Hello there, ('ω')ノ
エージェント型AIは、ただ命令を受け取るだけの存在ではありません。 「どれを選ぶべきか？」「何から始めるべきか？」を自分で判断し、計画を立てて動くという特徴があります。
🧠 AIの意思決定とは？
「いくつかの選択肢から、最も目的に合った行動を選ぶこと」
たとえば旅行エージェントAIにとって、「A航空（早くて高い）」と「Bバス（遅くて安い）」のどちらを選ぶか？ これは単なる選択ではなく、目的と条件を踏まえた“判断”が必要になります。
🗺️ AIの計画立案とは？
「ゴールに向かって、どんな手順で行動すればいいかを考えること」
たとえば、「旅行手配」というゴールがあった場合：
ゴール：東京出張を手配する ├─ ステップ1：移動手段を調べる ├─ ステップ2：ホテルを検索する ├─ ステップ3：予約を完了する
このように、タスクを分解し、順番を考え、実行可能な形にするのが「計画立案（プランニング）」です。
🛠 AIが使う2つの判断手法
AIエージェントは、以下のようなアルゴリズムを使って「最適な選択肢」を見つけ出しています。
① 探索アルゴリズム（Search）
- 問題を「状態」と「行動」に分解し、
- 可能な選択肢をツリー状に展開して、
- 最も良いルート（行動の流れ）を見つけ出します。
🌱 代表的な手法：
| 名前 | 特徴 | 例えるなら |
|---|---|---|
| 深さ優先探索 | 一つの道をどんどん掘り進める | トンネルをひたすら深掘りする感じ |
| 幅優先探索 | 全ての選択肢を1手ずつ広げていく | 地図をじわじわ広げる |
| A*（Aスター）探索 | 距離＋コストで“最短ルート”を見つける | 地図アプリの最適ルート検索 |
| FFプランナー（Fast Forward） | ゴールに近づくために“先読み”する | ゴールから逆算するような計画 |
② 評価関数と報酬設計（Scoring）
AIは選択肢ごとに「スコア（得点）」をつけて判断します。
✅ 例：ホテル選びのスコア
| 項目 | 評価基準 | 点数 |
|---|---|---|
| 価格 | 安いほど高得点 | +50 |
| 駅からの距離 | 近いほど高得点 | +30 |
| 評価レビュー | 星が高いほど高得点 | +20 |
→ 合計点が最も高いものを選ぶ
このように、「何を重視するか」＝スコアの設計が、AIの判断に直結します。
💡 エージェントAIの実行イメージ（例：出張予約）
[ ゴール ]：東京出張を手配する
↓
[ 条件抽出 ]：日程、予算、駅近、評価など
↓
[ 候補の生成 ]：複数の移動手段と宿泊先
↓
[ 評価・スコアリング ]：各候補を数値化
↓
[ 最適なプランを選択 ]：コスト＋利便性が高い組み合わせ
↓
[ 実行・予約 ]：APIやスクリプトで自動処理
🔁 計画の「修正」も可能にする
AIは、「途中で状況が変わった」ときに計画を修正する機能も持てます。
✅ 例：
- ホテルが満室だった → 別候補を再検索
- フライトが高すぎた → 別日程に調整
これは「リアクティブ（反応型）な意思決定」＋「再プランニング」の組み合わせです。
📝 まとめ：AIが「考える」とは？
- 意思決定＝選択肢を評価し、最適なものを選ぶこと
- 計画立案＝目的達成までの道筋を立てること
- エージェント型AIは、探索アルゴリズムとスコア評価を駆使して、“賢い行動”をとる
- 状況に応じた計画修正（適応）も、実用的なエージェントには不可欠
Best regards, (^^ゞ
