最終手段としてのLLM
大規模言語モデル（LLM）は強力なツールだが、万能ではなく、むやみに使うべきではない。この記事では、LLMを「最後の手段」として位置づけ、より単純で確実な手法（ルールベースのシステムや従来の検索など）を優先すべき理由を解説する。問題解決において、まずはシンプルな解決策を検討し、どうしても必要な場合にのみLLMに頼るアプローチの重要性を説く。
背景メモ
- Stonehedge Labsはテキサス州オースティンを拠点とする小規模なソフトウェア開発・コンサルティング企業。AI/LLM（大規模言語モデル）を過剰に使う業界トレンドに懐疑的で、実用的なエンジニアリング視点からの発信で知られる。
- この記事の主張：「LLMは最後の手段（last resort）であって、最初の手段ではない」。つまり、従来のルールベース処理や検索、確定的アルゴリズムで解決できる問題にまでLLMを使うのは誤りで、コスト・レイテンシ・予測不能性の面で不合理だと論じる。
- 従来の手法よりLLMのほうが「かっこいい」「最先端」と見なされがちな昨今の空気に対するアンチテーゼ。特にスタートアップ界隈で「なんでもAI」にする風潮（AIバブル）を暗に批判している。
- 背景として、2023〜2024年にかけてChatGPT登場以降、LLMをプロダクトに組み込む「AIネイティブ」企業が急増。同時に、LLMのハルシネーション（幻覚）や高コストが実運用での課題として顕在化してきている。