タスク分解 (Task Decomposition)
読み: たすくぶんかい
最終更新: 2026-06-29・AI PICKS編集部
定義
タスク分解とは、AIエージェントが複雑なゴールを実行可能な複数の小タスクに分割し、依存関係を整理しながら順序立てて処理していく技術のこと。
タスク分解 (Task Decomposition)とは — 詳しく解説
タスク分解（Task Decomposition）は、LLMベースのAIエージェントが「レポートを作成して」「コードをリファクタリングして」といった複雑な指示を受けたとき、それを実行可能な粒度の小タスクに分割し、依存関係に従って順次・並列に処理するアーキテクチャ手法だ。ReActやPlan-and-Executeといったフレームワークでは、計画フェーズで全サブタスクを列挙し、各ステップにツール呼び出しや検索を割り当てる。2026年現在、SuperagentやOpenAI Assistantsなどのエージェント基盤はこの仕組みを内包しており、開発者が明示的に分解ロジックを書く機会は減りつつある。AI PICKSが現場で確認した実運用の落とし穴は3点ある。①分解粒度が粗すぎると1ステップが複雑になりLLMが誤推論、細かすぎるとAPIコール数が爆発してコストが10倍になるトレードオフ。②実運用では1タスクあたり平均2〜5回のLLM呼び出しが発生し、月$200〜$2,000規模になる事例も珍しくない。③タスク間の依存関係を正しく記述しないと、後続タスクが前タスクの失敗を無視して進む「サイレント失敗」が起きる。2026年の相場感として、10ステップ以内の単純直列処理ならChain-of-Thoughtプロンプト1本で十分。並列処理や外部ツール連携が必要な場合はエージェントフレームワーク導入が費用対効果で優位だ。
タスク分解 (Task Decomposition)の使用例
- 「競合3社のSaaS料金を比較してレポート化して」→①各社Web取得②料金表構造化③差分分析④Markdownレポート生成、の4タスクに自動分解した事例。
- コードリファクタリング依頼を受けたAiderが①現行コード解析→②問題点列挙→③修正候補生成→④テスト実行、の順でサブタスクを処理する典型的な流れ。
タスク分解 (Task Decomposition)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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