PDCAを問題更新のループとして再定義し、AI推論とループ構造を明確に分離すれば機能する可能性があるが、具体的な実装や効果はまだ検証されておらず、課題が残っている。
PDCAは問題更新ループ、AIと分離すべき構造
PDCAの本質と問題更新ループ
従来のPDCA（Plan→Do→Check→Act）だけでは精度が下がり効果が薄いと感じている。実際の思考構造は「問題理解→計画→実行→評価→改善→新しい問題理解」であり、真のスタートは問題そのものだ。したがって、PDCAは Q→P→D→C→A→Q' という形で、問題（Q）を更新し続けるループとして捉えるべきである。
AIエージェントとの統合と分離構造の必要性
AIの推論に問題理解を任せ、得られた結果を基にループ構造を構築することで、PDCAを箱として回すことができる。ループの中でAまで到達したら再びAI推論に戻し、QからPへと循環させる。このとき、AI推論部分とループ制御部分を明確に二つに分けることが機能向上につながると考えている。用途は異なるが、基本的にこの分離構造を意識しないと効果が出にくいと感じている。
分離構造への今後の取り組み
自分の中でこの分離構造を具体化し、実際のシステム設計に落とし込む作業を進めなければならないという感覚が残っている。