概要
https://giansegato.com/essays/probabilistic-era
詳細内容
## Building AI Products In The Probabilistic Era
https://giansegato.com/essays/probabilistic-era
AI製品はソフトウェア開発のパラダイムを決定論的から確率論的へと根本的に転換させ、従来のエンジニアリングではなく科学的・経験主義的なアプローチを必須とする。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 97/100 | **Annex Potential**: 98/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[Probabilistic AI, AI Product Development, Engineering Paradigm Shift, Data-Driven Development, Generative AI Workflows]]
AIはソフトウェア開発のパラダイムを、確定的な入力と出力を持つ「古典的世界」から、無限の入力空間と確率的な出力を生む「確率論的時代」へと根本的に変革しています。これまでのウェブアプリ開発は、SLOやコンバージョン率といった決定論的指標に基づいて行われてきましたが、AIの汎用性と予測不能な「創発的振る舞い」は、これらの前提を無効化します。ユーザーは不確実性を嫌いますが、AIの強みは曖昧な問いに対応し、多様な解釈を可能にすることにあります。この確率的な性質が、従来のビジネスモデルや成長戦略を無効化するほどの「高い限界費用」をもたらします。
この新時代では、従来の「エンジニアリング」的アプローチは非効率的であり、科学的・「経験主義的」アプローチへの転換が不可欠です。開発者は、モデルの柔軟性を損なわずに市場が許容する「最小実行可能知能（MVI）」を見極める必要があります。さらに、新しいAIモデルがリリースされるたびに、既存のアーキテクチャ、プロンプト技術、データモデルをゼロから再構築する覚悟が求められます。Replitがモデル変更時に製品を数週間で完全に書き換えた事例は、このような大胆な再構築がビジネスの成功に繋がることを示唆しています。
また、製品の成功は「データ」に大きく依存します。入力空間が無限であるため、限定的なテストケースでは不十分で、実際のユーザー行動からテストケースを継続的にサンプリングし、本番環境でのA/Bテストを通じて「ユーザーの軌跡」を深く理解することが不可欠です。これまで個別に扱われてきたマーケティング、エンジニアリング、プロダクトの各機能は、「データ」を中心に統合された全体的なシステムビューを持つ必要があります。このデータドリブンなアプローチこそが、AIの未知なる力を解き放ち、製品の成長を導く鍵となります。従来のエンジニアリングの常識は通用せず、不確実性を受け入れ、常に仮説を立て検証する「サイエンティスト」の視点が求められているのです。