概要
https://latentintent.substack.com/p/model-intelligence-is-no-longer-the
詳細内容
## Model intelligence is no longer the constraint for automation
https://latentintent.substack.com/p/model-intelligence-is-no-longer-the
AI自動化の遅れはモデル知能の不足ではなく、意図の明確化とコンテキストエンジニアリングという人間側の課題に起因すると、記事は結論付けている。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIエージェント, コンテキスト管理, LLMの限界, 自動化, プロンプトエンジニアリング]]
「モデルの知能はもはや自動化の制約ではない」と題されたこの記事は、現在のAIエージェントが複雑な数学問題で人間の金メダリストに匹敵する一方で、単純なビジネスユースケースで苦戦する理由を深く掘り下げています。著者は、ボトルネックはAIの「知能」ではなく、人間の「意図の明確化」と「コンテキストエンジニアリング」にあると指摘。
タスク解決には「問題の仕様」「コンテキスト」「ソルバー」の3要素が必要とし、数学のように厳密な仕様（仕様ギャップがない）と容易な検証が可能な「イージーターゲット」領域では、モデル知能の向上が効果的だと説明します。対照的に、経営戦略や運用といった「ハードターゲット」領域では、仕様が曖昧で文脈が散逸し、フィードバックも主観的であるため、いくらモデルが賢くなっても質の向上は限定的だと主張。これは、仕様とコンテキストの品質が結果を大きく左右するためです。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、実際の業務でAIを深く統合するためには、単にモデルの進化を待つだけでは不十分だという点です。著者は、エージェントが自律的に適切なコンテキストを見つけるための工学的アプローチを提唱。具体的には、隠れたコンテキスト（議事録、決定事項）の記録とAPIを通じたアクセス化、エージェントがコンテキストを閲覧・保存できるエピソード記憶システムの構築、そしてより長いコンテキストウィンドウの活用などを挙げます。
さらに長期的な視点として、プライベートな学習データでモデルを継続的に学習させ、動的な環境に合わせて内部コンテキストを更新する「モデルの脳外科手術（git mergeのような機能）」の必要性にも触れています。この考察は、AIエージェントを現実世界で機能させるためには、単なるモデル性能向上以上の「システム」と「インフラ」の構築が必要であることを示唆しており、開発者が取り組むべき次なる課題を明確に提示しています。