AI×経営戦略2026年10月16日読了約6分

AIエージェント、行動と先読みを同時に学習

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イリノイ大学の研究チームは、AIエージェントが次の行動列を先読みする力を行動学習と同時に鍛える手法CoPEを発表した。推論時の負荷を増やさず学習効率を高め、業務自動化の開発コスト低減につながる。

研究の概要

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のJiaxuan You氏らの研究チームは、言語モデルを基盤とするAIエージェントの学習手法「CoPE」を提案した。論文はarXivで公開され、コードも公開されている。

背景にあるのは、エージェントの強化学習に伴う高い学習コストである。Webサイトの操作や社内システムの操作のように、多数の手順を重ねる長い作業では、一回の試行を終えるまでに時間も計算資源もかかる。しかも従来の標準的な手法は、作業の最後に得られる「成功か失敗か」という単一の報酬だけで学習する。途中の各手順に含まれる情報は、ほとんど活用されてこなかった。

これを補う先行手法は二つある。一つは各手順の成功確率を推定する「価値目標」、もう一つは環境の次の反応を予測する「観測目標」である。ただし価値目標は最終報酬という同じ信号から作られるため情報量に限りがある。観測目標はWebページや端末ログのように長くノイズの多い情報を扱い、予測できるのも一手先に限られる。

CoPEはこれらに加え、第三の補助的な教師信号として「複数手先の行動目標」を導入した。ALFWorld、ScienceWorld、WebShop、τ²-bench、AppWorldの五つの評価環境で、標準的な強化学習手法GRPOや、予測型の補助目標を用いる既存手法を、シミュレーション環境の総合成績で上回ったと報告している。ScienceWorldでは、既存手法のECHOに対して最大1.9倍、GRPOに対して最大2.0倍の学習サンプル効率を示した。現実的な応用を想定した二つの環境でも、全体性能が向上したという。

しくみをやさしく

CoPEの要点は、成功した試行の記録を二重に使う点にある。

まず、AI自身が実行して成功した作業の履歴を集める。次に、作業の途中のある時点までの履歴を入力として、その後に続く複数の行動を一括して生成するよう、同じAIに追加で学習させる。人間に例えれば、熟練者の作業を見ながら「この状況なら次の三手はこうなる」と先読みを練習する訓練である。

さらに、ある時点の行動は、その手前の複数の時点からも予測の対象になる。つまり同じ行動が、異なる過去の地点から繰り返し教師信号として与えられる。論文はこれを「時間方向のアンサンブル」と呼ぶ。複数の視点から同じ行動を予測させることで、判断の根拠が安定する効果が期待できる。

重要なのは、行動役と予測役を別のモデルに分けず、一つのモデルが両方を担う点である。実際の運用時には従来どおり一手ずつ行動するだけで、先読みの機構は使わない。このため推論時の追加負荷は生じない。先読みは学習時にだけ働く「補助輪」であり、行動する力と先読みする力が互いを高め合う関係から、論文は共進化と表現している。

ビジネスへの示唆

本研究が効くのは、複数の画面や手順をまたぐ定型業務である。たとえば経理部門での請求書照合と仕訳入力、人事部門での入退社に伴う各種システムへの登録、カスタマーサポートでの顧客情報検索から返金処理までの一連の操作などが該当する。

自部署に置き換えると、問うべきは「画面を三つ以上またぐ作業のうち、誰が毎日どれだけ手をかけているか」である。そうした業務は、AIエージェントの自動化候補になる。

影響を受けるKPIは次のとおり整理できる。

経理・人事：処理リードタイム、入力ミス率、差し戻し件数
カスタマーサポート：一次解決率、対応時間
情報システム部門：エージェント開発・調整にかかる工数と計算コスト

とりわけ注目すべきは、「学習コストが下がる可能性」と「運用コストが増えない」点の両立である。別モデルや追加の事前学習が不要で、推論時の負荷もない。自社専用のエージェントを育てる際の初期費用を抑え、運用中の応答速度やサーバー費用に悪影響を与えにくい設計といえる。

現場での導入イメージ

仮に導入支援に入るなら、次の流れを提案する。

棚卸し：複数システムをまたぐ定型業務を洗い出し、担当者の工数と手戻りの多さで並べる。目指す到達点は、成功・失敗が明確に判定できる「自動化に向く業務」の候補を三つ程度に絞り込んだ状態である。
差し込み先の設計：新しいツールを増やさず、既存の業務システムや社内の検索基盤の操作を、エージェントが代行する形で設計する。成功の定義（処理完了、承認通過など）を決め、成功した作業記録が自然に蓄積される仕組みを整える。目指す到達点は、成功履歴が学習データとして貯まる土台である。
小さく試す（PoC）：一部署・数週間の範囲で、テスト環境で試行を重ねて学習させ、担当者の実感で評価する。目指す到達点は、現場が「任せてよい」と感じる業務範囲の見極めである。
運用と横展開：判定基準と例外時の人手への引き継ぎ手順を整え、他部署へ広げる。目指す到達点は、成功記録から継続的に改善する運用の定着である。

全体として目指すのは、現場担当者が定型操作から解放され、判断を要する業務に時間を振り向けられる状態である。

今後の展望

留意点もある。報告された成果はベンチマーク上のものであり、個別企業の業務システムで同様の効果が得られるかは検証が必要である。また成功した試行の記録を用いる手法であるため、そもそも成功が稀な難しい業務では、学習の出発点づくりが課題となる。それでも、エージェント開発の費用対効果を左右する学習効率の改善は、導入の裾野を広げる要素として注目される。