考える×行動するAIへ：ReActプロンプトで導く高度な問題解決法

AIにもっと「考えさせ」、そして必要なときには「行動させる」。
そんな次世代の対話システムを実現するテクニックが【ReActプロンプト】です。本記事では、Reasoning（思考）と Acting（行動）を交互に繰り返すReActの仕組みをわかりやすくご紹介。
「思考だけ」「行動だけ」の２極から進化したこの手法は、複雑なタスクや外部情報との連携に強く、AIをより“エージェント的”に活用できるようになります。

まずは基本構造から、「なぜReActが注目されるのか？」という点まで、初心者にも理解しやすい流れで解説します。

ReActプロンプトとは何か？

ReActは「Reasoning（思考）」と「Acting（行動）」を交互に繰り返すプロンプト設計手法です。AIに「考えて→必要なら行動して→結果を観察→再度考える」というサイクルを踏ませ、複雑な問題や外部情報との連携にも対応できるエージェント型の能力を引き出します。

従来手法との違い

• Chain‑of‑Thought（CoT）：思考の流れに強いが、内部知識だけに依存し、現実の情報を取得する力は弱い。
• Action‑only：外部ツールや検索ができるが、思考なく行動すると失敗しやすい。

ReActはこの両者の欠点を補い、思考と行動を連携させることで信頼性と柔軟性を高めています。

ReActの基本ステップ

1. Thought（思考）：次にやるべきことを内省する
2. Action（行動）：ツール検索・検索など具体的なステップを実行
3. Observation（観察）：行動の結果を受け取る
4. Thought⇄Action をループ：必要に応じて繰り返す
5. Answer（答え）：最終的な結論を提示

この繰り返しにより、AIは動的に学びながら問題を解決していけます。

性能と用途

• 高精度な質問応答：外部検索も交えて回答することで、CoTよりも事実誤認が少なくなる。
• 意思決定タスク（ALFWorld, WebShopなど）：複数ステップの処理や環境操作に強く、Action‑onlyやCoT単体を上回る成果を出しています。
• 可読性と説明性の向上：思考過程が透明になることで、結果の信頼度や誤りの特定が容易です。

ゼロショット／few-shotの実装

• ゼロショット：フォーマットだけを指定し、例は示さない。指示に基づいて動作させる最もシンプルな形。
• Few-shot：事前に実行例をいくつか提示し、モデルにパターンを学習させて応用させる手法。

活用例：カスタマーサポート対応

ケース：「発送遅延」のクレーム対応をAIに任せる

Thought：「顧客は不安や不満を抱えていて、迅速かつ誠実な対応を求めている」
Action：「現在の発送状況を確認し、想定到着日を提示」
Observation：「システムで出荷済みと確認」
Thought：「次はフォローアップが重要」
Action：「謝罪＋再発送や返金など改善案を提案」
Observation：「仮の顧客反応（例：返金希望）」
→この先、さらにReActループで対応を最適化していく。

ReActの利点まとめ

こんな場面におすすめ

• 複雑な分析や多段階処理が必要なタスク（例：問題の分解と判断）
• 外部情報取得が前提の処理（例：最新情報、検索の活用）
• 透明性が求められる用途（例：意思決定支援、顧客対応）
• AIをアシスタントやエージェント的に活用したいケース

終わりに

ReActは「考える」だけでも「行動する」だけでもない、新しいAIとの協働の形です。適切に設計すれば、ChatGPTを単なる回答ツールから、思考し実行するパートナーへと進化させられます。まずは小さなタスクから導入し、効果を体感してみましょう！

おじゃ

ブログ育成中/SNS準備中

X

こんにちは！「ちょっとしあわせブログ」を開設して100記事を突破しました。おかげさまで訪問者やページビューも着実に増え、ブログの成長を日々実感しています。これまで培った経験や学びのヒントを、分かりやすく丁寧にお届けすることが私のモットー。これからも読者の皆さんとともに成長し、役立つ情報やアイデアを発信していきますので、どうぞよろしくお願いします！