投稿者 global-ai-media 
生成AIの実務適用が進む中、単一のAIモデルにあらゆるタスクを処理させるアプローチの限界が見え始めています。本稿では、Googleの「Agent Development Kit (ADK)」に関する技術記事で語られた「マルチエージェントパターン」の概念をベースに、AIに役割分担を持たせることの重要性と、日本企業が複雑な業務プロセスを自動化する際に考慮すべきアーキテクチャ設計について解説します。
単一エージェントの限界：「何でも屋」は「器用貧乏」になる
生成AIを活用したアプリケーション開発において、初期段階では「1つのプロンプト（指示書）にあらゆる要件を詰め込む」というアプローチが取られがちです。しかし、Googleの技術ブログで指摘されている通り、あまりに多くの責任を負わされた単一のエージェントは「Jack of all trades, master of none（何でも屋は、何ごとも達人にはなれない）」、つまり器用貧乏な状態に陥ります。
実務の現場でも、複雑な推論、外部ツールの利用、回答の生成、コンプライアンスチェックを1回のLLM（大規模言語モデル）呼び出しで行おうとすると、指示が干渉し合い、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の増加や、指示の無視といった不安定な挙動を引き起こすことが知られています。これは、一人の人間に営業、経理、開発のすべてを同時に完璧にこなすよう求めるようなものであり、組織論としても非効率です。
マルチエージェント・アーキテクチャとは何か
この課題を解決するのが「マルチエージェント」という考え方です。これは、特定のタスクに特化した複数のAIエージェントを協調させて、全体として複雑な目標を達成するアーキテクチャです。
例えば、ある業務システムを開発する場合、以下のように役割を分割します。
- プランナー・エージェント：ユーザーの依頼を分析し、必要なタスクを分解して計画を立てる。
- リサーチャー・エージェント：社内データベースやWebから必要な情報を検索する。
- コーダー・エージェント：必要な計算やデータ処理のコードを書き、実行する。
- レビュアー・エージェント：出力内容が社内規定や品質基準を満たしているかチェックする。
このように役割を明確化（Separation of Concerns）することで、各エージェントにはシンプルで特化したプロンプトを与えるだけで済み、精度と予測可能性が劇的に向上します。また、エラーが発生した際も、「検索担当が失敗したのか」「生成担当が失敗したのか」の切り分けが容易になり、システムの保守性が高まります。
日本企業の実務におけるメリットと実装上の課題
日本企業の業務プロセスは、複数の部署による確認や承認（稟議）を経て進むことが一般的です。マルチエージェント・システムは、この「バケツリレー型」の業務フローと非常に親和性が高いと言えます。
例えば、カスタマーサポート業務において、一次対応エージェントが顧客の感情分析を行い、技術的な質問であればテクニカルサポート・エージェントへ、契約関連であれば法務エージェントへタスクを渡す、といった「オーケストレーション（指揮・調整）」が可能になります。
一方で、リスクや課題も存在します。複数のエージェントが連携するため、LLMの呼び出し回数が増加し、レイテンシ（応答遅延）やAPIコストが増大する可能性があります。また、エージェント同士が会話を続けてしまい処理が終わらない「無限ループ」を防ぐためのガードレール設定や、どのエージェントが最終責任を持つのかというガバナンス設計も重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のマルチエージェントパターンの動向から、日本の実務者は以下の点を意識してプロジェクトを進めるべきでしょう。
- 「スーパーAI」幻想からの脱却：1つのモデルですべてを解決しようとせず、業務フローを細分化し、それぞれの工程に特化した「専門職エージェント」を配置する設計にシフトする必要があります。
- 組織構造とアーキテクチャの同期：日本の組織文化である「分業」と「合意形成」をAIアーキテクチャに反映させることで、既存の業務フローに馴染むシステムが構築しやすくなります。
- 品質管理のモジュール化：「出力チェック専用のエージェント」をプロセスの最後に配置することで、誤回答やコンプライアンス違反のリスクを低減させる多層防御のアプローチが有効です。
- コストと精度のバランス：すべての工程に最高性能のモデルを使う必要はありません。単純なタスクには軽量なモデル、複雑な推論には高性能なモデルを使い分けることで、ROI（投資対効果）を最適化する視点が求められます。