IteratoP - Iteration Processor

AIの回答を、納得いくまで自動で磨き上げるライブラリ。

これは何？

IteratoPは、AIに複雑なタスクを任せるときに、自動で何度もやり直しをさせるツールです。

人間が企画書を何度も推敲するように、AIの回答も「実行 → 評価 → 改善」を繰り返すことで精度が上がります。IteratoPはこのサイクルを自動化し、目標の品質に達したら自動で終了します。

解決する課題

従来の問題点：

AIに質問すると、最初の回答が不十分なことがある
「もっと詳しく」「別の角度で」と何度もやり取りが必要
手動でのフィードバックループは時間がかかる

IteratoPの解決策：

目標スコアを設定すれば、自動で改善を繰り返す
各ステップの評価と次の行動を構造化して定義
全過程を記録し、いつでも振り返れる

動作の仕組み

IteratoPは5つのステップを繰り返します：

Initialize（初期化）: タスクの出発点を決める
Act（実行）: AIが実際に作業をする
Evaluate（評価）: 結果の品質を数値で測る
Transition（移行）: 評価をもとに状態を更新
Finalize（完了）: 目標達成後、最終結果を生成

このサイクルを、あなたが設定した目標スコア（例：70点以上）に達するまで自動で繰り返します。

具体例：ファクトチェック

「東京タワーの高さは333メートル」という主張を検証する場合：

1回目: 初歩的な検索 → 信頼度30点 → 続行
2回目: 公式サイトを確認 → 信頼度65点 → 続行
3回目: 複数の信頼できる情報源を比較 → 信頼度90点 → 完了

人間が介入することなく、AIが自動で情報を集め、評価し、必要なら追加調査を行います。

使い方（開発者向け）

IteratoPを使うには、5つの関数を定義します。ファクトチェッカーを例に見てみましょう：

import { createIterator, createEvaluation, createActionResult } from '@aid-on/iteratop';

const factChecker = createIterator(
  {
    // 1. 初期化：どんな情報から始める？
    initialize: async (claim: string) => ({
      claim,
      queries: [generateInitialQuery(claim)],  // 最初の検索クエリ
      evidence: [],                             // 集めた証拠
      confidence: 0,                            // 現在の信頼度
    }),

    // 2. 実行：何をする？
    act: async (state, context) => {
      // Web検索を実行
      const searchResults = await searchWeb(state.queries.slice(-1)[0]);
      return createActionResult(searchResults, { cost: 0.02 });
    },

    // 3. 評価：どれくらい良い？
    evaluate: async (state, actionResult) => {
      // AIに証拠の信頼性を分析させる
      const analysis = await llmAnalyze(state.claim, actionResult.data);
      return createEvaluation(analysis.confidence, {
        shouldContinue: analysis.confidence < 70,  // 70点未満なら続行
        feedback: analysis.reasoning,
      });
    },

    // 4. 移行：次はどうする？
    transition: async (state, actionResult, evaluation) => ({
      ...state,
      evidence: [...state.evidence, ...actionResult.data],  // 証拠を追加
      confidence: evaluation.score,                          // スコア更新
    }),

    // 5. 完了：最終的に何を返す？
    finalize: async (state, history) => ({
      verdict: state.confidence >= 70 ? 'VERIFIED' : 'UNVERIFIED',
      confidence: state.confidence,
      iterations: history.length,  // 何回繰り返したか
    }),
  },
  {
    maxIterations: 5,      // 最大5回まで
    targetScore: 70,       // 70点で合格
    earlyStopScore: 95,    // 95点なら即終了
    timeout: 30000,        // 30秒でタイムアウト
  }
);

// 実行
const result = await factChecker.run("東京タワーの高さは333メートルである");

リアルタイムで進捗を見る

イベントシステムを使えば、AIが今何をしているかをリアルタイムで確認できます：

processor.on((event) => {
  switch (event.type) {
    case 'iteration_start':
      console.log(`イテレーション ${event.iteration + 1} 開始`);
      break;
    case 'evaluation_complete':
      console.log(`スコア: ${event.evaluation.score}`);
      break;
    case 'converged':
      console.log(`目標達成！`);
      break;
  }
});

これにより、ユーザーに「今何%完了しているか」を表示したり、処理が止まっていないか監視できます。

便利なユーティリティ

IteratoPには、よくある課題を解決するヘルパー関数が付属しています：

import { combineEvaluations, withRetry, withTimeout } from '@aid-on/iteratop';

// 複数の評価基準を統合（例：正確性50%、信頼性30%、網羅性20%）
const combined = combineEvaluations(
  [factualAccuracy, sourceCredibility, coverage],
  [0.5, 0.3, 0.2]
);

// APIエラーに備えて自動リトライ
const data = await withRetry(() => fetchFromAPI(url), { maxRetries: 3 });

// タイムアウトを設定（長すぎるAI処理を防ぐ）
const result = await withTimeout(llmGenerate(prompt), 5000);

どこでも動く

TypeScript: 型安全な開発
ゼロ依存: 外部ライブラリ不要で軽量
マルチプラットフォーム: Node.js、Cloudflare Workers、ブラウザ、どこでも動作

活用例

ファクトチェック: 複数の情報源から証拠を集め、信頼度を判定
コンテンツ生成: AIが書いた文章を、目標品質まで自動推敲
データ分析: 仮説を立て、検証し、改善を繰り返す
問題解決: 複雑な課題を、段階的に解いていく

インストール

npm install @aid-on/iteratop

詳細なドキュメントとサンプルコードは、GitHubリポジトリをご覧ください。

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