投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）のコンテキストウィンドウ（入力可能な情報量）は拡大の一途を辿っていますが、単に大量のテキストを読み込ませるだけが正解ではありません。本記事では、プロンプトを変数として扱い、Python REPL（対話型評価環境）などを通じて再帰的に処理を行う手法に着目。日本の複雑な業務プロセスや文書処理において、このアプローチがなぜ有効なのか、実務的な観点から解説します。
「大量に読める」ことと「正しく処理できる」ことは異なる
昨今の生成AI開発競争において、GoogleのGemini 1.5 ProやAnthropicのClaude 3などが示すように、コンテキストウィンドウ（一度に入力できるトークン数）の拡大は一つのトレンドです。しかし、実務でLLMを活用するエンジニアやPMは、すでに一つの課題に直面しています。それは「数万〜数十万トークンの情報を一度に渡しても、推論精度（Accuracy）やコスト効率が必ずしも比例しない」という現実です。
特に「Lost in the Middle（情報の埋没）」現象に見られるように、長大なドキュメントの中間にある重要な指示や事実が無視されるリスクは依然として存在します。そこで注目されているのが、情報を一度に流し込むのではなく、プログラムの変数のセットとして扱い、再帰的（Recursive）に処理を行うアプローチです。
プロンプトを「変数」として扱うPython REPLアプローチ
元記事のコンセプトにある「プロンプト全体を毎回渡すのではなく、Python REPL（Read-Eval-Print Loop）で利用可能な変数のセットとして扱う」という手法は、LLMを単なる「文章生成器」から「推論エンジン」へとシフトさせる重要な転換点です。
従来のRAG（検索拡張生成）やロングコンテキスト活用では、LLMに「この資料を読んで答えよ」と指示していました。一方、この再帰的なアプローチでは、LLMは次のように振る舞います。
- 必要なデータだけを変数として呼び出すコードを書く
- そのコードをREPL環境で実行し、結果を得る
- 結果に基づいて、次のステップ（別の変数の参照や計算）を判断する
これにより、LLMは長文の文脈に圧倒されることなく、必要な情報を必要なタイミングで「つまみ食い」しながら、論理的かつ段階的にタスクを遂行できるようになります。
日本企業の複雑な業務と「手続き型AI」の親和性
このアプローチは、日本の商習慣や企業文化と極めて高い親和性を持っています。日本の業務、例えば金融機関の稟議プロセスや製造業の品質保証（QA）チェック、自治体の申請書類確認などは、非常に複雑な論理分岐と参照関係を含んでいます。
単に「マニュアルを全部読んで判断して」とAIに投げると、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが高まります。しかし、再帰的かつプログラム的に処理を進める手法であれば、「まず条件A（変数X）を確認し、Trueなら条件B（変数Y）を参照する」といった具合に、人間が設計した業務フローに沿ってAIを制御しやすくなります。
また、日本企業が重視する「説明責任（Explainability）」の観点でもメリットがあります。AIが内部でどう判断したかがブラックボックスになるニューラルネットワークの挙動と異なり、AIが生成・実行したPythonコードや変数の推移はログとして残るため、監査やデバッグが容易になるからです。
実務上の課題とリスク
一方で、この手法には実務上の課題も存在します。
- レイテンシー（応答速度）の増大： 再帰的に思考し、コードを実行するプロセスは、単一のAPIコールで終わるチャットボットに比べて処理時間が長くなります。即時性が求められる対人接客などには不向きな場合があります。
- 無限ループとコスト： AIが解を見つけられず、変数の参照やコード実行を繰り返す「ループ」に陥るリスクがあります。APIコストの急増を防ぐためのガードレール（回数制限やタイムアウト設定）が不可欠です。
- 実装難易度： 単にプロンプトエンジニアリングを行うだけでなく、サンドボックス環境（安全なコード実行環境）の構築など、バックエンドエンジニアリングの工数が増加します。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、このトレンドから日本企業が得るべき示唆を整理します。
- 「チャットボット」からの脱却： AI活用を「対話型インターフェース」だけに限定せず、裏側で複雑な論理処理を行う「エージェント（Agent）」として捉え直す必要があります。特にバックオフィス業務の自動化においては、対話よりも自律的な処理能力が鍵となります。
- 構造化データと非構造化データの融合： 文書（非構造化データ）を変数（構造化データに近い扱い）として処理する技術は、日本の膨大な「紙・PDF文化」と「デジタル化」の橋渡し役になります。
- ガバナンス主導の開発： AIに自由に考えさせるのではなく、コード実行を通じてプロセスを可視化するこの手法は、厳格なコンプライアンスが求められる業界（金融、医療、インフラ）でのAI導入の突破口になり得ます。
「コンテキストウィンドウが広がったから全部読ませればいい」という安易な解決策に飛びつくのではなく、業務の質とリスク許容度に合わせて、このような再帰的・プログラマブルな手法を検討することが、実務的なAI活用の次なるステップとなるでしょう。