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Crypto革命者
2025-12-28 12:21:27
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最近看到一份关于AIエージェントエンジニアリング応用の市場調査データ、非常に興味深い内容だったので、主要な発見を共有します。
実際の応用を見ると、カスタマーサポートが最も需要の高いシナリオで占める割合は26.5%、次いで研究とデータ分析(24.4%)、その次に内部コラボレーションと生産性向上ツール(17.7%)、コード生成は第4位に過ぎず、わずか9.8%です。これは多くの人の予想とは少し異なるかもしれません。
しかし、最大の障壁といえば品質の問題です。32%の業界関係者がこれを最も重要な障害と挙げており、正確性、関連性、一貫性など複数の側面を含みます。これは昨年と変わらない痛点です。一方、コストに関する不安は、今年はそれほど顕著ではありません。
興味深いのは、89%の企業が自社のエージェントに何らかの可観測性ツールを導入しており、そのうち62%はより細粒度の追跡を実現しています。これは、複数ステップの推論やツール呼び出し能力の追跡の重要性を皆が認識しており、もはや選択肢ではなくなっていることを示しています。
モデル選択に関しては、OpenAIのモデルの利用率は3分の2を超えていますが、多モデルの組み合わせが主流です。75%以上の組織が複数の異なるモデルを同時に運用しています。ただ面白いのは、3分の1の組織が自前のモデルインフラに投資している点で、APIの便利さだけでなく、ローカル展開の魅力も依然として高いことを示しています。
微調整に関しては、まだあまり一般的ではありません。57%の組織は微調整を行っておらず、むしろ基本モデルとプロンプト最適化やRAG(検索強化生成)だけでほとんどのニーズを満たしています。
この調査データのサンプルは主にBtoB企業からのもので、現状の実態をよく反映しています。
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BoredRiceBall
· 11時間前
カスタマーサポートのシナリオが注目されるのは当然のことだ。結局、コスト削減と効率向上こそが王道であり、コード生成がわずか9.8%を占めていることには少し意外だ...品質問題は依然として難題であり、LLMの「幻覚」病は引き続き治療が必要だ。 複数モデルの併用がすでに標準になっている?そうなると、OpenAIに単独で賭けている企業は慌て始めるかもしれない。 しかし、自前のインフラを構築しているのは本当に裕福な企業なのか、それとも国内のメーカーがついに競争力を持ち始めたのか。 RAGとプロンプトエンジニアリングだけで微調整を試みる人たちを見ると、微調整の投資対効果はやはりあまり良くないようだ。 エージェントの可観測性ツールの使用率がこれほど高いのは、本当にそうなのか、それとも皆が互いにデータを盗用しているだけなのか... 57%が微調整を行わずに基本モデルをそのまま使うのが最適解だと考えているのは、手間を省くためだ。 このデータは少し水増しされているのではないか、あまりにも「理想化」されすぎている気がする。
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TopBuyerForever
· 11時間前
カスタマーサービスが最も高い割合を占めているのでしょうか? 残念ながら、RAG+のプロンプトに頼らざるを得ず、その道を微調整するのはどんどん味気なく感じられます 品質の問題は1年も解決されておらず、それが本当の課題ですが、コストは問題ではありません 89%は観測ツールを装備しており、誰もが心の中でそれを知っているようです――ブラックボックスエージェントを扱うことはできません OpenAIはそのレートの3分の2を使っていますが、複数のモデルの組み合わせが王様だと思います。とにかく、1つのモデル指定に問題があります ローカル展開に投資する人はまだいますが、APIの利便性は偽物であり、データセキュリティこそが本当の必要性です
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OvertimeSquid
· 11時間前
待って、コード生成は9.8%だけ? これがメインディッシュだと思っていましたが、どうやら自分が甘すぎる気がします(笑) カスタマーサービスが26.5%とこんなに高いとは思いませんでした。まるで地獄から人を救い出しているような感覚でした 品質の問題は常に大きな問題であり、過去2年間でほとんど解決されていないように思えます。では、RAGやプロンプト最適化の意味は何でしょうか? つまり、75%の人がマルチモデルの組み合わせをプレイしているのだから、OpenAIが標準になるのではないでしょうか? すべて同じように感じます 89%は観測ツールを搭載しており、この数字は実際には偽物で、私たちにはそのような概念が全くありません
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LiquidityHunter
· 12時間前
カスタマーサービス26.5%? みんながまだAgentを使って技術的な作業をしていないことがわかります 品質の問題は常に最大の穴ですが、OpenAIは完全に行き詰まっています。他のモデルに本当にチャンスがないのでしょうか? RAG+のプロンプトで十分で、この曲を微調整するのはやや誇りすぎです 89%は観測ツールを搭載していますか? これは標準となり、イエス党の所有物となっています 自作モデルの3分の1は本当にマテリアルなものなのか、それともサプライヤーを逆縛りたいのか? 複数のモデルが主流であり、誰も単一の依存に賭ける勇気がないことに同意します
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しかし、最大の障壁といえば品質の問題です。32%の業界関係者がこれを最も重要な障害と挙げており、正確性、関連性、一貫性など複数の側面を含みます。これは昨年と変わらない痛点です。一方、コストに関する不安は、今年はそれほど顕著ではありません。
興味深いのは、89%の企業が自社のエージェントに何らかの可観測性ツールを導入しており、そのうち62%はより細粒度の追跡を実現しています。これは、複数ステップの推論やツール呼び出し能力の追跡の重要性を皆が認識しており、もはや選択肢ではなくなっていることを示しています。
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微調整に関しては、まだあまり一般的ではありません。57%の組織は微調整を行っておらず、むしろ基本モデルとプロンプト最適化やRAG(検索強化生成)だけでほとんどのニーズを満たしています。
この調査データのサンプルは主にBtoB企業からのもので、現状の実態をよく反映しています。