投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単一のLLM（大規模言語モデル）によるチャット対話から、複数のAIエージェントが連携してタスクを完遂する「マルチエージェント」システムへと進化しています。CognizantのCAIO（最高AI責任者）が提唱する「AGI（汎用人工知能）への準備」という視点を踏まえつつ、日本企業がこの技術潮流をどう捉え、実務に落とし込むべきかを解説します。
「知識」を持つLLMから、「行動」するエージェントへ
これまでの生成AI活用は、主に人間がプロンプトを入力し、LLMが知識ベースから回答を生成するという「1対1」のインタラクションが中心でした。しかし、CognizantのCAIOが指摘するように、現在の技術トレンドは、単一のモデルにすべてを頼るのではなく、専門化された複数のAI（エージェント）が連携する「マルチエージェント・アーキテクチャ」へと移行しつつあります。
この変化は、AIを「物知りな辞書」として扱う段階から、「特定の役割を持ったデジタル社員」として扱う段階へのシフトを意味します。例えば、あるエージェントが計画を立案し、別のエージェントがコードを書き、さらに別のエージェントが品質チェックを行うといった分業体制です。これにより、単独のモデルでは処理しきれない複雑なビジネスプロセスを、自律的に完遂させることが可能になります。
AGI（汎用人工知能）を見据えた企業システムの構築
元記事では、マルチエージェントAIの導入が「AGI（汎用人工知能）対応企業」になるための基礎であると述べられています。これは、直ちにSF映画のような意識を持つAIが登場するという意味ではありません。将来的にAIがより汎用的な能力を持った際、それをスムーズに受け入れられる「柔軟で自律的なシステム基盤」を今から作っておくべきだという提言です。
従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、定型化された手順を正確に繰り返すことに長けていましたが、予期せぬ事象には弱いという弱点がありました。一方、LLMを核としたエージェントは、状況判断や文脈理解が可能です。複数のエージェントが互いに監視・補完し合うことで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減させつつ、より複雑で非定型な業務フローを自動化できる可能性を秘めています。
日本企業における実装課題とガバナンス
日本企業がこのマルチエージェント・システムを導入する際、最大の壁となるのは「責任の所在」と「プロセスのブラックボックス化」です。日本の商習慣では、意思決定のプロセスや「報連相（ホウレンソウ）」が重視されますが、複数のAIが自律的に対話して結論を出した場合、その経緯を人間がどこまで追跡・検証できるかが課題となります。
また、コンプライアンスや情報セキュリティの観点からも注意が必要です。エージェント同士が外部APIを叩いたり、社内データを検索したりする過程で、予期せぬデータの持ち出しや誤ったアクション（誤発注や誤送信など）を起こさないよう、厳格なガードレール（安全策）を設ける必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流であるマルチエージェント化を、日本の実務環境に適応させるためには、以下の3点が重要です。
1. 「ジョブ型」AI定義と役割分担の明確化
日本企業でも導入が進むジョブ型雇用と同様に、AIエージェントに対しても「何が得意で、何をしてはいけないか」という役割定義（システムプロンプト）を明確にする必要があります。漠然とAIを使うのではなく、「リサーチャーAI」「校正AI」「審査AI」のように役割を細分化し、それぞれに権限を適切に付与することが成功の鍵です。
2. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」プロセスの設計
完全に自律的な動作を最初から目指すのではなく、エージェント間の連携の節目に必ず人間の承認プロセスを挟む設計が推奨されます。特に日本の品質基準や法的リスク管理においては、最終的な責任者は人間であるという原則を崩さず、AIはあくまで「優秀な起案者・実行者」として位置づけるのが現実的です。
3. ログの可視化と説明責任の確保
エージェント間のやり取りをすべてログとして保存し、なぜその結論に至ったのかを後から監査できる仕組み（Observability）を整備することが、AIガバナンスの要となります。これにより、ブラックボックス化を防ぎ、社内のステークホルダーに対する説明責任を果たすことが可能になります。