タスク分解とは
タスク分解（Task Decomposition）とは、複雑な目標を小さく管理可能なサブタスクに分割するプロセスのことです。AIエージェントにとって、大きなタスクをそのまま実行するのは困難ですが、適切に分解することで各ステップを確実に遂行し、最終的に目標を達成できるようになります。
タスク分解の手法
LLMベースのエージェントでは、プロンプトによるタスク分解が一般的です。「このタスクをステップに分けてください」という指示で分解を行うシンプルな方法から、Tree-of-Thought（思考の木）による階層的分解、再帰的分解（サブタスクをさらに分解）など、高度な手法まであります。
良いタスク分解の条件
効果的なタスク分解には、各サブタスクが独立して実行可能であること、サブタスク間の依存関係が明確であること、各サブタスクの完了条件が定義されていること、全サブタスクの完了が元のタスクの完了を意味することなどの条件が求められます。
エージェント設計への影響
タスク分解の品質はエージェント全体の性能に直結します。分解が粗すぎると各ステップが複雑になりすぎ、細かすぎるとオーバーヘッドが増大します。適切な粒度の分解は、エージェント設計における重要な技術課題の一つです。