マルチエージェントとは？仕組み・構成例と注意点

マルチエージェントとは

マルチエージェントとは、それぞれ異なる役割や得意分野を持つ複数のAIエージェントが、情報をやり取りしながら分担・連携して、一つの仕事を進める仕組みのことです。

AIエージェントとは、目的を与えられると、自分で手順を考え、ツールを使いながら作業を進めるAIのことです。一つのエージェントにすべてを任せると、指示が複雑になりすぎたり、途中で目的を見失ったりすることがあります。そこで、人間の組織と同じように「調べる担当」「書く担当」「確認する担当」などに役割を分けて、複数のエージェントに分担させるのがマルチエージェントの考え方です。

英語の Multi-Agent System（MAS）から来た言葉で、AI研究の分野では以前から使われてきた概念ですが、生成AIの発展によって業務への応用が現実的になってきました。

仕組み・代表的な構成

マルチエージェントの構成には、いくつかの代表的なパターンがあります。

構成	動き方	向いている場面
司令塔型（オーケストレーター型）	全体を統括するエージェントが仕事を分解し、各担当に割り振って結果をまとめる	調査や資料作成など、分解しやすい仕事
リレー型（逐次型）	決められた順番で、担当から担当へ成果物を受け渡す	工程が明確な定型業務
作成・レビュー型	一方が作成し、もう一方が評価・指摘し、改善を繰り返す	文章やプログラムなど品質確認が重要な成果物
並列型	同じ仕事を複数の観点で並行して処理し、結果を統合する	多角的な検討、複数資料の同時調査

各エージェントには、役割ごとに異なる指示（システムプロンプト）、使えるツール、場合によっては異なるAIモデルを割り当てます。エージェント同士のやり取りは、システム側で受け渡しの形式や順番を管理します。

実務での使い方・具体例

架空の例として、あるコンサルティング会社が、顧客企業の業界動向レポートの下書きを作る仕組みを作るとします。

司令塔のエージェントが、依頼内容から「市場の概況」「主要企業の動き」「規制の動向」などの調査項目に分解する
調査担当のエージェントが、項目ごとに社内データベースや許可された情報源を検索し、要点を整理する
執筆担当のエージェントが、調査結果をもとにレポートの下書きを作る
確認担当のエージェントが、根拠のない記述や矛盾、出典の抜けを指摘する
執筆担当が指摘を反映し、最終的に人のコンサルタントが内容を確認して仕上げる

このように役割を分けると、それぞれの指示が単純になり、どの段階で問題が起きたかを追いやすくなります。また、確認担当を独立させることで、作成したエージェント自身では気づきにくい誤りを拾える可能性が高まります。

まず単一エージェントやワークフローで足りないかを考える

ただし、マルチエージェントは構成が複雑になり、開発・運用の手間も増えます。多くの業務は、手順をあらかじめ決めたAIワークフローや、単一のエージェントで十分に対応できます。「役割を分けないと品質が出ない」「並行処理しないと時間が足りない」といった明確な理由がある場合に採用を検討するのが現実的です。

導入を進める際は、最初から全工程を自動化しようとせず、一つの役割（たとえば確認担当）だけをAIに任せて効果を測り、手応えを確かめながら担当を増やしていくのが失敗の少ない進め方です。

よくある誤解と注意点

「エージェントを増やせば賢くなる」わけではない：連携の設計が悪いと、誤りが伝言ゲームのように広がったり、やり取りが堂々巡りしたりします。
費用と時間が膨らみやすい：エージェント同士のやり取りのたびに生成AIを呼び出すため、利用料と処理時間が増えます。上限回数や停止条件を必ず設けます。
責任の所在を明確に：最終成果物を誰（どの工程の人）が確認し、承認するのかを決めておきます。
ログがないと原因を追えない：どのエージェントが何を受け取り、何を出したかを記録する仕組みが不可欠です。
権限は役割ごとに最小限に：調査担当に更新系の権限は不要です。エージェントごとに使えるツールを絞ります。

Otsumuに相談できること

「AIエージェントで業務を自動化したいが、どこまで複雑な構成が必要なのか分からない」という段階では、まず業務の流れを分解し、最小の構成で効果を確かめることが大切です。OtsumuはAIエージェント開発において、目的から逆算して必要な構成を見極め、構築から運用・改善まで支援しています。

30分の無料相談でお気軽にご相談ください。

執筆：Otsumu株式会社／編集日 2026.10.01

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