今のAIをちょっとだけマシにする「後悔フライホイール」という考え方

Zenn / 5/6/2026

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Key Points

「後悔フライホイール」は、AIの出力に対して小さな修正・改善を繰り返し、次の学習/実行へ活かすことで全体の品質をじわじわ底上げする考え方だと説明している
重要なのは一発の大改良よりも、都度の“後悔（うまくいかなかった点）”を記録・反映して改善ループを回す運用設計にある
現状のAIは万能ではない前提で、プロンプト/手順/評価の見直しを継続しやすい仕組みを作ることで実用性を高められる
個人やチームのワークフローに落とし込む視点があり、試行→検討→反映→再試行のサイクルを回すことで成果が蓄積することを示唆している

※ AIと壁打ちしながら考えたことをClaudeにまとめてもらいました。後に投稿予定の"伏流モデル"の内容からスピンアウトしたものです。伏流モデルの記事をすぐに読んでみたい方は、FC2ブログの方に投稿してある記事を読んでください。 ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）は、質問に対してもっともらしい答えを返すのが得意です。でも「もっともらしい」と「正しい」は違いますし、「今の状況での最善」が「状況が変わっても最善」とは限りません。この記事では、そこをちょっとだけマシにする「後悔フライホイール」という発想を紹介します。 LLMはどうやって答えを出しているのか ...

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