【スタンフォード】Agentic AI
現代のAI研究において、言語モデルは、自然言語処理の基盤として大きな注目を浴びています。特に、従来のテキスト入力・出力の枠を超え、エージェンティックAI（agentic AI）として環境との相互作用を可能にする手法が急速に発展しています。本稿では、言語モデルの基本概念、トレーニング方法、プロンプト設計のベストプラクティス、そしてエージェンティックAIがどのようにして複雑なタスクを解決できるかを具体例や引用を通じて解説します。
1. 言語モデルの基本とトレーニング手法
1-1. 言語モデルの概要
言語モデルとは、与えられた入力テキストに対して次に出現する単語を予測する機械学習モデルです。例えば、入力文「学生たちは～」と与えれば、「本」や「ノートパソコン」といった単語の出現確率が計算され、最も可能性の高い単語が次々と生成されます。モデルが大規模なテキストコーパス（書籍やインターネット上の公開テキストなど）で事前学習（pre-training）されるため、膨大な世界知識を持つことが可能となります。
1-2. 事前学習と事後調整
事前学習によって、モデルは、「次の単語予測」というタスクに基づき基本的な言語生成能力を獲得します。しかし、事前学習済みモデルはそのままではユーザーが求める具体的な出力を生成するのは難しいため、事後調整（post-training）が必要です。
インストラクション・フォローイング
指定された命令や質問に応じた回答を生成するため、あらかじめ用意された指示文とその期待される出力のペアでモデルを訓練します。人間フィードバックを用いた強化学習（RLHF）
人間の好みや正確さに基づく報酬スキームを適用することで、より洗練された応答が得られるようになります。
これらの調整プロセスにより、たとえば、ChatGPTのような対話型AIは、ユーザーの入力に対して適切かつ自然な返答を生成することが可能となりました。
2. エージェンティックAIへの進化
2-1. エージェンティックAIの定義
従来の言語モデルは、入力されたテキストに対し単に次の単語を予測するだけでした。しかし、エージェンティックAIは、環境との相互作用を可能にします。すなわち、以下のような拡張がなされます。
ツールの使用
モデルは、外部APIや検索エンジンに問い合わせることができ、例えば、「サンフランシスコの天気は？」と尋ねると、実際の天気情報を取得して返答を生成します。思考と行動の統合（ReAct）
モデルに「考えてから行動する」プロセスを組み込むことで、複雑なタスクに対して段階的な処理を実現。たとえば、カスタマーサポートにおいては、返金ポリシー、顧客情報、商品情報の３つの情報源を順次参照し、最終的な判断を下すといった流れが考えられます。
2-2. エージェンティックAIの設計パターン
エージェンティックAIには、いくつかの設計パターンが存在します。代表的なものは以下の通りです。
プランニング
モデルにタスクを細分化させ、各ステップにおける必要なアクションを計画させます。たとえば、コードのリファクタリングでは、まず現状のコードを分析し、改善点を洗い出し、その後改善案を提示する流れを作ります。リフレクション（自己反省）
モデルが、自らの出力を振り返り、フィードバックを生成することで、さらなる改善を図ります。「まず、自分の解答を考え、その後に与えられた回答と比較する」というアプローチが有効です。マルチエージェント協調
複数の専門エージェント（例：気候制御エージェント、照明制御エージェントなど）が連携することで、スマートホームのような複雑なシステムも効率的に管理できます。
3. プロンプト設計と評価のベストプラクティス
3-1. プロンプト設計のポイント
言語モデルの性能を最大限に引き出すためには、明確かつ具体的なプロンプト設計が不可欠です。以下はその具体例です。
詳細な指示
単に「回答してください」ではなく、「以下の文章を分析し、要点を3つ挙げてください」といった詳細な指示を記述します。Few-shot Learning
具体的な例（入力と出力のペア）を提示し、モデルが求められる出力形式を学習できるようにします。文脈の提供
関連する情報や参照文献を与えることで、モデルが誤った情報（いわゆる「ハルシネーション」）を回避できるようにします。思考プロセスの促進
「まず、タスクを分解して考えてください」といった指示により、チェーン・オブ・ソート（chain-of-thought）を活用して精度を向上させる方法が推奨されます。
3-2. 評価手法の工夫
生成された出力の評価は、従来の「LLMを判定者として使用する」方法に加え、エージェンティックな評価手法が提案されています。たとえば、あるLLMに初期評価を行わせた後、別の視点（シニアエンジニアの視点など）で再評価を行うことで、より信頼性の高い評価が可能となります。こうした反復的な評価プロセスは、アプリケーションの改善に非常に有用です。
4. エージェンティックAIの実世界応用例
4-1. ソフトウェア開発支援
エージェンティックAIは、コード生成やバグ修正などのソフトウェア開発支援ツールとしても活用されています。具体的には、以下の流れが考えられます。
コードの分析とフィードバック
モデルが既存コードを評価し、改善点を提示する。コードの自動生成またはリファクタリング
モデルが提示されたフィードバックを元に、改善案としてリファクタリング済みのコードを生成。実行と再評価
生成されたコードを安全なサンドボックス環境で実行し、結果を再度モデルにフィードバック。
4-2. カスタマーサポート
カスタマーサポートにおいて、エージェンティックAIは、問い合わせの内容に応じて、返金ポリシーの確認、顧客情報の取得、商品情報の参照などを連携して行い、最終的な判断を下すプロセスを自動化します。「エージェントが各ステップで必要なAPIコールを実行し、最終判断をサポートする」という仕組みが導入されており、業務効率の向上に寄与しています。
エージェンティックAIは、従来の単純なテキスト生成モデルを超え、環境との相互作用、ツール利用、複雑なタスク分解を可能にする点で、今後のAI応用の重要な方向性となるでしょう。
技術の進化とモデルの高速改善
最新の研究や実践例からも分かるように、日々進化する技術に対して、エージェンティックAIは、柔軟に適応できる設計が求められています。倫理的配慮と安全対策
同時に、ハルシネーションの防止やデータプライバシーの保護など、倫理的な課題に対する取り組みも必要不可欠です。実験とフィードバックによる継続的改善
初期段階では、シンプルなプロトタイプを構築し、実践の中でフィードバックを収集して改善を続ける手法が推奨されます。
「まずは、シンプルに始め、段階的に複雑なタスクへと拡張する」 というアプローチは、エージェンティックAIの実装や応用において有効な戦略です。専門家たちも、プレイグラウンド環境での試行錯誤を推奨しており、最新の研究やコミュニティから情報を取得することが今後の成功の鍵となるでしょう。
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