ループエンジニアリングではなく制約設計

AIによるソフトウェア開発における生成・評価・修正の反復プロセスを、最適解探索と捉え、「ループエンジニアリング」ではなく「制約設計」の観点から考察。AIに与えられた制約情報から実行可能領域を定義することの重要性を説く。

• AIによるソフトウェア開発の反復プロセスは、最適解を探索する過程と見なせる。
• 現実のソフトウェア要求には非凸かつ非連結な実行可能領域が存在し、AIの探索は局所最適解に陥る可能性がある。
• AIに与えられた実行可能領域 F_I と現実の実行可能領域 F_T が一致しない場合、反復回数を増やしてもAIは許容できない解に収束しうる。
• 高性能AIモデルでは、探索反復回数よりも、現実と乖離した領域を排除する制約条件の設計が、予期せぬ結果を防ぐ上で重要になる。
• AIによるソフトウェア開発は、反復エンジニアリングだけでなく、制約設計（Constraint Engineering）として捉えるべきである。