本記事では、事例ベース推論の考え方をLLMエージェントに取り入れた研究を紹介します。

私たちは日常的に「以前どうだったか」を参考にして判断していますが、こうした思考の流れをAIにも組み込もうとする試みが進んでいます。

過去の具体的な事例をもとに、状況に応じて判断を調整できるようにすることで、LLMの活用範囲はさらに広がる可能性があります。そうした柔軟な思考を支える構成要素と設計方針が整理されました。

背景

何らかの判断を行うとき、多くの人は「以前の似たケースではどうだったか？」という視点から考え始めます。これは専門性の高い職種に限らず、日常的な業務や意思決定の場でもよく見られる光景です。業界や職種を問わず、多くの現場で共有されているこうした思考スタイルは、「事例ベース推論」と呼ばれています。たとえば、自動車整備士が「この音と症状は前にもあった」と気づいて修理方針を決めるようなケースが、その典型です。
人間の経験や勘に支えられた判断には、個別の事象を抽象化し、再利用するという思考の流れが常に存在しています。

このような思考を、より柔軟に扱えるようにする手段のひとつとして、LLMが注目されます。LLMは、言語を通じて事例の検索、背景の把握、対応の再構成を行う能力を持っており、事例ベース推論の各ステップを自然に支援できます。

また、事例を再利用する過程には「なぜそれが妥当と考えたのか」「ほかにどんな見方があるのか」といった内省的な要素も含まれます。LLMはそうした思考の補助としての活用にもつながります。

研究者たちはいま、こうした事例ベース推論をより有効に展開する方法として、LLMエージェントの活用を体系化しようとしています。過去の知見を活かしながら、現場での判断をより深く、柔軟にするための土台をどう築くか。その問いに向き合う中で、LLMというツールがどのように役立つかを見極めようとしています。

以下で詳しく紹介します。