【ITニュース解説】Why Success Favors Action and How This Relates to AI

人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、その性能向上の鍵となる新しいアプローチが注目されている。その核心にあるのは、「思考」だけでなく「行動」を学習プロセスに組み込むという考え方だ。これは、AIがより賢く、より実践的な問題解決能力を身につけるための重要な転換点と言える。

これまで主流だったAIの思考法の一つに「Chain-of-Thought（CoT）」、つまり「思考の連鎖」と呼ばれるアプローチがある。これは、AIが問題に対して結論を出す前に、まず一連の推論ステップを文章として生成する手法である。人間が問題を解くときに「まずAを計算し、次にその結果を使ってBを導き出し、したがって答えはCになる」と順序立てて考えるプロセスを模倣している。この方法は、AIが複雑な問題に対して、より論理的で正確な回答を生成するのに貢献してきた。しかし、CoTには課題も存在する。それは、思考のプロセスの途中で間違いを犯しても、一連の思考がすべて完了するまでその誤りに気づけない点だ。思考の初期段階で生じたわずかな間違いが、後続の推論に影響を及ぼし、最終的に全く見当違いの結論に至ってしまうことがある。これは、初期の小さな誤差が積み重なって大きな問題となる「エラーの複利」とも言える現象であり、学習の効率を妨げる一因となっていた。

この課題を克服するために登場したのが、「rStar2-Agent」というAIモデルで採用された「Chain of Action」、すなわち「行動の連鎖」という新しいアプローチである。これは、思考の途中でAIが実際に行動を起こし、その結果である環境からのフィードバックを即座に受け取り、次の思考や行動に反映させるというものだ。例えば、あるプログラムコードを生成するというタスクにおいて、CoTがコード全体を書き上げてから実行結果を確認するのに対し、Chain of Actionでは、関数を一つ書くたびにテストを実行し、エラーが出ればその場で修正し、次のステップに進む、といった動きに近い。このアプローチの最大の利点は、フィードバックループの速さにある。rStar2-Agentの学習では、毎秒数万件ものツール呼び出し（API実行などの具体的な行動）を並行処理し、平均0.3秒という驚異的な速さで結果を返す実行環境が用いられた。これにより、AIは自らの仮説を瞬時に検証し、間違いがあれば即座に軌道修正することが可能になる。これは、計画ばかりに時間を費やすよりも、まず試作品を作って動かしてみる方が多くの知見を得られる、という現実世界の原則にも通じる。

さらに注目すべきは、この高速な試行錯誤のプロセスを通じて、rStar2-Agentが獲得した創発的な能力だ。このモデルは、単に正解を導くだけでなく、失敗、つまり否定的なフィードバックに対して生産的に対処することを学習した。具体的には、エラーに直面すると「forking（分岐）」や「reflection（内省）」といった特別な思考マーカーを用いて、自己対話を行うような振る舞いを見せた。これは、あるアプローチが失敗した際に「なぜ間違えたのか」と原因を分析し、「もし別の方法を試したらどうなるか」と代替案を模索する、といった自己修正能力である。このような能力は、AIがより柔軟で粘り強い問題解決主体へと進化していることを示している。

このAIの学習プロセスは、人間が成功を収めるための普遍的な法則を体現している。「仮説を立て、行動し、その結果からフィードバックを得て、次の行動を改善する」というサイクルである。理論的な計画に固執するのではなく、迅速に行動し、たとえそれが間違いであっても、その失敗から学ぶことの価値は計り知れない。行動をためらうことによる機会損失は、取り返しのつく失敗のコストをはるかに上回ることが多い。rStar2-Agentの成果は、この原則が人間だけでなく、AIの世界においても同様に有効であることを証明した。

この先進的なAIモデル「rStar2-Agent」のソースコードは、オープンソースとして公開されており、世界中の開発者がその技術にアクセスし、さらなる発展に貢献できる環境が整っている。システムエンジニアを目指す者にとって、この「行動と思考の連携」という考え方は、技術習得や日々の業務において非常に重要となるだろう。完璧な計画を待つのではなく、まず動くものを作り、テストし、フィードバックを得て改善を繰り返すというアジャイルな開発思想そのものであり、これからのAI開発とソフトウェア開発の未来を象徴している。