解説ねえねえ智也くん！この『E…
解説
ねえねえ智也くん！この論文のタイトルにある『意図の逸脱』って何？なんだかSF映画のタイトルみたいでカッコいいね！
SFじゃないよ。これはAIエージェントがツールを使う時に、ユーザーが本当にやりたかったことから微妙にズレちゃう問題のことなんだ。
ズレちゃう？エラーで止まっちゃうのとは違うの？
そう。例えば、ニュースを調べてほしい時に『Bing』を使ってほしいのに勝手に『Baidu』を使ったり、1月19日の予約を頼んだのに20日で入力しちゃったり。動いてはいるけど、正解じゃないっていう厄介な状態だよ。
あー、あるある！「そうじゃないんだよな〜」ってやつだね。それをどうやって直すの？
これまでは人間が頑張ってデータを作るか、AIに架空のツールをシミュレーションさせて学習させてたんだ。でも、人間が作るのはコストが高いし、架空のツールだと現実の複雑なルールに対応できないっていう課題があったんだよ。
そこでこの『RISE』っていう手法の出番だね！どんな魔法を使うの？
魔法じゃなくて『Real-to-Virtual』っていう逆転の発想だよ。まず、実際に動く本物のツール（MCPっていう規格のサーバー）を用意して、その実行結果から逆向きに「どんな依頼があればこの結果になるか」を考えてデータを作るんだ。
答えから問題を作るみたいな感じ？
その通り。さらに「意図に関わる重要なパラメータ（ICP）」を見つけ出して、それをわざと間違えた値に変えた『ダメな例（負のサンプル）』もたくさん作るんだ。これでAIに「これは正しいけど、こっちはダメだよ」って教え込むわけだね。
なるほど！失敗から学ばせるんだね。それで、効果はあったの？
すごい効果だよ。タスクの成功率が平均で35%以上も上がったし、ユーザーの意図に合わせる能力も23%向上したんだ。他の最新手法と比べても圧倒的な成績だね。
35%も！それはすごいね。これがあれば、私の「お腹空いたから何か美味しいもの予約して」っていう曖昧な頼みも完璧にこなしてくれるかな？
この研究の意義は、現実のツール環境とAIの学習を密接につなげたことにあるんだ。将来的には、もっと複雑な仕事もミスなくこなせるエージェントができるはずだよ。
でも、まだ難しいこともあるんでしょ？
そうだね。今はまだツールの種類が限られているし、リアルタイムで状況が変わるような複雑な環境での検証はこれからだ。でも、この手法がベースになるのは間違いないよ。
よーし、じゃあ私もRISEを使って、智也くんが私の代わりに宿題をやってくれるように『意図の調整』をしちゃおうかな！
それは『意図の逸脱』じゃなくて、ただの『責任転嫁』だよ。自分でやりなさい。
要点
- AIエージェントがツールを使う際、動作はするがユーザーの意図と微妙に異なる結果を出す「意図の逸脱（Intent Deviation）」という問題を定義した。
- 現実のツール（MCPサーバー）の実行結果から逆算して、実行ログやユーザーの依頼文を生成する「Real-to-Virtual」なデータ合成手法「RISE」を提案した。
- 意図に直結する重要なパラメータ（ICP）を特定し、それをあえて間違わせた「負のサンプル」を自動生成することで、AIの学習効率を高めた。
- 実験の結果、タスクの成功率が平均35.28%、意図の整合性が23.27%向上し、未知のツールに対しても高い汎用性を示した。