(3) LLM ワークフロー象限が語彙から脱落している — 続・ReAct エージェントの適用域

Zenn / 4/30/2026

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Key Points

LLMエージェント（特にReAct系）をビジネス用途に当てはめる際、従来の「LLMワークフロー象限（どの段階で何をするか）」の捉え方に、語彙（語の扱い）に依存する要素が抜け落ちている点を指摘しています。
続編として、前提となる適用域（どんな業務・タスクにReActエージェントが有効か）を見直し、実務での判断基準を更新する考え方が提示されています。
ReActエージェントの適用は“万能ではなく”、ワークフロー構造における入力/推論/行動の役割分担が噛み合う領域で効果が出る、という整理が中心です。
組織の業務プロセス設計やエージェント導入の意思決定において、象限のモデルをより精緻化して適用範囲を誤らないことが重要だと述べています。

前提前作で業務 AI を 4 象限に分けた。横軸が「決定論で書ける / 意味判断を要する」、縦軸が「ワークフロー定義可能 / 探索的」。本記事を通じて参照しやすいように、4 象限に短い名前を付ける。 (1) スクリプト象限 — 決定論 × 定義可。スクリプト / パイプラインで処理 (2) 古典 AI 象限 — 決定論 × 探索的。A* 探索 / 動的計画法 / MCTS / 強化学習 (本記事の射程外) (3) LLM ワークフロー象限 — 意味判断 × 定義可。事前定義されたワークフローの中で LLM を呼ぶ。Anthropic の "Building Effective ...

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