研究者らは、「人間がAIに支援される」のではなく、AIエージェントが主役で、人間やツールが「支援役」になる現代の構図を前提に、「エージェントはいつ単独で動き、いつ支援を求めるべきか」を最適化問題として定式化しました。
「聞けば正解できたのに、聞かずに間違えた」という失敗を一定以下に抑えつつ、質問回数はなるべく減らす。そのベストな戦略は「聞いた方が良さそう度をスコア化し、一定ラインを超えたら聞く」というシンプルなルールになると証明しました。
さらに、このラインを運用しながら自動調整する仕組み（SOS）も開発しています。
医療診断・SQL実行・家事ロボット計画・数学推論の4タスク×3モデルで検証し、支援呼び出し回数を大幅に削減できることを示しました。
