マルチエージェントシステムを解説：AIエージェントはどのように連携するのか
- 公開日
大規模言語モデル（LLM）の登場以来、業界ではビジネスプロセスを最適化する方法が模索されてきました。注目を集めている手法の一つが、マルチエージェントシステムです。
マルチエージェントシステムを使えば、組織は自律型AIエージェントの協調的なチームによって複雑なワークフローを自動化できます。これにより、これまで企業がLLMの利点を十分に活用することを妨げていた課題を克服できます。
ある調査によると、マルチエージェントシステムはエージェントAI市場の66.4%を占めており、このアーキテクチャの普及がビジネス成長、イノベーション、生産性を後押ししていることを示しています。
このガイドでは、マルチエージェントシステムの基本と重要性を解説します。さらに、代表的なアーキテクチャ、AIエージェントの種類、課題、利点、音声AIを含むユースケースも詳しく紹介します。
概要
- マルチエージェントシステムは、単一のエージェントでは処理できない複雑なタスクを、複数のAIエージェントで実行します。
- マルチエージェントシステムが導入できるAIエージェントには、単純反射型、モデルベース反射型、目標ベース型など、7つの種類があります。
- エージェントは、集中型または分散型のアーキテクチャで動作できます。
- マルチエージェントシステムの主な利点は、アーキテクチャがもたらすスケーラビリティ、並列処理、専門性です。
- 組織は、ソフトウェア開発、倉庫管理、コンテンツ配信など、さまざまなユースケースでマルチエージェントシステムを導入しています。
マルチエージェントシステムとは？
マルチエージェントシステムは、単一のエージェントでは解決できない複雑な問題に対し、共通の目標に向けて取り組むAIエージェントの集合です。
AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を搭載し、推論、行動、外部ツールとの接続を行う自律型アプリケーションです。単一のAIエージェントは明確に定義されたタスクには有用ですが、複数の領域にまたがる予測不能で大規模、または過度に複雑なタスクの実行は困難です。
マルチエージェントシステムの仕組み
一般的なマルチエージェントシステムのアーキテクチャでは、中央コーディネーターが複雑なタスクを複数の小さな部分に分割します。その後、共有環境内に配置された専門エージェントに各タスクを割り当てます。
高性能で信頼性の高いマルチエージェントシステムには、コミュニケーションが不可欠です。
- エージェントは、独自のメッセージングサービスまたはA2Aプロトコルを使って相互にデータを交換します。
- エージェントは、サードパーティAPIとモデルコンテキストプロトコル（MCP）を使って外部ツールと連携します。
タスクを完了するため、専門エージェントは情報を共有し、メッセージを交換しながら、ユーザーや環境とのやり取りを通じて継続的に改善していきます。
マルチエージェントシステムが重要な理由
マルチエージェントシステムは、単一エージェントのLLMにおけるコンテキストウィンドウを拡張する、柔軟な分散プラットフォームを提供します。単一エージェントは特定の領域内であれば適切に推論できますが、限られた時間と情報で大量のタスクを完了させようとすると、精度が低下します。
マルチエージェントシステムを活用すれば、並列処理、専門エージェントによる制御、優れた適応性を通じて、さまざまなユースケースへAIをスケールできます。
例として、コンテンツマーケティングのワークフローを考えてみましょう。単一のAIエージェントでは、トピック調査、オーディエンス分析、コンテンツ作成、公開、レポート作成を完了するのは困難です。これを行うには、さまざまな接点での介入が必要になります。
一方、マルチエージェントシステムでは、それぞれの知識領域に精通した専用AIエージェントを配置し、ワークフローの自動化に必要なツールと接続します。
マルチエージェントシステムにおけるAIエージェントの種類
AIエージェントには、それぞれ異なる特性を持つ7つの種類があります。
1. 単純反射型エージェント
単純反射型エージェントは、事前設定された条件ルールに基づき、感覚入力に反応します。入力を受け取ると、アクション、テキスト、オーディオ、その他の形式で出力を生成します。結果や環境の記憶は保持しないため、すべての推論は白紙の状態から始まります。
2. モデルベース反射型エージェント
モデルベース反射型エージェントは、配置された環境を部分的に認識しています。継続的なやり取りを通じて、自身の行動が環境に与える影響を学び、その情報を使って推論用の条件ルールを補強します。
ただし、過去の推論に関する記憶は保持しないため、ある意味では単純反射型エージェントとほぼ同様に動作します。
3. 目標ベース型エージェント
目標ベース型エージェントは、あらかじめ定められた目標の達成につながる可能性のある行動を検討します。条件ルールに基づいて動作するのではなく、検索・計画アルゴリズムを使い、マッピングした各経路の将来の結果を予測します。そのうえで、成功につながる可能性が最も高いと判断した経路を選択します。
4. 効用ベース型エージェント
効用ベース型エージェントは、効用を最大化する結果を目指すよう設計されています。AIエージェントにおける効用とは、システムから得られる価値のことです。導入時には、取り得るさまざまな経路を予測し、それぞれに重みを付けます。その後、潜在的なリスクと報酬を考慮したうえで、最も大きな利益をもたらす選択肢を選びます。
5. 学習型エージェント
学習型エージェントは、過去の経験や環境とのやり取りを通じて継続的に性能を改善します。フィードバックループで動作し、特定の基準に照らして自身の性能を評価しながら、望ましい結果を生むように振る舞いを改善します。
6. 階層型エージェント
階層型エージェントは、上位エージェントと下位エージェントの間にある複数の指揮系統を通じて動作するAIエージェントです。通常、上位エージェントは大きなタスクを下位エージェント向けの小さな部分に分解します。
一方、下位エージェントは、センサーデータの取り込みやアクチュエーター応答の制御など、戦術的な実装を担います。複雑な構成では、機械学習エンジニアがエージェントを複数の階層に配置し、タスクの同期と分散を最適化します。
7. 協調型エージェント
協調型エージェントは、互いにピアツーピアの関係を持つAIエージェントです。中央オーケストレーターに依存するのではなく、各エージェントが情報を共有し、制御を引き渡しながら、共通の目標に向けて協力します。
代表的なマルチエージェントシステムのアーキテクチャ
マルチエージェントシステムは業務効率を向上させますが、導入を成功させるにはユースケースに適したアーキテクチャを選ぶ必要があります。
さまざまなマルチエージェントシステムのアーキテクチャを簡単に比較してみましょう。
アーキテクチャ | 構造 | 用途 |
集中型 | 共有ナレッジベースを制御し、ワーカーエージェントにタスクを割り当てる単一の中央オーケストレーター。 | セーフガードの適用や変更の展開を容易に行う必要がある本番環境。 |
分散型 | 推論、行動、コミュニケーションを自律エージェント間で均等に共有するフラットな階層。 | エッジコンピューティングのような、スケーラブルで耐障害性の高いAIシステム。 |
階層型 | 階層化された指揮系統。上層で戦略を立て、最下層で実行します。 | サプライチェーン管理など、複数の領域にまたがるマルチエージェントシステム。 |
逐次型 | 各エージェントが結果を次のエージェントへ直接渡す、固定的な線形パイプライン。 | 医療診断など、厳格な段階的依存関係を持つワークフロー。 |
各アーキテクチャを詳しく見ていきましょう。
集中型
集中型マルチエージェントアーキテクチャは、単一の中央オーケストレーターと複数のワーカーエージェントで構成されます。共通のナレッジベースを共有し、オーケストレーターがそれを制御します。タスクが割り当てられると、オーケストレーターはそれを小さな専門的な部分に分解し、それぞれのエージェントに割り当てます。
集中型アーキテクチャは、その設計上、実行をシンプルにします。統一されたダッシュボードから目標を定義し、セキュリティポリシーを適用し、エージェントを監督できます。
ただし、このアーキテクチャが依存する単一の制御点は、運用上のリスクでもあります。オーケストレーターが停止すると、エージェントは連携や情報共有をそれに依存しているため、システム全体が停止します。
本番環境でセーフガードを適用し、変更を簡単に展開する必要がある場合は、集中型マルチエージェントを使用してください。
分散型
分散型のエージェントネットワークでは、推論、コミュニケーション、行動がシステム内のすべてのエージェントに均等に分配されます。フラットな階層に基づいており、他より高い権限を持つ特定のエージェントは存在しません。各エージェントは自律した存在です。そのため、分散型アーキテクチャは堅牢でプライバシーに配慮でき、障害にも強くなります。
集中型マルチエージェントネットワークとは異なり、分散型アーキテクチャは単一のエージェントが停止しても動作を継続します。コンセンサスやタスク共有の仕組みにより、他のエージェントが問題のあるエージェントの役割を引き継ぐことができます。このアーキテクチャの欠点は、複雑な通信メッシュ全体でメッセージを分配し、通信を保護する複雑さです。
エッジコンピューティングのような、スケーラブルで耐障害性の高いAIシステムが必要な場合は、分散型エージェントアーキテクチャを使用してください。
階層型
階層型アーキテクチャは、指揮系統のレイヤーを通じて動作するAIエージェントで構成されます。部門長、中間管理職、オペレーション責任者が同じキャンペーンの異なる部分を監督する、企業の組織図のように考えてください。最上層のAIエージェントが計画し、中間層のエージェントが調整を担い、下位層のエージェントが詳細なレベルで実装します。
明確な階層により、ガバナンスと監査証跡が可能になります。異なる層にいるエージェント間の意思決定を追跡できます。ただし、エージェントの階層化はオーバーヘッドを生み、リアルタイムアプリケーションでは目立つレイテンシーを引き起こす可能性があります。
サプライチェーン管理など、複数の領域にまたがるスケーラブルなマルチエージェントシステムが必要な場合は、階層型AIアーキテクチャを使用してください。
逐次型
逐次型エージェントシステムは、固定されたパターンに従って、あるAIエージェントの結果を別のAIエージェントに渡すことで動作します。たとえば、エージェントAがエージェントBに渡し、エージェントBがエージェントCに渡します。逐次型アーキテクチャでは、各ステップが直前の結果に直接依存するため、予測可能なワークフローに適しています。
予測可能性は逐次型AIの大きな強みです。エラーを簡単に追跡し、影響を受けたエージェントを微調整できます。ただし、下流のエージェントは推論を開始したり並列実行したりできないため、逐次型パイプラインでは速度が低下します。
診断につながる医療トリアージのように、厳格な依存関係が重要な場合は逐次型エージェントを使用してください。
マルチエージェントシステムを使用する主な利点
運用チームがマルチエージェントシステムを導入するのは、実証された利点があるためです。
マルチエージェントシステムを使用する主な利点は以下のとおりです。
- 柔軟な専門化
- 並列処理の向上
- 障害分離の強化
- スケーラビリティの向上
それぞれを詳しく見ていきましょう。
専門化
単一のエージェントに幅広いタスクを割り当てるのではなく、マルチエージェントシステムでは、各タスクの処理に特化して設計されたAIエージェントに割り当てます。これにより、運用チームは自社のワークフローを忠実に再現するエージェントシステムを設計できます。
たとえば、Webスクレイピングエージェントで製品データを取得し、分析エージェントで市場トレンドを予測し、Eコマースエージェントで価格を更新します。
並列処理
複数のAIエージェントが同時に実行され、結果を迅速に得られます。一連のエージェントを順番に処理するのではなく、依存関係のないタスクを異なる自律エージェントに委任します。推論が完了したら、結果を統合してさらに分析します。
たとえば、カスタマーサクセスチームは、顧客データの取得、過去の取引の集計、過去の会話の抽出を同時に行うエージェントを起動します。
障害分離
マルチエージェントシステムでは、障害が必ずしもシステム全体を停止させるわけではありません。エージェントに障害が発生した場合は修復するか分離し、後続のエージェントワークフローへの影響を防ぎます。このため、マルチエージェントシステムは、運用中断への許容度が低いミッションクリティカルなアプリケーションに適しています。
たとえば、倉庫向けのエージェントロボットは、停止したロボットの作業を引き継ぎます。
スケーラビリティ
マルチエージェントシステムは、ワークロードが増えても簡単にスケールできます。アーキテクチャを一から再設計する代わりに、エージェントを追加して効率を高めます。共有環境により、すべてのエージェントが同じコンテキストにアクセスできるため、追加したエージェントもより正確に推論できます。
たとえば、スタートアップ企業がリード管理のためにマルチエージェントのマーケティングワークフローを導入します。エージェントがボトルネックに達した場合、同じプラットフォームにAIエージェントを追加します。
マルチエージェントシステムの課題と限界
マルチエージェントシステムには多くの利点がある一方で、実装を複雑にする課題もいくつか残っています。
- 連携のオーバーヘッド：エージェントは、望む結果を一貫して達成するために、コンテキストを正確に渡す必要があります。特に数百のエージェントを含む複雑なアーキテクチャでは、信頼性の高いメッセージ交換は困難です。これによりコンテキストドリフトが発生する可能性があり、軽減するには厳密な調整が必要です。
- エラーの累積：AIエージェントの基盤であるLLMは、誤りを犯すことがあります。あるエージェントで見逃された不正確さは、次のエージェントへ伝播します。その結果、最終結果に大きなばらつきが生じ、業務上の成果に影響する可能性があります。
- コストの増大：AIエージェントの実行には、特に複雑なプロセスでコストがかかる可能性があります。LLMプロバイダーへのAPI呼び出しはすべてトークンを消費し、それが積み重なると大きな費用になります。
- デバッグの不透明性：マルチエージェントシステムのトラブルシューティングは困難です。結果の生成に複数のエージェントが関わる場合、根本原因の特定にはより多くの労力が必要です。問題をエージェントまで追跡できたとしても、LLMの確率的な性質により、症状を再現するのは非常に難しくなります。
マルチエージェントシステムの実例
マルチエージェントシステムは社内イノベーションの枠を超え、現実の業務課題の解決に活用されています。
以下では、マルチエージェントシステムが実際のワークフローを改善した事例を紹介します。
Woven by Toyota、マルチエージェントシステムでコード修正を自動化
Woven by Toyotaは、自動運転ソリューションを提供するモダンなモビリティ企業です。同社が開発するソフトウェアは、自動車業界のコーディング標準であるMISRAに準拠する必要があります。しかし、エンジニアは数百ページに及ぶ基準に照らしてコードを検証しなければならず、MISRAへの準拠は容易ではありません。
そこでWoven by Toyotaは、大規模にコードの安全性を向上させるため、マルチエージェントシステムを設計しました。このシステムは、Reviewer、Coder、Evaluatorの各エージェントで構成されています。ReviewerとCoderはソースコードを反復的に確認し、コーディング上の問題を見つけて修正します。その後、Evaluatorが最終チェックを行い、判定の理由を示します。
その結果、エンジニアリングチームはマルチエージェントシステムを使用して、MISRA準拠エラーの81.5%を修正できました。
PGA TOUR、メディア調査とコンテンツ制作にエージェントAIを活用
PGA TOURは権威あるゴルフトーナメントを運営し、多くのファンに支持されています。しかし、選手を十分に取り上げたコンテンツの提供と、露出を高めるための配信に課題を抱えていました。数百人の選手が出場するなか、主催者はコンテンツ作成から公開までの時間を短縮したいと考えていました。
編集チームは、それぞれ異なる役割を持つ複数のAIエージェントを導入することで、PGA TOURのブランドスタイルに合ったコンテンツを作成しています。システムがコンテンツの依頼を受けると、データエージェントが調査を行い、その結果を編集エージェントに渡します。次にライターエージェントと画像エージェントが下書きを作成し、レビュー後に公開エージェントへ送られます。
導入後、PGA TOURのコンテンツ制作量は週あたり1,200件以上のコンテンツに増加しました。さらに重要なことに、コストを95%削減しました。
CUADRA、マルチエージェントシステムでカスタマーサポートを強化
CUADRAは、SNS、Webサイト、電話など複数のチャネルで顧客にサービスを提供する、メキシコのプレミアム小売ブランドです。同社は、顧客が迅速でパーソナライズされた応答を求めていることを理解していましたが、繁忙期には課題に直面していました。
CUADRAは人間のカスタマーチームだけに頼るのではなく、受信するリクエストを分類し、必要に応じてエスカレーションするマルチエージェントシステムを構築しました。システムの中核には、製品レコメンデーション、注文履歴、顧客対応を担う複数の専門エージェントを調整するオーケストレーターがあります。
このエージェントはCUADRAで成功を収め、顧客からの回答評価は57%から95.5%へ向上しました。
Synergy Logistics、倉庫業務にマルチエージェントを導入
倉庫業務では時間が重要です。たとえば、人間のオペレーターは出荷期限を逃したり、在庫切れのリスクを見落としたりする可能性があり、企業に金銭的な損失をもたらします。Synergy Logisticsは、大手の倉庫管理ソリューションプロバイダーです。同社はマルチエージェントシステムを活用し、在庫管理におけるオペレーターの効率向上と見落としの削減を支援しました。
この倉庫ソリューションプロバイダーは、在庫の動きを予測し、倉庫業務全体を可視化する集中型エージェントAIシステムを構築しました。オーケストレーターエージェントがコーディネーターとして機能し、在庫リスク、タスク優先順位付け、在庫切れ予測の各エージェントにタスクを委任します。これらのエージェントはWMSデータを用いて推論し、推奨事項を提供します。
これらのエージェントを組み合わせることで、オペレーターが担うワークロードの最大75%を処理できました。
音声AIにおけるマルチエージェントシステム
音声AIは、人の声を聞き取り、意図を理解し、人間らしい声で応答する技術です。マルチエージェント音声AIシステムを構築すれば、人の介入を最小限に抑えながら、よりスマートでスケーラブルかつ効率的な音声インタラクションを実現できます。
たとえば、カスタマーサポートチームを強化するために、AI電話システムを使用します。従来の音声自動応答システムとは異なり、AI電話システムは事前録音されたオーディオライブラリを使う代わりに、リアルタイムで音声を合成します。顧客は、応対を何分も待つことなく、求める回答を得られます。
ただし、AI電話システムの構築には複数のエージェント間の連携が必要です。エージェントワークフローでは、トリアージエージェントが最初の顧客リクエストを分類し、必要なデータを取得して、別のエージェントへ通話を転送します。エージェント転送の仕組みにより、コンテキストとチャット履歴が渡されるため、会話はスムーズで理解しやすい状態に保たれます。
ElevenAgentsでシームレスなAIエージェント連携を始める
ElevenAgentsを使えば、単一のプラットフォームからマルチエージェントの音声・チャットシステムを設計、テスト、導入できます。セキュリティガードレールを適用し、チャットボットのパフォーマンスを追跡し、文字起こしを見直して、社内外を問わず会話を改善できます。
マルチエージェントシステムについてElevenAgentsで詳しく確認するか、今すぐ登録して、ワークフロー向けのエージェント構築を始めましょう。
