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 

大規模言語モデル（LLM）の登場以来、さまざまな業界で業務プロセスの最適化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妨げとなっていた課題を解消できます。 

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型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がわかります。 

このガイドでは、マルチエージェントシステムの基礎と重要性を解説します。さらに、一般的なアーキテクチャ、AIエージェントの種類、課題、メリット、音声AIを含むユースケースも紹介します。 

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実行できない複雑なタスクを、複数のAIエージェントで処理します。
• 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、中央集権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メリットは、アーキテクチャがもたらすスケーラビリティ、並列処理、専門化です。
• 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とは、単一のエージェントでは解決できない複雑な問題を、共通の目標に向けて協働するAIエージェントの集合体で解決する仕組みです。 

AIエージェントとは、AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を搭載し、推論、行動、外部ツールへの接続を自律的に行う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、大規模、または過度に複雑なタスクでは十分に機能しにくくなります。 

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解します。その後、共有環境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に、専門エージェントは情報とメッセージを共有し、ユーザーや環境とのやり取りを通じて継続的に能力を改善します。 

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LLMのコンテキストウィンドウを拡張する、柔軟で分散型のプラットフォームです。単一のエージェントでも特定領域内で合理的に推論できますが、限られた時間と情報で多数のタスクを完了させようとすると、精度は低下します。 

マルチエージェントシステムを使うことで、並列処理、専門エージェントの制御、高い適応性により、さまざまなユースケースへAIを拡張できます。

コンテンツマーケティングのワークフローを例に考えてみましょう。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、レポーティングを完了するのは困難です。そのため、さまざまな接点で人が介入する必要があります。

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へ接続します。 

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、あらかじめ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。結果や環境の記憶を保持しないため、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ます。継続的なやり取りを通じて、自身の行動が環境へ与える影響を学習し、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、過去の推論の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、事前に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行動するのではなく、AIエージェントは探索・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。その後、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に向けて動作する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。配置されると、エージェントは取り得る複数の経路を予測して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、最も大きなメリット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、継続的にパフォーマンスを改善します。フィードバックループで動作し、特定の基準に照らしてパフォーマンスを評価し、望ましい結果を生み出すよう行動を改善します。 

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異なる指揮系統を持って動作するAIエージェントです。上位エージェントは通常、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複数の階層にエージェントを配置し、タスクの同期と分散を改善します。 

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共有するAIエージェントです。中央オーケストレーターに依存せず、各エージェントが情報を共有し、制御を引き継ぎ、共通の目標に向けて協働します。 

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 

マルチエージェントシステムは業務効率を改善できますが、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。 

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を比較してみましょう。 

各アーキテクチャを詳しく見ていきましょう。

中央集権型

中央集権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これを管理します。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タスクに分解し、それぞれのエージェントに割り当てます。 

中央集権型アーキテクチャは、その設計上、実行を簡素化します。統一されたダッシュボードから、目標の定義、セキュリティポリシーの適用、エージェントの監督を行えます。 

ただし、このアーキテクチャが依存する単一の制御点は、運用リスクでもあります。オーケストレーターに障害が起きると、エージェントは連携や情報共有をオーケストレーターに依存しているため、システム全体が停止します。

本番環境で保護や変更の展開を容易に行う必要がある場合は、中央集権型マルチエージェントを使用します。 

分散型

分散型エージェントネットワークでは、システム内のすべてのエージェントに推論、コミュニケーション、行動を対等に分配します。特定のエージェントが他より高い権限を持たない、フラットな階層構造です。各エージェントは自律した存在であり、分散型アーキテクチャは堅牢で、プライバシーに配慮しやすく、障害にも強くなります。 

中央集権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に障害が起き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げます。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配信し、通信を保護することの難しさです。 

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ます。

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。同じキャンペーンの異なる部分を、部門長、中間管理職、オペレーション責任者が監督する企業の組織図のようなものです。最上層のAIエージェントが計画を立て、中間層のエージェントが調整し、下位層のエージェントが細か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を確保できます。異なる層のエージェントにまたがって意思決定を追跡できます。ただし、エージェントを積み重ねるとオーバーヘッドが生じ、リアルタイムアプリケーションでは顕著なレイテンシーを引き起こす場合があります。

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ます。 

シーケンシャル型 

シーケンシャル型エージェントシステムは、厳格なパターンに従って、あるAIエージェントの結果を次の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に引き継ぎ、エージェントBがエージェントCに渡します。シーケンシャル型アーキテクチャでは、各ステップが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、シーケンシャル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、シーケンシャル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、厳密な依存関係が重要な場合は、シーケンシャル型エージェントを使用します。 

マルチエージェントシステムを使う主なメリット 

運用チームがマルチエージェントシステムを導入する理由は、実証されたメリットにあります。 

マルチエージェントシステムを使うメリットの例をいくつか紹介します。

• 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

幅広いタスクを単一のエージェントに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、そ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、運用チームは自ら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動向を予測し、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、結果までの時間を短縮します。複数のエージェントを順番に処理するのではなく、相互依存し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、過去の会話の表示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の停止を意味するわけではありません。エージェントに障害が起きた場合は、修復または分離することで、後続のエージェント型ワークフローへの影響を防げます。このため、マルチエージェントシステムは、運用の中断をほとんど許容できな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型ロボットは、故障したロボットの業務を引き継ぎます。 

スケーラビリティ

マルチエージェントシステムは、ワークロードの増加に合わせて簡単に拡張できます。アーキテクチャをゼロ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、スタートアップは流入するリードを管理するために、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制限 

マルチエージェントシステムにはメリットがある一方で、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、望ましい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生じる可能性があり、軽減には厳密な連携が必要です。 
• エラーの累積： AIエージェントの基盤となるLLMは、誤りを起こす場合があります。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、運用成果に影響を与える可能性があります。 
• コストの増加： 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呼び出しごとにトークンが消費され、それが大きなコストとして積み上がります。 
• 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。複数のエージェントが結果の生成に関与している場合、根本原因の特定にはより多くの労力が必要です。エージェントまで障害を追跡できたとしても、LLMの確率的な性質により、症状を再現することは非常に困難です。

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でのイノベーションにとどまらず、現実の運用課題の解決にも活用されています。

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標準に照らしてコードを検証しなければならず、MISRA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改善するため、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はともに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検出・修正します。その後、Evaluatorが最終確認を行い、判定の根拠を提示します。 

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って、MISRA準拠エラーの81.5%を修正できました。

PGA TOUR、メディアリサーチとコンテンツ制作にエージェント型AIを活用 

PGA TOURは権威あるゴルフトーナメントを運営しており、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るコンテンツを届け、露出のために配信することに課題を抱えていました。競技には数百人の選手が参加するため、主催者はコンテンツ作成から公開までの時間短縮を求めていました。

役割の異なる複数のAIエージェントを導入することで、編集チームはPGA TOURのブランドスタイルに沿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リクエストを受けると、データエージェントがリサーチを行い、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ドラフトを作成し、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はコンテンツ制作量を週あたり1,200件以上のコンテンツまで増やしました。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、顧客が迅速かつパーソナライズされた対応を求めていることを認識していましたが、繁忙期には課題に直面していました。

CUADRAは人によるカスタマーチームだけに依存する代わりに、受信リクエストを振り分け、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、顧客による回答の評価は、人のみで対応していた場合の57%から95.5%へ上昇しました。 

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ことがあり、企業に金銭的な損失をもたらします。Synergy Logisticsは、倉庫管理ソリューションを提供する大手企業です。同社は、マルチエージェントシステムを使って、オペレーターの効率向上と在庫管理における見落としの削減を支援する取り組みを始めました。

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、倉庫業務全体の可視性を高める中央集権型のエージェント型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データを使って推論し、推奨事項を提示します。 

これらのエージェントを組み合わせることで、オペレーターが処理するワークロードの最大75%を処理できるようになりました。 

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、意図を理解し、人間らしい音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でのやり取りを実現できます。

たとえば、カスタマーサポートチームを補完するために、AI電話システムを使用します。AI電話システムは、従来の自動音声応答システムとは異なり、録音済みオーディオライブラリを使うのではなく、リアルタイムで音声を合成します。顧客は、対応を受けるまで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による連携が必要です。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振り分け、必要なデータを取得して別のエージェントに通話を転送します。エージェント転送の仕組みがコンテキストとチャット履歴を引き継ぐため、会話はシームレスで理解しやすい状態に保たれます。 

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ElevenAgentsでは、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の適用、チャットボットのパフォーマンス追跡、文字起こしの確認による会話の改善を、社内チャネルでも顧客向けチャネルでも行えます。 

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FAQ：マルチエージェントシステムを理解する