LLMコモディティ化
主要なLLMの性能差が縮小し、どのモデルを選んでも「十分に賢い」状態になる現象。
2023年時点ではGPT-4と他モデルの性能差は歴然としていたが、2026年頃には主要モデル（GPT、Claude、Gemini、Llamaなど）がベンチマーク上でも実務体感上も大きな差がなくなってきた。
競争優位のシフト
コモディティ化が進むと、「どのモデルを使うか」ではなく「モデルをどう使うか」が差別化要因になる。
具体的にはハーネス——LLMを包む仕組みの設計（コンテキスト設計、ツール接続、エージェント構成、オーケストレーション）——が生産性を左右するようになる。
これは技術の成熟に伴う一般的なパターンだ：インターネット接続のコモディティ化によってUXが競争の場になったように、LLM性能のコモディティ化によってハーネス設計が競争の場になる。
ソフトウェア産業との類比
モデル性能のコモディティ化は、クラウドコンピューティングにおける計算資源のコモディティ化と似た構造を持つ。ソフトウェア開発のボトルネック変遷：計算資源から認知資源、そしてこれからで論じられているように、ボトルネックが変わることで競争優位の源泉も変わる。
含意
- モデルの選定よりプロンプト設計・RAG・エージェント設計に投資する価値が高まる
- モデルプロバイダーへのロックインリスクが減る（切り替えコストが低下）
- エンジニアリングの価値が「どのモデルを知っているか」から「どう組み合わせるか」にシフトする