私たちは日常的に、「以前どうだったか？」を無意識に参照して判断しています。

この人間らしい思考プロセスを、AIにも取り入れようとする試みが、いま急速に進んでいます。

本記事では、
事例ベース推論（Case-Based Reasoning, CBR）の考え方を、LLMエージェントに統合する研究について、
最新情報をわかりやすく解説していきます！ 🚀

柔軟な意思決定が可能なAIをつくるために、どんな設計思想が必要なのか。
実例を交えながら、じっくりと読み解いていきましょう！

https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.06943

本記事の関連研究

• 個人の思考パターンを模倣するアバター生成に関する研究

• ナレッジグラフを用いた業務知識の統合と応用方法

これらも合わせて読むことで、さらに理解が深まります✨

背景｜「以前どうだったか」がAIに求められる理由

どんな業界、どんな職種でも、
「前に似たようなことがあったな」と思い出して判断する場面は日常茶飯事です。

たとえば――

• 自動車整備士が「このエンジン音、前も聞いた」と即座に判断する

• 医師が「この症例、過去にもあった」と素早く診断を下す

こうした「経験をもとにした判断」は、
専門性の有無にかかわらず、私たちの行動に深く根付いています。

これをAIに持たせるには、どうすればいいのか。
そこで登場するのが「事例ベース推論（CBR）」です。

LLM（大規模言語モデル）なら、
言語をベースに、
事例の検索、解釈、応用、そして再学習までを一気通貫で支援できるのです。

さらに、
「なぜその選択をしたのか」
「他にどんな選択肢があったか」
といった内省的な思考も、サポートできる点が大きな魅力です。

事例ベース推論とは？｜人間らしい思考をなぞる4ステップ

事例ベース推論とは、
過去に似たケースを参考にしながら、新たな問題を解決する考え方
を指します。

ポイントは、以下の4ステップです。

1️⃣ 類似事例の検索
2️⃣ 解決策の応用
3️⃣ 状況に応じた調整
4️⃣ 新たな事例として保存

この流れは、医療、法律、設計、教育など――
「ルールでは割り切れない分野」で特に強力な武器となります。

つまり、
「前にどうだったか」をベースにしながら、
目の前の課題に柔軟に対応する。

これがCBRの本質です。

LLMエージェントでの事例ベース推論｜構成の基本

では、これをLLMエージェントに組み込むにはどうすればいいのか。
ここでは、理論構造を整理しておきましょう。

ケースの構造

1つのケースは、以下の要素で成り立っています。

• 問題の特徴（状況、課題の内容）

• 取られた解決策（どんな対応をしたか）

• 結果と評価（成功/失敗の記録）

• メタデータ（日時、環境、出典）

これらが体系的に保存され、
「ケースライブラリ」として蓄積されます。

類似ケースの探索

新しい課題が来たら、エージェントはライブラリを検索します。

ただのキーワード一致ではありません。

LLMの埋め込み表現を使い、
文脈を捉えた「意味的な近さ」を測ることで、
本当に役立つ事例だけをピックアップする仕組みです。

解決策のカスタマイズ

過去の成功例をそのままコピペでは意味がありません。

状況に応じて、

• 使える部分を抜き出し

• 新しい課題に合わせてアレンジし

• 全体を自然な形に再構成する

というプロセスを踏みます。

ここに、LLMの文章生成力が最大限活きます。

新しい経験の蓄積

最後に、対応後の経験も蓄積します。

ただし、

• 十分にユニークで

• 成果があり

• 将来応用できそうなもの

だけを選別して、ケースライブラリに追加します。

実装方法｜LLMに事例ベース推論を埋め込むステップ

それでは、ここからはもう少し踏み込んで、
実際の仕組み作りについて解説します💻

1. 過去のケースをデータ化する

最初にするべきことは、
過去の対応事例を整理・データベース化
しておくことです。

表形式、NoSQL、あるいはナレッジグラフなど、
検索・管理しやすい形式で保存します。

重要なのは、
後から意味検索できるように、
テキストとメタ情報をしっかり紐づけておくことです。

2. 意味ベースの検索機構を組み込む

ユーザーからのリクエストに応じて、
意味的な類似性をもとに、過去事例を検索します。

ハイブリッド検索（キーワード一致＋意味検索）を活用し、
精度と柔軟性を両立させます。

3. アダプテーション（再構成）プロセスを自動化

見つかったケースをそのまま適用するのではなく、
必ず、

• コンテキストに合わせた要素の抽出

• 条件に応じたリライト

• 全体のストーリーの整合性チェック

を行います。

このリファクタリングこそ、LLMの力が真価を発揮する部分です。

4. 新たなナレッジの積み重ね

対応が完了したら、
「未来のための資産」として、ケース化して保存します。

すべてを保存するわけではなく、
選別基準を持つことがポイントです。

5. 過去のケースを整理しておく｜知識の土台を作る

エージェントに「経験」を持たせるために、
最初に取り組むべきことは、事例の構造化です。

ここで重要なのは、単なる事実の羅列ではなく、

• どんな問題が起きたか（状況・背景）

• どう対処したか（行動・解決策）

• その結果はどうだったか（成功 or 失敗）

• いつ、どこで、誰が行ったか（メタデータ）

これらを一貫したフォーマットで記録することです。

最初はスプレッドシートでも十分。
慣れてきたら、JSONや専用DBに移行すればOKです。

6.似たケースを探す｜意味を理解してマッチングする

次に必要なのは、ユーザーからのリクエストに対して
「過去に似た事例はないか？」を探しにいく力。

ここで活躍するのが、
LLMの「意味理解力」と「ベクトル検索」の組み合わせです。

単なるキーワード一致ではなく、
意味ベースの類似度で検索することがカギ。

ハイブリッド検索（キーワード＋ベクトル）を使えば、
精度と柔軟性を高いレベルで両立できます。

7.過去の対応を今に合わせて使う｜アダプテーションの極意

見つかった過去事例は、
そのまま使えるとは限りません。

そこで必要なのが「アダプテーション（適応）」です。

具体的には、

1️⃣ 使えそうな要素を抽出する
2️⃣ 現在の条件に合わせてリライトする
3️⃣ 全体を自然なストーリーに再構成する

この一連のプロセスこそ、
LLMの創造性と推論力が真価を発揮する場面です。

8.複数の推論ルートを組み合わせる｜一枚岩ではない思考

事例ベース推論は強力ですが、万能ではありません。

だからこそ、

• Chain-of-Thought（段階的推論）

• 世界知識にもとづく一般的推論

と並行して動かし、
複数の思考ルートを重み付けしながら融合させる設計が理想です。

複雑な現実を捉えるためには、
「多層的な思考」が必須なのです。

方法の紹介｜事例ベース推論型LLMエージェント実装ステップ

ここからは、具体的な作り方を解説します！ ✍️

💡 ステップバイステップで、誰でも実装可能な流れを用意しました！

① 事例収集と構造化

• 問題・対応・結果・メタ情報を記録

• 最初はスプレッドシート、慣れたらJSONベース管理

② ベクトルデータベース準備

• 文章ベクトル化 → 保存

• Weaviate / Pinecone / FAISSが定番ツール

③ LLMとベクトル検索連携

• ユーザー入力をベクトル化して検索

• 類似事例を文脈に渡して、回答生成に活用

④ アダプテーションを促すプロンプト設計

• そのまま返さず、「今に合った提案」を作らせる

• Chain-of-Thought的な分解も促進

⑤ 新しいケースの蓄積

• 実際のフィードバックや成功例を新ケースとして登録

• ナレッジが自然に成長していく仕組みを持つ

結論・まとめ｜LLMの「経験値」を育てる未来へ

✅ 事例ベース推論は、過去の知見を生かす最強の武器。
✅ LLMエージェントは、単なる検索ではなく、思考・適応・学習を繰り返す存在に進化できる。
✅ ハイブリッド推論（CBR＋CoT＋一般推論）で、複雑なタスクにも柔軟対応が可能になる。

もし、あなたが、

• 柔軟で

• 説明できて

• 成長できる

そんなAIエージェントを目指すなら、
事例ベース推論の実装は、絶対に押さえておくべきです！🔥