技術資産ポータルの設計を、ChatGPTとの壁打ちでMVPまで削った話
! 📋 この記事の前提 前回の記事(iPhoneとDiscordだけで、2日でBlazor Web Appを3つ作った話)で少し触れた「事前設計の中身」を、この記事で詳しく掘り下げます。C#/.NETの基本文法がわかる方向けです。 この記事のゴール 前回の記事で、技術資産ポータルというアプリを作ったことに軽く触れました。この記事はその設計の中身、特にコードを書き始める前にChatGPTとどんな壁打ちをして、何を削って、何を残したかの記録です。 出発点にあった考えは単純です。どうせ作るなら実際に使えるものでなければ、実感もスキルも身につかない。Blazorの練習用に架空の題材でTOD...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
IBM Researchが公開したAssetOpsBenchは、産業設備の運用業務をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最良のGPT-4.1でも計画68.2%・実行72.4%にとどまり、実運用可否の基準である85点に到達したモデルはゼロ。複数エージェントを連携させると47%まで落ちました。中小企業が自動化の範囲を決める材料になります。
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公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
Hugging FaceとEvalEval Coalitionが、22,000超のモデル・2,200のベンチマークにまたがる229,000件の評価結果を1か所に集約しました。そこで露わになったのは、同一モデル・同一ベンチマークでもスコアが63.7と48.8に食い違うという事実です。ベンダー提示の点数をどう扱うべきかを整理します。
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リリース間隔が4〜6週から毎週へ短縮した事例で、AIエージェントにどこまで任せてどこに人を残すべきか？
Hugging Faceが自社ライブラリのリリース作業をAIで自動化し、4〜6週に1回だったリリースを毎週1回に、人手のレビューを数時間から約15分に短縮したと公表しました。1回あたりのAI利用コストは約0.25ドル。自社サービスの利用事例という利害関係も含めて、中小企業が持ち帰れる設計思想を整理します。
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