「青信号で止まるAI」を作らないための無知の知

こんにちは、しらいはかせです。筆者は普段、AICU Japanという会社で『つくる人をつくる』をビジョンに、生成AIやメディア技術の研究・教育・実践を行っています。 今回のテーマは、生成AIの新機能でも新モデルのベンチマークでもありません。『AIが思い通りに動かないのは、人間側の問題かもしれない』という、ちょっと耳の痛い話です。。

​確認された事実​ 生成AIストリーム こんにちは、しらいはかせです。筆者は普段、AICU Japanという会社で『つくる人をつくる』をビジョンに、生成AIやメディア技術の研究・教育・実践を行っています。 今回のテーマは、生成AIの新機能でも新モデルのベンチマークでもありません。『AIが思い通りに動かないのは、人間側の問題かもしれない』という、ちょっと耳の痛い話です。 MCP（Model Context Protocol）を大量に接続し、マルチエージェントをコンソールいっぱいに並べて並列稼働させる……いわゆる大規模なオーケストレーションは、AIコーディングの文脈では非常に派手で魅力的な機能に映ります。しかし、実際の開発現場では、それがそのまま役に立つとは限りません。今回はその実感からスタートして、Anthropicのエンジニアが語った最新モデル「Claude Fable」の設計哲学、そして『Unknown Knowns（無知の知）』という考え方まで、一気につないでみたいと思います。

​独自価値要素：日本への影響​ 日本の開発者や事業者にとっても、AI活用の選択肢が広がることで業務プロセスの自動化やサービス開発の迅速化に影響を与えることが期待されます。詳細な提供開始時期や仕様については一部未確定の部分もあります。

​分析と展望​ 今後、これらの技術が既存のプラットフォームにどのように統合され、どのような機能向上をもたらすかが注目されます。

引用元：窓の杜