初めてのAI Agentで苦戦したこと

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1. 初めてのAI Agentで苦戦したこと @hayochan_man
2. 自己紹介 新卒2年目 IT未経験の中、情シスに配属。ローコードパッケージの社内展開を推進 2025年5月からプログラミング学習を始め、現在、Reactを学習中。 X：@hayochan_man（今年、10月から始めました）
3. AI Agentって何？（ざっくり説明） 目標を与えると、主に下記機能から必要事項を逆算し、必要なタスクを完了させる • 推論 ：利用可能な情報から、結論を導き出す。またどの「行動」が必要か判断する。 • 行動 ：外部入力に基づいて必要なデータを取得する • メモリ ：過去のコンテクスト（推論や行動の蓄積）を保存し、次に活用する https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents?hl=ja （参考） 例えば： • 競合他社Aの最新動向を調査して、レポートを作成する。 →今回、推論・行動の機能を使用し、アプリを作成した
4. AI Agentを触るに至った経緯 あるハッカソンにて、「資格試験の学習計画を簡単に作れるアプリを発案」 →そこから、Vertex AI（GCPが提供するAI Agent）を使用し、 ユーザーが条件を入力すると学習計画が生成されるアプリを作ることになった。
5. 完成図イメージ
6. AI Agentの実装イメージ
7. 苦戦したポイント AIの思考ルール=プロンプト設計が難しい！！ 「出力が毎回バラバラになり、質が担保されな い」 例えば... • ある時は具体的で、ある時は抽象的 • そもそも制約を守らない時もある
8. 苦戦中の出力例： 基本情報技術者試験において、 2か月の内、1～2週間単位で行うことを分割してみた
10. 問題箇所 ① 優先度が設定されていない 科目Aにのみ重点的に時間が取られ、科目Bは科目Aと並行して学習する計画にな っている。 ②分割方法にばらつきがある テクノロジ系は、ストラテジ・マネジメントに同等の時間を割いており、 出題比率とズレがある
11. 解決アプローチ：不足情報の追記 下記を明確化することで、優先度・各期間の目標を明確に 1. 何を早めの期間に行うべきか定義 2. どのように分割するか定義 →以上から、計画の立て方ルールを充実化
12. 結果として精度は上がったが、安定しない...
13. うまくいかない仮説：AIの思考のさせ方に問題がある？ 不足情報は補完され、個別の推論精度は上がっている。 しかし、全体の思考プロセスは一貫せず、安定しない。 → 各部分は成功しているのに、全体設計に欠陥があるのでは？ 現状、思考の中心軸として「プロの学習プランナーです」と定義していた。 しかし、実際にはそんな存在はなく、 むしろそのペルソナ設定がAIの思考を制限しているのかもしれないのでは？
14. 解決アプローチ②：ペルソナではなく「規定の設計」へ AIにペルソナを与えるのではなく、思考の枠組み（規定）を定義する。 Vertex AIに持たせたい傾向性や方針を設定し、細かな意思決定はAIに委ねる。 「方針」＝「前提・目的・動機・制約」を明示することで、 AIが自ら最適なペルソナを選択できる環境をつくる。 例：TOEICなら、AIが自律的に「英語教授」「ネイティブ」「留学生視点」「ビ ジネスマン」など必要に応じたペルソナを選ぶ。
16. 出力がほぼ同じになり上手く行けた！
17. 学んだこと • ペルソナを固定するよりも、定義した範囲の中でAIにペルソナを選ばせる方 が効果的。 • ルールや語句の定義は不足しがちなので、プロンプト調整で補う必要がある。