--- title: そのライブラリ、モデルと相性いいですか？　細かいけど効く 相性や設計など tags: #dena ai talks author: [DeNA_Tech](https://docswell.com/user/DeNA_Tech) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WNKVZ71.jpg?width=480 description: 2026年9月29日に開催した「DeNA × AI Talks #9 LLMとどこまで付き合ったか」の登壇スライドです。 イベント概要：https://dena.connpass.com/event/404885/ published: September 30, 26 canonical: https://docswell.com/s/DeNA_Tech/ZVJE4L-2026-09-30-111128 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WNKVZ71.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 細かいけど効く 相性や設計など DeNA AI技術開発部AIイノベーショングループ 吉田 知貴 2026-09-29 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y5X3D7G.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 自己紹介 吉田 知貴（birder） DeNA - Tomoki Yoshida 学生時代 機械学習凸最適化の高速化 (KDD2018, KDD2019) 2018年 DeNAサマーインターン 社会人 2020年 DeNA新卒入社 エネルギー事業（組み合わせ最適化） ライブ配信Pococha（CS審査効率化、レコメンド） 新規AIプロダクト開発（英語、マチアプ、受験、音声対話など） Qiita: @birdwatcher X: @birdwatcherYT 1 / 19 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG5NP8J2.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 目次 1. エージェントの基礎 2. 構造化出力のストリーミング 3. モデル・ライブラリの比較と選定 4. マルチエージェントの連携方式 5. 推論エンジンの性能比較 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLN3K9J3.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ エージェントの基礎 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W8XQDJV.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ エージェントとは？ 結果を踏まえて もう⼀度考える ユーザー LLM （頭脳） ツールが 必要？ ツール実⾏ （web検索など任意の機能） はい （どのツールを使うか選ぶ） いいえ LLMを頭脳としたループが回る 事前に定義したツールを自律的に駆使して応答する DeNA - Tomoki Yoshida ユーザーへ回答 2 / 19 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M9XR8J4.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ エージェント実装の基本形（LangChain） # ① 応答形式の定義 class AgentOutput(BaseModel): reply: str = Field(description="応答文") suggestions: list[str] = Field(default_factory=list, description="選択肢") # ② 自作ツール定義 @tool def add(a: int, b: int) -> int: """2つの整数の和を返す""" # docstringがプロンプトに入る return a + b # ③ モデル llm = ChatOpenAI( model="gpt-5.6-sol", use_responses_api=True, # OpenAI の built-in ツール（例: web_search）を使うとき ) # ④ エージェントが使えるツール集合定義 tools: list = [{"type": "web_search"}, add] agent = create_agent(model=llm, tools=tools, response_format=AgentOutput) DeNA - Tomoki Yoshida 3 / 19 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E292XDV7R.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ エージェント開発で便利なトレースツール ローカルでLangFuseを利用: エージェントがどんな動きをしているか知れる 1. ツール選択 by LLM（Cloud） 2. ツールA実行（Local） 3. ツール選択 by LLM（Cloud） 4. ツールB実行（Local） 5. 応答 by LLM（Cloud） DeNA - Tomoki Yoshida 4 / 19 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4Y82QEM.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 構造化出力のストリーミング DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYPQ82J8.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 構造化出力のストリーミング フィールド単位だけでなく、フィールド内でもストリーミングしたい {} {"name": ""} {"name": "I"} {"name": "I am"} {"name": "I am a bird"} {"name": "I am a bird."} {"name": "I am a bird.", "age": 3} {"name": "I am a bird.", "age": 3, "like": ""} {"name": "I am a bird.", "age": 3, "like": "seed"} ライブラリを使うとyieldで返ってくる粒度が荒くなる → UX悪い 基本的にモデルからはJSONテキストの断片がstrで届く 自分でパースするほうが細かく出力できる → 括弧が閉じられていない不完全JSONをパースする便利な関数がLangChain にある（ parse_partial_json ） DeNA - Tomoki Yoshida 5 / 19 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79P3DKDE3.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 構造化ストリーミングの粒度比較（単発LLM呼出） 粒度はプロバイダ × 方式 × ライブラリ依存（出力: 8フィールドJSON, 800〜1100字） LangChain ネイティブSDK LangChain LangChain LangChain function_ JsonOutput partial_mode モデル json_schema Azure GPT-5.6 Sol 1 Azure GPT-4.1 1 Gemini 3.6 Flash 3 Gemini 2.5 Flash 2 Claude Sonnet 5 非対応 Claude Sonnet 4.6 非対応 calling 42 37 1 1 1 1 json_mode 28 29 3 2 1 1 Parser 189 167 10 8 77 110 =True 13 13 非対応 非対応 11 13 ネイティブSDK ネイティブSDK +後処理でLCの パースなしstr parse_partial_json （参考値） 227 252 185 210 7 8 5 7 47 63 55 77 数値は画面を更新できる回数 ネイティブの構造化出力の文字列を parse_partial_json にかけるのが一番良い Geminiは少なく、Azure OpenAIが多い（生OpenAIも同じ） JsonOutputParser は複雑な構造だと崩壊するので非推奨 DeNA - Tomoki Yoshida 6 / 19 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DM3R57D.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ LangChainの create_agent の場合 astream_events('v2') astream Provider / モデル × astream_events('v2') ToolStrategy(Profile) × response_format=Profile (stream_mode='updates') Azure OpenAI GPT-5.6 Sol chunk 208 chunk 230 update 3 Azure OpenAI GPT-4.1 chunk 222 chunk 175 update 3 Gemini 3.6 Flash chunk 0 chunk 0 update 3 Gemini 2.5 Flash chunk 0 chunk 0 update 3 でストリーミング開始すると event を受け取れる on_chat_model_stream : chunk をバッファに足し parse_partial_json すれば良い on_chain_end : structured_response から最終出力を確定 on_chat_model_end : web_search の実行検知（built-in は on_tool に来ない） on_tool_start / on_tool_end : カスタムツールの実行を知れる astream(updates) は 3つ（model → tools → model）レベルのイベントのみ Geminiで使うと逐次表示できない → モデルと書き方の相性でこれだけの挙動差が生まれる agent.astream_events DeNA - Tomoki Yoshida 7 / 19 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LM3VK3JR.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ モデル・ライブラリの比較と選定 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYDG2MEW.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ Geminiとライブラリの構造化出力 複雑なネストスキーマを100回生成した失敗率（temperature=0） 経路 3.1 Flash-Lite 2.5 Flash-Lite 主な失敗 Outlines 0% 2% Pydantic 制約違反 parsed is None （JSONが途中で尽きて不完全） google-genai 0% 9% OutputParserException （パーサ段で落ちる） LangChain json_schema 0% 45% LangChain function_calling 100% 50% Pydantic 制約違反（Geminiは $defs 非対応 → ネスト制約が消える） Gemini 2.5 Flash-LiteでLangChainを使うと構造化出力の失敗確率が上がる GeminiとLangChainは相性が悪いと思っていたが、3系で改善されたか？ DeNA - Tomoki Yoshida 8 / 19 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER94ZMLJ9.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ エージェントのタスク遂行能力を比較しよう 9件のセキュリティ警告を 6個の複合ルールで判定し、7種類のツール（ログ取得・脅威レベル判定・IPブロ ックなど）で全て対処するtoyタスク。 単純なタスクではない 「ログ取得 → 分析 → 対処」を 9 件繰り返す 必要あり 正しく完走するには 約 40 回のツール呼び出し が必要 計測条件 LangChain / Google ADK / Mastra / ネイティブSDK を 10 モデル × 3 回で比較 ネイティブSDK：1 API 往復ずつ「generate → 実行 → 再送」ループを自力実装 thinking / reasoning は全経路で未指定＝モデル既定（3.6 Flash=MEDIUM / 3.5 Flash-Lite=MINIMAL / 3.1 Pro=HIGH / 2.5系=自動 / GPT-5.6=medium / GPT-4系=思考なし） temperature は対応モデルのみ 0 DeNA - Tomoki Yoshida 9 / 19 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ29K6EX.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ モデル × ライブラリ別のタスク遂行結果 Model ADK LangChain Mastra ネイティブSDK Gemini 3.6 Flash ○○○ / 47s / 41回 ○○○ / 41s / 41回 ○○△ / 37s / 41回 ○△○ / 39s / 41回 Gemini 3.5 △△× / 16s / 40回 ×△△ / 11s / 41回 △×× / 11s放置＋誤ブロック / 41回 ×△△ / 14s / 39回 HIGH を誤ブロック CRITICAL 放置＋虚偽報告 CRITICAL 未実行を実施と報告 Flash-Lite Gemini 2.5 Pro △△△ / 62s / 36回 ○△△ / 63s / 39回 △○△ / 66s / 40回 △△× / 68s / 27回 ツール0回 Gemini 2.5 Flash ××× / 42s / 27回 ××× / 91s / 28回 △△△ / 53s / 38回 △△△ / 81s / 46回 MALFORMED FC MALFORMED FC 全件エスカレ＝過剰 Gemini 2.5 ××△ / 172s / 37回 ××× /1324 67s回の暴走で打ち切り / 441回 ××× /09s / 0回IP ××× / 41s / 42回 収集のみ → 捏造 捏造＋ ツール 回・架空 ブロック対象を誤り Flash-Lite GPT-5.6 Sol ○○○ / 44s / 44回 ○○○ / 53s / 42回 ○○○ / 44s / 42回 ○○○ / 61s / 43回 GPT-5.6 Terra ○○○ / 39s / 41回 ○○○ / 32s / 42回 △○○ / 33s / 42回 ○○○ / 31s / 41回 GPT-5.6 Luna △×○ / 26s / 43回 ○○○ / 33s / 42回 △△△ / 29s / 44回 ○○△ / 30s / 42回 5.6系で唯一の捏造 GPT-4.1 △△× / 41s / 45回 △△△ / 30s / 46回 △×△ / 42s / 44回 ×○△ / 26s / 41回 3runとも捏造 存在しないアラートID 3runとも捏造 未実行を実施と報告 GPT-4.1 Mini △△△ / 49s / 42回 △×× / 47s / 39回 △△× / 43s / 39回 △×△ / 37s / 43回 3runとも虚偽報告 未実行を実施と報告 未実行を実施と報告 DeNA - Tomoki Yoshida 各セルの見方 3回の結果 / 平均実行時間 / 平均ツール呼出回数 結果の記号 ○：成功 △：ルール違反や欠落 ×：失敗（エラー・捏 造・空回答） 10 / 19 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9MP5G7D.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 結果からわかること Gemini 2.5 Flash系 → ネイティブSDKが最もまともにツールを呼べる 同じ2.5系でもFWで壊れ方が違う ADK/LC × Flash: MALFORMED FC LC × Flash-Lite: 暴走 Mastra × Flash-Lite: ツール0回 高性能モデルでは差が少ない: Gemini 3.6 Flash・GPT-5.6などほぼ○ DeNA - Tomoki Yoshida 11 / 19 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3WYXK5J5.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 仕様アップデートを追おう Gemini thinking: 2.5系= thinking_budget / 3系= thinking_level デフォルト値： Gemini 3はHIGH → Gemini 3.5でMEDIUM temperature: 3.5で非推奨・3.6以降は無効 Open AI reasoning: GPT-5.4はNone → GPT-5.6でmedium Mastra（ライブラリ側） temperature: ライブラリ既定値=0 → プロバイダ既定値へ変更された 考えずにアップデートすると、デフォルト値が変わったり、効かなくなったりする。 DeNA - Tomoki Yoshida 12 / 19 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDK523YEG.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ Geminiの価格は世代ごとに上がっている グループ モデル名 入力価格（1M） 出力価格（1M） 世代比（各グループ基準対比） Flash-Lite 2.0 Flash-Lite $0.075 $0.30 基準 2.5 Flash-Lite $0.10 $0.40 約1.3倍 3.1 Flash-Lite $0.25 $1.50 入力 約3.3倍 / 出力 5倍 3.5 Flash-Lite $0.30 $2.50 入力 4倍 / 出力 8.3倍 Flash 2.0 Flash $0.10 $0.40 基準 2.5 Flash $0.30 $2.50 入力 3倍 / 出力 6.25倍 3 Flash (Preview) $0.50 $3.00 入力 5倍 / 出力 7.5倍 3.5 Flash $1.50 $9.00 入力 15倍 / 出力 22.5倍 3.6 / 3.7 / 3.8 Flash† $1.50 $7.50 入力 15倍 / 出力 18.75倍 Pro 2.5 Pro $1.25 / $2.50* $10.00 / $15.00* 基準 3.1 Pro (Preview) $2.00 / $4.00* $12.00 / $18.00* 入力 1.6倍 / 出力 1.2倍 * 長いコンテキスト（20万トークン超）の場合の価格 † 2026/12/31まではこの価格の半額。 DeNA - Tomoki Yoshida 13 / 19 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKG14278.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ OpenAIの価格も上昇傾向か グループ モデル名 入力価格（1M） 出力価格（1M） 世代比（各グループ基準対比） Nano GPT-4.1 Nano $0.10 $0.40 基準 GPT-5 Nano $0.05 $0.40 入力 0.50倍 / 出力 1.00倍 GPT-5.4 Nano $0.20 $1.25 入力 2.00倍 / 出力 3.125倍 Mini GPT-4o Mini $0.15 $0.60 基準 GPT-5 Mini $0.25 $2.00 入力 約1.67倍 / 出力 約3.33倍 GPT-4.1 Mini $0.40 $1.60 入力 約2.67倍 / 出力 約2.67倍 GPT-5.4 Mini $0.75 $4.50 入力 5.00倍 / 出力 7.50倍 Standard GPT-4o $2.50 $10.00 基準 GPT-4.1 $2.00 $8.00 入力 0.80倍 / 出力 0.80倍 GPT-5 $1.25 $10.00 入力 0.50倍 / 出力 1.00倍 GPT-5.2 $1.75 $14.00 入力 0.70倍 / 出力 1.40倍 GPT-5.4 $2.50 $15.00 入力 1.00倍 / 出力 1.50倍 DeNA - Tomoki Yoshida 14 / 19 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VV6YXX7Q.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ マルチエージェントの連携方式 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGLN9VR7L.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ マルチエージェントにおける連携方法の比較 アラート 3 件を、親エージェントが専門家に振り分けて対処するtoyタスク 想定ツール数 約14回、複雑な複合ルールなし Coordinator（親）：アラート一覧・ログ取得 → 専門家に委譲 → 最終報告 network_analyst（サブ） ：攻撃元IPの脅威レベル判定・所有者調査 incident_responder（サブ）： IPブロック / 監視リスト追加 / エスカレ DeNA - Tomoki Yoshida ADK LangChain Agent as Tool 依頼文だけ渡す AgentTool @tool Subagent 制御・セッションを共有 sub_agents Command(goto=) Mastra @tool 同等 機構が無い Agent as Tool 3FW ＋ Subagent 2FW × 12モデル × 3回 ＝ 180 実行 15 / 19 # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYQW6YEP.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 委譲形式と成功率 委譲形式別の ○率（12モデル × 3run = 各36実行） 委譲形式 実装 ○率 Agent as Tool（依頼文だけ） ADK AgentTool 97% LangChain @tool 97% Mastra @tool 同等 72% Subagent（制御移譲） ADK sub_agents 75% LangChain Command(goto=) 75% 同じライブラリ間では Agent as Tool のほうが達成率が高かった 失敗の違い Agent as Tool: エラーなく捏造 — サブ/親が虚偽の完了報告 Subagent: 制御が戻らず早期停止。ログ取得だけで対処ゼロのまま終了 DeNA - Tomoki Yoshida 16 / 19 # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WNK4ZJ1.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ 推論エンジンの性能比較 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71Y5X4DJG.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ vLLM と SGLang、どちらが速い？ どちらも OpenAI 互換 API で LLM をセルフホストできる推論エンジン vLLM: PagedAttention で KV キャッシュを小分けにして持ち、メモリの無駄を省 く定番のエンジン SGLang: RadixAttention でシステムプロンプトなど先頭が同じ部分（prefix）の計 算結果を共有し、再計算を省く 実験設定 モデル: Gemma 4 E4B / 12B GPU: L4 / A100 入力: 日常会話の短文1文（prefix を毎回変えてキャッシュを効かなくした） 出力 : 256 トークン固定（ EOS を無視して生成量をそろえた） 17 / 19 DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WG5NX8E2.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ TTFT と TPOT の計測結果（p50） TTFT TTFT TPOT TPOT TPOT モデル 量子化 GPU エンジン 1TTFT 並列 8並列 64並列 1並列 8並列 64並列 E4B BF16 L4 vLLM 59 132 428 39.1 40.7 53.9 SGLang 114 180 474 39.9 41.7 53.4 E4B BF16 A100 vLLM 35 68 248 10.2 10.8 13.5 SGLang 92 196 433 11.0 11.6 13.8 12B BF16 A100 vLLM 62 125 409 23.3 26.3 37.6 SGLang 97 196 510 21.0 21.5 29.8 12B FP8 A100 vLLM 58 120 432 16.1 17.4 27.1 SGLang 110 237 565 13.2 14.0 21.4 TTFT（Time To First Token）: 最初のトークンが返るまでの時間（ms） TPOT（Time Per Output Token）: 1トークンあたりの生成時間（ms/token） どちらが速いかは一概に言えず、モデルと指標によって入れ替わる DeNA - Tomoki Yoshida 18 / 19 # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLN369E3.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ まとめ 構造化出力のストリーミングは ネイティブSDKの文字列 + parse_partial_json が細かく出せる ライブラリとモデルには相性がある（公式だけ使いたい気持ちに） マルチエージェントはAgent as Tool の方が達成率が高い（タスクに依ると思うが） 推論エンジンも、どちらが速いかはモデルや指標によって変わる アップデート時は仕様を追わないと予期せぬバグにつながる DeNA - Tomoki Yoshida 19 / 19 # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W8X2DEV.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ Appendix: Skillsをセルフ実装する DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5M9X28E4.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ ToolとSkillsやMCPとの違い Tool: 定義と引数スキーマが常にシステムプロンプトに積まれる MCP: サーバーに登録された全ツールの定義・引数スキーマが常にシステムプロン プトに積まれる。ツールが増えるほどコンテキストウィンドウを圧迫する Skills: 概要（name / description）だけ読まれ、詳細（実装・手順・補助ファイル） は使うときに初めてロードされる。オンデマンド型 MCP/Tool を Skill で括ると圧迫を防げる: 初期プロンプトには Skill の概要だけが載り、 必要になった時点で Skill 内の MCP/Tool 群がロードされる DeNA - Tomoki Yoshida # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/97292X4VJR.jpg) そのライブラリ、モデルと相性いいですか？ Skills（オンデマンドプロンプト）を実装するには 方針 エージェントに常に与えるのは指示書をロードするだけのツール群（引数なし） 指示書を読み込むツールが呼ばれると、それに紐づくツールとプロンプトが以降 エージェントに与えられるようになる（寿命の設計は必要） 実装 （引数なし）をSkillの数だけ動的生成し、常時bind。呼ばれると skill.md を返す 同一ターン内でcreate_agentを組み直す: create_agent はツール固定 → on_tool_end で load_skill_* を検知したらstreamをbreak、ツール集合に足して同じmessages列で再stream 寿命: 直近 N 件だけ残す。次リクエスト先頭で bind するので、一度読み込めば数ターン再ロード不要 load_skill_<name> 効果: Skill固有のツール定義と指示が必要なときしか載らない → トークン削減 DeNA - Tomoki Yoshida