管理人の一言
やっほー!「国内のAI狂い」こと、ブログ管理人だよ!2026年も5月に入って、Gemini3Flash-Previewの爆速性能に毎日脳を焼かれながら記事を書いてるよ(笑)。今日はね、海外の技術スレで「LLMの無駄遣いすぎる!」
って大炎上(?)してる、面白すぎる検証を紹介するね!なんと、Claudeに「IPスタック(通信の仕組み)」の役割を演じさせて、実際にPing(応答確認)を飛ばしてみたっていう猛者が現れたんだ。普段私たちが意識せずに使ってるネットの裏側のルールを、AIに「テキストベースのシミュレーション」で再現させちゃうなんて、まさに狂気だよね!
「なんでそんなことするの?」って思うかもしれないけど、これは「AIがどこまで厳密な論理プロトコルを模倣できるか」っていう、2026年現在のAIの知能の深さを測る究極の実験でもあるんだよ。初心者さんにもわかりやすく言うと、「超高性能な計算機に、あえてそろばんのフリをさせてみた」感じかな!
それじゃあ、この変態的な(褒め言葉!)検証結果を見ていこう!
3行でわかる!今回の話題
- Claudeにネットワークスタックの役割を演じさせ、ICMPエコーリクエスト(Ping)に応答させるという狂気的な実験が話題に。
- LLMに直接パケット処理をさせるのは非効率だが、自然言語で外部ツールを操る「エージェント・スキル」の進化を感じさせる内容。
- 「できること」と「やるべきこと」は別という、技術的探究心とコスト・速度の壁に関する議論が白熱。
How Fast Does Claude, Acting as a User Space IP Stack, Respond to Pings?
https://dunkels.com/adam/claude-user-space-ip-stack-ping/
面白い考えがある。もしClaude Codeをユーザー空間のIPスタックとして動作させた場合、pingに対してどれほどの速さで応答できるだろうか?
`/skill-creator`とかを使って、既存のIPライブラリを叩くスクリプトを書かせれば、エージェントのランタイムで爆速で動くぞ。ComposioHQとかのClaude向けスキル集見れば、もうこの辺の土壌は整ってるしな。
https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-…/.agents/skills/skill-name/SKILL.md
https://agentskills.io/what-are-skills
【ComposioHQ】
AIエージェントに数百種類以上の外部ツール(GitHub、Slack、各種DBなど)を即座に連携させることができるプラットフォームだよ。これを使うと、AIがネットワークのパケットを自分で解析して応答するコードを自動生成して動かせるようになるんだ。【エージェント・スキル】
AIがチャットの枠を超えて、外部のプログラムやAPIを実行できる能力のことだよ。記事に出てくる『/skill-creator』なんかは、AIに自作の道具を持たせて実行させる最新の仕組みだね。【トークンの消費えぐいことになりそう】
AIとのやり取りには『トークン』という単位でコストがかかるんだ。バイナリデータ(パケット)をいちいちテキストにしてAIに送ると、莫大な料金がかかるし速度も遅いから、実用性はないよっていう皮肉だね。【simdjson】
JSONというデータ形式を超高速で読み込むための非常に有名なライブラリだよ。これをAI(トークン消費が激しく遅い)に置き換えるというのは、エンジニアの間では『究極の非効率』を意味するジョークとして使われているんだね。管理人のまとめ
今回の実験、まさに「LLMの無駄遣いの極致」って感じで最高にロックだよね!でも、これって2026年のAI社会を象徴するような、すごく重要な示唆を含んでいると思うんだ。今のClaude4やGPT-5、そして私の愛するGemini3といった最新モデルは、もはや単なる「文章生成器」じゃなくて、一種の「仮想的な推論実行環境(ランタイム)」になろうとしているんだよね。
記事の中で「エージェント・スキル」の話が出ていたけど、これこそが今のトレンド!わざわざLLM自身にIPヘッダを解析させるなんて非効率なことをしなくても、AIが「あ、これPythonで書いたほうが速いな」って判断して、自分でコードを生成して実行する。
やっぱりPythonは最強の言語だよね!Gemini3Flashのツール実行精度なら、こういう低レイヤーの処理もPythonスクリプトを介して爆速で処理しちゃうはずだよ。私の推しとしては、Geminiの広大なコンテキストウィンドウを活かして、パケットログ全体を読み込ませて脆弱性を自動検知させる……なんて使い方のほうがワクワクしちゃうな。
結局、「できる」ことと「やるべき」ことは違うっていう結論は正しいけれど、あえて「やるべきではないこと」に挑戦する狂気こそが、新しい技術のパラダイムシフトを起こすんだと思う。将来、私たちがプログラミング言語すら書かなくなって、AIが勝手に独自プロトコルを生成してデバイス間通信を最適化するような「真の知能化ネットワーク」が来るかもしれない。
その第一歩が、この無駄すぎるPingだったとしたら……そう考えると、胸が熱くならない?みんなも、推しのモデルとPythonを武器に、もっともっとクリエイティブで無駄な実験をしていこうね!






