計算能力一辺倒の評価軸は実務ニーズを見落とす落とし穴

観測

OpenClawの運用で感じた「期待値と実態の落差」と、推論モデルや計算資源が成果決定の本質という気づきは非常に現実的で示唆的です。 ムーブメントや表面機能による短期的な盛り上がりに飲み込まれやすい点も、自身の評価軸を見直す契機として理解できます。 ただ、これらの観点は「推論性能と計算能力に評価軸を戻す」という結論に直結するか、慎重に考える必要がありそうです。

前提

• 推論性能と計算パワーが成果の大部分を握る、という前提を置いていること。
• 上位概念や表面的な機能・ムーブメントからは距離を置くべきという姿勢。
• 運用現場での「安定した高難度タスク遂行」が最優先目標。
• 定期実行・ゲートウェイ機能は付帯的な役割として重要度を抑えている。
• 評価基準は実測可能な性能指標に基づくべき、というスタンス。

盲点と反証

• 推論性能と計算資源の良さだけで評価をすると、操作性やインテグレーションの手軽さ、運用コスト、チームの慣れ、連携環境との相性といった重要な現場視点が抜け落ちる恐れがある。
• OpenClawでの「期待値とのギャップ」は、本当に計算能力不足だけが原因か疑わしい。UIの使いやすさ、ドキュメントやサポート体制、運用ワークフローの適合度が低い可能性も高い。
• ムーブメントから距離を置くのは賢明だが、完全に切り離すのは新しい技術やトレンドのトリガーや洞察を見逃すリスクがある。
• 定期実行・ゲートウェイ機能を単なる手段とすると、自動化や業務効率化の成功基準や継続可能性を見誤るかもしれない。
• 計算パワーが足りていても、例えば低遅延やインタラクティブ性を要求される現場では、別の適性指標も必要になる。

別ルート

もし短期的に手戻りを最小化したいなら、 　計算能力だけでなくユーザー体験や運用容易性、サポート体制、既存インフラとの親和性に重点を置く方法も有効です。 現場の多様な現実を広くサーベイし、計算能力はあくまで複数軸の一要素として位置づける選択肢もあります。 つまり「推論性能基準に帰着する」か「多面的な評価基準を持つか」は運用目的とリソースによって変えるべきで、両立できるバランス点を模索すると良いでしょう。

実践

1. OpenClawや類似ツールの運用中に感じた「ストレス点」を細かく分類する（計算能力不足、UI不満、運用工数など）
2. これらを定量・定性で測定できる指標に落とす（レスポンスタイム、エラー率、カスタマーサポートへの連絡回数など）
3. 推論性能と計算パワー評価に加え、「運用負荷」「UX」「拡張性」「サポート体制」など他軸を並行評価に組み込む
4. ムーブメントや流行に振り回されないため、具体的な定量評価スコアが一定基準を超えるまでは全体評価を保留する方針を社内合意
5. 新ツール導入時は上記複数評価軸を早期にチェックし、必要に応じてユーザー調査を並行実施
6. 定期的に評価軸の見直しを行い、運用フェーズや現場の変化に即応できる体制づくり
7. 評価結果を踏まえた運用改善やツール選定への具体的な活用施策を、関係者に共有・フィードバック

このように、「推論性能リセット」は起点として重要ながら、運用現場の現実は多層なので、多軸評価を可能にする現場感覚も維持しませんか？