定義
インターリーブ思考とは、AIモデルが推論ステップとツール呼び出しを交互に実行しながら回答を組み立てる思考方式のこと。
インターリーブ思考 (Interleaved Thinking)とは（詳しく解説）
インターリーブ思考は、モデルがツール実行結果を受け取るたびに再度推論を挟み、次の行動を決める仕組みを指す。Anthropicが2026年にClaudeの拡張思考機能でツール呼び出しと思考ブロックの交互実行をサポートしたことで注目され、複数ステップの検索・コード実行・API呼び出しを伴うエージェント処理での精度向上に寄与するとされる。従来型の「まとめて考えてから一括で行動する」方式に比べ、途中結果を踏まえて計画を修正できる点が強みとされる一方、思考ブロックごとにトークンを消費するため、実運用ではコストとレイテンシが増加しやすい落とし穴がある。現場での選び方としては、単純なQ&Aや一発回答のタスクには不要で、複数ツールを組み合わせる調査・デバッグ・データ分析系のエージェントタスクに限定して有効化するのが相場感とされる。API側の対応状況やモデルごとの仕様差も踏まえ、コスト対効果を見ながら導入範囲を絞る運用が広く推奨される。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「インターリーブ思考 (Interleaved Thinking)とは」 https://aipicks.jp/glossary/interleaved-thinking
インターリーブ思考 (Interleaved Thinking)の使用例
- コーディングエージェントがファイル検索→推論→編集を繰り返す際、各ツール呼び出しの間に思考ブロックを挟む設計。
- デバッグエージェントがログ取得結果を見てから次の調査方針を再考する、というループ処理を指す。
