専門のAIエージェントで構成されたチームを持つという考えは、かなり素晴らしいと思いませんか？それぞれが専門家であり、全員で協力してあなたの最も大きな問題を解決してくれるのです。しかし、このようなシステムを構築しようとしたことがあるなら、それがすぐに技術的で高価な、厄介なものに変わることをご存知でしょう。
ここで「サブエージェントオーケストレーション」の出番です。これは、大規模なAIタスクを、すべて1つの中央コーディネーターによって管理される専門の「エージェント」に分割する賢い方法です。
このガイドでは、サブエージェントオーケストレーションとは何か、そして開発者がそれをいくつかの非常に複雑なフレームワークでどのように使用しているかを解説します。また、膨れ上がるコストから連携の頭痛の種まで、そのアプローチの課題についても現実的に見ていきます。さらに重要なのは、AI研究専門の部署を設けなくてもAIチームの力を手に入れたいチームのための、より実践的な道筋を示すことです。
サブエージェントオーケストレーションとは？
簡単に言えば、サブエージェントオーケストレーションとは、1つのAIシステムをチームに変えることで、より賢くすることです。プロジェクトマネージャー（オーケストレーターまたはスーパーバイザー）が専門家チーム（サブエージェント）を率いるようなものだと考えてください。大きなリクエストが来ると、マネージャーはすべてを自分で行おうとはしません。代わりに、仕事を分割し、各部分を適切な専門家に渡します。
この働き方には、開発者を興奮させるいくつかの重要な利点があります：
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ニッチな専門家： 特定のタスクの達人であるエージェントを作成できます。開発者コミュニティでは、「品質管理」エージェント（作業が実際に完了したかを積極的にチェックする）、「デバッガー」エージェント、「ドキュメント作成」エージェントなどが見られます。それぞれが単一の目的に合わせて調整されているため、何でも屋のAIよりもはるかに効果的です。
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クリーンな状態を維持： Hacker Newsのあるユーザーが指摘したように、各サブエージェントに独自の独立したメモリを与えることは大きな利点です。これにより、オーケストレーターとのメインの会話が乱雑になるのを防ぎ、AIが混乱したりコンテキスト上限に達したりすることなく、より大規模で長期間実行されるタスクが可能になります。
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並行作業： 人間のチームと同様に、サブエージェントは異なるタスクを同時に処理できます。つまり、あるエージェントがデータを分析している間に、別のエージェントが応答を作成し、3番目のエージェントがテストを実行できます。これにより、プロセス全体が大幅に高速化されます。
この分野は信じられないほどの速さで進化しています。開発者が単にAIに「サブエージェントを生成しろ」と指示することから始まったものが、今やこれらのAIチームを構築・管理するために設計された本格的なフレームワークにまで成長しました。
開発者によるサブエージェントオーケストレーションへのアプローチ
現在、これらのマルチエージェントシステムを構築するための主流の方法は、開発者向けに作られたフレームワークを使用することです。これらは強力なツールキットですが、決してプラグアンドプレイではありません。高度なコーディングスキルと、AIモデルがどのように機能するかについての深い理解が必要です。
AutoGenやLangChainのようなフレームワークがサブエージェントオーケストレーションでどのように機能するか
MicrosoftのAutoGen、LangChain、GoogleのADKのようなフレームワークは、エンジニアがマルチエージェントアプリを作成するための素材を提供します。これらは既製のソリューションではなく、AI開発者向けのレゴの箱のようなものだと考えてください。
プロセスの大まかな流れは次のようになります：
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エージェントの定義： 開発者は、各サブエージェントのコードまたは設定ファイルを作成します。名前、目的、コアな指示（システムプロンプト）、および使用できるツールを定義する必要があります。これはClaude Codeのサブエージェントの設定方法と似ています。
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スーパーバイザーの作成： 別のエージェントが「スーパーバイザー」または「オーケストレーター」として設定されます。その唯一の仕事は、ユーザーの最初のリクエストを見て、ショー全体を管理することです。
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ワークフローのコーディング： 次に開発者は、スーパーバイザーがタスクをどのように分配するかを指示するロジックをプログラミングする必要があります。このコードは、どのサブエージェントをいつ呼び出すか、それらの間で情報をどのように渡すか、そして彼らの作業を最終的な回答にどのようにまとめるかを決定します。
これにより開発者は大きな柔軟性を得られますが、結局のところ、これはソフトウェアエンジニアリングのプロジェクトなのです。
開発者による実際のサブエージェントオーケストレーションの例
開発者がこれらのツールをどのように試しているかを見ると、その強力さと複雑さの両方がわかります。
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AI開発チーム： Redditで共有された非常に野心的なプロジェクトの1つは、完全なAI開発チームを構築する試みでした。バックエンド、フロントエンド、APIアーキテクチャ、さらにはドキュメント作成のための専門エージェントが含まれていました。アイデアは、「テックリード」エージェントが指揮を執り、実際の開発チームの働き方を模倣することで、本番環境に対応できるコードを得ることでした。
Claudeのカスタムサブエージェントは素晴らしい機能で、その可能性のほんの表面をなぞっているに過ぎないようです。いくつかのエージェントで簡単なAI開発チームを作ってみました...完璧にはほど遠いですが、エージェントが協力し、オーケストレーターの指示に従う能力には感銘を受けました。 -
品質管理エージェント： より焦点を絞った、そして正直言って笑える例は、「品質管理徹底エージェント」で、誰かが「カレン」とニックネームを付けたものです。このサブエージェントの唯一の仕事は、「積極的にデタラメを検知」し、他のエージェントが完了したと報告したタスクが本当に機能しているかを確認することです。これは、よくあるイライラする問題を解決する専門エージェントの完璧な例です。
私のお気に入りは、「カレン」と名付けた品質管理徹底エージェントです。その唯一の目的は、積極的にデタラメを検知し、「完了」と宣言されたタスクが意図通りに機能しているかを再確認することです。これはゲームチェンジャーです。 -
逐次処理 vs. 並列処理： 共同作業用のAPIプレイグラウンドを構築している開発者が、自身のオーケストレーション戦略を完璧に説明しています。一部のタスクは、フロントエンドの前にバックエンドを構築するなど、互いに依存しているため逐次的に（一つずつ）実行する必要がありました。READMEの作成やAPIサンプルの作成など、他のタスクは並列で（同時に）実行できました。これは、これらのシステムをうまく機能させるために必要な複雑な計画をよく示しています。
手動でのサブエージェントオーケストレーションにおける主な課題
これらの開発者の実験は素晴らしいものですが、ほとんどのチームがこのようなことを試すことさえためらう問題点を大きく浮き彫りにします。Redditのスレッドは人々の不満で溢れており、あるパターンが見え始めます。
なぜセットアップとメンテナンスが悪夢なのか
AIエージェントのチームを構築・管理するのは、フルタイムのエンジニアリングの仕事です。一度設定したら放置できるようなものではありません。Claude Codeの公式ドキュメントが明確にしているように、すべてのエージェントには、その名前、説明、ツール、そして長いシステムプロンプトを定義する詳細な設定ファイルが必要です。これらのプロンプトとオーケストレーションロジックをすべて正しく設定するには、絶え間ない試行錯誤のサイクルが必要です。
これは、一般的なビジネスチームが必要とするものとは全く別の世界です。開発者がYAMLファイルやPythonスクリプトのデバッグに没頭している間に、eesel AIのようなプラットフォームを使用しているサポートマネージャーは、チケットのトリアージのための専門エージェントを作成するなど、同様の結果をシンプルなノーコードインターフェースで得ることができます。新しい「エージェント」を数週間ではなく数分で立ち上げることができます。
パフォーマンスとコストが手に負えなくなる仕組み
コミュニティフォーラムで最も多く見られる不満の2つは、速度とコストに関するものです。あるユーザーはサブエージェントが「はるかに遅い」と述べ、別のユーザーは「より多くのトークンを消費する」速さを心配していました。
そして、それは全く理にかなっています。サブエージェントを呼び出すたびに、別のAIモデルを起動することになり、それが遅延を追加し、コストがかかります。5人のエージェントからなるチームをオーケストレーションすることは、単一のAIを使用する場合に比べて、簡単に5倍遅く、5倍高価になる可能性があります。これを管理するためには、簡単なタスクにはより安価で高速なモデルを使用するなど、慎重な最適化を行う必要があり、これがさらに技術的な作業の層を追加します。これは、LangChainのようなフレームワークの複雑な使用量ベースの価格設定に組み込まれており、「トレース」ごとや「ノード実行」ごとに課金されるため、請求額を予測することが非常に困難です。
エージェントを協力させること
人間のチームを協力させるだけでも大変なのに、AIのチームにそれをさせるのは、全く別のレベルの難しさです。ある開発者は、5つのサブエージェントに同時にUIをデザインするように依頼した「並列プロンプトの失敗」を共有しました。結果は純粋なカオスでした。各エージェントがデザインについて独自のアイデアを持っていたため、色やフォントが衝突するめちゃくちゃなものになりました。彼らがまともな結果を得られたのは、最初に共有のデザインプランを作成することだけを仕事とする別のエージェントを作成した後でした。
これは、連携問題の核心を突いています。優れたオーケストレーションとは、単にタスクを分割することだけではなく、すべてのエージェントが同じ認識を共有していることを確認することです。専門家はまた、エージェントが誤って互いに影響を与え、専門性を失う可能性がある「コンテキストの漏洩」のようなことについても警告しています。これらの問題を解決するには、AIモデルがどのように機能するかについての深く、ほとんど直感的な感覚が必要であり、それはほとんどのビジネスチームが割ける時間をはるかに超えています。
サポートチームのためのよりシンプルな道
見てください、専門のAIチームを持つことは強力です。しかし、現実的に言えば、開発者優先のアプローチは、ほとんどの企業にとって複雑すぎ、高価で、遅すぎます。良いニュースは？もっと良い方法があるということです。
マネージド・サブエージェントオーケストレーション・ワークフローの紹介
部品の箱と技術マニュアルを渡される代わりに、マネージドプラットフォームはすぐに使えるシステムを提供します。そこでは、サブエージェントオーケストレーションの厄介な詳細はあなたに代わって処理されます。目標は、エンジニアリングの頭痛の種なしで、専門化と自動化のすべての利点を提供することです。あなたは、AIをゼロからどのように構築するかではなく、AIに何をしてほしいかに集中できます。
eesel AIがコードなしでサブエージェントオーケストレーションの力を提供する方法
eesel AIは、ビジネスユーザーがシンプルで視覚的なインターフェースを通じてマルチエージェントAIの力を利用できるように構築されました。サブエージェントオーケストレーションの約束をどのように実現するかを以下に示します：
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専門エージェント、コード不要： eesel AIで複数のボットを作成することは、サブエージェントのチームを構築するようなものです。ヘルプセンターでトレーニングされたTier 1の顧客の質問に対応するボット、ConfluenceドキュメントでトレーニングされたSlackでの社内ITサポートボット、そして複雑なチケットをタグ付けしてエスカレーションするだけのAIトリアージエージェントを持つことができます。各ボットは独自の知識、プロンプト、権限を持ち、真の専門家となります。
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あなたがオーケストレーター： eesel AIのワークフローエンジンはスーパーバイザーとして機能しますが、指揮を執るのはあなたです。コードを書く代わりに、どの「エージェント」がどのチケットを処理するか、またはいつタスクを人間に渡すべきかを決定するための簡単なルールを設定します。これにより、一行もコードに触れることなく、自動化を完全に制御できます。
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自信を持ってテスト： DIYエージェントシステムの予測不可能な性質は大きなリスクです。eesel AIは、その強力なシミュレーションモードでこれを解決します。AIが実際の顧客と対話する前に、過去の何千もの自社チケットでマルチエージェント設定全体をテストできます。「エージェント」がどのように機能するか、自動化率がどうなるか、ナレッジベースのどこにギャップがあるかについて、明確な予測を得ることができます。
サブエージェントオーケストレーションの価格モデル比較：フレームワーク vs. プラットフォーム
アプローチの違いは、価格を見ると明らかになります。一方は開発者向け、もう一方はビジネスチーム向けに作られています。
| 側面 | 開発者向けフレームワーク（例：LangChain） | マネージドプラットフォーム（例：eesel AI） |
|---|---|---|
| モデル | 使用量ベース（トレースごと、ノードごと） | インタラクション量に基づく階層型 |
| 予測可能性 | 予測が困難な場合がある | 高く、明確な月次/年次コスト |
| 隠れたコスト | 繁忙期に高額請求の可能性 | 解決ごとの料金なし。コストは固定 |
| 対象ユーザー | 開発者、AIエンジニア | サポートマネージャー、ビジネスチーム |
LangChainのようなフレームワークは、開発者向けの価格設定であり、混乱しやすく予測不可能です。一方、eesel AIの価格モデルは透明性があり、ビジネス向けに構築されています。プランは予測可能な月間のインタラクション量に基づいており、何よりも解決ごとの課金はありません。AIがその仕事をうまくこなしたからといって、予期せぬ請求書が届くことは決してありません。
この動画は、Claude Codeを使用してAIエージェントのチームを構築する方法を示しており、サブエージェントオーケストレーションへの開発者中心のアプローチを説明しています。
仕事に適したサブエージェントオーケストレーションツールを選ぶ
サブエージェントオーケストレーションに関しては、2つの明確な道があり、それぞれが異なる種類のユーザー向けに設計されています。
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DIY/フレームワークの道： これは、深い技術的スキル、豊富なエンジニアリングリソース、そしてコストとパフォーマンスを管理する時間を持つチーム向けです。自社でAI製品をゼロから構築する企業に最適です。
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マネージド/プラットフォームの道： このアプローチは、マルチエージェントAIの核となる利点、専門化、自動化を、誰でも使えるユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて提供します。AI研究チームを雇うことなく今日問題を解決する必要がある、カスタマーサポートやITのようなビジネスチームにとって正しい選択です。
ほとんどのサポートおよびサービスチームにとって、目標は非常に単純です。効率的で信頼性が高く、管理、測定、そして成長が容易な自動化が必要です。
複雑さをなくして、サブエージェントオーケストレーションの力を手に入れる
機能しないかもしれない複雑なエージェントシステムを構築するために何ヶ月も費やさないでください。eesel AIを使えば、ヘルプデスクや社内サポートチャネル向けに、専門のAIエージェントのチームを数分で展開できます。
自社のデータでパフォーマンスをシミュレーションし、数クリックでワークフローをカスタマイズし、初日から投資対効果を確認できます。
よくある質問
サブエージェントオーケストレーションは、中央のAI（オーケストレーター）が大規模なタスクを専門のAIエージェント（サブエージェント）に分割する方法です。このアプローチにより、ニッチな専門知識の活用、個々のエージェントのメモリをクリーンに保つこと、並列処理が可能になり、AIシステムがより賢く、効率的になります。
AutoGenやLangChainのようなフレームワークでサブエージェントオーケストレーションをセットアップするのは、高度なコーディングスキルと継続的なデバッグを必要とする、重要なエンジニアリングタスクです。各エージェントには詳細な設定とプロンプトエンジニアリングが必要であり、それを正しく設定し維持するのはフルタイムの仕事になります。
サブエージェントオーケストレーションを実装すると、各サブエージェントの呼び出しが別のAIモデルのインタラクションを引き起こすため、コストが大幅に増加し、パフォーマンスが低下する可能性があります。「トレース」ごとや「ノード実行」ごとに課金する使用量ベースの価格モデルを持つフレームワークは、慎重に最適化しないと予測不可能で高額な請求につながる可能性があります。
マネージドプラットフォームは技術的な複雑さを抽象化し、サブエージェントオーケストレーションのためのすぐに使えるシステムを提供します。ビジネスユーザーは、シンプルで視覚的なインターフェースを通じて専門の「エージェント」を作成し、ルールでワークフローを定義できるため、コーディングや広範なAIの専門知識は不要です。
カスタマーサポートの文脈では、サブエージェントオーケストレーションは、さまざまなタスクに異なるAIボットを関与させることができます。例えば、あるボットはチケットをトリアージし、別のボットはTier 1のFAQを処理し、3番目のボットは社内ITサポートを提供するなど、すべてが連携して、定型的な問い合わせに対して人間の介入なしで効率的かつ専門的な支援を保証します。
AIサブエージェントを、互いに重複したり専門性を失ったりすることなく効果的に連携させることは大きな課題です。「コンテキストの漏洩」のような問題が発生することがあり、エージェントが意図せず互いに影響を与え、混沌とした、または協調性のない出力につながるため、管理には複雑なロジックが必要です。
パフォーマンスと信頼性を確保するために、特にマネージドプラットフォームでは、チームはシミュレーションモードを使用できます。これにより、AIが実際の顧客と対話する前に、過去のデータでサブエージェントオーケストレーション設定全体をテストし、パフォーマンス、自動化率を予測し、ナレッジギャップを特定することができます。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
