単にコーディングエージェントがLLMの「シェル」だと言うのはやめてください。 これは、TSMCがASMLの「殻」に過ぎないと言うようなもので、リソグラフィマシンだけでプロセスがなければ、適格な収留率のチップを作ることは決してできません。 この論理をAI開発に当てはめると、両者の分担は一目で明らかです。 🔹 LLM:ASML相当のリソグラフィマシン(コア機器) LLMは自然言語やコードを理解するためのコアエンジンです。 EUVリソグラフィー機と同様に、これは不可欠な基礎機能です。 現在、基本的な知能や推論能力を提供する世界トップのモデルプロバイダー(OpenAI、Anthropicなど)はごくわずかです。 🔹 コーディングエージェント:TSMCの同等ファブ(製造プロセス) 最高級の機器を持っているだけで、すぐに3nmチップを作れるわけではありません。 同様に、本当のソフトウェア開発は決して「線形コード生成」ではなく、体系的なプロジェクトです。 コーディングエージェントの核心的な障壁は、LLMを制御する「高度なプロセス」を構築することにあります。 - 文脈管理:原材料(情報)の精製や細かいスケジューリングなど。 - タスク計画と推論:高度で複雑なプロセスロジックのオーケストレーションに相当します - 自動エラー訂正:生産プロセスにおける収縮のリアルタイム検出と修復 もちろん、これは明確な氷山の一角に過ぎません。 実際の工学システムには、数百もの未知の微調整技術や特殊な処理プロセスが潜んでいます。 だからこそ、同じモデル(リソグラフィーマシン)がカーソル、クロードコード、そして単純な文字の手にかかれば、まったく異なる挙動をします。 だからこそ、日本のラピダスのような追いつきメーカーは、たとえ同じEUVリトグラフィーマシンを購入しても、TSMCの3nmプロセスを一夜にして再現することはできません。 なぜなら、これには多くの暗黙知や工学的な調整経験が含まれており、定量化・標準化できないからです。 💡 コーディングエージェントは単なるAPIラッパーではありません。 これは複雑なオーケストレーションロジックを含み、「最適な収量」を追求する生産システムです。 このシステムでは、プロジェクトの特性に応じてプロセスをカスタマイズし、モデルの可能性を最大限に引き出す方法が、将来の差別化された競争の主要な戦場となります。