Apple container の不可解な設計、実は "AIエージェント用の箱"を作ってるだけ説

AIのPoC失敗原因の多くは、モデル精度の不足ではなく、精度が出た後の解釈と事業判断の不明確さにある。この記事では、RAGを題材に、AIシステムの評価を「指標定義」「計測」「解釈」に分解し、実務的な対処法とインクリメンタルな開発の重要性を論じる。

• Apple Containerの設計は、AIエージェント用の隔離された実行環境提供を意図している可能性。
• コンテナ毎にVMを起動する方式は、多数のコンテナを安価に動かすDockerとは対照的。
• WSL containersやDocker Sandboxesも、エージェント用途ではper-VM分離を選択している。
• GPU/ANEパススルーがない点は、推論はホスト側で動かす想定を示唆。
• Appleの安全設計思想（境界とゲート）と共通する部分がある。