用語解説

タスク分解（エージェント）とは、AIエージェントが複雑なゴールを実行可能な粒度のサブタスクに分割し、順序立てて処理する手法です。

Chain-of-Thought・Plan-and-Execute・Tree of Thoughtsなどのプロンプト技法を活用することで、依存関係の管理・並列実行・中間結果の統合が可能になり、単一のLLM呼び出しでは対処困難な大規模タスクを安定して処理できます。

どんな場面で活用するか

• 「競合他社の市場調査レポートを作成する」という大きなゴールを細分化して自動実行させたい場合
• ソフトウェア開発タスクを要件定義・設計・実装・テストのサブタスクに分割してエージェントに委譲したい場合
• 長文ドキュメントを章ごとに分割処理して最終的に統合した要約を生成したい場合

よくある誤解

「タスク分解はエージェントが自動的に最適に行ってくれる」というのは誤りです。正しくは、分解の粒度や優先順位付けにはプロンプト設計と制約条件の明示的な定義が必要です。

判断のヒント

設計ポイント：サブタスクの依存関係をDAG（有向非巡回グラフ）として定義すると、並列実行可能なタスクを特定しやすくなり、全体の処理速度を大幅に改善できます。