Hello there, ('ω')ノ
～AIが「考えながら行動する」仕組みとは？～
これまでのAIの使い方は、「質問をしたら答えが返ってくる」という“受け身”のものでした。 しかし最近では、AIが自分で考え、行動し、結果を見てまた考えるという「エージェント型AI」が注目を集めています。
この仕組みを支えているのが、「ReAct（リザン・アンド・アクト）モデル」です。
🤖 ReActとは？
✅ 正式には：
Reason + Act（推論＋行動） の略で、 AIが「考える（Reason）」→「行動する（Act）」→「結果を観察してまた考える」 というサイクルを繰り返すプロンプト設計・動作モデルのこと。
これは、人間が問題を解くときの流れに似ています：
- 問題を理解して推論する
- 手元のツールや情報を使って試してみる
- 結果を見て考えを修正する
🔄 ReActの思考サイクル（例）
問題：社内のマニュアルファイルから「出張申請の方法」を調べて答えるAI
Reason（考える） 「まず、“出張申請”というキーワードが含まれる文書を検索してみよう。」
Act（行動） → 社内ナレッジ検索エンジンにクエリ送信 → 結果：「出張申請書はXXフォームに記入します」
Observation（観察） → 結果を受け取って再確認：「この情報を要約して回答に使える」
再Reason 「この内容を要約して、丁寧な回答を作ろう。」
回答出力 → 「出張申請は、XXフォームを使って人事部に提出してください。」
➡ まるで“人のように”思考と行動を行った結果です。
💡 なぜReActが注目されているのか？
| 理由 | 解説 |
|---|---|
| 🧠 単なる文章生成では限界がある | 何かを「調べる」「呼び出す」「選ぶ」などの動作が必要 |
| 🔄 フィードバックループがある | 一発回答ではなく、途中で修正・更新できる |
| 🔗 外部ツールとの連携がしやすい | 検索・計算・データ取得などをAIが自発的に行える |
| 🤝 人と共に働くAIに近づく | 会話だけでなく、目的をもって作業するAIへ進化 |
🛠 ReAct型AIの構成要素（ざっくり）
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| Thought（思考） | いま何をするべきかを考える文章 |
| Action（行動） | 外部のAPI・ツール・関数などを呼び出す命令 |
| Observation（観察） | 実行した結果のログを受け取る |
| Final Answer（最終回答） | ゴールとしての出力文 |
🔁 このプロセスを1つのプロンプト内で繰り返す
🧪 ReActのプロンプト例（簡略版）
Q: 東京出張に必要な社内手続きは？
Thought: 出張手続きに関する文書を探すべきだ。
Action: search("東京 出張 申請")
Observation: 「出張は出発1週間前にXXフォームを提出...」
Thought: この情報をもとに回答を作成しよう。
Final Answer: 東京出張の場合、出発1週間前にXXフォームの提出が必要です。
➡ このように、**「思考→行動→観察→思考→回答」**という流れを、プロンプトで再現します。
💼 ReActの活用シーン（実務向け）
| 業務場面 | 活用方法 |
|---|---|
| 社内ヘルプデスク | 「まず検索」→「回答」→「改善」まで自律的に |
| 契約文チェック | 条文を読み、気になるポイントをツールで検出 |
| データ収集＋分析 | 外部データ取得→加工→要約までを自動で繰り返す |
| 顧客対応チャット | 判断→社内DB検索→回答といった複雑な応対 |
⚠ 注意点と導入のヒント
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 実装にはツール連携が必要 | LLMと外部API（検索、DB、関数）をつなぐ必要あり |
| プロンプトが複雑化しやすい | 思考・行動・観察のパターンを明確に分けて設計 |
| エラーやループに注意 | 誤った判断を繰り返す可能性もあるため、安全設計が重要 |
✅ まとめ：「AIが自ら考えて動く」時代へ
- ReActは、思考（Reason）＋行動（Act）＋観察→再思考のループ構造
- 単なる対話ではなく、“目的達成型AI”に進化させる設計
- 社内検索、意思決定補助、自律的タスク実行に最適
- 将来的には、AIが自ら「試す→学ぶ→答える」をこなす世界の基盤となる技術です
Best regards, (^^ゞ
