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。
| ひとことで言うと | 大きな目標を、実行できる小さな作業に分けること。 |
|---|---|
| なぜ重要か | AIは大きすぎる指示には対応できない。分解すれば一つずつ確実に処理できる。 |
| 注意点 | 分解が細かすぎると手間が増える。ちょうどよい粒度を見極める。 |
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。
1「競合分析して」大きすぎる目標
▶
2競合を特定小タスク1
▶
3各社を調査小タスク2
▶
4比較表を作る小タスク3
▶
5示唆をまとめる小タスク4
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。