第70回：人間によるインタラプト（Human Interrupt）でAI制御

Hello there, ('ω')ノ

🧠 はじめに：「人間の介入」がAI時代に再注目されている理由

AIエージェントや自律型システムの発展によって、
✅ 情報収集
✅ 要約・翻訳
✅ スケジューリング
✅ 顧客対応などの業務は、どんどん自動化されつつあります。

しかしその一方で…

「AIが勝手に“おかしなこと”をしないか心配」
「最終判断だけは人が確認したい」

という声も現場ではよく聞かれます。

そこで重要になるのが、
「人間によるインタラプト（Human-in-the-Loop）」という考え方です。

🚦 1. Human Interruptとは？

📌 定義

Human Interrupt（人間による介入）とは、
AIが自律的に動く途中で、
人間が確認・承認・修正・中断できるポイントを挟む設計のことです。

これは「AIによる全自動」ではなく、
「人が見て、必要なら止められる」安心設計とも言えます。

🔄 どんな場面で使う？

シーン	インタラプトが役立つ理由
📰 重要な報告文書の作成	意図と違う要約や表現を人がチェックしてから提出
🤖 エージェントによる外部操作（API実行）	AIが行動を決める前に人が確認 →「本当に実行していいか？」
🧾 書類自動処理（契約・請求）	金額や契約内容の自動抽出後、人間が確認してから提出
🎯 マーケティング施策提案	AI案をベースに、人が最終判断をして意思決定

🔧 2. LangChainでのHuman Interrupt設計

LangChainはAIにタスクを任せつつ、途中で“人間の判断”を挟む構成が可能です。

🧱 基本の設計構造

AI処理ステップ①
　↓
🧑 人間による確認（承認 or 修正 or スキップ）
　↓
AI処理ステップ②（必要なら再実行）

🛠️ 実装パターン例（擬似コード）

def step_with_human_check(ai_suggestion):
    print("AIの提案：", ai_suggestion)
    user_input = input("この提案をそのまま採用しますか？（yes / no / edit）:")
    
    if user_input == "yes":
        return ai_suggestion
    elif user_input == "edit":
        edited = input("修正内容を入力してください：")
        return edited
    else:
        return None  # スキップ or 中断

LangChain + Python のアプリケーション内で、
このように 「人の入力を挟むステップ」を配置するだけでも実現できます。

📲 3. よくあるHuman Interruptの挿入ポイント

タイミング	内容例
🔍 情報取得直後	AIが検索した内容や選んだ資料を人が見て選別
✍️ 出力前のドラフト確認	要約・返信・文案など、下書き段階で人が目を通してから提出
✅ 最終判断前	複数の案からAIが提案 → 人間が「選択する」「修正する」などの操作が可能
🧪 実行系アクション直前	メール送信・ファイル生成・データ更新などの“実行前確認”を挿入

🔁 4. LangGraph × Human-in-the-Loop

LangGraphを使えば、ノードごとに“人間確認フロー”を作ることができます。

🔁 フロー例：

Node_A（AIが案を出す）
　↓
Node_B（人間が案を確認）
　↓
Node_C（決定に基づいて処理実行）

✅ 条件分岐の例（LangGraph）

def decision_node(state):
    if state["user_approved"]:
        return "next_step"
    else:
        return "edit_or_abort"

これにより、業務プロセスの中に「人の目」を柔軟に組み込めるようになります。

🧠 5. 実務での活用シーンまとめ

部門・業務	Human Interruptの価値
🧾 法務・契約関連	AIが作成・抽出した文書内容を、法務担当が確認してから承認
🛒 ECカスタマー対応	顧客に返信する文章をAIが生成 → オペレーターが最終調整
💬 LINEボット・チャットサービス	一定キーワードや感情スコアで「人間対応」へ切り替えるトリガーを設定
🎓 教育AI／学習支援	自動回答後に教師が正誤をチェック → 誤りを修正 or 再説明を促す設計が可能

🎁 まとめ：AI＋人間の「共創設計」が未来の安心設計

✅ Human Interruptは、
AIに任せきりにせず「大事な部分だけ人が関与する」安心と柔軟性のある構成です。

✅ LangChainやLangGraphを活用すれば、
「自動化しすぎず、人間の判断を挟むAIアプリ」を簡単に構築できます。

✅ 特に法務・医療・教育・CSなど、信頼性と説明責任が必要な分野で有効です。

Best regards, (^^ゞ

Shikata Ga Nai

Private? There is no such things.