LlamaIndexの共同創業者兼CEOジェリー・リウ氏は、LLMアプリ開発で使われてきた索引化や検索エンジン、取得パイプライン、エージェントの制御ループといった“足場（スキャフォールド）層”が崩れつつあると述べました。
リウ氏は、これは問題ではなく、軽く浅い決定的なワークフローを組み立てるための枠組みの必要性が下がる転機だと説明しました。
同氏によると、新しいモデルは非構造化データを大量に扱い、推論や自己修正、多段計画を人より高い精度で行えるようになっています。
また、Modern Context Protocol（MCP）やClaudeのエージェントスキル用プラグインにより、個別の統合作業を毎回行わずともモデルがツールを見つけて利用できるようになったと指摘しました。
さらに、コーディングエージェントがコード生成を担うため、開発者が大規模なライブラリに依存する必要が減り、LlamaIndexのコードの約95％はAI生成だと述べました。
スタックが整理される中での差別化要因は“コンテキスト”だとし、ファイル形式を読み取って必要情報を抽出する精度や低コストな解析が重要になるとしました。
リウ氏は、OCRなどによるエージェント型文書処理の取り組みがこの点で有利だと主張しました。
一方で、特定のフロンティアモデルやセッションデータに依存しすぎないよう、モジュール化とアグノスティック（非依存）な設計が必要だと強調しました。
企業は技術的負債をなくし、パターン変化に対応できるようにし、モデル更新のたびに一部の部品は作り直す前提で柔軟性を確保すべきだと述べました。
参照元：2026/05/02 「The AI scaffolding layer is collapsing. LlamaIndex’s CEO explains what survives.」 https://venturebeat.com/infrastructure/the-ai-scaffolding-layer-is-collapsing-llamaindexs-ceo-explains-what-survives
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