Plan-and-Execute (計画実行型エージェント)
読み: ぷらんあんどえぐぜきゅーと
最終更新: 2026-07-09・AI PICKS編集部
定義
Plan-and-Execute とは、 AI エージェントが タスク全体の計画を先に立ててから、 各ステップを順番に実行していく 設計パターンのこと。
Plan-and-Execute (計画実行型エージェント)とは — 詳しく解説
Plan-and-Execute とは、 LLM がまずタスク全体の実行計画を立て、 その計画に沿って各ステップを順番に実行していく AI エージェントの設計パターンのこと。 1 ステップごとに 思考と行動を繰り返す ReAct 型と対比され、 計画を最初に固定するため LLM 呼び出し回数を抑えやすく、 コストと処理速度の面で有利とされる。 一方で 2026 年時点の実運用では、 実行途中に前提条件が変わっても 最初の計画のまま進めてしまい、 途中のステップ失敗が後続に連鎖する落とし穴が知られている。 対策として 各ステップ後に結果を検証し 必要に応じて再計画する ハイブリッド構成が 現場では主流になりつつある。 選定の目安は、 手順が事前に読める定型業務 (データ集計・定期レポート作成等) には Plan-and-Execute、 状況判断が都度必要な業務には ReAct 系エージェントが向くという住み分け。 相場感としては 計画立案を 1 回にまとめる分 API コストを抑えられるが、 再計画機構を足すと ReAct と大差なくなる点は 導入前に把握しておきたい。
Plan-and-Execute (計画実行型エージェント)の使用例
- 「まず全体の作業計画を箇条書きで提示し、 その後 順番に実行してください」 と指示すると Plan-and-Execute 型で動く。
- リサーチ→下書き→ファクトチェック→校正 という固定手順を先に計画させ、 順に実行させる文書生成フローが典型例。
Plan-and-Execute (計画実行型エージェント)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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