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はソフトウェア開発の基盤を決定論的システムから確率論的システムへと根本的に変革し、製品構築と組織運営のパラダイムシフトを促す。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIプロダクト開発, 確率的プログラミング, エンジニアリングマネジメント, データドリブン開発, パラダイムシフト]]
「Building AI Products In The Probabilistic Era」は、AIがソフトウェア開発の根底にある前提を、従来の「決定論的」な世界から「確率論的」な世界へと根本的に変革していると主張します。これは単なる技術的進化ではなく、製品設計、エンジニアリング、組織運営の根幹を揺るがす「量子シフト」であり、Webアプリケーションエンジニアは既存のパラダイムを大きく見直す必要があります。
従来のソフトウェアは、既知の入力から期待される出力を確実にもたらす前提（F: X → Y）に基づき、SREのSLO、TDD、プロダクトのファネル分析などの手法が確立されてきました。しかし、汎用AIモデルは「発見」されるもので、入力空間は無限大（F': ?）、出力は確率分布から生成され、確実性や予測可能性は失われます。ユーザーは従来の確実性を期待するためフラストレーションが生じ、またモデル利用コストは従来のビジネスモデルを無効化する可能性があります。
この確率論的時代で成功するには、エンジニアリング主導から「経験主義（empiricism）」主導への転換が不可欠です。モデルを過度に制約するのではなく、市場が許容する「最小限の実行可能な知能（Minimum Viable Intelligence）」を見極め、不確実性を管理する視点が求められます。新しいモデルの登場時には、Replit v2のように製品全体をゼロから再構築する覚悟が必要です。これは、モデルの「個性」や「癖」を理解し、アーキテクチャやプロンプト戦略を根本的に再考するためです。
従来のバイナリなテストやファネル指標では、AIプロダクトの「無限の可能性」やユーザーの複雑な「軌跡（trajectories）」を適切に評価できません。「データ」が新しいオペレーティングシステムとして機能し、ユーザー入力やモデル内部の状態を分類し、「利用領域」を特定することで、ユーザーがプロダクト内でどのような旅をしているかを理解する必要があります。このデータ駆動型のアプローチは、部門間のサイロを崩し、AIプロダクトの成功を導く羅針盤となります。
この変化は深く、プロダクトの作り方、研究・設計方法、組織の働き方を根本から変えています。経験主義、確率的思考、複雑な軌跡を測定する能力を持つ組織が、次の技術時代をリードするでしょう。