投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、複雑な業務を遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、既存のエージェントは一度のミスでプロセス全体が破綻しやすいという課題を抱えていました。本記事では、AIが自ら間違いに気づき、軌道修正を行うための最新フレームワーク「EnCompass」の概念を紹介しつつ、日本企業が信頼性の高いAIシステムを構築するために考慮すべき実務的視点を解説します。
直線的な処理から「探索的」な処理への転換
現在、多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）やLLMを用いた業務効率化に取り組んでいますが、次のステップとして注目されているのが「AIエージェント」です。これは、AIが自ら計画を立て、ツールを使い、複数のステップを経てゴールを目指す仕組みです。しかし、従来のエージェント設計の多くは「直線的（リニア）」なワークフローに依存しており、途中の1ステップでAIが判断を誤ると、その後の工程すべてが無駄になる、あるいは誤った結果が出力されるという脆弱性がありました。
今回取り上げる「EnCompassフレームワーク」に関する研究は、この課題に対して「分岐する探索空間（Branching Search Space）」というアプローチを提唱しています。簡単に言えば、AIの思考プロセスを一本道ではなく、将棋やチェスの手を読むような「樹形図（ツリー構造）」として捉える考え方です。
「手戻り」を自動化するメカニズム
EnCompassのようなフレームワークの核心は、AIシステムに「失敗からの回復能力」を持たせることにあります。AIがタスクを実行する際、ある手順で行き詰まったり、期待した成果が出なかったりした場合、自律的に前の分岐点まで戻り、別の手段（別のアプローチやツールの使用）を試行します。
これは、人間の業務における「手戻り」や「試行錯誤」をAI内部で高速にシミュレーションすることに他なりません。日本のビジネス現場では、品質を担保するための確認作業や修正プロセスが重視されますが、この「自己修正機能」を持つAIは、不完全なアウトプットを人間に渡す前に、内部的に推論の精度を高めることができるため、実務への適用可能性が飛躍的に高まります。
コストとレイテンシのトレードオフ
一方で、意思決定者やエンジニアが理解しておくべきリスクも存在します。それは「推論コスト」と「応答時間（レイテンシ）」の増加です。
一本道の処理であればAIの回答は即座に生成されますが、探索的な処理を行う場合、AIは複数の可能性を検討し、間違いがあればバックトラック（後戻り）して再計算を行います。これは、API利用料（トークン消費量）の増加や、ユーザーを待たせる時間の延長を意味します。したがって、「即答性が求められるチャットボット」には不向きであり、「時間はかかっても正確性が求められる調査・分析業務」や「複雑なコーディング支援」に適していると言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向を踏まえ、日本企業がAIエージェントを導入・活用する上での要点は以下の通りです。
- 「一発正解」を求めない設計への転換
AIにも人間同様の「試行錯誤」を許容するシステム設計が必要です。直線的な自動化フロー（RPA的な発想）ではなく、AIが自律的に修正できるループ構造を持たせたワークフロー構築（LangGraphなどの活用）が、結果として業務品質を安定させます。 - ガバナンスと監査証跡の確保
AIが自律的に経路を変更して答えに辿り着いた場合、「なぜその結論に至ったか」のプロセスがブラックボックス化しやすくなります。金融や医療など規制が厳しい業界では、AIが探索した「思考のツリー」をログとして保存し、後から人間が検証（監査）できる透明性を担保することが不可欠です。 - 「人とAIの協調」における役割分担
自己修正機能を持つAIは強力ですが、最終的な意思決定権限まで委譲すべきではありません。AIには「複数の有力な選択肢とその根拠」を提示させ（探索の成果）、最終的な判断（承認）は人間が行うという「Human-in-the-loop」の体制を維持することが、日本の商習慣におけるリスク管理として現実的です。