AI 根本原因分析、モデル推論から文脈エンジニアリングへシフト

記事の3ポイント

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   ボトルネックの転換点

   AI による根本原因分析（RCA）において、LLM の推論能力自体はもはやボトルネックではなく、どのデータをモデルに渡すかを決めるパイプライン設計がより困難な課題となっている。

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   2 つのアプローチの対比

   エージェント型（モデルが自律的に調査）と決定論的型（事前に関連付けられた信号を提示）の 2 つの手法があり、Coroot は後者のアプローチに業界全体のシフトが見られると指摘する。

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   変数の分離による検証

   エンジニアの Nikolay Sivko は、推論能力とデータ提供機能を別々に測定可能にする実験を設計し、誤った回答がモデルの弱さか証拠不足かの区別を試みた。