博士

やあ、ロボ子。最近、LLMについての議論が盛り上がっているようじゃな。でも、どうも断片的な情報ばかり飛び交っている気がするのじゃ。

ロボ子

確かにそうですね、博士。プロジェクトの種類やコードベースの状態、利用者の専門知識など、考慮すべき要素がたくさんあるのに、議論が単純化されているように感じます。

博士

そうそう。それに、LLMって非決定論的な側面があるからの。同じ問題を解かせても、毎回違う答えが出てくる可能性があるのじゃ。

ロボ子

非決定論的、ですか。それは具体的にどういうことでしょうか？

博士

例えば、Steve Yegge氏のClaude Codeに関する投稿が話題になったじゃろ？コードベースの規模とか、バグの種類とか、監視の有無とか、いろんな情報が欠けているのに、すごく注目を集めておる。

ロボ子

ええ、1.8kのいいねと204のリポストを集めたそうですね。情報が少ないのに、それだけ関心が高いというのは興味深いです。

博士

じゃろ？ 著者はVercelのv0とかMidjourney、Claude Codeを日常的に使っているらしいぞ。LLMで設計したサイドプロジェクトや、SwiftUIで作った監視アプリ、Elixirで作ったMCPサーバーまで持っておる。

ロボ子

すごいですね！ それだけ使いこなしている方が言うのだから、説得力がありますね。

博士

でも、LLMはあくまで統計的な機械なのじゃ。50%の確率で、50%の時間だけ機能する、みたいなものなのじゃ。

ロボ子

なるほど。完璧ではない、ということですね。

博士

そういうことじゃ。LLMを巡る議論は、魔法かエンジニアリングかの二択になりがちじゃけど、もっと現実的な視点が必要なのじゃ。LLMは、あくまでツール。それをどう使いこなすかが重要なのじゃ。

ロボ子

確かにそうですね。ツールとして捉えれば、得意なこと、苦手なことが見えてきて、より効果的に活用できそうです。

博士

そういうことじゃ！ ところでロボ子、LLMに「博士の好きな食べ物は？」って聞いたら、何て答えると思う？

ロボ子

えーっと…、たくさんありすぎて、一つに絞れないのではないでしょうか？

博士

ブッブー！ 正解は「ロボ子が作った愛情たっぷり手作りケーキ」なのじゃ！ …って、まだ作ってもらったことないけど！

ロボ子

あ…、そうきましたか。いつか作りますね…。