AIの振る舞いを制御・拡張するフレームワーク
AIが単なる命令追従型システムから自律的なエージェントへと進化する今、その振る舞いをいかに制御し、導くかが最重要課題です。このインタラクティブ白書は、AIの能力を最大限に引き出し、同時に安全性を確保するための核心技術を探求します。
技術の重要度階層
全てのAIアプリケーションは堅牢な基盤の上に成り立ちます。各技術レイヤーの重要性を理解し、リソースを適切に配分することが成功の鍵です。
AIメンター機能の全体像
AI制御技術は相互に関連し合うエコシステムを形成します。この概念図は、各コンポーネントがどのように連携して「設計された知性」を構築するかを示しています。
レベル4: セキュリティ & HITL
横断的必須要件
レベル3: 高度な推論 (ToT等)
高価値・ニッチな専門タスク
レベル2: ReAct & エージェント
価値創出の中核
レベル1: コンテキスト & RAG
必須基盤
制御の基盤：コンテキストと知識
AIの性能は、与えられる情報の質に直結します。「コンテキストエンジニアリング」はAIの思考環境を設計し、「RAG」は外部の知識を与えてAIを現実に接地させます。これらは信頼性の高いAIシステムに不可欠な土台です。
コンテキストの解剖学：LLMのワーキングメモリ
コンテキストとは、モデルが応答を生成する前に目にする全ての情報です。これをLLMの「ワーキングメモリ(RAM)」と捉え、各要素を動的に管理することがコンテキストエンジニアリングの核心です。下の要素をクリックして詳細を確認してください。
指示
モデルの役割やペルソナ
ユーザークエリ
ユーザーからの直接のタスク
状態・履歴
現在の対話の文脈
長期記憶
セッションを越える知識
検索された情報
RAGによる外部知識
利用可能なツール
呼び出し可能なAPIや関数
推論エンジン：AIに思考力を与える
高度なAIは、単に情報に応答するだけでなく、人間のように「思考」します。ここでは、思考の連鎖(CoT)、思考の木(ToT)、推論と行動(ReAct)という主要な3つの推論フレームワークを比較し、その特性とトレードオフを明らかにします。
推論フレームワーク比較
各フレームワークは、精度、コスト、複雑さのトレードオフが異なります。タスクの要件に応じて最適なものを選択することが重要です。
思考の連鎖 (CoT)
「ステップバイステップで考えさせる」ことで、線形的な推論を促します。実装が容易でコストも低いですが、途中で誤ると回復が困難です。
思考の木 (ToT)
複数の思考経路を木構造で探索し、最善手を選択します。複雑な問題に強い反面、計算コストが非常に高くなります。
ReAct (推論+行動)
「思考→行動→観察」のループで、ツールを使いながら推論を進めます。事実に即した応答が可能ですが、ツールの品質に性能が依存します。
エージェント設計：自律システムの構築
エージェントは自律的にタスクを遂行します。その設計にはアーキテクチャの選択と、安全性を確保するための制御機構が不可欠です。特に人間が介在するHITLは、信頼性の高いエージェントの核となります。
シングルエージェント
一つのエージェントが逐次的にタスクを処理。
マルチエージェント
複数の専門エージェントが並行して処理。
Human-in-the-Loop (HITL): 究極の安全装置
高リスクなアクションを実行する前に、人間の承認を求めることは不可欠です。HITLは、AIの自律性と人間の監督のバランスを取るための核となる設計原則です。
重大なアクションの前に確認
エージェントの計画を人間が修正
実行されるAPI等を検証
追加情報を人間から収集
セキュリティ：メンター機能の防御
強力な機能は新たな攻撃対象を生み出します。OWASPが警告するLLM特有の脆弱性を理解し、多層的な防御を設計に組み込むことは、後付けではなく必須の要件です。
実践ガイド：アーキテクチャ選択ツール
あなたのプロジェクトに最適なAI制御フレームワークは？下のスライダーで「タスクの複雑性」と「運用のリスク」を設定し、推奨されるアーキテクチャと、その選定理由を確認してください。