せざるを得ない．しかし，このような試行錯誤は非LLMを用いてWebタスクを遂行するエージェン効率であり，結果として失敗率も依然として高いとトにおいて，過去に実行したタスクから有用な知見いう課題がある[2]．（ヒント）を抽出し，タスクの実行に活用するアプ効率および性能改善のため，過去にエージェントローチが注目されている．既存研究では，実行するや人間が実行したタスク（以下，ソースタスク）のタスクとヒントとして利用したい過去のタスクの関軌跡から，有用な知識をあらかじめ抽出・保存し，連度に関わらずヒントの抽象度が固定的である．本これをターゲットタスクの実行時にプロンプトに含研究ではヒントの抽象度とタスク間の関連度の組みめて活用するアプローチが近年注目されている[3]．合わせがエージェント性能にどのように影響するかこれにより，過去のタスク実行から得られた経験知体系的に分析する．WebArenaModベンチマークを識を活用できるとともに，LLMが事前学習では十用いて評価を行った結果，関連度の高いタスク間で分に獲得できないWeb固有の操作知識や戦略を実は具体的な実行情報を含むヒントが最も高い性能向行時に補完できるという利点がある．本研究では，上を示す一方，関連度が低い場合は，抽象化されたこのようにタスク遂行に有用な知識として保存・提ヒントが高い性能を示すことが確認された．示される情報を「ヒント」と呼ぶ．既存研究ではヒントを抽出する際，タスク固有の

エンティティや入力値への依存を減らすために情報大規模言語モデル（LLM）の発展により，Webやを抽象化することで，タスク間での汎化性能が向上GUI環境で複雑なタスクを遂行するエージェントし，結果としてエージェント性能が改善されることの研究が急速に進展している[1]．これらのタスクが示されている[4,5,6,7]．例えば，具体的なエンは，単一の行動ではなく，複数ステップにわたりティティを除去して手順情報のみを抽出するものか適切に行動をする必要がある．一般的な設定では，ら，手順情報自体を含めず，より汎用性の高い知見エージェントは実行中のタスク（以下，ターゲットを抽出するといった抽象化が行われている．タスク）において環境とインタラクションを行いなこの時，適切なヒントの抽象度は、ソースタスクがら，試行錯誤を通じてタスク遂行に必要な知識をとターゲットタスクの関連度に依存すると考えら動的に獲得する．対象となるWebサイトやUIは多れる。例えば，タスク間の関連度が高い場合には具様であり，個々のタスク遂行に必要な知識をLLM体的な実行情報を含むヒントが有効である一方，関が事前学習によって必ずしも獲得しているとは限ら連度が低い場合には，より抽象化されたヒントが有ない．そのため，エージェントは実行時のインタラ効になる可能性がある．しかし，既存研究ではヒントの抽象度を固定した上で評価を行うことが多く，∗本論文への貢献はNECへのインターンシップ活動中に行われたものである．org/licenses/by/4.0/).ソースタスクとターゲットタスクの関連度に応じて，どのようなヒント抽象度が有効となるかについては明示的に分析されていない．本研究では，「ソースタスクとターゲットタスクの関連度に応じて，ヒントの抽象度の効用はどのように変化するのか」を検証する．具体的には，3種類の抽象度のヒントと4段階の関連度の組み合わせがエージェント性能に与える影響を実験的に分析する。WebArenaModベンチマークを用いた実験の結果，タスク間で手順やエンティティなどの共通する情報を持つ場合は，対応する手順およびエンティティに関する情報を保持することが有効な一方，タスク間の関連度が極めて低い場合は汎用的な知見ヒントが比較的高い性能であることが確認された．さらに，タスク毎の成功数変化を分析したところ，ヒントの条件によって正の影響と負の影響の傾向が異なることが確認された．