Hello there, ('ω')ノ
～AIが「結果を見ずに」推論する理由と利点とは？～
これまで紹介してきたReAct（Reason + Act）では、AIが外部行動を起こし、その結果（Observation）を見て再推論するという流れが中心でした。 それに対して、今回の「ReWOo」では──
あえて“観察”をせずに、行動を計画し、最後まで思考を完結させる
という真逆の発想を採用します。
🤔 ReWOoとは？
✅ 正式には：
Reasoning Without Observation（観察なしの推論） ＝ 外部環境からのフィードバックなしで、AIが自ら考え抜く推論設計手法
✅ 背景：
ReActでは、毎回「行動→結果→再思考」という手順が必要になりますが、
- APIの呼び出し回数が多い
- 実行時間が長い
- セキュリティ上、外部との通信が許されない
…というケースでは、「観察」を省略した思考モデルが有効になります。
🌱 ReWOoの基本的な考え方
ReWOoでは、次のような流れで推論が進みます：
- 問題を読み取り、解決に必要な行動を“想像”する
- その行動の“結果も想像”する（予測）
- 観察を行わず、仮定のもとで推論を進めて、最終的な回答を導く
つまり、AIが“頭の中だけで行動シミュレーション”を行うイメージです。
📚 ReActとの違いを比較
| 項目 | ReAct（Reason + Act + Observation） | ReWOo（Reason without Observation） |
|---|---|---|
| 観察の有無 | 行動後に実際の結果を受け取る | 結果は予測・想像で済ませる |
| 外部リソース | 必須（検索API、DBなど） | 不要（推論だけで完結） |
| 精度 | 現実に近くなりやすい | 想像に頼る分、やや不確実性あり |
| 利点 | 柔軟・正確 | 速く・セキュアで・軽量 |
💼 ReWOoが活躍する実務シーン
| シーン | 活用理由 |
|---|---|
| オフライン環境のナレッジ応答 | 外部アクセスなしでも“仮想的に”情報を使える |
| 社内研修用AI | 想定事例をもとに判断・解釈だけで完結 |
| 文書チェック・レビュー | 「もしこうなっていたら…」を仮想的に処理 |
| プランニング・意思決定支援 | 情報に基づく複数シナリオを頭の中で展開し比較 |
🧠 ReWOoのプロンプト設計の工夫
✅ 基本構造（日本語例）
Q: 新しい社員向けに、社内設備の説明案内を考えてください。 思考: まず、新入社員が必要とする設備は何か想定します。次に、説明文の構成を考えます。 行動の想定: オフィス案内ツアーをする場合、会議室・食堂・ロッカーなどの順に案内するのがよいでしょう。 最終回答: はじめにロッカーの場所をご案内し、その後に...（以下略）
➡ 実際には行動していませんが、行動と結果を“仮想的に想定”して思考を進めています。
🛠 ReWOoがもつ強みと限界
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ✅ 強み | ・API不要で動作が軽い |
| ・即時応答が可能 | |
| ・セキュリティリスクが低い | |
| ・オフライン運用やファイアウォール内でも使える | |
| ⚠ 限界 | ・外部情報が古い or 不完全な場合に精度が下がる |
| ・“想像”による誤解・勘違いが起こることもある | |
| ・更新された情報を反映しにくい |
🔁 ReActとReWOoの併用もおすすめ
業務によっては：
- 初回はReWOoで仮説を立てる
- 必要ならReActで事実確認を行う
…というように、両方を段階的に使い分ける戦略が実践的です。
✅ まとめ：観察なき推論で、素早く・軽く・安全に
- ReWOoは「考えるだけで完結」する推論スタイル
- 外部APIを使わないため、高速・セキュア・軽量という利点がある
- 想定ベースなので、不確実性への注意と“割り切り”が必要
- プランニング・研修・レビューなど、“仮想判断”が中心の業務に最適
Best regards, (^^ゞ
