拓海さん、最近若手から『シーン・グラフを使うとAIの計画が良くなる』って聞いたんですが、正直ピンと来ないんです。要するに現場で何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、大きな地図（シーン・グラフ）を使って、AIが考えたい情報だけを順番に取りに行けるようにした手法ですよ。変化の本質は『無駄な情報で迷わず、必要な情報を逐次的に引き出す』点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。でも『逐次的に引き出す』ってことは、現場データを全部渡すんじゃなくて、段取りをしてから取りに行くということですか。それで精度が上がるとは信じがたいですが。
その通りです。短く言えば要点は三つです。1つ、AIに全データを見せると誤情報（hallucination）やトークン制限で混乱する。2つ、設計図（スキーマ）を渡して計画だけ作らせ、必要な情報を取りに行くことで整合性が高まる。3つ、検索専用の役割を持つエージェントが情報を正確に取り出すことで、現場導入の再現性が上がるんです。
これって要するに、『AIに現場の全帳簿を渡すのではなく、まず何を知りたいか図面を描かせて、それに沿って必要な帳票だけを取りに行かせる』ということですか。
まさにその理解で合っていますよ。図面に当たるのが『スキーマ（schema）』で、帳票が『シーン・グラフ（scene graph）』の実データです。これにより事前に計画を明確化してからデータに当たれるため、効率と正確さが同時に改善できます。
現場でやるときのコストやROIが気になります。二つの役割に分けると手間が増えるのではないですか。
良い質問ですね。実務面での要点を三つにまとめます。1つ、初期は設計（スキーマ整備）に投資が必要だが一度整えば複数タスクで再利用できる。2つ、誤回答削減で人的チェックコストが下がる。3つ、段取りが明確なため運用保守が楽になる。だから短期では投資、長期ではコスト削減の効果が出ますよ。
なるほど、では実際に試すとしたら最初の一歩は何をすれば良いですか。
まずは現場の代表的な問いを一つ選び、紙やホワイトボードで『どの情報がいるか』を図にしてください。それがスキーマの原型になります。次に小さなデータセットでReasoner（計画役）とRetriever（検索役）の動きを確認します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉でまとめると、『まず図面を描かせてから必要な帳票だけを順に取りに行く仕組みを作ることで、AIの誤りを減らし現場運用を安定させる』ということで正しいですね。
