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2025-11-18 00:19:00
グレッグ・ボーグスソフトウェア開発と AI の主要な発言者である彼は、Business of Software Europe 2025 に登壇し、講演の中で大規模言語モデル (LLM) に関する従来の考え方に異議を唱えました。 「AI、あなたはすべて間違ったことをしています」。
AI 戦略を推進する創業者、CEO、テクノロジー リーダーにとって、彼のメッセージはシンプルですが、状況を一変させるものでした。 AI に関する私たちの混乱、誤用、過剰な誇大宣伝のほとんどは、大規模言語モデル (LLM) が実際には何であるかを誤解していることに起因しています。 は。
それらは魔法ではありません。彼らは人間ではありません。そして、それらは私たちが 70 年間知っているようなコンピューターではありません。
彼らです 新品の電動工具 （私たちは今、使い方を学び始めたばかりのツールです）。
1. LLM は考えない。彼らはエミュレートします
Greg は実験で始めました。ChatGPT に 1 から 50 までの数値を選択するよう依頼します。それは次のような数値を繰り返し選択します。 27。
なぜ？ LLM はランダム性を計算しないためです。彼らは何を予測しますか 人間 何十億もの人間の例に基づいて言うでしょう。
これにより、次の 2 つの重要な真実が導き出されます。
• LLM はロジックではなく人間の動作をエミュレートします。 彼らは計算的な意味での「推論」をしません。彼らはトレーニング データのパターンを反映します。
• LLM は高度なオートコンプリート システムです。 各出力は、単に統計的に最も可能性の高い次のトークンです。
リーダーにとって、これは戦略的な意味を持ちます。
- LLM は、創造的で曖昧なパターンベースの作業に優れています。
- 彼らは、重い足場を持たずに決定論的でルールに縛られたタスクを行うと失敗します。
- これを誤解すると、自信過剰、誤用、または失望につながります。
LLM を魔法のように扱うと、悪用されてしまいます。彼らが実際に何をしているのかを理解すれば、彼らと一緒に勝つことができます。
2. 現在 AI が実際に得意なこと
漠然とした将来のビジョンを誇大宣伝するのではなく、彼は次のように示しました。 本物 現在ワークフローを再構築している機能。
A. デザインとプロトタイピングは決して同じではありません
DALL・E 3 などのツールは、イメージ生成間の状態を維持することで、迅速な反復を可能にします。
ブロードウェイの舞台デザイナーは、AI はまだ最終的な制作資産を提供することはできないが、コストを節約できると語った。 二週間 初期モックアップ時間。
AI はデザイナーに取って代わることはありません。それは非デザイナーをラピッドプロトタイプ製作者に変えるでしょう。
B. 翻訳と AI 吹き替えが世界の市場を開く
LLM は優れた翻訳者であり、11 Labs のような企業は現在、リアルな音声吹き替えを可能にしています。
リーダーにとっての戦略的な質問:
すべての企業が瞬時にグローバル企業になったら何が起こるでしょうか?競合他社も同様ですか?
ローカリゼーションはもはやコストセンターではなく、戦略的な差別化要因です。
C. コーディングは根本的に変わりました (「バイブコーディング」)
AI コーディング エージェントは「製品と市場の適合性を疑いなく見出しました」。
最新の開発ワークフローは根本的に異なります。
- エージェントに自然言語で希望を尋ねます。
- 建築の足場にしましょう。
- コードをデバッグする代わりに再生成します。
- 罪悪感を持たずに 15 分のコードを捨ててください。
劇的なデモでは、AI エージェントが機能的な Stripe 統合システムを構築しました。 空のディレクトリからグレッグがドキュメントを読まなくても。
開発者はコードを書かなくなりました。彼らはそれを調整します。
3. CEO ハンドブック: AI を責任を持って効果的に使用する方法
AI がもたらすあらゆるスピードを考えると、上級エンジニアがガードレールを推進するのは正しいことです。グレッグはリーダー向けに実践的なベストプラクティスを提供しました。
1. テストが必要
手書きのテストにより、エッジケースが適切に処理されることが保証されます。 LLM は、ハッピー パスのみを検証するテストを作成する傾向があります。
2. システムプロンプトを介してコーディング規約を適用する
AI 支援 IDE (Cursor など) で「ルール ファイル」を作成します。これにより、出力が標準に合わせて維持されます。
3. 小さなファイルと緊密なループで作業する
短い反復により致命的なエラーが軽減され、コンテキスト ウィンドウ内にきれいに収まります。
4. AI の流暢さを期待する (そして要求する)
AI ツールの使用を拒否する開発者は、電動ツールの使用を拒否する請負業者のようなものです。
彼らは雇用を維持するのに苦労するだろう。
5. AI を使用してオンボーディングを加速する
LLM は、コードベースを深く理解する「無限に辛抱強い家庭教師」として機能します。これにより、上級エンジニアの負担が大幅に軽減されます。
6. MCP サーバーを作成する
この新たな標準により、顧客は LLM を通じて製品と直接対話できるようになります。
多くの企業にとって、MCP ベースのアクセスは競争の堀となるでしょう。
4. 心の電動自転車
グレッグ氏は、創業者が真剣に受け止めるべき比喩で締めくくりました。
コンピューターが心の自転車だとすれば、AI は心の電動自転車です。
電動自転車はライダーの代わりにはなりません。それにより、彼らは想像以上の能力を得ることができます。
同じことが開発者にも当てはまります。
かつては不可能だと思われていた新しいプロジェクトが、突然実現可能になります。野心は広がります。出力が加速します。バリアが溶けます。
そして、これは仮説ではありません。経験豊富な開発者のグレッグは、過去 2 年間が最も楽しかったと語った これまで 構築ソフトウェアを持っていました。
創設者のポイント
ほとんどの企業は、次の 2 つの極端な板の間で板挟みになっています。
- AI を魔法のように扱う
- AI を従来のコンピューターのように扱う
勝者は、LLM とは何かを理解している人になります 実際にある: 統計的、創造的、エミュレーションのエンジンであり、正しく使用すると、ビジネスのあらゆる部分で力を倍増させることができます。
見逃した方は、グレッグの全話を聞く価値があります。
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