生成AIに図の生成を依頼しても，要求と異なる出力や描画失敗が発生し，試行錯誤や手戻りが生じることが多い．これは，図が合意形成・理解促進・分析のための重要な表現手段であるにもかかわらず，生成結果の品質が安定しないという実務上の課題である．本研究では，コードから図を生成するDiagrams as codeツールに「推論と行動」（ReAct）フレームワークを適用することで，要求どおりの図を生成する手法「ReAct-Dac」を考案した．
実験によって，図の要求充足率の向上を確認した．