社内の調査業務にAIエージェントを導入した。エージェントは「次に何を調べるべきかを考える」→「検索ツールで情報を取得する」→「取得結果を確認する」という流れを、答えが出るまで繰り返す。このように、推論と外部への行動を交互に組み合わせて課題を解く手法として最も適切なものはどれか。
- 1ReAct
- 2Self-Consistency
- 3Generated Knowledge Prompting
- 4Zero-shot Chain-of-Thought
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正解：1
ReActはReasoning（推論）とActing（行動）を組み合わせた手法で、思考・行動・観察を交互に繰り返し、検索などの外部ツールから得た情報を推論に取り込みます。Generated Knowledge Promptingは外部ツールを使わず、モデル自身に関連知識を先に生成させてから回答させる手法です。Self-Consistencyは複数の推論結果の多数決、Zero-shot CoTは段階的な推論を促す一文の付加で、どちらも外部への行動を含みません。「考える→行動する→結果を見る」の繰り返しがReActの特徴です。
根拠：ReAct（Yao et al., 2022「ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models」）