LLMの著しい成果により，LLMを用いたエージェント(LLMAgent)研究が近年増加しており，エージェントに重要なプランニングにLLMが用いられる研究が特に多い．本研究は，認知心理学や論理学から着想を得て，人間の問題解決能力を模倣するフレームワークを提案する．具体的には，複雑なゴールに対して，ルールに沿って，下位の簡単なサブゴールに木構造的に分解していく．評価実験の結果，既存手法と比較して提案手法によるプランニングのステップ数が少なくなることを示した．

知的エージェント(以降，エージェントと呼ぶ)は人工汎用知能を達成するための有望なアプローチとして認識されており[1]，ソフトウェア領域だけでなく，EmbodiedAIとしてロボティクスやナビゲーションの分野での応用が期待されている[2]．従来のアプローチでは，シンボリックアプローチ，強化学習や模倣学習を用いたアプローチが多く利用されていたが，大規模言語モデル（LLM)の著しい成果により，LLMを用いたアプローチ（以降，LLMAgentと呼ぶ）が近年増加している．LLMAgentでは，特にエージェントの能力の一つであるプランニングにLLMが利用されることが多い[3,4,5]．プランニングとは，与えられたゴールに対してそれを達成するためにとるべき行動の一連の流れを考えることを指す．例えば，「歯を磨く」というゴールには「洗面台へ向かう，歯磨き粉を探す，歯磨き粉をもつ，歯ブラシを探す，歯ブラシを持つ」というプランニングが必要である．もし，「歯磨き粉を探す」段階で失敗したら，「歯磨き粉を買いに行く」という新しいゴールを考える，もしくは「歯ブラシを持つ」までスキップするなど，推論や意思決定も必要となる．プランニングは，観測情報や環境をもとに，複雑な意味理解および，構造理解，推論，意思決定のプロセスを必要とし，エージェントの中心的能力と言われている．LLMはプランニング能力を向上させる一方で，その推論過程には課題が残されている．LLMの一般的な推論は，現在の状態から始め目標に向かって段階的に推論を積み重ねていく「ボトムアップ手続き（forwardreasoning）」である．この手法は，図1の(a)のように，解くタスクが複雑になるほど探索空間が膨大になり，効率が悪いと言われている[6]．加えて，探索空間が膨大になることで，推論途中で矛盾やゴールを見失うことがある．また，LLMの確率論的推論は物事を構造的に捉えているとは言えず，プランニングの説明性や解釈性には課題がある．これらの課題により，LLMagentのプランニングは，人間のような柔軟で効率的な問題解決能力には至っていない．特に，実世界での応用において重要となる，状況に応じた適切なプランの選択や，プランニングの説明性の欠如は，社会実装における大きな課題となっている．本研究は，[7,8]の認知心理学や論理学の証明手法から着想を得て，人間の問題解決能力を模倣するプランニングフレームワークを提案する．具体的には，複雑なゴールに対して，ルールに沿って，下位の簡単なサブゴールに木構造的に分解していく．それらのサブゴールが現状から実現可能かどうかを判定していくことで，現状を利用したプランニングを行うことができ，効率性を向上させる．