AIエージェント能力アトラス › 仕事ごとの一覧 › 基盤能力（横断） › 計画・分解・優先順位

失敗時の再計画・軌道修正

Replanning under failure

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

専門家は失敗を見て柔軟に計画変更するが、AIは『途中で計画を組み直す』より『同じ手を繰り返す』傾向が強い

できること

ツール呼び出し失敗時のリトライやエラーメッセージを見た軽微な修正は可能

まだできないこと

長期計画の途中で前提が崩れた際の抜本的な再計画（ゴール自体の再定義含む）は弱く、局所的な貪欲方策に陥りやすい

なぜそうなのか

『推論は計画ではない』という知見の通り、CoT型推論は逐次的ローカル評価であり、長期的帰結を踏まえた早期決定の再構成ができない

これからの予測の根拠

階層的プランナーと実行時検証の統合研究が進めば2028年までに再計画能力の実務品質化が見込まれる

いま使える主な道具

Claude Code、o系/thinking系reasoningモデル

根拠

• Why Reasoning Fails to Plan: A Planning-Centric Analysis of Long-Horizon Decision Making in LLM Agents 2026-01
  推論能力の高さが長期計画能力と相関しないことを示す

同じ分野のほかの仕事（計画・分解・優先順位）

• 目標のサブタスクへの分解
• 複数タスクの優先順位付け・トレードオフ判断

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。