ReAct (推論と行動)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。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」

ReAct (推論と行動)読み: りあくと

Q: ReAct (推論と行動)とは何ですか？

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 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。

2026-06-11 更新

AI用語辞典AIエージェント最終更新: 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。

この解説の引用について

定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。

出典: AI PICKS AI用語辞典「ReAct (推論と行動)とは」 https://aipicks.jp/glossary/react-agent

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」