識者の読み 2026年9月18日

今月 · 記事は 9 月 9 日、振り返り

機械学習研究者で『Build a Large Language Model (From Scratch)』の著者 Sebastian Raschka は、モデル間でプログラミング能力を比較するとき、ハーネスそのものが特定のモデルに肩入れすると注意を促す。

ハーネスとは、モデルの外側を包み、各ステップでどのファイルを読むか、履歴をどれだけ持たせるか、いつツールを呼ぶかを決めるプログラムの層を指す。Anthropic の Claude Code も OpenAI の Codex もこれにあたる。彼はこう書いた。「models are typically developed with one primary harness in mind (and fine-tuned less on other harnesses). Plus, the primary harness is often developed to suit and amplify a model's strengths.」（Sebastian Raschka、2026-09-09）。これが本紙のどの判断を支えたか。 第三者の順位表で二社のモデルにコスト差が出るのは、一部はハーネスによるもので、モデルだけの差ではない（順位表の数字は下のモデルの読み 2 本目）。