投稿者 global-ai-media 
世界最高峰のAI国際会議NeurIPSにて、MITの研究チームがAIエージェントのための新たな探索手法「EnCompass」を発表しました。この技術は、単なるテキスト生成を超え、AIが自律的にタスクを遂行する際の「信頼性」と「パフォーマンス」を劇的に向上させる可能性を秘めています。本稿では、この技術トレンドが示すAI開発の方向性と、日本企業が自律型AIエージェントを導入する際の指針について解説します。
「おしゃべりなAI」から「行動するAI」への転換点
生成AIブームの初期、私たちの関心は「いかに人間らしく流暢に会話できるか」にありました。しかし現在、ビジネスの現場における関心は、チャットボットから「自律型AIエージェント」へと急速にシフトしています。AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、予約システムを操作したり、コードを書いて実行したり、複雑なワークフローを完結させたりするAIのことです。
ここで最大の壁となるのが「信頼性」です。従来の大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に来るもっともらしい単語」をつなげているに過ぎません。詩を書くならそれで良くても、企業の基幹システムを操作するエージェントが「確率的な思いつき」で行動しては、重大な事故につながります。
MITの研究チームがNeurIPSで発表した「EnCompass」は、この課題に対して「構造化探索（Structured Search）」というアプローチを提示しました。これは、AIに行き当たりばったりの回答をさせるのではなく、ゴールに至るまでの手順を論理的に探索・計画させてから実行に移すアプローチです。
「構造化探索」がビジネスにもたらす意味
技術的な詳細に深入りせず、ビジネスへのインパクトという観点でこの「探索」を捉え直してみましょう。これは、AIに「システム2（熟考）」の能力を持たせる試みと言えます。
従来のLLMが「直感で即答する（システム1）」のに対し、構造化探索を取り入れたエージェントは、将棋のAIが数手先を読むように、複数の可能性をシミュレーションし、最適なルート（手順）を確定させてから出力します。これにより、以下のようなメリットが期待されます。
- ハルシネーションの低減：事実に基づかないでっち上げのリスクを、論理的な検証プロセスを挟むことで抑制します。
- 複雑なタスクの完遂率向上：「AをしてからB、失敗したらC」といった条件分岐を含む業務において、途中で文脈を見失うことを防ぎます。
- 説明可能性の向上：なぜその行動を選択したのか、探索のプロセスを追うことで、ブラックボックス化しやすいAIの挙動に一定の透明性をもたらします。
日本企業と「堅実なエージェント」の親和性
日本のビジネス環境において、この「構造化されたアプローチ」は極めて重要です。日本の組織は、業務フローが標準化（SOP化）されていることが多く、AIにも「創造性」より「規律ある遂行」を求める傾向が強いからです。
例えば、金融機関の審査業務や製造業の品質管理において、AIに求められるのは「面白い回答」ではなく、「決められたルールとロジックに基づいた正確な判断」です。EnCompassのような研究が示唆するのは、AIが単なる「確率統計マシン」から、ルールや構造を理解し、その中で最適解を探す「推論マシン」へと進化しつつあるという事実です。
一方で、リスクも存在します。推論や探索を行うモデルは、計算コスト（推論時のレイテンシやサーバー費用）が高くなる傾向があります。すべてのタスクに高機能なエージェントを使うのではなく、適材適所の判断がこれまで以上に求められるようになります。
日本企業のAI活用への示唆
MITの発表はアカデミックな成果ですが、実務家にとっては以下の3つの重要な示唆を含んでいます。
1. プロンプトエンジニアリングの限界を知る
複雑な業務をAIに任せる際、プロンプト（指示文）の工夫だけで精度を上げようとするには限界があります。今後は、EnCompassのように「探索」や「計画」のプロセスをアーキテクチャとして組み込んだエージェントシステム（例：LangGraphなどのフレームワーク活用）の採用を検討する必要があります。
2. 「確実性」が求められる領域でのPOC再考
これまで「AIは嘘をつくから使えない」と判断して中断したプロジェクト（特にバックオフィス業務の自動化）があれば、推論能力が強化された新しいエージェント技術を用いて再検証する価値があります。RAG（検索拡張生成）に加え、こうした「思考するエージェント」のアプローチを組み合わせることで、精度の壁を突破できる可能性があります。
3. ガバナンスとコストのバランス
探索型のアプローチは精度が高い反面、処理時間とコストが増大します。日本企業が得意とする「カイゼン」の視点で、どの業務には高コストな「熟考型AI」を使い、どこには安価な「即答型AI」を使うか、ROI（投資対効果）を見極める設計力がエンジニアやPMに求められます。