手元に資料がない質問では、モデルが記憶だけで答えを埋めます。考える、調べる、結果を読む、を交互に回す型にすると、根拠のない断定を減らせます。Learn Prompting が紹介している ReAct の流れを、実際に組める順番に直します。
手順1：道具に任せる作業を決める
モデルに考えさせる部分と、外の道具に任せる部分を分けます。検索、表の読み出し、計算、予約の照会など、結果が機械的に返るものは道具の側に置きます。道具を増やしすぎると、どれを選ぶかの判断が不安定になります。最初は1つか2つに絞ります。
手順2：考える・調べる・読むの3つを分けて書く
指示の中で、出力の形を3つに分けます。次に何をするかの考え、道具への依頼、返ってきた結果の読み取りです。この3つを1つの段落に詰めると、どこで誤ったかの切り分けができません。見出しの言葉を決めておき、その言葉で始まる形に出力させます。
手順3：1回の判断で1つの道具だけ呼ぶ
1回の判断で呼ぶ道具は1つに限ります。同時に複数を呼ぶと、結果が混ざったときに原因を追えません。呼び出す条件も書き添えます。何が分かれば次に進めるのか、何が返ってきたら別の道具に切り替えるのかを、あらかじめ決めておきます。
手順4：結果を読んで次を決めさせる
道具から返ってきた結果を、そのまま指示に戻します。結果を要約せずに渡すと、入力量が膨らみます。逆に要約しすぎると、必要な数値が落ちます。数値と日付は原文のまま残し、文章の部分だけを短くする形が扱いやすいです。結果が空だった場合の動きも決めておきます。
手順5：繰り返しの上限と打ち切りを決める
同じ道具を呼ぶ回数の上限を決めます。上限に達したら、分かったことと分からなかったことを分けて出力させます。分からないまま答えを書かせると、記憶で埋めた文が混ざります。打ち切りの条件を先に書いておくと、実行の途中で止めやすくなります。
うまく回らないときに見る場所
同じ道具を何度も呼ぶ場合は、返ってきた結果を読む段が抜けています。結果を渡す位置を、判断の直前にはっきりさせます。結果が空のまま進む場合は、空だったときの動きを指示に書いていません。空のときは止める、別の道具に切り替えるのどちらかを決めておきます。
FAQ
Q. 道具を使わずに、考えさせるだけでは足りませんか？
A. 手元の資料に答えがある質問なら、それで足ります。最新の数値や社内の状況が絡む質問では、考えさせるだけでは根拠が弱くなります。外の結果を読ませる段を入れるかどうかで、答えの確かさが変わります。
Q. 途中の考えを全部出させる必要がありますか？
A. 運用では、考えの部分を短く区切るほうが扱いやすくなります。長く書かせると、直前の結果を読み違えたまま進む場合があります。判断の要素だけを1行で出させ、詳細は記録に残す形が実用的です。
出典
出典：Learn Prompting「推論して行動する LLM」（原題 LLMs that Reason and Act、2024年8月7日更新）。道具の呼び出し方はツール呼び出しの頁で整理しています。
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、用語の定義ページです。手順の前提が分からない場合は、用語ページから確認してください。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
- 自動化する業務の選び方：5つの型で棚卸しする
- 社内の質問に答えるボットを作る：公開までの5手順
- AIエージェント（用語辞典）
- AI用語辞典（五十音順の一覧）
- はじめての LLM 活用（学習ルート）
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