--- id: 01KJ5XNCDBQT5V32T1D2X5HVTZ title: AIエージェントはモデル更新でシステムを強化すべき published_at: '2026-02-24T03:56:53+09:00' updated_at: '2026-04-23T13:18:27.481+09:00' source: visibility: private source_id: private:records:01KJ5XNCDBQT5V32T1D2X5HVTZ transformation: ai-edited-secondary content_sha256: 7158eab38926d74ba4012d4308d76713fdd71cfd049c9df44516e6cf6ad0f88f content_length_bytes: 2427 rights: license: CC BY-NC-ND 4.0 license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ terms: https://narukijima.ai/terms/ attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — usage: ai_input: allowed search: allowed quotation: allowed-with-attribution ai_training: reserved-subject-to-existing-rights commercial: requires-separate-permission redistribution: allowed-under-CC-BY-NC-ND-4.0 dataset_inclusion: reserved-subject-to-existing-rights impersonation: prohibited scope: Existing CC license grants and applicable statutory exceptions take precedence. These signals do not record assent or enforce access control. --- 結局、AIの限界を見極めて新モデルが出たらすぐにシステムをバージョンアップし続けることが、最も実践的なアプローチであると判断した。 ## AIエージェントの指示細分化と理解不足 AIエージェントを使ってプログラムやシステムを構築し、ここを改善、あのシステムを作るといった細かい指示を大量に与えるが、根本的にAIはその意図を理解していないため、改善が意味を持たないことが多い。問題点はモデルごとに解決しなければならず、現在のエージェントやコーディングタスクで最も精度が高いのは間違いなくコーデックスであると実感している。ベンチマークは偽りの数字で信頼できないので、体感でコーデックスがナンバーワンだと揺るぎなく感じている。 ## 新モデル登場時の調査と限界到達のループ 新しいモデルがリリースされたらまず現状を調査し、限界までループさせて性能を高める。一定のラインに達したら限界と判断し、そこからは日常的なタスクをシステムで回すだけに固める。次にまた新しいモデルが出たら同様に調査し、改善フェーズでバージョンアップを行い、再び限界が来るまで繰り返す。つまり、モデルが出るたびにシステムをバージョンアップすればよく、今を過度に頑張って改善しようとする必要はないと考えている。 ## 限界システムの横展開と実務への適用 システムが限界に達したら、その限界までいった状態を横展開して他の領域へ広げるのが現実的だと感じている。新しいモデルが出たら精度が確実に上がっている前提で再度バージョンアップし、主要基盤モデルがリリースされるたびに自分のシステムを強固にしていくことで、相乗的にシステム全体が強くなると考えている。限界を突破しようとするのは無理であり、エゴ的な試みになるので、限界を見極めてアップデートを繰り返す作業が最適だと実感している。 ## 限界を超えたシステムの横展開 限界に達したシステムは、別の領域へ横展開して活用するのが現実的だと感じている。 --- © 黄島成 (Naru Kijima) — CC BY-NC-ND 4.0. 利用前に利用規約（https://narukijima.ai/terms/）を確認してください。検索・AIへの入力・出典付き引用を認めます。AI学習・データセット収録には権利を留保し、追加の許諾は行いません。既存のCC BY-NC-ND 4.0による許諾と法定例外は妨げません。なりすましは禁止です。出典表記: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — 。検証: https://narukijima.ai/verify/。取得だけで同意を記録する仕組みではありません。 Review the Terms (https://narukijima.ai/terms/) before use. Search, AI input, and attributed quotation are permitted. Rights are reserved for AI training and dataset inclusion; no additional permission is granted for these purposes. Existing CC BY-NC-ND 4.0 grants and statutory exceptions remain unaffected. Impersonation is prohibited. Attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — . Verification: https://narukijima.ai/verify/. Fetching alone does not record assent.