AIエージェントのReActとは？仕組みや活用例、従来のLLMとの違いを解説

AIエージェントは、目標達成に向けて自律的に考え、行動するAIシステムです。特に、大規模言語モデル（LLM）の能力を引き出すReActフレームワークと組み合わせることで、可能性の広がりが期待できます。

ReActは、LLMが推論と行動を繰り返し、行動結果を再評価する逐次処理を行うのが特徴です。これにより、製造業の異常検知から金融の投資判断、カスタマーサポート、マーケティング、人事、建設・不動産といった多様な業界・業務で、より高度な自動化と効率化を実現します。導入にあたっては、用途に合ったLLMの選定などのポイントを押さえておきましょう。

この記事では、AIエージェントとReActの基本から具体的な活用例、導入時の選び方、そして注意点までを網羅的に解説します。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、与えられた目標を達成するために、自律的に思考し、行動するAIシステムです。AIエージェントは単に指示されたタスクを実行するだけではありません。状況を認識したうえで推論し、計画を立て、必要に応じて行動を修正しながら目標達成を目指します。

従来のAIが特定のタスクに特化していたのに対し、AIエージェントはより広範囲の問題解決能力を持つ点が違いです。例えば、ユーザーの複雑な要求を理解し以下のような解決策を提案してくれる存在です。

• ウェブ検索
• API呼び出し
• 外部ツールとの連携

AIエージェントは、人間が思考し、行動するプロセスを模倣するように機能するため、生活やビジネスにおいて、より高度な自動化と効率化をもたらす可能性を秘めています。

ReActとは

ReActは、LLMの能力を最大限に引き出すための推論（Reasoning）と行動（Acting）を組み合わせたフレームワークです。このフレームワークは、LLMが単に回答を生成するだけではありません。考えながら行動し、その行動の結果を再評価する逐次処理を行う点にあります。

最初に実行するのが現在の状況に基づいた推論です。次にその推論に基づいて具体的な行動に移ります。そして、その行動の結果を観測し、再び推論を重ね、次の行動へとつなげていきます。

一連のプロセスを繰り返すことで、ReActは複雑な問題をより正確かつ効率的に解決できるでしょう。例えば、複雑な問いを与えられた場合、単一の回答を試みるのはもちろんのこと、必要な情報を段階的に収集します。収集した情報を基に思考を深めながら、最終的な結論にたどり着くことが可能です。

ReActと従来の大規模言語モデルの違い

従来の大規模言語モデルは、入力された質問や指示に対して文章を生成することを主な役割としていました。一方でReActは、推論と行動を組み合わせることで、回答生成に加えて外部ツールの利用や段階的な問題解決まで行える点が特徴です。

単に知識をもとに返答するだけでなく、必要な情報を検索し、結果を確認しながら次の判断へ進められます。そのため、複雑な業務や複数の処理が必要なタスクに対応しやすく、AIエージェントの実用性を高める仕組みとして注目されています。

回答生成だけでなく行動実行まで行える

従来の大規模言語モデルは、ユーザーの質問に対して文章で回答することが中心でした。たとえば、調べ物の要約や文章作成、アイデア出しなどには有効ですが、実際に外部システムを操作したり、業務フローを進めたりするには別の仕組みが必要です。

一方、ReActを活用したAIエージェントは、推論した内容をもとに具体的な行動へ移れる点が特徴です。たとえば、問い合わせ内容を理解したうえで予約システムを確認し、空き状況を提示したり、担当部署へ通知したりすることが考えられます。

これにより、AIは単なる回答支援ツールではなく、業務の一部を実行する存在として活用しやすくなります。ただし、行動実行を伴う場合は、誤操作を防ぐための承認フローや権限管理も重要です。

外部ツールやAPIと連携できる

ReActの特徴は、AIが外部ツールやAPIを使いながら処理を進められる点です。従来の大規模言語モデルは、学習済みの知識や入力情報をもとに回答を生成する仕組みが中心で、最新情報の取得や社内システムへの反映には限界がありました。

ReActを活用すると、Web検索、データベース、CRM、カレンダー、チャットツールなどと連携し、必要な情報を確認しながら作業できます。たとえば営業支援では、CRMから顧客情報や商談履歴を取得し、提案内容の作成に活かす流れが考えられます。

外部ツールと接続することで、AIエージェントは実務に近い処理を担いやすくなります。ただし、連携先が増えるほど情報管理や操作権限の設計が重要になるため、導入時には慎重な検討が必要です。

複数のステップを経て問題を解決できる

ReActは、複雑な問題を複数のステップに分解して解決できる点でも従来の大規模言語モデルと異なります。単発の質問に回答するだけでなく、必要な情報を集め、分析し、次に取るべき行動を決める流れを段階的に進められます。

たとえば、売上低下の原因を分析する場合、まず売上データを確認し、次に顧客行動や広告配信結果を調べ、さらに競合状況や季節要因を踏まえて改善策を考えるといった流れが想定されます。ReActでは、一連の処理を推論と行動の繰り返しによって進められるのが特徴です。

複数のステップを扱えることで、単純な回答生成では対応しにくい業務にも応用しやすくなります。ただし、途中の判断が誤っていないかを各段階で確認し管理することが大切です。

状況に応じて推論と行動を繰り返せる

ReActは、最初に立てた推論だけで処理を終えるのではなく、行動結果を観測しながら次の判断へ進められる仕組みです。これにより、状況の変化に応じて、柔軟に対応を変えられます。

たとえば、顧客対応で予約変更を依頼された場合、まず希望日時を確認し、予約システムを照会します。空きがなければ別の日程を提案し、顧客の回答に応じて再度確認する流れが考えられるでしょう。このように、結果を見ながら推論と行動を繰り返せる点がReActの強みです。

従来のモデルでは、最初の入力に対する回答で完結しやすい傾向がありました。ReActでは、業務の途中経過を踏まえて判断を更新できるため、実際の現場に近い柔軟な運用がしやすくなります。

AIエージェント×ReActの主な活用例

AIエージェントとReActは、組み合わせによって以下のような業種、業務で活用されています。

業種・業務	活用例
製造業	異常検知後の自動対応フローの実行
金融業	複数条件の投資判断サポートやリスク分析
カスタマーサポート	FAQ回答＋予約・変更などの具体的な行動実行
マーケティング	データ分析＋改善施策の自動提案と実行
人事・採用	応募者対応＋適性分析＋面接スケジューリング
建設・不動産	図面データや規制情報をもとにした設計サポート

各業種、業務におけるAIエージェントとReActの活用例について解説します。

製造業｜異常検知後の自動対応フローの実行

製造業において、AIエージェントとReActの組み合わせが活用される場面の例が、設備の異常検知から自動対応フローの実行です。

例えば、センサーデータから異常が検知された場合、AIエージェントはReActフレームワークに基づき、まず異常の原因を推論します。次に、その推論に基づいて、生産ラインの停止、関連部署への通知、保守チームの招集といった具体的な行動を計画・実行します。

これらの行動の結果をリアルタイムで評価し、必要に応じてさらなる対応を決定するなど、逐次的に処理を進められるのが特徴です。

金融業｜複数条件の投資判断サポートやリスク分析

金融業界でAIエージェントとReActが活用されている場面が、複雑な投資判断のサポートや高度なリスク分析です。AIエージェントは、市場データ、企業情報、経済指標など、多岐にわたる情報をReActフレームワークで分析します。

例えば、特定の銘柄に関する投資判断を行う際、まず過去の株価変動や業績データを推論し、次にニュース記事やアナリストレポートを検索・分析する行動をとります。さらに、その結果を受けて、市場全体のトレンドや地政学的リスクといった外部要因も考慮に入れ、総合的なリスク評価や投資戦略を提案可能です。

カスタマーサポート｜FAQ回答＋予約・変更などの具体的な行動実行

AIエージェントとReActを組み合わせることで、単なるFAQ応答ではなく、具体的な行動の実行までを自動化可能です。

顧客からの問い合わせに対し、AIエージェントはReActを用いて、まず質問の意図を正確に推論します。次に、その推論に基づいてFAQデータベースから関連情報を検索し、回答を生成するだけでなく、予約や変更など必要に応じて具体的なシステム連携を伴う行動に移します。

行動の結果は顧客にその旨を通知するため、顧客は迅速かつパーソナライズされたサポートを受けられるでしょう。

マーケティング｜データ分析＋改善施策の自動提案と実行

マーケティング分野において、AIエージェントとReActの組み合わせは、データ分析から改善施策の自動提案、さらにはその実行までを可能にする取り組みです。

AIエージェントは、顧客の行動データ、キャンペーン効果、市場トレンドなどの膨大な情報をReActフレームワークで分析します。

例えば、ウェブサイトのコンバージョン率が低下している場合、まずその原因を推論します。次のステップとして実行されるのが、ユーザーの行動経路データの分析です。A/Bテストの実施やランディングページの最適化など、具体的な改善策を立案、実行します。

実行後にはその効果を評価し、さらなる改善が必要であれば、次の施策へとつなげます。

人事・採用｜応募者対応＋適性分析＋面接スケジューリング

人事・採用の分野においてAIエージェントとReActの組み合わせが用いられる事例として挙げられるのが、応募者対応から適性分析、さらには面接スケジューリングまでのプロセス管理です。

AIエージェントは、応募者からの問い合わせにReActを活用して自動で対応し、求人情報に関する質問に答えたり、応募書類の提出を促したりします。次に、提出された応募書類を分析し、候補者のスキルや経験を評価・推論します。さらに、その推論に基づいて候補者の適性を判断し、適格な候補者には面接のスケジューリングを自動で実行可能です。

面接日時や場所の調整、採用担当者への通知もAIエージェントが実行します。これにより、採用担当者は応募者対応にかかる時間を削減し、より戦略的な業務に集中できます。

建設・設計部門｜図面データや法規制を参照した設計支援と資料作成

建設・不動産分野でのAIエージェントとReActの活用場面は、図面データや複雑な規制情報をもとにした設計サポートです。

AIエージェントは、ReActフレームワークを用いて、設計図面やBIMデータ、建築基準法、都市計画法などの膨大な規制情報を分析・推論します。例えば、新しい建物を設計する際、AIエージェントはまず設計コンセプトと敷地情報を推論し、関連する法規制や地域の条例をデータベースから検索して適合性を確認可能です。

さらに、耐震基準や環境性能などの設計要件を満たしているか評価し、問題があれば代替案を提案してくれます。これにより、設計者は法規制に準拠しつつ、より効率的かつ高品質な設計を行うことが可能になります。

ReActエージェントを選ぶ際のポイント

ReActエージェントにより従来の業務に革新が生まれるものの、導入にあたっては以下のようなポイントを押さえておきましょう。

• 用途に合ったLLMを選定する
• 連携可能な外部ツールやAPIの範囲を確認する
• ノーコード／ローコードで構築可能かどうか
• セキュリティや監査ログの確保機能

ここではReActエージェントを選ぶ際のポイントを解説します。ReActエージェント導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

用途に合ったLLMを選定する

ReActエージェントを導入する際、最初に考慮すべきは用途に最適なLLMの選定です。LLMの種類によって、得意なタスクや処理能力、コストが異なります。

例えば、高度な専門知識を要する分析業務であれば、推論能力に優れた高性能なLLMが適しています。一方、シンプルな問い合わせ対応や定型業務の自動化であれば、処理速度とコスト効率を重視したLLMでも十分に対応できるでしょう。

また、日本語特化のLLMや、特定の業界データでファインチューニングされたLLMなど解決したい課題に特化したモデルを選ぶことで、ReActエージェントのパフォーマンスを最大限に引き出せます。

連携可能な外部ツールやAPIの範囲を確認する

ReActエージェントは外部ツールやAPIと連携可能かどうかもチェックしておきましょう。LLM単体ではできない具体的な行動を実現するために、どのような外部システムと連携できるかを確認しておくことが重要です。

例えば、情報収集のためのウェブ検索ツール、データ分析のためのスプレッドシートやデータベース、顧客対応のためのCRMシステム、業務自動化のためのRPAツールなど、連携先は多岐にわたります。

導入を検討する際は、現在利用しているシステムや今後連携を検討する可能性のあるツールとの互換性を事前に確認したうえで、ReActエージェントがスムーズに業務フローに組み込めるかを評価しましょう。

ノーコード／ローコードで構築可能かどうか

ReActエージェントの導入と運用において、ノーコードまたはローコードでの構築が可能かどうかは、特に開発リソースが限られている企業にとって押さえておきたいポイントです。

プログラミングの専門知識がなくても、直感的なインターフェースやドラッグ＆ドロップ操作でエージェントの動作を設計できれば、開発期間を短縮し、導入コストを抑えられます。

また、現場の業務担当者が直接エージェントのカスタマイズや改善を行えるため、運用フェーズでの柔軟性も高まります。複雑なコーディングが不要であれば、AI導入のハードルを下げ、より多くの場面でReActエージェントを活用できるでしょう。

セキュリティや監査ログの確保機能

ReActエージェントをビジネスに導入する上で、セキュリティと監査ログの確保機能は欠かせません。エージェントが機密情報を取り扱ったり、重要な業務プロセスに関与したりする場合、データの漏洩リスクや不正利用のリスクを抑える必要があります。具体的には、アクセス制御、データ暗号化、定期的なセキュリティ監査機能などが求められます。

また、エージェントが行った推論や行動の履歴を詳細に記録する監査ログ機能は、トラブル発生時の原因究明やコンプライアンス遵守の証拠として重要です。

これらの機能が十分に備わっているかを確認することで、安心してReActエージェントを運用し、企業のリスク管理体制を強化できます。

ReAct型を参考にしたAIエージェント構築ツール例

ReAct型AIエージェントを構築する際には、目的や開発体制に応じて適切なツールを選ぶことが重要です。近年は、エージェントの推論や行動管理を支援するフレームワーク、複数エージェントを連携させる開発環境、企業向けのAIエージェントサービスなどが登場しています。

これらのツールを活用すれば、外部APIとの連携やワークフロー設計、行動ログの管理などを進めやすくなります。ただし、ツールごとに得意領域や導入難易度が異なるため、自社の業務課題や運用体制に合わせて比較検討することが大切です。

1.LangGraph｜ReActエージェントを構築できるフレームワーク

LangGraphは、LLMを活用したエージェントやワークフローを構築するためのフレームワークです。ReAct型のように、推論、ツール実行、観測、再推論といった流れを状態として管理しやすく、複雑な処理を設計する際に活用できます。

たとえば、問い合わせ内容を分類し、必要に応じて外部データベースを参照し、結果をもとに回答や次のアクションを決めるようなエージェントを構築できます。状態遷移を明確に設計できるため、単純なチャット応答よりも高度な業務フローに対応しやすい点が特徴です。

一方で、フレームワークを使いこなすには一定の開発知識が必要です。自社で技術者を確保できる場合や、独自要件に合わせた柔軟なエージェントを構築したい場合に向いています。

出典参照：ラングチェーンアイ ｜ react-agent

2.Microsoft AutoGen｜複数のAIエージェントを連携させられる開発フレームワーク

Microsoft AutoGenは、複数のAIエージェントを連携させながらタスクを進めるための開発フレームワークです。1つのエージェントだけで処理を完結させるのではなく、役割の異なるエージェント同士が対話しながら問題解決を進められる点が特徴です。

たとえば、情報収集を担当するエージェント、分析を担当するエージェント、出力内容を確認するエージェントを組み合わせれば、複雑な業務を分担して処理できます。ReActのように推論と行動を繰り返す設計とも相性がよく、外部ツールとの連携を含む業務支援にも応用しやすいでしょう。

ただし、複数エージェントを連携させる場合は、役割分担や権限設定、エラー時の処理設計が重要になります。高度な自動化を目指すほど、運用ルールの整理も欠かせません。

出典参照：AIエージェントとアプリケーションを構築するためのフレームワーク｜Microsoft AutoGen

3.Fujitsu Kozuchi AI Agent｜人と協調して自律的に業務を進めるAIエージェント

Fujitsu Kozuchi AI Agentは、企業の業務支援を目的としたAIエージェント関連サービスの1つです。人とAIが協調しながら、情報収集、分析、提案、実行支援といった業務を進める仕組みとして活用が期待されています。

ReAct型の考え方と同様に、AIが状況を理解し、必要な情報を参照しながら次の行動を判断する流れを業務に組み込める点が特徴です。たとえば、社内データをもとに課題を分析し、改善策を提示したり、担当者の確認を挟みながら業務フローを進めたりする活用が考えられます。

企業向けサービスとして提供されるため、実務での活用やガバナンスを意識した導入に適しています。一方で、自社の業務システムやデータ環境との連携範囲を確認し、導入目的を明確にしておくことが重要です。

出典参照：AIが人と協調して自律的に高度な業務を推進する「Fujitsu Kozuchi AI Agent」を提供開始｜Fujitsu Kozuchi AI Agent

ReActエージェントを導入する際の注意点

ReActエージェントを導入する際は、以下のような点に注意しましょう。

• ブラックボックス化による誤判断リスク
• 想定外の行動実行によるシステムエラー・誤作動の可能性
• 監視・制御の設計とガバナンス体制が不可欠

ReActエージェント導入は、企業にさまざまなメリットをもたらすものの、ブラックボックス化やシステムエラーなどによって、効果を引き出せない恐れがあります。

ここではReActエージェント導入にあたっての注意点を解説します。

ブラックボックス化による誤判断リスク

ReActエージェントは高度な自律性を持つため、推論プロセスがブラックボックス化し、誤判断につながりかねません。

内部でどのような推論プロセスを経て特定の結論に至ったのか、どのような情報に基づいて行動を決定したのかが不明瞭な場合、誤った判断を下しても原因特定が困難になる可能性があります。特に、重要な業務や意思決定に関わる場面では、このリスクは無視できないでしょう。

エージェントが提示する結果だけでなく、その過程も可視化できるような仕組みや、人間のオペレーターが介入して判断を修正できるような設計が求められます。透明性を確保するための監査機能や説明可能なAI（XAI）の導入も検討するとよいでしょう。

XAIであれば、下した判断や予測の理由を人間が理解できるように説明してくれます。

想定外の行動実行によるシステムエラー・誤作動の可能性

ReActエージェントは自律的に行動を計画・実行するため、想定外の行動がシステムエラーや誤作動を引き起こす可能性があります。特に、外部システムや実世界に影響を与えるツールと連携している場合、予期せぬ挙動が重大な問題に発展するリスクも考慮する必要があるでしょう。

例えば、誤ったデータを入力したり、不適切な操作を実行したりすることで、システム全体の停止やデータの破損、物理的な損害につながる恐れもあります。このようなリスクを防ぐためには、以下のような対策を検討しましょう。

• エージェントが実行できる行動の範囲を厳密に制限する
• ヒューマン・イン・ザ・ループの仕組みを導入する

ヒューマン・イン・ザ・ループとは、重要な行動については人間の承認を必須とする仕組みです。

監視・制御の設計とガバナンス体制が不可欠

ReActエージェントを安全かつ効果的に運用するためには、厳格な監視・制御の設計と適切なガバナンス体制の構築が欠かせません。エージェントの行動を常に監視し、異常を検知した際に即座に介入できるシステムを整える必要があります。

具体的には、パフォーマンスのモニタリング、エラーログの管理、アラート機能の実装などが挙げられます。また、以下のような明確なルールに基づくガバナンス体制構築と定期的な見直しも有効です。

• 誰がどのような権限でエージェントの設定変更や停止を行えるのか
• 問題発生時の対応フローはどうするのか

これにより、エージェントが適切に機能し、企業の業務目標に貢献できるようになります。

まとめ｜ReActを活用したAIエージェントの導入を検討しよう

ReActフレームワークを搭載したAIエージェントは、大規模言語モデルの能力を高め、自律的な思考と行動によって複雑な業務課題を解決する可能性を秘めています。例えば製造業での異常検知、金融業での投資判断サポートなど、多様な分野での活用が期待できるでしょう。

導入を検討する際は、用途に合ったLLMの選定、外部ツールとの連携範囲、ノーコード・ローコードでの構築可否、そしてセキュリティと監査ログ機能の有無を確認することが重要です。

ブラックボックス化のリスク、想定外の行動実行による誤作動の可能性などの注意点を押さえたうえで、ReActを活用したAIエージェントの導入を検討しましょう。