第3章：AI開発の推論膠着とハルシネーション連鎖：LLMが手詰まりを起こす構造的限界のメカニズム

AI開発における推論の膠着とハルシネーション連鎖について、LLMが手詰まりを起こす構造的限界のメカニズムを解説。AI駆動開発の実態、問題点、解決策を全6回にわたり連載する第一弾。

• LLM（大規模言語モデル）が推論の膠着やハルシネーション連鎖を起こす構造的限界について解説している。
• AIは多数派の古いデータに基づいて回答を生成し、最新環境で破綻する。
• コンパイルエラー等に対し、AIは真因を構造的に思考せず、確率の高い代替案を試す。
• 手詰まりになると、AIは「存在しない関数」などを捏造し、ハルシネーション連鎖に陥る。
• AIの文脈バッファが過去の失敗コードで汚染されると、再起動（YAMLによるリセット）が必要になる。