概要
https://rlancemartin.github.io/2025/07/30/bitter_lesson/
詳細内容
## The Bitter Lesson Learned in AI Engineering
https://rlancemartin.github.io/2025/07/30/bitter_lesson/
AIエンジニアリングにおいて、モデルの進化を前提とした柔軟な設計が、特定の制約に最適化した構造よりも長期的に優位であることを本記事は強調する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIエンジニアリング, ビターレッスン, エージェントオーケストレーション, LLMワークフロー設計, スケーラブルAIシステム]]
本記事は、長年のAI研究で得られた「ビターレッスン」（計算能力を最大限に活用する一般的な手法が、最終的に最も効果的であるという教訓）を、AIエンジニアリングに応用することの重要性を説いています。著者は、特定の問題を解くための手作業による「構造」（例：モデルが問題を解く方法に関する帰納バイアス）が、計算能力とデータが拡大するにつれて、むしろ改善の足かせになることを指摘します。
この教訓は、急速に進化するAIモデル上でアプリケーションを構築するAIエンジニアリングにも当てはまります。著者は自身のウェブ調査システム構築経験を例に挙げ、初期のLLMの限界（ツール呼び出しの不安定さ、コンテキストウィンドウの小ささ）に対応するため、リクエストを分解し並行処理する「構造」を導入しました。しかし、2024年後半から2025年初頭にかけてLLMの性能が劇的に向上すると、この固定的な構造がボトルネックとなり、新しい改善を活かせなくなります。
その後、著者はツールを柔軟に利用し、動的に調査戦略を計画できるマルチエージェントシステムに移行。この過程で、初期に導入した構造を完全に除去することの難しさを経験しつつも、最終的にはエージェントにレポートの並行書き込みを強制する構造も排除し、収集したコンテキストに基づいて一括でレポートを生成するシステムを完成させ、高い性能を達成しました。
この経験から、AIエンジニアは以下の教訓を得られます。
1. アプリケーションの設計に組み込まれたLLM性能に関する仮定を理解する。
2. モデルの改善に合わせて構造を定期的に再評価する。
3. 将来的に構造を容易に除去できるように設計する。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、現在のモデルの限界に最適化するのではなく、将来のモデルの能力向上を前提とした柔軟なアーキテクチャ設計が、長期的な成功の鍵となるという点です。これは、AI活用システムの設計思想に深く影響を与える洞察であり、日々の開発に直接役立つでしょう。