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拓海先生、最近の論文で「LLMがプランニング用のヒューリスティックをコードで生成して既存手法に挑戦している」と聞きました。正直、うちのような製造現場で役立つのか見当がつきません。要するに何が新しいのですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言いますと、この研究はLarge Language Models (LLM) 大規模言語モデルを使い、特定の問題領域（ドメイン）に合ったヒューリスティック（評価関数）をPythonコードで自動生成し、それを使って従来の汎用ヒューリスティックより多くの問題を解けることを示しています。大丈夫、一緒に要点を三つに分けて説明しますよ。
三つに分けると、まず一つ目は何でしょうか。現場導入を考えると信頼性が気になります。
一つ目は「性能」の話です。従来はドメインに依存しない汎用ヒューリスティックがよく使われてきましたが、この論文ではLLMにドメイン情報を与えて複数のヒューリスティック候補を生成し、訓練用の小さな問題で評価して最も強いものを選択します。その結果、見たことのないテスト問題でもより多く解けるケースがあったのです。成功率が上がるので、投資対効果の観点では効率化への期待が持てますよ。
それはいいですね。二つ目は実装コストでしょうか。Pythonでコードを生成すると聞きましたが、うちの現場はC++の既存プランナーが中心です。
二つ目は「実装と計算資源」です。彼らはプロトタイプとしてPyperplanというPythonプランナーの上で実験を行いました。Pythonは実装の自由度が高く試験を速く回せる利点がありますが、速度では最適なC++実装に劣ります。それでも、LLM生成ヒューリスティックはC++実装の代表的ヒューリスティックに比べて解ける問題数で上回った例があり、純粋なコード最適化以前にアルゴリズムの価値が高いことを示しています。投資判断としては、まず小規模環境でプロトタイプ検証を勧めると良いです。
三つ目は限界ですね。論文に限界やリスクは書いてありますか？
三つ目は「信頼性とスケール」です。生成された関数が正しくないと人の手で修正するフィードバックが必要になる点、そして彼らの基本手法は情報を持たない探索（uninformed search）に依存する部分があり大規模問題ではスケーリングが課題になる点が指摘されています。論文自身もこの点を認めており、ヒューリスティックを提供して情報を与えることでスケーラビリティを改善する方向性を示しています。
これって要するに、LLMに領域固有の評価ルール（ヒューリスティック）を作らせて、それを試して一番いいものを選べば、従来の一般的な評価方法より現場で使える計画が増えるということですか？
その理解でほぼ合っていますよ。要点三つをもう一度だけ短くまとめます。第一に、LLMはヒューリスティックをプログラムとして出力でき、そのまま探索に組み込める。第二に、複数候補を生成して評価する戦略により汎用手法を上回ることがある。第三に、人の監督とスケーリング戦略が実用化の鍵になります。大丈夫、必ずできますよ。
現場の人に説明するときの簡単な言い方を教えてください。投資する価値があるか端的に言いたいのです。
会議で使える要点は三つです。短く言うと、(1) LLMを使って業務に合わせた評価ルールを自動生成できる、(2) 複数の候補から最適な評価を選べば従来法より実務で解けるケースが増える、(3) ただし人の検証と段階的な導入で実運用に耐える。これを基に小さなPoC（概念実証）から始めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、LLMに業務ルールを学ばせて評価のコードを作らせ、それをテストして一番良いものを採用することで、うちのスケジューリングや資材配置の問題も解ける可能性があるということですね。ありがとうございました、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本研究はLarge Language Models (LLM) 大規模言語モデルを用いて、ドメイン依存のヒューリスティック関数をPythonコードとして自動生成し、その中から最も有用なものを選んで古典的プランニング（Classical Planning クラシカルプランニング）に組み込むことで、従来の汎用ヒューリスティックを上回る実問題への適用性を示した点で革新的である。
まず基礎的な位置づけを明示する。古典的プランニングとは、単一のエージェントが決定論的な離散環境で一連の行動を計画する問題であり、その解探索の効率はヒューリスティック関数（heuristic function 評価関数）が握っている。従来はドメインに依存しない一般的なヒューリスティックが標準であったが、ドメイン特有の知見を取り込めば探索効率は改善し得る。
本研究の立ち位置はここにある。研究者らはLLMにドメインの定義や小さな訓練問題を与えて複数のヒューリスティックをプログラムとして生成させ、短期試験で最も強いものを選んで探索アルゴリズムに組み込む手法を提案した。これにより、未知の大きめのテスト問題に対しても従来手法より多くの問題を解ける事例が示された。
産業応用の観点では、既存のプランナーに比べて多少の実装上の調整は必要だが、アルゴリズム設計の段階で有用なドメイン知見を自動生成できる点が強みである。つまり、エンジニアリングで時間をかけて手作りする価値がある領域をLLMが補助し得る。
総じて、本研究は「評価関数の設計をデータ駆動かつプログラム生成で行う」という新しい枠組みを提示しており、プランニング分野の方法論そのものに影響を与えうる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大きく二つの方向に分かれる。一つは直接LLMに計画を生成させるアプローチであり、もう一つは学習によって汎用的なヒューリスティックを構築するアプローチである。前者は逐次的な指示生成のため誤りが蓄積しやすく、後者はドメイン固有の知見を取り込みにくいという欠点がある。
本研究はこれらと異なり、LLMを「プランナーの部品」を生成するツールとして使う点が特徴である。具体的にはヒューリスティック関数をPythonコードで生成し、既存の探索アルゴリズムに組み込むことで、LLMの生成能力と従来アルゴリズムの堅牢性を組み合わせている。これにより、単純な直接生成よりも信頼性が高く、学習ベースの最強手法にも匹敵する場合がある。
差別化の本質は二点ある。第一に、生成物が実行可能なコードであるため評価が容易であり、複数候補から選択できる点。第二に、ドメイン依存の知見を明示的に反映させられるため、汎用ヒューリスティックが苦手とする特殊構造の問題にも対応しやすい点である。
実験面でも差異は明確である。彼らはPyperplan上での実装にもかかわらず、国際競技会の学習トラックで用いられる代表的ドメインにおいて、従来の代表的ヒューリスティックを上回る成績を示している。これはアルゴリズムの改善が実装言語の性能差を超えることを示唆する。
したがって、この研究は「LLMによる生成」×「従来探索アルゴリズムの組合せ」という新たな方法論を提示し、先行研究と明確に差別化される。
3.中核となる技術的要素
中核は三つの要素からなる。第一はLarge Language Models (LLM) 大規模言語モデルに対するプロンプト設計と複数候補のサンプリングである。プロンプトにドメイン仕様や小規模な訓練問題を渡して複数のヒューリスティック関数をPythonコードとして生成させることで、多様な評価基準を手に入れる。
第二は生成されたPythonコードを既存の探索アルゴリズムに組み込んで評価するパイプラインである。ここではGreedy Best-First Search (GBFS) 貪欲最良優先探索等の検索手法を用いて、各ヒューリスティックの有用度を小さな訓練問題群で試験し、最も有望なものを選択する。選択後は選ばれたヒューリスティックで未知のテスト問題に挑む。
第三は評価基準の実験設計である。彼らはInternational Planning Competition (IPC) 2023のLearning Trackで用いられるドメインを試験場として用い、Pyperplan上での実装ながら既存の強力なC++実装に並ぶ、あるいは上回るパフォーマンスを示した点が重要である。これにより生成ヒューリスティックが実際に有益であることを示している。
技術的な注意点として、生成コードが誤っている場合には人手による修正や追加の検証が必要であり、これは本手法の運用コストに影響する。また、現状のパイプラインは部分的にuninformed search 情報を持たない探索に依存しているため、大規模問題への直接適用は工夫を要する。
しかし、要はLLMを単なる文章生成ではなく「実行可能な部品生成」のために使う設計思想こそが技術的に目新しい点である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は実装とベンチマークにより行われた。研究者らはPyperplanというPython実装のプランナーを用い、LLMに生成させたヒューリスティックを複数候補作成→訓練問題で評価→最適候補を選択という流れでテストを行った。評価指標は解けたタスク数と状態展開数（探索の効率）である。
成果として、LLM生成ヒューリスティックは代表的な汎用ヒューリスティックであるhFF等を上回るタスク解決率を示した。特筆すべきは、PyperplanがC++の最適実装よりも遅いにもかかわらず、生成ヒューリスティックが標準的なC++実装を上回るドメインがあった点である。これはヒューリスティックの情報量が計算速度を補った例である。
また、あるドメインではLLM生成ヒューリスティックの方が状態展開数が少なく、単に計算量が小さいだけでなく、より情報量の多い評価を与えていたことが示された。これが意味するのは、単純な最適化よりも評価設計で改善の余地があるということである。
ただし限界も示された。生成関数の誤りには人手フィードバックが必要であり、生成→評価のサイクルには追加コストがかかる。さらに、現状は小〜中規模問題での優位性が主であり大規模化には追加の設計が必要である。
それでも、実験結果はプロトタイプ段階でも実用的価値があることを示し、実務へ段階的に導入する意義を示している。
5.研究を巡る議論と課題
議論は主に信頼性、スケーラビリティ、運用コストの三点に集約される。信頼性では、生成されたコードの正当性をいかに自動検証し人手介入を減らすかが課題である。完全自動化を目指すには、より厳密な検証層や形式手法の導入が必要だ。
スケーラビリティについては、現状の探索戦略から脱却して情報を活かしたインフォームドサーチ（informed search 情報を用いる探索）へ移行する設計が求められる。論文自身もヒューリスティックを与えることでスケール向上が見込めると述べており、ここが今後の技術的焦点となる。
運用コストに関しては、LLMの推論コストや生成→評価サイクルの計算負荷が問題となる。実務導入では、生成の回数や評価用の訓練問題をどう設計してコストを正当化するかが投資判断に直結する。ここはPoCを小さく回して実データで効果を検証する手法が望ましい。
さらに倫理や安全性の観点で、生成コードが意図しない動作をしないかを保証する仕組みや、生成ルールのブラックボックス性をどう解消するかという議論も残る。これらは実装側と経営側が共同で検討すべき課題である。
総じて、学術的には有望だが実装と検証の仕組みづくりが今後の重要課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の方向性は三つある。第一に、生成されたヒューリスティックの自動検証と修正の自動化である。プログラム合成領域の技術を取り込み、誤りを減らす検証プロセスを作る必要がある。第二に、より大規模な問題に対して有効な探索戦略への統合である。情報を持つ探索へ移行することでスケーリングの課題を解く道が開ける。
第三に、業務適用のための運用設計である。推論コストや生成回数、評価問題の選び方などを事業上の投資対効果と結び付けて設計することが重要だ。PoCから本番移行までの段階的なロードマップを用意すれば、現場の不安を低減できる。
検索に使える英語キーワードとしては、”LLM-generated heuristics”, “program synthesis for planning”, “domain-dependent heuristics”, “Pyperplan” を参照するとよい。これらで関連研究に当たれる。
最後に、会議で使えるフレーズを以下に挙げる。実務検討の際に短く要点を伝えられるよう準備しておくと議論がスムーズになる。
会議で使えるフレーズ集
「この手法はLLMで業務に特化した評価ルールを生成し、複数候補から最も実務的なものを採用することで、従来より多くの計画問題を解決できる可能性があります。」
「まずは小さなPoCで生成ヒューリスティックの有効性を検証し、運用コストと効果を見てからスケールさせましょう。」
「生成コードの検証が必要なので、人のレビューと自動検証を組み合わせた運用フローを作る必要があります。」
引用: Classical Planning with LLM-Generated Heuristics: Challenging the State of the Art with Python Code
A. B. Corrêa, A. G. Pereira, J. Seipp, “Classical Planning with LLM-Generated Heuristics: Challenging the State of the Art with Python Code,” arXiv preprint arXiv:2503.18809v1, 2025.
