人工知能（AI）領域における「プランニング」とは、エージェントやシステムが初期状態から所定の制約下で目標達成に向けた一連のアクションを自動的に作成する能力を指します。この分野は、環境、利用可能なリソース、不確実性、エージェント間の相互作用などを考慮し、戦略的意思決定を自動化することを目的としています。プランニングは、アクションの時間的構造化や、連続・並列タスクの複雑性管理に重点を置く点で、最適化とは異なります。

ユースケースと利用例

プランニングは、自律ロボット（ナビゲーション、物体操作）、物流（倉庫管理、車両ルート計画）、産業生産のタスクスケジューリング、宇宙ミッション管理、戦略ゲームなどで不可欠です。例えば、自動倉庫ではプランニングシステムが最適なピックアップ順序を決定し、ロボット分野では障害物回避経路の計画に用いられます。

主要なソフトウェアツール・ライブラリ・フレームワーク

代表的なツールとして、プランニング問題モデリングの標準であるPDDL（Planning Domain Definition Language）があります。よく使われるソルバーはFast Downward、OPTIC、LPGなどです。ロボティクス分野ではMoveIt!（ROS対応）が高度な経路計画機能を提供します。AIPlan4EUやpyperplanなどのフレームワークも、より大規模なシステムへの統合を支援します。

最新動向・進化・トレンド

プランニングは機械学習との統合が進み、経験に基づく戦略適応が可能になっています。シンボリックプランニングとニューラルネットワークのハイブリッド手法、マルチエージェント・協調型プランニングも注目されています。現状の課題としては、リアルタイムプランニング、不確実性管理、部分観測環境への対応などが挙げられます。認識や対話など、他のAIモジュールとの相互運用性も活発な研究分野です。