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AI時代の3層アーキテクチャ:関数型コア・決定的シェル・非決定的エッジ
はじめに:もしもAIが、あなたの会社の在庫を「-400個」にしたら? 想像してみてください。あなたが導入... はじめに:もしもAIが、あなたの会社の在庫を「-400個」にしたら? 想像してみてください。あなたが導入した最新のLLM(大規模言語モデル)ベースの需要予測システムが、稼働数日後に暴走を始めたら...。 在庫管理システムを見ると、異常な発注が実行され、DB上の在庫が「-400個」というあり得ない数値になっています。慌てて原因を調査すると、LLMが提案した発注数を、検証なしにそのままデータベースに書き込んでいたことが判明しました。 実在庫は100個しかないのに、AIは「500個発注すべき」と提案します。この提案が検証をすり抜けて実行され、在庫がマイナスを突き破ってしまいました。 さらに事態をややこしくしたのは、その「再現性のなさ」でした。 障害対応チームが原因究明のため、AIに同じデータで再実行をかけると、今度は「300個」という、最初とは異なる提案が返ってきました。さらに翌週、利用していた



2025/10/24 リンク