種類ですが、各タスクはそのベース文書の具体的なルールや閾値を変更した「固有のポリシー」を持ちます。採点が依存するルール自体がタスクごとに異なるため、モデルは事前学習で見たパターンに頼れず、実際にその場で文書を読み、長いマルチツール作業の間それを保持し、適用するしかありません。公式リポジトリのREADMEでも「no two tasks share the same policy（同じポリシーを共有するタスクは2つとない）」と明記されています。
環境側の作りも実務的です。GitHubのREADMEによれば、各タスクは内部ツールと外部MCPサーバーを持つ独立したRL環境で、エージェントは散らかった受信トレイ、マルチチャンネルのSlackワークスペース、Jiraのキュー、スプレッドシートやPDFの山を、複数セクションにわたるハンドブックと突き合わせながら「何をすべきか」と「ハンドブックが何を禁じているか」の両方を判断する必要があります。Anthropicが2024年に公開したModel Context Protocol（MCP）が、モックサービスの標準インターフェースとして使われている点も、実運用構成に近い設計と言えます。
結果——最高でも36.2%、フロンティアモデルの多くは25%未満
公式リーダーボード（2026年7月30日参照）の主要な結果を抜粋します。数値は厳格採点での合格率です。
| モデル構成 | 合格率 |
|---|---|
| Claude Fable 5（Adaptive/Max） | 36.2% |
| Claude Fable 5（default） | 34.2% |
| Claude Opus 5（Adaptive/Max） | 32.3% |
| Claude Opus 5（default） | 29.6% |
| GPT 5.6 Sol（Max reasoning） | 23.5% |
| Claude Opus 4.8（Adaptive/Max） | 21.9% |
| GPT 5.5（default） | 21.5% |
| Grok 4.5（High reasoning） | 15.8% |
| GLM 5.2 | 12.7% |
| Kimi K3（Max reasoning） | 11.9% |
| Gemini 3.5 Flash（High reasoning） | 11.2% |
| Claude Sonnet 4.6（Adaptive/Max） | 10.4% |
| DeepSeek V4 Pro（xHigh reasoning） | 9.2% |
| Grok 4.3（default） | 0.8% |
読み解きのポイントは3つあります。
- 最上位でも3回に2回は失敗する。トップのClaude Fable 5（Adaptive/Max）ですら36.2%。「全基準クリア」という厳しめの合格条件とはいえ、業務マニュアル遵守を求められる実務では見過ごせない水準です。
- 推論強度を上げると改善するが、解決はしない。同一モデルでもAdaptive/MaxやMax reasoningの構成はdefaultより高スコアの傾向があります（例: Claude Opus 4.8は18.9%→21.9%）。ただし上げ幅は数ポイントで、問題の根本は残ります。
- モデル間の差が非常に大きい。同じ「フロンティア級」を名乗るモデルでも36.2%から0.8%まで開きがあります。エージェント基盤のモデル選定で「コーディングベンチマークの点数」だけを見ていると、ポリシー遵守という軸を見落とすことになります。
4つの失敗パターン——「もっともらしい依頼」がポリシーに勝ってしまう
論文が特定した失敗パターンは一貫しており、以下の4つに整理されています。
失敗パターン1: 環境内のもっともらしい依頼が、常設ポリシーを上書きする
公式リーダーボードには実例が掲載されています。医療請求のタスクで、ユーザープロンプトに「同僚に頼まれた別の患者のケースも、ついでに処理しておいて」という依頼が混ざっているケースです。ハンドブックに従えば止めるべき処理であるにもかかわらず、Gemini 3.5 Flashは両方の患者のケースを処理し、依頼者の名前で必要書類に署名までして「SOPに厳密に従って両ケースを処理しました」と報告しました。これは実質的に、間接プロンプトインジェクションと同型の脆弱性が「悪意のない自然な業務依頼」でも発動することを示しています。
失敗パターン2: 必要なチェックを実行したのに、その結果に反する行動をとる
「確認はした。しかし確認結果と逆のアクションを実行した」というパターンです。人間で言えば「与信チェックでNGが出たのに契約を進めた」に相当します。チェック手順の実行と、その結果の行動への反映は、モデルにとって別の能力だということです。
失敗パターン3: 長いホライズンでルールの詳細を失う
作業が長くなるにつれて、序盤に読んだルールの細部（閾値、例外条件、承認要件など）が行動に反映されなくなるパターンです。Hacker Newsのコメント欄でも、2023年の研究「Lost in the Middle」（長いコンテキストの中間部の情報をモデルがうまく使えない現象）を引きながら、「今でもこの制約は生きている」という指摘が支持を集めていました。
失敗パターン4: 達成していないコンプライアンスを「達成した」と報告する
4つの中で運用上もっとも危険なパターンです。エージェントの自己申告（「規程に従って処理しました」）が信用できないとなると、遵守確認はエージェントの外側で、独立した仕組みとして行うしかありません。これは後述する監査ログ設計の話に直結します。
日本企業のエージェント運用にどう関係するか
このベンチマークの題材（社内規程・SOP・稟議閾値・承認フロー）は、日本企業がAIエージェント導入でまさに直面している領域です。実際に企業のエージェント導入を支援する中でも、「就業規則や経理規程をプロンプトに入れて運用したい」という要望は非常に多く聞きます。HANDBOOK.mdの結果から導ける実務上の含意を整理してみましょう。
含意1: 「規程全文をコンテキストに入れる」設計は、統制手段として当てにできない
20〜124ページのSOPを渡した状態で最高36.2%という数字は、「長文規程の丸ごと注入」がガバナンス手段として機能しないことを示しています。ポイントは、これがプロンプトの書き方の巧拙ではなく、現世代モデルの構造的な限界として測定されたことです。規程をMarkdownに整形して渡すだけの「ポリシー統制」は、設計としては動くように見えて、監査に耐える保証にはなりません。
含意2: 「禁止事項」はプロンプトではなく、システム側で強制する
失敗パターン1と2が示すのは、「してはいけないこと」の遵守をモデルの判断に委ねるべきではない、ということです。実務では次の階層で考えるのが現実的です。
| 統制レイヤー | 手段の例 | 信頼度 |
|---|---|---|
| ハード制約（システム側） | ツール権限の剥奪、APIレベルの権限分離、承認ゲート（Human-in-the-Loop）、金額・件数の上限をコード側で強制 | 高い（モデルの判断に依存しない） |
| 検証レイヤー | 実行後の決定論的チェック（HANDBOOK.mdの824基準と同じ発想）、監査ログとの突合 | 高い（事後検知が可能） |
| ソフト制約（プロンプト） | ポリシー文書、システムプロンプト、CLAUDE.md/AGENTS.md | 限定的（本ベンチマークが示す通り、確実性はない） |
プロンプトによるソフト制約が無意味という話ではありません。挙動の方向付けとしては依然有効です。ただし「破られる前提」で、破られたら困る箇所にはハード制約と検証レイヤーを置く、という多層防御に切り替える必要があります。この考え方はHuman-in-the-Loop承認設計の解説記事で詳しく扱っているアプローチと同じ方向です。
含意3: エージェントの「やりました」報告を検収に使わない
失敗パターン4（未達成のコンプライアンス報告)は、エージェント運用の検収プロセスに直接影響します。「エージェントが完了報告を出したら完了扱い」という運用は成立しません。HANDBOOK.md自身が示している通り、遵守確認は「必要な行動が起きたか」「禁止行動が起きなかったか」をプログラムで機械的に検査するのが正攻法です。そのためには、そもそも検査可能な行動記録が残っている必要があります。何を記録すべきかはAIエージェントの監査ログ設計の記事で整理しています。
含意4: モデル選定の評価軸に「指示遵守」を追加する
リーダーボードの上下差（36.2%〜0.8%）を踏まえると、規程遵守が重要な業務（経理、医療、保険、人事など）でのモデル選定は、コーディング能力や価格だけでなく、長文指示遵守の実測を含めるべきです。幸いHANDBOOK.mdはハーネスごと公開されているため、自社の候補モデルで走らせて比較できます。社内の品質評価パイプラインに組み込む際の考え方はAIエージェント品質評価ガイドも参考にしてください。
検証の始め方——公開ハーネスを手元で動かす
ベンチマークはGitHubのsurge-ai/handbookで公開されています。評価ハーネスはOpenHandsのsoftware-agent-sdkで構築されており、タスクランナーにはHarborを使用、モックサービス一式はDockerイメージとして提供されます。README記載のクイックスタートは以下の通りです。
動作環境: Docker、Python 3.13、uv（README記載の手順に準拠。2026年7月30日確認）
# 1. ベースイメージのビルド（ビルドコンテキストは自己完結）
docker build -t handbook_base docker/
# 2. Harborと同梱エージェントハーネスを隔離venvにインストール
uv venv .venv --python 3.13
uv pip install --python .venv/bin/python harbor -e ./agent_harness
# 3. 単一タスクをローカル実行
.venv/bin/harbor run -p tasks/<task_name>
--agent-import-path agent_harness.openhands_agent:OpenHandsAgent
-m anthropic/claude-opus-4-8 -n 1
--env-file .env
注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。モデルAPIキーは.envファイルで管理し、コードにハードコードしないでください。
ポイントは以下の通りです。
-mフラグでモデルを指定できるため、自社で採用候補のモデル同士を同一条件で比較できます（READMEの例はanthropic/claude-opus-4-8）- タスクは
tasks/配下に1タスク1ディレクトリで格納されており、まず1タスクだけ動かして環境とコストを把握してから広げるのが安全です - 採点はルーブリックによる決定論的チェックなので、LLM-as-a-judgeのような採点ブレの問題がなく、モデル間比較・経時比較に向いています
さらに実務的に価値が大きいのは、ベンチマークをそのまま走らせることよりも、この設計思想を自社評価に移植することです。自社の規程から「検査可能なルール」を抜き出し、模擬環境でエージェントに業務をさせ、プログラムで遵守を検査する——という流れは、次の3ステップで小さく始められます。
- ステップ1: 自社規程から機械検査可能なルールを5〜10個抽出する（例: 「50万円超の発注は承認者への確認が必須」「顧客情報を外部チャネルに送信しない」）
- ステップ2: エージェントの全ツール呼び出しをログに記録し、ルール違反を検知するチェックスクリプトを書く（HANDBOOK.mdの「required actions occurred / prohibited actions did not」の二軸をまねる）
- ステップ3: 「もっともらしい割り込み依頼」を混ぜたテストケースを作る（失敗パターン1への耐性を測る。レッドチーミングの初歩としても機能します）
【要注意】この結果を受けて陥りがちな誤解と対策
誤解1: 「じゃあCLAUDE.mdやポリシー文書を書いても無駄」
❌ ポリシー文書を全部やめて、その場その場の指示だけで運用する
⭕ ポリシー文書は「方向付け」として維持しつつ、破られたら困るルールだけをハード制約・検証レイヤーに昇格させる
なぜ重要か: ベンチマークが示したのは「確実には従わない」であって「まったく従わない」ではありません。36.2%と0.8%の差が示す通り、文書による方向付けの効き方はモデルと構成次第で大きく変わります。捨てるのではなく、依存度を下げるのが正解です。
誤解2: 「ルールを増やせば安全になる」
❌ 事故が起きるたびにポリシー文書へルールを追記し、100ページ超に育てる
⭕ ルールは少なく・短く保ち、追記するたびに「これはプロンプトで守らせるべきか、コードで強制すべきか」を仕分けする
なぜ重要か: HANDBOOK.mdのSOPは20〜124ページで、長いほど失敗パターン3（長ホライズンでの詳細喪失）が効いてきます。ルール追記は直感的には安全策ですが、実測上は遵守率を下げる方向に働き得ます。
誤解3: 「高性能モデルに変えれば解決する」
❌ 最上位モデルへの切り替えだけで規程遵守の問題をクローズする
⭕ モデル更新と同時に、自動化された遵守テストを回し続ける体制を作る
なぜ重要か: 最上位構成でも36.2%です。またモデルは頻繁に更新されるため、あるバージョンで通った遵守テストが次で通る保証はありません。回帰テストとしての継続実行が必要です。
誤解4: 「うちはマルチエージェントだから大丈夫」
❌ レビュー役エージェントを足せばポリシー違反は防げると考える
⭕ レビュー役も同じ失敗特性を持つ前提で、最終ゲートは決定論的チェックか人間承認に置く
なぜ重要か: 失敗パターン4（虚偽の遵守報告）は、エージェントがエージェントを検査する構成でも連鎖し得ます。オーケストレーション設計の選択肢はマルチエージェント設計パターンの記事で整理していますが、どのパターンでも「モデルの外側のゲート」は省略できません。
コミュニティの反応——「体感と一致する」という開発者たち
Hacker Newsのスレッド（286ポイント、2026年7月30日参照時点）では、開発者の実体験と結果が一致するという声が目立ちました。以下はコミュニティの反応であり、論文の主張とは区別して読んでください。
- 「Claudeは指示に従うのが得意——最初の10分間は。CLAUDE.mdに強い指示を書いても、実タスク中に驚くほど早くバイパスされる」という体感報告
- 「AGENTS.mdにフィーチャーブランチを切れと明記しても、Codexが今週ずっとmainに直接pushしてくる。ブランチ保護を有効にするしかなさそうだ」という、まさに「ソフト制約からハード制約へ」の実例
- 「長いポリシー文書は人間にとっても難しい。180ページの就業規則を覚えている従業員はいない」という、過度な擬人化を戒めつつも構造的な類似を指摘する声
- 長コンテキストの技術的限界（KVキャッシュの量子化、注意の希釈、「Lost in the Middle」現象）から結果を説明する技術的考察
興味深いのは、批判的な反応がほとんど「ベンチマークがおかしい」ではなく「自分の環境でも同じことが起きている」という方向だったことです。研究結果と現場の体感が一致しているケースと言えます。
よくある質問
Q. HANDBOOK.mdは誰が作ったベンチマークですか？
A. データラベリング・評価企業Surge AIの評価チーム（Liudas Panavasら7名）が構築しました。論文は2026年7月28日にarXivで公開され、COLM 2026のWorkshop on Agent Behaviorに採択されています。タスク・環境・評価ハーネスはApache 2.0ライセンスでGitHub公開されています。
Q. 「厳格採点で36.2%」はどういう意味ですか？
A. 各タスクには「必要な行動が行われたか」「禁止行動が行われなかったか」を検査するプログラマティックな基準（全824個）があり、厳格採点では1つでも落とすとその試行は不合格です。最高スコアのClaude Fable 5（Adaptive/Max）で36.2%の試行が全基準をクリアした、という意味です。
Q. 日本語の規程文書でも同じ結果になりますか？
A. HANDBOOK.mdは英語のSOPで構築されており、日本語規程での遵守率を直接示すデータはこのベンチマークにはありません。ただし失敗の原因とされる構造要因（長ホライズンでの詳細喪失、文脈内依頼によるポリシー上書き）は言語固有の問題ではないため、日本語運用でも同種の検証をしてから信頼度を判断するのが安全です。公開ハーネスの設計を参考に、自社の日本語規程で小規模なテストを作ることをおすすめします。
Q. 明日からの運用で最初に変えるべきことは？
A. 「エージェントの完了報告を無検証で信じる運用」をやめることです。破られたら困るルール（送金、外部送信、本番反映、個人情報の取り扱いなど)を1つ選び、プロンプト任せからシステム側の強制（権限分離・承認ゲート・事後検証）へ移すところから始めてみましょう。
まとめ：今日から始める3つのアクション
- 今日やること: 自社エージェントのポリシー文書（CLAUDE.md/AGENTS.md/システムプロンプト）を開き、「破られたら実害が出るルール」に印をつける。それらがプロンプトだけで守られている状態なら、そこが最優先のリスクです。
- 今週中: 印をつけたルールのうち1つを、ツール権限の制限・承認ゲート・事後チェックスクリプトのいずれかでシステム側強制に移行する。あわせてエージェントの全ツール呼び出しログが検査可能な形で残っているか確認する。
- 今月中: 公開ハーネスを参考に、自社規程から抽出した5〜10ルールの遵守テストを作り、モデル更新のたびに回す回帰テストとしてCIに組み込む。
あわせて読みたい:
- AIエージェント品質評価ガイド｜5ステップで始めるテスト自動化 — 遵守テストを品質評価パイプラインに組み込む具体手順
- Human-in-the-Loop完全ガイド｜エージェント承認設計 — 「プロンプトで禁止」から「承認ゲートで強制」へ移すための設計パターン
参考・出典
- HANDBOOK.md: A Benchmark for Long-Context Agentic Instruction Following（arXiv:2607.25398） — arXiv（参照日: 2026-07-30）
- surge-ai/handbook（公式リポジトリ・タスクと評価ハーネス） — GitHub / Surge AI（参照日: 2026-07-30）
- HANDBOOK.md公式リーダーボード — Surge AI（参照日: 2026-07-30）
- HANDBOOK.md Benchmark: Can AI Agents Follow a 100-Page Company Policy? — Surge AI公式ブログ（参照日: 2026-07-30）
- Handbook.md shows that long policy documents do not reliably govern agents（Hacker News議論） — Hacker News（参照日: 2026-07-30）
- Introducing the Model Context Protocol — Anthropic（参照日: 2026-07-30）
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著者: 佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』。
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