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AI
フェロー 黒住 好忠
今回は、近年注目を集めている「AIエージェント」（以下、エージェント）についてお伝えします。2025年は「エージェントの年」になることが予想されており、特に複数のエージェントが連携して動作する「マルチエージェント」が重要な役割を果たすと考えられています。本記事では、マルチエージェントの概念やその活用方法について詳しく解説します。
生成AIは万能ではない？
OpenAIのChatGPTや、GoogleのGeminiなどの「生成AI」の登場によって、多くの企業が「生成AIを活用した業務の効率化」に取り組み始めています。しかし、実際に導入してみると、「AIを活用しているはずなのに、思ったような効果が得られない」とか、「複雑な業務には対応しきれない」といった課題に直面するケースも多いのではないでしょうか。
実は、現在のAIには大きな弱点があります。それは、「複雑な作業を、1つのAIでこなすには限界がある」という点です。
そこで注目されているのが、「マルチエージェント」という考え方です。これは、複数のAIが役割を分担し、互いに連携しながら業務を遂行する仕組みになります。
本記事では、この「マルチエージェント」について、そもそもマルチエージェントとは何なのか、従来のAIと何が違うのか、そしてビジネスの現場にどのような影響を与えるのかについて分かりやすく解説したいと思います。
生成AIの限界：すべてを1つのAIに任せるのは非効率？
現在の生成AIは非常に優れていますが、万能ではありません。例えば、以下のような作業については苦手な分野になります。
- 情報の「収集、分析、判断」すべてを1つのAIに任せるのは非効率：
どんなに高度なAIでも、膨大なデータを一度に処理し、正確な分析や判断を行うことは困難です。
- 異なるスキルが求められる作業は苦手：
例えば、マーケティングの戦略を立てるには、「市場調査、データ分析、ブランド戦略、コンテンツ制作」など、多岐にわたるスキルが必要になりますが、これらすべてを1つのAIでカバーすることは困難です。
- 複数ステップにまたがる作業が苦手：
生成AIは1回の質問に対して回答を出すことは得意ですが、複数のステップにまたがる作業は苦手です。例えば、お客様対応のプロセスでは、「問い合わせ→回答内容の確認→対応策の提案→フォローアップ」といった一連の流れが必要ですが、1つのAIがこれらのステップの流れを意識した作業を行うことは困難です。（各ステップの間に人間が介在して、ステップごとにAIに質問する形になることが多い）
このような課題を解決する存在として期待されているのが、「マルチエージェント」です。
マルチエージェントとは？
マルチエージェントとは、「役割の異なる複数のAIが、お互いに協力しながら作業を遂行する仕組み」のことを指します。つまり、私たちがチームを組んで仕事をするのと同じように、AIも、「複数のAIがチームを組んで、同じ目標に向かって連携しながら作業を進めていく」のが、マルチエージェントになります。例えば、分析レポートを作成しようと思った場合、以下のような複数のステップでの作業が考えられます。
- インターネットやSNSなどの外部情報を収集
- 収集した情報をもとにレポートを作成
- 作成したレポートの最終チェックを実施
マルチエージェントでは、1回の簡単な指示をするだけで、後は「AIが必要な作業を自ら考えて細分化し、それぞれの作業をAI同士がコミュニケーションを取りながら自動で進めてくれる」ため、作業の効率化や回答品質の向上が期待できます。
また、各エージェントは、Web検索をしたり、ファイルの内容を読み込んだり、プログラムコードを実行したり、ブラウザを操作したりなど、外部のツールを操作することも可能なため、単純に文章を生成して返すだけの従来のAIよりも応用の幅が広くなります。
このように、「AI自らが自律的に考えて連携しながら行動」できる点が、マルチエージェントの最大の強みになります。
マルチエージェントがもたらす世界
マルチエージェントは、AIがチームを組んで複数の作業を行うようになるため、その可能性は非常に広がります。ここでは、マルチエージェントによって実現できる例をいくつかご紹介します。いずれも、「複数のAIが連携しながら作業を行う」ことで初めて実現できる、マルチエージェントならではの例になります。
マーケティング戦略立案の例
以下のようなエージェント同士が連携することにより、多角的な視点からの分析結果に基づいた、より精査された実現可能性の高いマーケティング戦略を実現できるようになります。- 情報収集AI： WebやSNSなどから情報を収集
- 市場分析AI： 収集データを分析しトレンドを予測
- 競合分析AI： 競合情報を分析し、強み・弱みを特定
- 消費者動向分析AI： 消費者の購買動向を分析
- 戦略策定AI： 分析結果をもとにマーケティング戦略を立案
- レビューAI： 戦略の品質をチェックし、必要に応じてやり直しを指示
アプリケーション開発の例
従来のAIでも簡単なアプリケーションのソースコードであれば作成できていましたが、マルチエージェントを使うとより品質の高いアプリケーション開発が可能になります。- 設計AI： プログラムの構造を設計する
- 設計レビューAI： 設計の妥当性をチェック
- コード実装AI： 設計に基づいたソースコードを作成
- コード実行AI： 作成したコードを実行し動作確認
- デバッグAI： コードのエラーを修正
- テスト実行AI： テストケースを作成し評価
- 品質チェックAI： コードの最終品質をチェックし、必要に応じてやり直しを指示
このように、上記の例はマルチエージェントで実現できる一部に過ぎませんが、いずれも「複数の異なる役割を持ったAIエージェント同士がコミュニケーションを取りながら作業を進める」ことで、従来よりも高度な作業を行えるようになります。
まとめ：これからのAIは「チーム」で動く
| 項目 | 従来のAI | マルチエージェント |
|---|---|---|
| 作業の進め方 | 1つのAIがすべて処理 | 複数のAI同士が役割分担 |
| 処理の効率 | 低い | 高い |
| 適応範囲 | 単純なタスク | 複雑なタスク |
| 柔軟性 | 低い | 高い |
AIは、もはや単独で動くものではなく、「チームを組んで成果を生み出す」時代に突入しました。
2024年末以降、OpenAIやMicrosoft、Googleなどの企業がマルチエージェント技術の開発を進めており、その影響力はますます拡大しています。
「マルチエージェントを活用した業務効率化に興味がある」、「自社で導入できるか知りたい」など、マルチエージェントに関して興味がある方は、ぜひ弊社までご相談ください。弊社は、以前からマルチエージェントに取り組んでおり、その知見を活かした最適なAIソリューションをご提案いたします。
それでは、また次回のコラムでお会いしましょう。
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