Gemma 4がローカルLLMの実務投入で頭ひとつ抜けていた話
AI要約
Gemma 4がローカルLLMの実務投入で真価を発揮します。株価予測タスク(500件の開示から方向を推定)でQwen 3.5に対し精度88% vs 71%、空振り4件 vs 19件と圧倒的に上回りました。特にMoE版(26b)は精度を損なわずVRAM 17GBで最速(0.8秒応答)を実現。「定型的な情報」と「実質的な材料」を区別できる能力が、実務投入で決定的に効きます。
AI要約
Gemma 4がローカルLLMの実務投入で真価を発揮します。株価予測タスク(500件の開示から方向を推定)でQwen 3.5に対し精度88% vs 71%、空振り4件 vs 19件と圧倒的に上回りました。特にMoE版(26b)は精度を損なわずVRAM 17GBで最速(0.8秒応答)を実現。「定型的な情報」と「実質的な材料」を区別できる能力が、実務投入で決定的に効きます。
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。

