Hello there, ('ω')ノ
エージェントAIが「目的に向かってどう行動するか」を考えるとき、 実はプランニングアルゴリズム（計画立案のための計算手法）が裏側で使われています。
たとえば、
「東京出張の予約をするには、何から始めてどう進めればいい？」 「システム障害が起きたけど、復旧までに何をすればいい？」
──こういった“最適な手順”をAIが自動で決める仕組みが「プランニング」です。
🧠 プランニングとは？
目的を達成するために、「行動の順序」を自動で決めるプロセス
プランニングが必要な場面では、単に1つの判断をするだけでは足りません。 「状態が変化するプロセス全体を見通して、ゴールに到達する道筋を考える」ことが求められます。
📦 プランニングに使われる主なアルゴリズム2つ
エージェントAIでよく使われるのが次の2つ：
| 名前 | 特徴 | 向いている用途 |
|---|---|---|
| A*（Aスター） | 最短ルートを見つける探索型 | 経路検索、状態遷移の最適化 |
| FF（Fast Forward） | ゴールに早くたどり着くための前向きな推論 | 実用的な計画立案、複雑な手順の最短化 |
🚗 A*アルゴリズムとは？（探索型）
「スタートからゴールまでの最短経路を見つける」アルゴリズム
A*は、「現在地からゴールまでにかかるコスト（距離・時間など）」を予測しながら、 もっとも効率のよいルートを選びます。
📘 イメージ例：地図アプリのルート検索と同じ
- 渋滞や距離を加味して、できるだけ早く目的地に着ける道順を提示
✅ A*の特徴まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 探索範囲 | 全体的に見る（やや時間がかかる） |
| 精度 | 非常に高い（最適解が出る） |
| 処理時間 | 状況によってはやや重い |
| 用途 | 経路探索、ロボットの動き、状態の最短遷移など |
🚀 FF（Fast Forward）プランニングとは？（前進推論型）
「今できることをどんどん進めて、最短でゴールにたどり着く」方式
FFは、すべての手を試すのではなく、 “ゴールに近づくアクション”を優先してどんどん前に進むという賢い近道型です。
📘 イメージ例：「ToDoリストをこなして目的達成する」感覚に近い
✅ FFの特徴まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 探索範囲 | ゴール方向に集中（軽量で高速） |
| 精度 | 実用的な解が得られる（必ずしも最適ではない） |
| 処理時間 | 非常に速い |
| 用途 | 実務の自動化、エージェントのタスク実行、スケジューリング |
⚖️ A*とFFの違い（比較表）
| 項目 | A*探索 | FFプランニング |
|---|---|---|
| 処理スピード | △ やや重い | ◎ 非常に速い |
| 精度（最適性） | ◎ 最短手順を保証 | ○ 実用レベルで十分 |
| 探索方法 | 全体を見て最短経路を探索 | ゴールに向かって一直線に進む |
| 向いている場面 | 経路や制御が重要な場面 | 複数タスクをこなす業務AI |
🧪 実用シーン別イメージ
| シーン | 適したアルゴリズム |
|---|---|
| 倉庫ロボットのルート選択 | A*（通路が複雑でも最短距離） |
| 出張手配エージェント | FF（航空券→ホテル→通知と進む） |
| 問題解決型のエージェント | 両方をハイブリッドで使う場合も |
✍️ まとめ
- プランニングとは「どういう順で動くか？」を決める思考のしくみ
- A*は正確さ重視、FFはスピードと実用性重視
- エージェント型AIは、状況に応じてこれらのプランニング技術を使い分けながら、目的達成に向けて“自律的に動く”
Best regards, (^^ゞ
