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AIエージェントは計画・実行・観察のループでタスクを進めるが、ステップが長くなるほど誤差が積み重なり、コンテキスト長の制約と合わさって失敗率が上がる。

ZapierやMakeにAIステップを足す設計は少量・低頻度の業務では強いが、実行回数が増えるほど従量課金とデバッグの不透明さが重荷になり、内製への切り替えを検討すべき境界がある。

プロンプトは指示・文脈・制約・例示という4つの要素に分解できる。要素ごとの役割を理解すると、出力のばらつきを減らすテンプレートを再現性高く設計できる。

ChatGPT・Claude・Geminiは同じ月額20ドル前後の有料プランでも有料化の対象が異なり、価格だけを横並びにする比較は実態を見誤らせる。公式価格ページの情報をもとに構造…

3つの主要な生成AIは優劣ではなく設計上の優先順位が異なり、文脈長・ツール呼び出し・安全性設計への力の入れ方の差を理解すると、タスクに応じた選び方の解像度が上がる。

生成AIは意味を理解して答えているのではなく、次に来る可能性が高いトークンを確率で選び続けているだけであり、この仕組みを知ると幻覚や文脈の欠落が起きる理由が具体的に見えてくる。