自動計画（AIプランニング）とは
Automated Planning / AIプランニング / オートメイテッドプランニング
初期状態から目標状態に至るまでの行動系列を、エージェントが自動的に生成するAIの一分野
概要
自動計画(Automated Planning)とは、エージェントの初期状態と達成したい目標状態、利用可能な行動の集合が与えられたとき、初期状態から目標状態に至る行動系列(計画)を自動的に生成する、AI研究の一分野。 各行動は実行の前提となる条件(前提条件)と、実行後に環境へ与える変化(効果)によって記述され、計画問題はこれらの行動を目標達成まで探索的に組み合わせる問題として定式化される。 代表的な計画問題の記述言語にPDDL(Planning Domain Definition Language)があり、International Planning Competitionなどで標準的に用いられている。 近年はLLMをプランナーとして用い、自然言語の目標からサブタスクの手順を生成させるアプローチも広がっているが、古典的な自動計画は行動の前提条件・効果を形式的に記述し、健全性・完全性が保証された探索アルゴリズムで計画を導出する点に特徴がある。
歴史
1971年、Richard FikesとNils NilssonがSTRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver)を発表し、行動の前提条件と効果を用いて計画問題を形式化する枠組みを示したことが、自動計画研究の出発点とされる。
比較
- プランナー — 自動計画はAI研究分野そのものを指し、プランナーはエージェント内でその計画立案を担う構成要素を指す