AIコード生成でバグまで量産される、割れ窓理論が説明するソフトウェアエントロピーの加速
AI を使うようになって、開発作業の所要時間は明らかに短くなりました。同時に、増えたものもあります。レビューを通ったあとに見つかる境界条件の考慮漏れ、似た分岐の増殖、直したはずの不具合の再発。実務上の体感として、開発は速くなった一方で、変更時の見通しは以前より悪くなっています。 これを「AI が間違えるから」とだけ見ると、対策は生成結果のレビューだけになります。別の見方を与えてくれたのが、ソフトウェアエントロピーという言葉でした。私がこの語を最初に見たのは、AI エージェント向けスキル集 mattpocock/skills の README です。 Because agents can...
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
ベンチマークのモデル順位は、比べる相手が偏ると順位一致度0.60未満まで崩れるのか
人間のテスト理論である項目反応理論をAI評価に持ち込んだ18,000条件のシミュレーション研究。評価対象モデルの能力分布が偏ると順位再現度は0.60を割り、モデル数30では項目の難易度推定が0.50を下回った。一方で上位10%の項目だけでも順位再現は保てた。中小企業が「ベンチマーク上位」をどう読むかの材料として整理する。
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AIに文書チェックを任せるなら、1つのプロンプトで全部やらせるのと工程ごとに分けるのと、どちらが精度が出るのか？
論証エッセイの自動採点システムWrAFTは、採点・表層修正・深層コメントの3工程を分割し、それぞれ別のLLMと手法を割り当てた。採点はファインチューニングでRMSE 0.57→0.44に改善したが、深いコメントではファインチューニング版が出力欠落を起こし素のプロンプトに負けた。工程分割の実証データを中小企業の文書チェック業務に引き写して読む。
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帳票読み取りAIに「考えさせる」のは必要か？推論なしが0.411、推論ありが0.303だった検証
請求書や財務書類をAIに読ませるとき、推論（思考）ステップは本当に要るのか。4Bの小型モデルを追加学習した論文では、推論なしのF1が0.411、推論ありが0.303と逆転した。自社ドメイン内では汎用クラウドAIも上回る一方、未知の様式では負ける。中小企業の帳票業務にとって何を意味するかを整理する。
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