AI 用語辞典AI エージェント
ReAct (推論と行動)
読み: りあくと
最終更新: 2026-06-11 ・ AI PICKS 編集部
定義
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。
ReAct (推論と行動) とは — 詳しく解説
ReAct とは、 2022 年に提案された AI エージェントの基本パターンで、 「思考 (Thought) → 行動 (Action: 検索や API 呼び出し) → 観察 (Observation)」 のループを 何度も回しながら タスクを解いていく手法。 頭の中だけで推論する Chain of Thought に 外部ツール実行を足したものと考えると分かりやすい。 LangChain や CrewAI などの フレームワークの 標準動作として広く使われている。 2026 年の実運用での落とし穴は 3 つ。 (1) ループが暴走してトークンを浪費する — 1 タスクで数万〜数十万トークン、 GPT/Claude 上位モデルだと 1 回数十円〜数百円の相場感になり得るので max ステップ上限と budget guard が必須。 (2) 途中の Observation がノイズだらけだと推論が崩れる (context degradation)。 (3) 観察結果を AI が鵜呑みにして ハルシネーションを増幅する。 現場での選び方としては、 手順が固定なら ReAct より単純な関数呼び出しチェーンの方が安く速く安定する。 経路が読めない探索的タスクにだけ ReAct を使い、 中間ステップを必ずログ・人間レビューに流すのが AI PICKS の運用方針。
ReAct (推論と行動) の使用例
- Thought: 為替が必要 → Action: search("USD/JPY 今日") → Observation: 157円 → Thought: 円換算する → Action: 完了
- 「あなたは ReAct エージェント。Thought/Action/Observation を繰り返し、ツールで確認してから最終回答せよ」
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