はじめに：なぜ今マルチモジュールAIなのか
現在の大規模言語モデル（LLM）は驚異的な性能を示していますが、推論過程がブラックボックスであり、一度生成したトークン列を後から修正できない制約があります。複雑な推論や計画を必要とする問題では、途中経過の検討や方針の再評価が困難で、モデル内の長期的記憶も限定的です。
こうした課題に対し、言語処理と非言語的な思考・推論処理を明確に分離し、複数のモジュールが連携するマルチモジュールAIアーキテクチャが注目されています。本記事では、推論能力強化のための設計手法、汎用人工知能（AGI）研究における位置づけ、既存の実装例との比較を通じて、この革新的なアプローチの全貌を解説します。
言語モジュールと推論モジュールの分離設計
MIRRORアーキテクチャ：思考する者と話す者の分離
Hsingら（2025）が提案したMIRRORは、LLMベースの対話システム内部に「Thinker（思考する者）」と「Talker（話す者）」の二層を設けた革新的な構造です。
Thinker層では、ユーザとの対話の合間に非同期で内部思考を行い、目標・推論・記憶の3つの観点で並列に「内なる独白」を展開します。Inner Monologue Managerがゴール・推論・メモリの各スレッドで思考を生成し、Cognitive Controllerがそれらを統合して一貫した内部ストーリーを維持します。
一方、Talker層は最新の内部ストーリーを参照してユーザへの最終応答を生成します。このように応答生成と言語出力を担う部分と、非言語的な思考部分を時間的に切り離すことで、対話の各ターン間に深い推論・省察を行っても応答遅延を招かない利点があります。
実際、MIRRORを導入したモデルは安全性クリティカルなマルチターン対話で従来より大幅な性能向上（最大156%の改善）を示し、従順すぎて危険な指示に従う「御用聞き」や文脈取り違えといったLLMの典型的エラーを低減しました。
LMCAフレームワーク：認知アーキテクチャの実装
Knowlesら（2024）のLMCA（Language Model based Cognitive Architecture）は、人間のSystem1（直感的思考）とSystem2（熟考的思考）になぞらえて、LLMによる高速で直感的な処理と、より明示的でシンボリックな推論を行うモジュールを組み合わせる枠組みです。
LMCAでは長期記憶に相当する複数のモジュール（Memory/Thought/Action）があり、それぞれがLLMで実装される一方で、短期的なワーキングメモリに相当する共有領域で相互作用します。具体的には、作業記憶内にMemoryバッファ、Thoughtバッファ、Actionバッファ等があり、各モジュールが出力した内容が逐次書き込まれます。
そしてRetrievalモジュールが作業記憶から適切な情報を読み出し、各モジュールに入力として与えるサイクルで問題解決に当たります。この設計により、LLM単体では困難だった多段階の推論や試行錯誤を、モジュール間の情報の書き換え・バックトラッキングによって実現しようとしています。
推論能力を強化するモジュール設計技術
Tree-of-Thought：探索型推論の革命
Yaoら（2023）のTree-of-Thought（ToT）手法は、LLMの思考展開を木構造で探索する画期的なアプローチです。従来の逐次的な「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」から拡張し、ある中間ステップで複数の思考候補を分岐させて木状に探索するフレームワークを提案しました。
LLMは各ステップで候補となる「思考」をいくつも生成し、自ら評価して有望な枝を選択・展開します。また必要に応じて先読みやバックトラックも行い、局所的ミスからの立て直しを可能にします。このような試行探索能力により、GPT-4ですら正解率がわずか4%だった算数パズルで74%の成功率を達成するなど、大幅な性能向上が報告されています。
論理推論と知識統合の高度化
Kostkaら（2024）のSynergyMASフレームワークは、複数のLLMエージェントから成るチームに論理推論モジュールと長期知識モジュールを組み込み、協調動作させる例です。各エージェントは論理推論のためにAnswer Set Programming（ASP）ベースのソルバーと接続されたグラフ知識ベースへクエリ可能であり、これにより長い推論チェーンや一貫した論理会話が可能になります。
さらに各エージェントは自分専用の検索ベース知識源（RAG: Retrieval-Augmented Generation）も持ち、専門知識を随時取得できます。興味深いのは、エージェント間でTheory of Mind（心の理論）に相当する機能（互いの内部状態を推測し合う）も導入し、チーム全体として協調的に問題解決する点です。
外部ツール統合の最前線
LLMと外部ツールの統合も盛んに研究されています。Toolformerではモデル自らAPIツールを呼び出す方法を学習させ、HuggingGPTではLLMが複数の専門モデル（画像認識モデルなど）を言語インタフェースで調停します。
一連の研究は、LLMを「中枢の言語モジュール」と捉え、その周囲に検索エンジン・計算エンジン・コード実行環境などのモジュールを配置して知的行動を実現しようとする潮流と言えます。特にプランニングでは、問題をサブタスクに分解して順序立てる能力や、実行結果を見た自己反省による方針修正が鍵となります。
汎用人工知能（AGI）に向けたマルチモジュール戦略
OpenCog Hyperon：シンボル×ニューラルの統合
マルチモジュール型アーキテクチャは、強いAI（AGI）実現のアプローチとしても議論されています。Goertzelらが開発を進めるOpenCog Hyperonは、シンボリックな知識ベース「Atomspace」とディープラーニングなど多様なAI手法を組み合わせ、ニューラルと記号のハイブリッドによって人間並みの汎用性を目指しています。
彼らは「現在のLLMのような単純なアーキテクチャでは人間レベルAGIは達成困難」であり、Hyperonのように多数のアルゴリズム・データ構造を有機的に組み合わせた豊かな認知構造が必要になると述べています。実際Hyperonは、知識表現にハイパーグラフ、メタ認知に独自言語（MeTTa）、複数のニューラルネットモジュール（視覚や言語などの「ニューロン的葉」）を備えた複雑な構成をとっています。
LeCunの6モジュール構想
MetaのLeCunは2022年に発表した青写真で、知覚、世界モデル、記憶、推論、行動、目標設定の6つのモジュールからなる汎用学習エージェント構想を示しました。この中では、環境の動的な予測には「World Model（世界モデル）」、試行錯誤による経験学習には「Memory（記憶）」、意思決定には「Cost評価（価値関数）」、行動選択には「Actionポリシー」といった具合に、役割ごとのコンポーネントが明確化されています。
LeCunは特に、LLMのような受動的予測モデルだけでなく能動的に試行錯誤する世界モデルと自己教示する記憶システムの重要性を強調しており、人間や動物が持つような一貫した内部表現を作り出す枠組みを提案しています。
CoALAフレームワーク：統一理論への道
Sumersら（2024）のCoALA（Cognitive Architectures for Language Agents）は、近年のLLMエージェント研究を作業記憶 vs 長期記憶、内部行動 vs 外部行動、プランニング vs 実行という3軸で整理した概念フレームワークです。
CoALAでは、作業記憶（ワーキングメモリ）は各LLM呼び出し間で持続する中央ハブとして位置づけられ、エージェントが長期記憶（知識ベース）から情報を読み出したり、推論モジュールで作業記憶上の情報を要約・変換したりするプロセスを定義しています。これは前述のLMCAや他の提案に見られた「外部メモリ＋LLM」の一般化といえ、現在のLLMエージェントを包括的に位置づけ直す試みです。
実装例とプロトタイプの比較分析
分離型アーキテクチャの特徴
マルチモジュール型にも様々なアプローチがあります。一部は（MIRRORやLMCAのように）LLM自体を内省できるよう拡張する形で言語と思考を分離しており、他は（SynergyMASやHyperonのように）外部モジュール群とLLMを連携させることで全体として汎用性を獲得しようとしています。
各アプローチの特徴を整理すると：
内部分離型（MIRROR、LMCA）：
- LLM内部で思考プロセスを構造化
- 応答速度の最適化が可能
- 既存LLMへの適用が比較的容易
外部統合型（SynergyMAS、AutoGPT）：
- 専門ツールやソルバーとの連携
- 論理推論能力の大幅強化
- システム全体の設計が複雑
探索拡張型（Tree-of-Thought）：
- 推論過程の可視化と制御
- 複雑問題での性能向上
- 計算コストの増加
単一モデル vs マルチモジュール
一方、GatoやPerceiver、PaLM-Eのようにモジュール分割をせず単一モデルの汎用化を図る路線も依然存在し、これは対照的に「言語と思考をあえて分離しない」戦略と言えます。
単一モデル路線は学習済み知識の共有やタスク間転移に強みがありますが、推論の透明性や逐次思考の柔軟性ではモジュール構成に劣る場合があります。一方、モジュール構成は可塑性や解釈可能性に優れる反面、全体の統合や学習の難易度が課題となります。
現在の研究は両者の折衷も模索しており、例えばLLMを中核としつつ外部にメモリ・ツール・検証機構を備えるエージェントなどはその例です。
まとめ：マルチモジュールAIの未来展望
言語モジュールと推論モジュールを分離し、複数の専門機能を組み合わせるAIアーキテクチャは、高度な推論力と適応性を実現する有望な方向として発展しています。主要学会でもこのテーマへの関心は高く、NeurIPSやICLRではLLMとシンボリックAIの融合、長期記憶拡張、自己計画エージェントなど関連する研究が相次いで発表されています。
特に汎用人工知能（AGI）を見据えると、単一巨大モデル vs マルチモジュール構築の議論は避けて通れず、今後も両アプローチの長所を取り入れたハイブリッドな設計が模索されるでしょう。現時点では、限定的な領域であればGatoのように単一モデルで多才に振る舞うことも可能になりつつありますが、複雑なタスクや創発的な問題解決においては、人間のように専門化したサブプロセスを持つ構造の方が有利だと考えられています。
言語と思考を分離するマルチモジュールAIは、まさにその方向性に沿った試みであり、今後の研究の深化によってはより信頼性が高く説明可能な汎用AIへの道を切り拓く可能性があります。各モジュール間のインタフェースや学習手法、全体最適化の方法論など、課題も多く残されていますが、引き続き主要な研究コミュニティで精力的に議論・検証が進められていくでしょう。
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