投稿者 global-ai-media 
米国のバイオテック企業Tangram Therapeuticsが、AWS上で複数の大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた「エージェント型AI」を活用し、創薬プロセスを変革しています。本記事では、この事例を端緒に、単なるチャットボットを超えたAIの業務適用、特に専門性の高い領域での「マルチモデル戦略」と「自律型エージェント」の可能性について、日本企業が取るべきアプローチを解説します。
単一モデルから「適材適所」のマルチLLM時代へ
生成AIの活用において、初期のフェーズでは「どの基盤モデル（Foundation Model）が最も優れているか」という性能競争に注目が集まりがちでした。しかし、実務の現場、特に高度な専門知識が求められる領域では、単一のモデルですべてを解決するのではなく、複数のモデルを適材適所で組み合わせる「マルチLLM」のアプローチが主流になりつつあります。
AWSの最新のケーススタディで紹介されているTangram Therapeuticsの事例は、まさにこのトレンドを象徴しています。同社は創薬という極めて複雑で、かつ失敗の許されないプロセスにおいて、「Agentic AI（エージェント型AI）」のアプローチを採用しました。これは、AIが単に人間からの質問に答えるだけでなく、目標達成のために自律的にタスクを分解し、計画を立て、ツールを使いこなして実行する仕組みです。
専門特化型エージェントによる「分業」の重要性
日本の企業現場において、AI導入のハードルとなるのが「汎用モデルでは業務固有の深い知識に対応しきれない」あるいは「ハルシネーション（事実に基づかない回答）のリスク」です。特に、製造業の設計開発、金融機関の審査、医療・製薬といった、高い信頼性が求められる「ミッションクリティカル」な領域では、この問題が顕著です。
Tangramの事例が示唆するのは、複雑な課題を「専門特化型エージェント」のチームで解決するという手法です。例えば、化学構造の解析が得意なモデル、論文情報の抽出に長けたモデル、規制要件をチェックするモデルといった具合に役割を分担させます。これをAWSのようなクラウドインフラ上でオーケストレーション（統合管理）することで、スケーラビリティを確保しながら、個々のタスク精度を高めることが可能になります。
日本企業が得意とする「すり合わせ」の文化や、部門間の連携（クロスファンクショナルな動き）を、AIエージェントの世界で再現するイメージに近いかもしれません。単一の巨大なAIに頼るのではなく、専門性を持ったAI同士を連携させることで、全体の品質を担保するアプローチです。
日本企業におけるガバナンスと実装のポイント
AIエージェントの実装において、日本企業が特に留意すべきは「ガバナンス」と「人間の関与（Human-in-the-loop）」の設計です。
自律的に動くAIは強力ですが、ブラックボックス化するリスクも孕んでいます。どのエージェントがどのような根拠で判断を下したのか、そのプロセスを追跡可能（トレーサビリティ）にすることは、日本のコンプライアンス基準や商習慣において不可欠です。創薬のような規制産業での事例は、ログ管理やセキュリティが強固なクラウド基盤（この場合はAWS）上で、いかに安全にAIを自律稼働させるかという点でも参考になります。
また、完全に自動化するのではなく、重要な意思決定ポイントには必ず専門家のレビューが入るワークフローを構築することが、リスクコントロールの観点から推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
Tangramの事例およびグローバルトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の視点を持つべきです。
- 「チャット」から「ワークフロー」への転換：
AIを単なる対話相手や検索補助として使う段階から、複数のAIエージェントを連携させて業務プロセスそのものを実行させる段階へ移行を検討してください。 - マルチモデル戦略の採用：
「最強のモデル」を一つ選ぶことに固執せず、タスクの性質に応じて、商用LLM、オープンソースモデル、特化型モデルを使い分ける柔軟なアーキテクチャを設計することが、コスト対効果と精度の両立に繋がります。 - 専門知識の形式知化とエージェントへの委譲：
ベテラン社員が持つ暗黙知や専門的な判断基準を、特定のタスクに特化したエージェントとして実装することで、人材不足が深刻化する日本における技術伝承や業務効率化の強力な武器となり得ます。