タスク分解 (Task Decomposition)読み: たすくぶんかい

タスク分解 (Task Decomposition)とは（詳しく解説）

タスク分解（Task Decomposition）は、LLMベースのAIエージェントが「レポートを作成して」「コードをリファクタリングして」といった複雑な指示を受けたとき、それを実行可能な粒度の小タスクに分割し、依存関係に従って順次・並列に処理するアーキテクチャ手法だ。ReActやPlan-and-Executeといったフレームワークでは、計画フェーズで全サブタスクを列挙し、各ステップにツール呼び出しや検索を割り当てる。2026年現在、SuperagentやOpenAI Assistantsなどのエージェント基盤はこの仕組みを内包しており、開発者が明示的に分解ロジックを書く機会は減りつつある。AI PICKSが現場で確認した実運用の落とし穴は3点ある。①分解粒度が粗すぎると1ステップが複雑になりLLMが誤推論、細かすぎるとAPIコール数が爆発してコストが10倍になるトレードオフ。②実運用では1タスクあたり平均2〜5回のLLM呼び出しが発生し、月$200〜$2,000規模になる事例も珍しくない。③タスク間の依存関係を正しく記述しないと、後続タスクが前タスクの失敗を無視して進む「サイレント失敗」が起きる。2026年の相場感として、10ステップ以内の単純直列処理ならChain-of-Thoughtプロンプト1本で十分。並列処理や外部ツール連携が必要な場合はエージェントフレームワーク導入が費用対効果で優位だ。

タスク分解 (Task Decomposition)の使用例

• 「競合3社のSaaS料金を比較してレポート化して」→①各社Web取得②料金表構造化③差分分析④Markdownレポート生成、の4タスクに自動分解した事例。
• コードリファクタリング依頼を受けたAiderが①現行コード解析→②問題点列挙→③修正候補生成→④テスト実行、の順でサブタスクを処理する典型的な流れ。

タスク分解 (Task Decomposition)に関連するAIツール