AIエージェントが自信満々に間違える理由——「データ観測性」で防ぐ4つの指標
よくテストされたAIチャットボットでも、モデルやプロンプトを一切変えなくても、公開3カ月後には利用者の質問の約3分の1に自信満々で誤答するようになる。VentureBeatの寄稿でエンジニアは、原因はモデルやコンテキストではなく、データエンジニアリング層の劣化——古く不完全なデータ——だと指摘し、正確性・鮮度・一貫性・来歴という4つの観測指標を処方箋として示す。
#データエンジニアリング の記事一覧（3）
生成AIが本番で失敗する理由は「データパイプライン」——RAG検索層で後始末する“Cleanup Trap”とは
VentureBeatの寄稿で、シニアデータエンジニアのNaveen Ayalla氏は、企業の生成AIパイロットが本番に届かないのはモデルの限界ではなく「データ基盤の準備不足」が原因だと指摘します。断片化した既存データをそのままLLMに流し、RAGの検索層で「後から整える」発想を、氏は“Cleanup Trap（後始末の罠）”と呼びます。
Spec-driven development(SDD)とは？vibe codingの限界を超えるデータ基盤の新潮流
VentureBeatは、プロンプト依存の「vibe coding」が抱える文脈消失の問題を解決する手段として、業務知識やルールをバージョン管理可能な「仕様」に変換するSpec-driven development(SDD)を紹介しました。Infrastructure-as-CodeやGitOpsの思想をAI支援開発に拡張する考え方で、エンタープライズのデータエンジニアリングと相性が良いとされています。