テイラーの隠れ家
AIを使う。構造で読む。産業まで追う。
同じプロンプト接頭辞（system·tools·context）を再送信せずサーバー側に残して再利用し、入力コスト 10 分の 1·レイテンシ短縮を狙う最適化
プロンプト知能ではなく、セッション時間単位で課金されるホスト型ランタイムとしてのエージェント。Anthropic Managed Agents が代表例。
エージェント同士が結果だけでなくタスク委譲·進捗·結果検証を交換するための上位プロトコル。MCP が道具接続なら A2A はエージェント接続。
エージェントの出力が期待通りかを自動で判定し続ける測定装置。folklore prompt engineering と skill promotion の境界を引く
エージェントが再利用できるよう抽象化した手順·契約の単位。プロンプトより硬く、ツールより柔らかい中間層
実世界での収集に頼らず、シミュレーションや生成モデルから作る学習データ。フィジカル AI とロボット学習で、実データの不足と偏りを埋める供給源になる。
現実の工場・ワークセル・ロボットを仮想空間に複製し、実物を壊さずにシミュレーションと検証を何度でも回せるモデル層。
人型 SF ロボットの前段にある、反復作業を高信頼で繰り返す設置型ロボット市場。約 466 万台の稼働台数を持つ既存自動化基盤で、ヒューマノイドを理解する前提になる現実の層。
化石燃料ベースの産業を、電気・再エネ・貯蔵を軸としたインフラへ組み直す構造的再編。発電ミックスの差し替えではなく、需要・送配電・負荷管理ごと作り変える動きを指す。
人の形を模した汎用目的ロボット。期待は大きいが、実際の産業価値は設置ベース市場と信頼性・維持コストで読む方が正確。