ユーザー状態とモデル状態の同期とは?|MCP入門 3.4|生成AIの一貫した応答設計

3.4 ユーザー状態とモデル状態の同期管理
生成AIとの対話において「一貫性がある応答」「流れを踏まえた対応」「期待通りの推論」を得るには、 ユーザーの状態(Who, What, Why)とモデルの状態(System Instruction, Role, Context)が同期していることが重要です。
このセクションでは、ユーザーとモデルが持つ状態をいかにして揃えるか、 そのための設計原則、管理方法、同期のパターンについて詳しく解説します。
なぜ状態の同期が必要なのか?
ユーザーは対話の中で前提・目的・役割を意識的・無意識的に保持しています。 一方、LLM(大規模言語モデル)は、与えられたプロンプトに基づいてその場の出力を推論します。
このため、モデルの応答がユーザーの現在の意図とズレていると、体験は一気に劣化します。 状態の不一致は、次のような問題を引き起こします:
- ユーザーがすでに伝えた情報を、モデルが「知らない」前提で応答する
- 目的が切り替わったのに、モデルは前のタスクのまま話し続ける
- ユーザーのコンディション(例:怒っている、急いでいる)を無視した返答が出る
ユーザー状態とは何か?
以下のような情報の集合体です:
- ユーザーの属性(氏名、役職、所属、言語、興味関心)
- 目的(例:新規登録したい、過去の履歴を確認したい)
- 現在の進行状況(フローの中のどのステップにいるか)
- 過去のやりとり(前回の問い合わせ、直前の質問など)
モデル状態とは何か?
以下のような内部的構造を持ちます:
- System Instruction(役割・立場・言語トーンなど)
- Context(チャット履歴、要約された過去会話)
- Active Task(実行中のタスクや目標)
- Behavioral Rules(ルール、制約、出力形式など)
例:ユーザーが「返品したい」と言っているとき、モデルも「返品処理中」と理解している状態が同期です。
同期のパターンと実装
パターン1:セッションメモリ + タスクラベル
{
"user": {
"name": "田中一郎",
"role": "営業マネージャー",
"intent": "顧客リストのエクスポート方法を知りたい"
},
"active_task": "CSVエクスポートの手順説明"
}
パターン2:ステートマシン同期
{
"flow": "返品処理ステップ",
"current_step": "3/5:返送方法の選択"
}
パターン3:感情・行動の同期(エモーショナルコンテキスト)
{
"user_mood": "frustrated",
"priority": "high"
}
例:モデルには「落ち着いたトーンで回答せよ」「要点のみ簡潔にせよ」などのSystem Instructionを生成させる。
状態同期のための設計指針
- 状態の「定義」と「更新条件」を明示する
- JSON形式などで保存・復元可能な設計にする
- タイミングと内容を制御してモデルに渡す
- 状態と出力の関係をテスト・検証可能にする
MCPの本質は、「文脈の設計」だけでなく、ユーザーとモデルの状態整合性を保つことにあります。 それにより、AIとの対話体験が一貫し、期待通りの応答が得られるようになります。
次の章では、複数モデルやRAG構成、マルチセッション対応など、 より高度な実装と統合設計について紹介していきます。 → 第4章 MCPの拡張と統合へ進む

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。カテゴリー
検索履歴
チーム

任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。