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GitHubのQubotが変える開発手法。データ管理がAIエージェントの精度を左右する理由
データの「渡し方」がAIの賢さを決める AIの推論能力に頼るフェーズは終わった。高品質なコンテキストをAIに流し込むことが勝負になる。 最新の動向では、データ分析やドキュメント抽出の主戦場は、モデルの巨大化からコンテキストの構造化とモジュール化へシフトしている。 象徴的なのが、社内データ分析エージェントのQubotだ。
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タグ: #データエンジニアリング
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·103 views·しんたろー
なぜAI開発でデータ整理が鍵なのか。Claude Code実践者が語る業務自動化の鉄則
AIの限界を決めるのは知能ではなく「データ」だ AIの性能が上がれば、何でも自動化できる。そう信じていた時期があった。 現実は全く違う。賢いAIも、ぐちゃぐちゃのPDFや表記揺れだらけのCSVを食わされれば簡単に幻覚を起こす。 2万1000社の食品卸を支える巨大システムも、個人開発の売上予測アプリも、直面した壁は同じだ。 モデルの推論能力よりも、入力データをいかに綺麗に整えるかが勝敗を分ける。
·100 views·しんたろー
NVIDIAの32Bモデルが480Bを凌駕。良質な実行ログの蓄積がエージェント開発の勝敗を分ける。
出た。32Bの軽量モデルが、480Bの超巨大モデルを完全に粉砕した。 ターミナル環境での自律実行テストでの出来事だ。 パラメータ数の暴力で殴るゲームは終わった。 これからは「いかに高品質な実行ログを食わせるか」がAIの賢さを決める。 ターミナルエージェントの進化が止まらない。 僕らの開発環境は、根本から変わろうとしている。 AIにコードを書かせるだけのフェーズは過去のものになった。