迂回路の地図 — MoE、推論時計算量、ツール、そして「SonnetとOpusどっち使う?」問題
AI要約
スケーリング限界に直面した業界がどう進化しているかを、5つの観点で徹底分析です。MoE・推論時計算量・ツール統合で能力を「迂回」し、Transformerそのものを置き換えるMambaやJEPAといった次世代アーキテクチャも登場。「モデルが賢くなった」のではなく「周辺技術で補った」という本質的な違いが、実装者にとって重要な判断軸になります。
AI要約
スケーリング限界に直面した業界がどう進化しているかを、5つの観点で徹底分析です。MoE・推論時計算量・ツール統合で能力を「迂回」し、Transformerそのものを置き換えるMambaやJEPAといった次世代アーキテクチャも登場。「モデルが賢くなった」のではなく「周辺技術で補った」という本質的な違いが、実装者にとって重要な判断軸になります。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

