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制約を設計する - 非決定性との境界線 / Designing constraints

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制約を設計する - 非決定性との境界線 / Designing constraints

設計ナイト 2026の登壇資料です。

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soudai sone PRO

April 06, 2026

Resources

LLMは新しい抽象化をもたらす

https://bliki-ja.github.io/LLMsBringNewNatureOfAbstraction

AI時代になぜ人が学ぶのか

https://soudai.hatenablog.com/entry/2026/01/18/133044

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Transcript

  1. 自己紹介 曽根 壮大(41歳) Have Fun Tech LLC 代表社員 株式会社リンケージ CTO

    兼 COO そ • 日本PostgreSQLユーザ会 勉強会分科会 担当 • 3人の子供がいます(長女、次女、長男) • 技術的にはWeb/LL言語/RDBMSが好きです • コミュニティが好き たけ ね とも
  2. 経歴 高校卒業 浪人 警察官 派遣社員 社内SE インフラエンジニア Web エンジニア フルスタック

    エンジニア CTO(第1期) Customer Reliability Engineer CTO(第2期) 独立 ここから東京 いまここ リーマンショックと警察官の退職 タイミングが重複する ソフトウェア エンジニア CTO(第3期) COO & CTO
  3. • 標準化によって単純化・統一化などが行われて品質が向上する ◦ つまりアウトプットのばらつきが揃う • 手順の標準化は手順書を作ること ◦ 入力の標準化のためにテンプレートを作ったり、判断分岐を 網羅して対応する行動を決める •

    チェックリストを作ることで必要な仕様を満たすことを確定させる • つまり暗黙知を明示的で測定可能で更新可能な仕組みに変えること ◦ 業務の言語化とも言える 非決定性と標準化
  4. • RESTなどのAPIは責任境界線とセットで決定性を作る ◦ 類似にCLIのインターフェースがある ◦ 標準入力のバリデーションが制約として境界線を作る ◦ アウトプットの品質が固定される ▪ 中身がLLMだと非決定性が維持される

    • データ層は決定された事実が保存される ◦ 集計結果や分析の元になるデータは揺らいではいけない ▪ 結果のノイズになってしまう • 契約プログラミングに似ている ◦ どうやって決定されたデータやオブジェクトを扱うか ソフトウェアで作る境界線の例
  5. • テストコードはソフトウェアに対する期待値を明確化する • オブザーバビリティはソフトウェアの振る舞いを可視化する • 境界線がソフトウェアのスコープを決める ◦ ドメインモデルと一緒 • アウトプットの品質指標がコードの方向性を決める

    ◦ しかし、安易な指標はグッドハートの法則を生む ◦ これは残念ながらLLMも一緒 ゴールに導くための手法 こないだt_wadaさんが良いこと言ってたので どっかで登壇してくれると思う
  6. https://soudai.hatenablog.com/entry/2026/01/18/133044 概ね、理由は以下のとおり。 • 良い質問をするために知識が必要 • AIの出力を評価する • 抽象的なアドバイスを活用する  これらを実行するためには、一定の知識とスキル が必要である。

    スキルを身につけるためには基礎 知識があるうえで経験が必要であり、そのサイクル がまさに学びなのである。  そのため、AIが普及したとしても、人が学ぶことの 重要性は変わらない。 その前提を踏まえたうえで、 各ポイントについて説明する。