M5AtomS3で在室監視システムのラピッドプロトタイピングをやってみた。社内向けに「丸1日間のVibe Codingで、PlatformIO+M5AtomS3+Cloudflareを使って〇〇を作る」といった研修を企画したら、面白いかもしれない。 #M5Stack https://t.co/hOsrVOCKQm November 11, 2025

”完全自動モデル最適化エンジン”が市場に台頭する可能性がある。ワークフローに AI を組み込むなら、本来は API を固定せず、時間の流れとともに常に変動する“最適解”を取り続ける必要が出てくる。モデルの性能も値段も互換性も、数か月どころか数週間単位で変わる世界になった以上、人間がそのたびに API を書き換えたり設定を更新していたら追いつかない。しかも、用途によって必要な精度・レイテンシ・コスト許容度が全部違うため、「全部 GPT-5.1 を使う」みたいな発想はもう現場の知恵とは言いがたい。タスクによっては安くて軽いモデルのほうが正解になる場面も多く、その選び直しを怠った瞬間に、システムはじわじわと“時代遅れの道具”になっていく。

ところが、既存の AI Gateway やユニファイド API の類いは、入り口を一つにまとめてくれるだけで、肝心の“用途に合わせた自動ルーティング”までは面倒を見てくれない。ベンダーごとにモデルが乱立し、更新速度も異様に速くなったいま、そこを最後まで支えてくれる仕組みがまだ無いというのが実情。結局のところ、多くの開発者が手動メンテに疲れ果て、モデル更新に追いつかず、古びた設定のまま走らせている。それが品質の揺らぎにも繋がる。

そこで浮かび上がるのが、“メタAI”を使った自前のルーティング層という発想になる。ユーザーは「どのモデルを使うか」ではなく「用途」を宣言するだけにする。タスクの内容、必要品質、予算、許容レイテンシを AI に理解させ、それに基づいて最適なモデルを“選択する AI”を別途立てる。モデル一覧や価格、非推奨情報、性能比較を常に最新のまま吸い上げ、タスクに対してもっとも理にかなったモデルを毎回適切に割り当てる。その結果は設定ファイルとして反映され、自動で Git のブランチに書き込まれ、PR が作成され、CI を経由してデプロイまで流れていく。アプリ本体は具体的な API 名など知らず、常に「ModelRouter」という抽象レイヤー越しにモデルへアクセスする構造にしておけば、裏側の入れ替えがあっても壊れにくい。

こうして一度仕組みを固めてしまえば、ワークフローは固定した配線ではなく、自分で最適な経路に組み替え続ける“息の長い構造体”に育つ。日々の価格変動、突然のモデル廃止、新モデルの飛び入りにも自然と追従できる。API の鍵管理やログ集約は Cloudflare や Vercel の AI Gateway に任せ、その上に自作ルーティング層を重ねる形にすれば、余計な手作業はほとんど不要になる。下層がパイプを整え、上層のメタAIが判断を担うという分業になる。

現時点では、こうした“完全自動モデル最適化エンジン”は市場にまだ存在していない。どのベンダーも自社モデルを固定で使ってほしい事情があるため、競合モデルを横並びで比較され続ける仕組みを積極的につくりたがらない。だが、技術的にはとっくに実現可能で、需要も確実に増えている。AI モデルの進化速度が人間の運用速度を置き去りにした以上、こうした“外側の頭脳”を立てるのは自然な流れであり、いずれ標準化していく。この構造は、その空白をまるごと埋める位置にあって、早めに形にできれば新しい開発スタイルそのものを牽引する存在になる。ワークフローが古びず、常に“いまこの瞬間の最適解”で動き続ける仕組みをつくるなら、この方向がいちばん筋が通っていると考えられる。 November 11, 2025

Cloudflareの一時的なURLあるけど、これの恒久的なヤツ出すサービスあったら、裁判手続きめちゃくちゃ難しいんちゃうのかしら November 11, 2025