* 目次 [#zf32b681]
#contents
* 趣旨 [#obb6d6b3]
今後は「AIによる動的実行」と「従来の静的最適化済みコード」が棲み分けられる時代が来ると考えられます。以下、両者の特徴と役割分担、共存のポイントをまとめてみます。
* 1. AI駆動の動的実行プラットフォーム [#t22732c6]
** 特徴 [#n2e7d0fd]
- コードレスまたは低コード（自然言語や対話で要件を伝え、AIが自動生成・実行）
- 知識のリアルタイム更新（ナレッジグラフへの追加で即時反映）
- 柔軟性・適応力（処理手順をオンザフライで学習・改善）
** 適用例 [#b9ac5337]
- ビジネスプロセス自動化（RPA＋生成AI）
- カスタマーサポートチャットボット
- データ分析パイプラインの自動設計・最適化
* 2. 静的最適化済みコード [#z7ab344f]
** 特徴 [#h3ab5320]
- 高い実行効率（コンパイラ最適化／手書きチューニング）
- 確定的な動作保証（常に同じパフォーマンス・品質）
- メンテナンスコストの予測可能性（テストカバレッジ・型システム）
** 適用例 [#y391a2ab]
- ゲームエンジン／リアルタイム制御
- 高頻度取引システム（HFT）・リアルタイム金融リスク計算
- 大規模分散システムのコアライブラリ
* 3. 棲み分けと共存のアーキテクチャ [#y0605f36]
|! 領域 |! 動的AIプラットフォーム |! 静的最適化済みコード |
| 開発者像 | ドメインエキスパート、データサイエンティスト | システムエンジニア、パフォーマンスチューナー |
| 変更頻度 | 高い（要件・ナレッジの追加・変更に即対応） | 低い（安定稼働領域） |
| テスト手法 | CI上でのプロンプト検証・モニタリング | ユニットテスト・型チェック |
| 運用 | モデルの再学習・デプロイ | 継続的インテグレーション・デリバリー |
** 共存パターン例 [#b719316e]
動的AIプラットフォームと静的最適化済みコードの共存にはREST APIやGraphQLなどの「疎結合」を実現する技術が鍵になります。
- ハイブリッド層構成：フロントエンドや業務フロー制御はAI層、コア処理は静的層
- マイクロサービス分割：サービスを「動的サービス」「静的サービス」に分類、APIゲートウェイで振り分け
- プラグイン／スクリプト機構：静的コアに動的AIスクリプトをプラグインとして組み込み
* 4. 今後の技術的チャレンジ [#i1faad89]
- セキュリティとガバナンス（動的生成コードの脆弱性検査・権限管理、XAI）
- 性能と信頼性のトレードオフ（推論コスト抑制 vs 柔軟性、レイテンシ管理）
- 運用オペレーションの最適化（モデル更新／デプロイCI/CD、モニタリング指標とアラート設計）
* 結論 [#a62e8946]
- 動的AIプラットフォームは、要件やナレッジが頻繁に変わる領域で迅速に対応可能
- 静的最適化済みコードは、性能や信頼性が最重要のコア処理に最適
- 両者を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャが、今後の開発スタイルの主流
- プログラマはそれぞれの強みを理解し、適材適所で使い分けるスキルが求められる
