第58回：マルチステップ推論とツール連携の設計法

Hello there, ('ω')ノ

～AIが“ひとつずつ考え、外部と連携する”ための設計の知恵～

ChatGPTなどのAIは、単純な質問にはすぐ答えられますが、以下のような複雑な業務指示には工夫が必要です：

こうした段階的に考えないと解けないタスクには、マルチステップ推論（Multi-step Reasoning）と呼ばれる設計が有効です。さらに、社内ツールやデータベースとつながることで、AIは“考えて行動するアシスタント”として機能するようになります。

複数の思考ステップを順にたどりながら、段階的に問題を解決するAIの推論方法

人間の思考と同じように、AIにも「まず考えるべきこと」「次に判断すべきこと」を順番に整理して考えさせることができます。

指示内容：「出張報告の記入ミスを見つけて、正しいフォーマットに整えてください。」

➡ このように、ステップごとに思考を分けることで、AIの処理精度が向上します。

AIにとって“行動”とは、人間でいう「Web検索」「表の確認」「メール送信」などの外部タスク実行を意味します。これを実現するのが、ツール連携（Tool Integration）です。

たとえば：

➡ AIは「考える」だけでなく、「何かを調べたり、書き込んだり」“手を動かせる存在”に進化します。

ステップ	処理内容
Step 1	営業会議のスケジュールルールを思い出す（例：第2水曜）
Step 2	来月のカレンダーを確認（ツール連携）
Step 3	日程を計算・決定（推論）
Step 4	Googleカレンダーにイベント登録（外部API実行）
Step 5	実行結果を確認し、完了を報告（フィードバック）

➡ この一連の流れをAIが自動で進行できれば、「秘書AI」のような使い方が可能になります。

要素	内容
タスク分解能力	問題を小さなステップに分ける思考プロンプト（例：「順を追って考えてください」）
ツールの抽象化	「カレンダーに予定を入れる」などをAPIや関数として準備
統合エージェント	思考（Reason）と行動（Act）をつなぐループ設計（ReActベース）
失敗時の分岐設計	「うまくいかなかったら再試行する」「別の手段を試す」などの保険

業務カテゴリ	具体的な活用方法
情報収集・分析	Webデータ＋社内データを横断して要約レポートを作成
ワークフロー支援	タスクを実行・確認し、Slackやメールで報告
申請・確認業務	書類をチェック→必要項目抽出→自動修正・提出
顧客対応支援	顧客情報を参照→返答内容を構築→メール送信まで完結

Best regards, (^^ゞ