マルチエージェントAIシステムとは何か？2025年の実践ガイド

AIに関する会話が変わりつつあります。しばらくの間、すべてをこなす1つのAIアシスタントを見つけることが話題でした。今では、AIエージェントの専門チームが協力して働く時代に移行しています。これはクールなアイデアですが、正直に言うと、かなり複雑に聞こえます。

マルチエージェントAIシステムを聞くと、非常に強力なものを想像するかもしれませんが、同時に混乱、コストの増大、そして大規模なエンジニアリングの頭痛を思い浮かべるかもしれません。特に忙しいサポートチームが、この技術をどのようにして自分たちの負担を増やさずに活用できるのでしょうか？

このガイドは、そのノイズを整理するためのものです。マルチエージェントAIシステムとは何かを分解し、会社にとって最も合理的な構造を見て、通常の頭痛を避けながらその利点を得る方法を示します。

マルチエージェントAIシステムとは？

AIチームに入る前に、単一のAIエージェントが何であるかを簡単に触れておきましょう。これは、大規模言語モデル（LLM）を使用して考え、計画し、ツールを使用して（データベースを検索したり、APIコールを行ったりするなど）自分でタスクを完了する独立したプログラムと考えてください。

マルチエージェントAIシステムは、これらの異なるAIエージェントが協力してより大きな問題を解決するグループです。各エージェントは通常、特定の役割やスキルを持ち、協力することで、1つのエージェントでは難しいか遅いことを達成できます。

これは、サポート部門全体を1人で運営する人を雇うのと、Tier 1エージェント、請求専門家、製品エキスパートを含むチームを構築するのとの違いのようなものです。チームアプローチはスケールが良く、より効果的であることが多いです。

アセット1: インフォグラフィック – マルチエージェントAIシステムの主要コンポーネント。インフォグラフィックには、中央の円に「マルチエージェントAIシステム」とラベルが付けられ、4つの接続されたセクション「エージェント」（「検索」、「分析」、「ドラフト」などの異なるスキルを持つ複数のロボットアイコンを表示）、「環境」（データとツールが内部にあるクラウドを表示）、「インタラクション」（エージェントを接続する通信矢印を表示）、「組織」（シンプルな階層チャートを表示）が含まれています。

代替タイトル: マルチエージェントAIシステムのコアコンポーネント。

代替テキスト: マルチエージェントAIシステムの4つの主要部分を説明するインフォグラフィック：エージェント、環境、インタラクション、組織。

これらのシステムの内部には、いくつかの重要な部分があります：

• エージェント: 実際の作業を行う個々のAIプログラム。

• 環境: 彼らが操作する共有スペースで、アクセス可能なデータとツールを含みます。

• インタラクション: エージェントが情報を共有し、行動を調整する方法。

• 組織: 彼らがどのように協力するかを決定する構造で、マネージャーが指揮を執る階層のようなものです。

なぜ1つの強力なエージェントではなく、マルチエージェントAIシステムを使用するのか？

これは百万ドルの質問です：専門化されたAIエージェントのチームは、本当にすべてをこなすスーパー賢いAIよりも優れているのでしょうか？正直な答えは、「それはどのように設定するかに依存します。」可能性はたくさんありますが、避けるべき本当の罠もあります。

利点: 専門化とスケーラビリティ

うまくいけば、マルチエージェントAIシステムは本当に物事のやり方を変えることができます。理由は次のとおりです：

• 専門化による精度の向上: 複雑なサポートプロセスをより小さく、より焦点を絞った仕事に分解できます。例えば、新しいチケットをトリアージする専門家のエージェント、Shopifyで注文詳細を調べるエージェント、Confluenceで技術文書を検索するエージェントを想像してください。この「分割して征服する」方法は通常、より迅速で正確な回答につながります。

• 並列処理による迅速な作業: 1つのエージェントが問題をステップバイステップで進める代わりに、複数のエージェントが同時に異なる部分に取り組むことができます。これにより、顧客の問題を解決するのにかかる時間を大幅に短縮できます。

• より堅牢で信頼性が高い: 単一の巨大なエージェントが障害に遭遇したり、ツールの1つが失敗した場合、全体のプロセスが停止する可能性があります。マルチエージェントのセットアップでは、1つの専門エージェントが失敗しても（例えば、請求の検索）、他のエージェント（例えば、ナレッジベースの検索）が仕事を続けることができます。システムはより堅牢で信頼性が高く、問題をよりうまく処理できます。

アセット2: ワークフロー – サポートチケットを並列処理するマルチエージェントAIシステムを示す図。

代替タイトル: 並列処理を示すマルチエージェントAIシステムのワークフロー。

代替テキスト: マルチエージェントAIシステムが専門エージェントを使用して顧客チケットをより迅速に解決するための並列処理を示すマーメイドチャート。

欠点: 混乱、コスト、複合エラー

さて、現実を見てみましょう。エージェントをたくさん放っておいて、彼らが何とかすることを期待するだけでは、問題を招く可能性があります。

• 誤解のリスク: 明確なコーディネーターがいないと、エージェントは簡単にお互いを誤解する可能性があります。Cognition AIの専門家の1人が言うように、まるで2人の開発者が全く異なるアートスタイルでゲームの部分を作っているようなものです。最終製品は、彼らが同じページにいなかったために混乱します。

• エラーの雪だるま式の増加と予測不可能性: 1つのエージェントの小さなミスが次のエージェントに渡され、さらに次のエージェントに渡され、完全に間違った答えに終わる連鎖反応を引き起こす可能性があります。これにより、システム全体の動作が予測不可能または制御不能になり、実際のビジネスユースケースでは致命的です。

• コストの急上昇: エージェント間のすべての「コラボレーション」はかなりおしゃべりになる可能性があります。このコミュニケーションには、基礎となるLLMへの大量のコールが含まれ、トークンを大量に消費します。Anthropicの研究によると、これらのシステムは単純なチャットの15倍のトークンを使用する可能性があり、請求書に驚くべき結果をもたらすことがあります。

これらの制御されていないシステムの落とし穴は、構造化されたワークフローベースのアプローチが非常に重要である理由です。eesel AIのようなプラットフォームは、カスタマイズ可能なワークフローエンジンを中心に構築されており、エージェントの自由奔放な活動ではありません。エージェントがうまく協力することを期待して指を交差させる代わりに、彼らが従うべき正確なルール、役割、ステップを定義します。これにより、マルチエージェントAIシステムの専門化の利点をすべて享受しながら、混乱やコストの暴走のリスクを回避できます。

一般的なマルチエージェントAIアーキテクチャ

では、実際にAIチームをどのように構築すべきでしょうか？理論的なモデルはたくさんありますが、ビジネスにとって最も実用的で信頼性のあるものがいくつかあります。

スーパーバイザーモデル: AIチームのマネージャー

これは、ビジネスプロセスにとって最も人気があり、信頼性の高いセットアップです。中央の"スーパーバイザー"または"オーケストレーター"エージェントがタスク（新しいサポートチケットなど）を受け取り、それを小さな仕事に分解し、専門の"ワーカー"エージェントに渡します。ワーカーが自分の役割を果たした後、スーパーバイザーが彼らの発見を集め、最終的な応答を組み立てます。

これはサポートチームにとって非常に適しており、私たちがよく知っている構造を反映しており、明確な所有権と制御を提供します。スーパーバイザーは、すべてが正しく、正しい順序で行われることを毎回確認します。

階層構造: チームのチームでスケーリング

これは本当にスーパーバイザーモデルを次のレベルに引き上げるだけです。より大きく、より複雑な操作のために、他のスーパーバイザーを管理するスーパーバイザーを持つことができます。

例えば、グローバル企業は、クエリを「EMEAサポート」のような地域のスーパーバイザーにルーティングするトップレベルのスーパーバイザーを持つことができます。その地域のエージェントは、現地の言語やポリシーに精通した専門エージェントのチームを使用して問題を解決します。これは、すべてを地域に関連付けながら自動化をスケールする賢い方法です。

分散型モデル: 強力だがビジネスにはリスクがある

エージェントが問題を解決するためにより自由にコミュニケーションできるネットワークベースのモデルについても耳にするかもしれません。これは、誰でもいつでも意見を述べることができるブレインストーミングセッションのようなものです。

これらのセットアップは、オープンエンドの研究や創造的なプロジェクトには興味深いかもしれませんが、顧客サポートのような構造化された作業には通常、予測不可能すぎます。整合性、制御、明確な監査トレイルが必要な場合、分散型の自由奔放なアプローチはあまりにもリスクが高いです。

eesel AIはスーパーバイザーモデルに基づいて構築されており、強力で制御されたマルチエージェントAIシステムをすぐに提供します。私たちのAIエージェントは、Zendesk、Freshdesk、またはIntercomを使用しているかどうかにかかわらず、ヘルプデスク内でその中央のオーケストレーターとして機能します。シンプルなノーコードダッシュボードを使用して、そのワークフローを定義し、どのチケットを処理するか、どの知識を使用するか、どのアクションを許可するかを正確に指示します。その後、外部システムからデータを取得したり、Jiraで問題を作成したりする「ワーカー」機能をトリガーして、仕事を正しく完了させることができます。

アセット3: スクリーンショット – マルチエージェントAIワークフローを構築するためのeesel AIノーコードダッシュボード。スクリーンショットには、「トリアージチケット」、「If…Then条件」、「ナレッジベースを検索」、「ドラフト返信」などの異なるノードを接続しているユーザーを示す視覚的なドラッグアンドドロップインターフェースを表示する必要があります。

代替タイトル: マルチエージェントAIシステムのためのノーコードダッシュボード。

代替テキスト: コードを書かずにマルチエージェントAIサポートチームのワークフローを構築しているユーザーを示すeesel AIダッシュボードのスクリーンショット。

頭痛なしでマルチエージェントAIシステムを実装する方法

マルチエージェントAIシステムの導入は、6か月のエンジニアリングプロジェクトである必要はありません。最初からいくつかの重要なアイデアに焦点を当てれば、一般的な罠を回避し、すぐに結果を見始めることができます。

エージェントではなく、まずワークフローを定義する

チームが犯す最大の間違いは、曖昧な目標から始めて、エージェントのチームが「何とかする」と期待することです。最良のプロジェクトは、他のビジネスプロセスと同様に、明確で予測可能なワークフローをマッピングすることから始まります。各段階で必要な情報と最終的な結果を正確に把握し、AIの役割を考える前にそれを行います。

知識を統一する: 単一の真実の源

エージェントが矛盾したり古い情報を提供しないようにするには、すべてのエージェントが同じ、更新された知識源から引き出す必要があります。これは、公開されているヘルプセンターだけではありません。内部ウィキ、Slackでのチームの会話、そして最も重要なのは、過去のサポートチケットに閉じ込められたすべての専門知識を含みます。統一されたナレッジベースは、一貫性のために絶対に必要です。

アセット4: インフォグラフィック – マルチエージェントAIシステムのための統一されたナレッジベースの視覚的表現。インフォグラフィックには、さまざまなデータソース（Zendesk、Slack、Confluence、Google Docs、過去のチケット）のアイコンが中央の「統一AIナレッジベース」とラベル付けされた脳のアイコンに矢印で指し示されている様子を示す必要があります。この中央の脳から、いくつかのAIエージェントアイコンに矢印が指し示されています。

代替タイトル: マルチエージェントAIシステムを支える統一ナレッジベース。

代替テキスト: マルチエージェントAIシステムがさまざまな会社のソースからの知識を統一する単一の真実の源から情報を引き出す方法を示すインフォグラフィック。

ライブにする前にすべてをテストする

新しいソフトウェア機能をすべての顧客にテストせずにプッシュすることはありませんよね？同じルールがAI自動化にも適用されます。安全でサンドボックス化されたシミュレーション環境は重要です。これにより、実際の質問に対するセットアップをテストし、解決率にどのように影響するかを確認し、顧客と対話する前にナレッジベースのギャップを見つけることができます。

この点で、eesel AIのようなツールが実装をスムーズにすることができます。

• 数分で開始: 長引く開発プロジェクトの代わりに、ヘルプデスクと知識源を数回クリックするだけで接続できます。セルフサーブダッシュボードを通じて、洗練されたマルチエージェントワークフローを自分で設定できます。

• 知識を自動的に統一: eesel AIは、過去のチケット、ヘルプセンター、Google Docs、および100以上の他のソースから学習し、エージェントのための単一の真実の源を初日から作成します。

• 自信を持ってテスト: シミュレーションモードは大いに役立ちます。過去のチケット数千件に対してAIセットアップを実行し、その解決率のプレビューを提供し、自動化する前に改善が必要な箇所を示します。

アセット5: スクリーンショット – マルチエージェントAIシステムの予測解決率を示すeesel AIシミュレーションモード。スクリーンショットには、「予測解決率: 45%」、「分析されたチケット: 10,000」、およびシミュレーション中に特定された「トップナレッジギャップ」のリストなどの主要なメトリックを表示するダッシュボードを表示する必要があります。

代替タイトル: マルチエージェントAI実装のシミュレーション結果。

代替テキスト: マルチエージェントAIシステムをライブで展開する前に、分析と予測解決率を提供するeesel AIシミュレーションダッシュボードのスクリーンショット。

マルチエージェントAIは自動化の未来か？

マルチエージェントAIシステムは、単なる業界の流行語以上のものです。彼らは自動化ができることにおいて大きな一歩を表しています。彼らの本当の強みは、専門化と並列でタスクを処理する能力を組み合わせることにあり、単一のエージェントではできない複雑な問題をよりうまく処理できます。

しかし、ビジネスにおいては、その力は制御された、明確に定義されたワークフローを通じて導かれる必要があります。混沌とした「みんなで話し合って解決しよう」というアプローチは研究には興味深いコンセプトですが、日常のビジネスにはまだ準備ができていません。信頼性が高く、スケーラブルな自動化の未来は、複数のエージェントの知性を提供しながら、企業が必要とする制御と予測可能性を備えた、監督されたワークフロー駆動のシステムにあります。

機能	制御されていないコラボレーション（例：オープンソースフレームワーク）	オーケストレーションされたワークフロー（例：eesel AI）
信頼性	低から中（予測不可能な動作）	高（決定論的でルールベース）
コスト	予測不可能（高トークン使用量）	予測可能（固定価格帯）
制御	低（出現的でデバッグが難しい動作）	完全（詳細でカスタマイズ可能なワークフロー）
セットアップ速度	遅い（コーディングと実験が必要）	速い（セルフサーブ、数分でライブ）

eesel AIでサポートチームを構築する

リスクと複雑さを伴わずにマルチエージェントAIシステムの力を利用する準備はできていますか？eesel AIは、すでに使用しているツールに直接接続するオーケストレーションされた、エンタープライズ対応のAIチームを提供します。

数分でセットアップし、サポートワークフローを完全に制御し、シミュレーション環境で自信を持ってすべてをテストできます。

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