編集部
AI技術が急速に進化する中、大規模言語モデル（LLM）は、知識の蓄積と発現能力に優れ、広範な分野で活用されている。しかし、汎用人工知能（AGI）の実現には依然として課題があり、その一因として、LLMが過去データに基づき次の単語を予測する自己回帰性の限界が挙げられる。
この問題を解決するために注目されるのが、複数の役割を持つ「マルチエージェント」型のAIである。エージェントは、外部データへのアクセス、記憶、推論、動的なアクションなどを可能とし、単一エージェントでは困難な複雑なタスクに対応できる。マルチエージェントシステムの優位性は、情報検索やワークフロー管理などの業務プロセスにおいても顕著であり、具体例としてローン申請の自動検証がある。
さらに、エージェントを効果的に管理・協力させるために、CrewAIなどのフレームワークも活用されており、AIの実用性と効率性を大幅に高める。今後、エージェント型AIは、LLMとともに複雑なタスクや多様なデータ処理においてさらなる進化を遂げる見込みである。
LLMの限界とマルチエージェントAIの台頭
大規模言語モデル（LLM）は、GPT-3やGPT-4のように膨大なデータからトレーニングを行い、驚異的な知識の発現能力を持つ。しかし、LLMは自己回帰的な構造により、テキスト生成時に過去のデータに依存しがちであり、その場での動的な状況に対する対応が不得手である。
この制約があるため、LLMは情報の抽出や単純な応答には優れているが、複雑な判断やリアルタイムの情報更新が求められる場面では難がある。この点については、MetaのAI研究責任者であるYann LeCunも指摘しており、LLMが自己回帰性の壁を乗り越えるには技術的な進化が求められるとされている。
さらに、Gartnerは、LLMが真の人工汎用知能（AGI）に至るには、単に過去データを利用するだけではなく、タスク全体を理解し、応用できる能力が必要であると指摘する。このような背景により、最新情報の取得と推論を可能にするマルチエージェントAIへの期待が急速に高まっている。
一方で、マルチエージェントAIはLLMの限界を補完し、より柔軟かつ動的な対応が可能な点が評価されている。特に、分散されたエージェントが特定の役割を分担することで、従来のAIシステムには不可能だった複雑なタスクに対応できるようになっている。
VentureBeatによると、エージェントの動的対応力やデータ収集能力は、多様なタスク処理において新たな標準となりつつある。このように、エージェント型AIの導入は、AIの柔軟性を飛躍的に高める新たな潮流として位置付けられている。
マルチエージェントAIがもたらす業務プロセスの変革
マルチエージェントAIは、その多様な役割分担により、従来の業務プロセスにおける効率向上を目指している。特にローン申請の自動検証プロセスにおいて、エージェントが役割を分担し、プロセス全体を最適化する例が挙げられる。具体的には、あるエージェントが申請者の身分証明の確認を担当し、別のエージェントが財務状況の分析を行う。
このように分担された役割が連携し合うことで、迅速かつ正確な審査が可能になる。従来、こうした業務は人手により確認作業が必要であったが、マルチエージェントAIが導入されることで、各ステップが効率化されるだけでなく、人的ミスのリスクも低減する。
また、CrewAIなどのフレームワークが用いられることで、エージェント間の連携やワークフロー管理が一層容易になる。これにより、マーケティングキャンペーン管理やDevOpsといった他の業務プロセスにもマルチエージェントAIが活用される可能性が高まっている。
さらに、この技術はRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と異なり、環境や状況に応じて自律的な判断を行う点において優位性がある。こうしたAIの進化が業務の在り方に大きな変革をもたらすと考えられるが、その導入にはシステム構築や管理体制の整備が不可欠である。
マルチエージェントシステム導入の課題と将来展望
マルチエージェントシステムの導入には、多数のエージェントが関わることで生じるスケーラビリティやレイテンシーの問題が存在する。エージェントの数が増えるにつれて、各エージェントの役割の調整や通信の遅延が課題となる。
これを解決するために、Llamaindexのような管理フレームワークが利用され、大規模なエージェントシステムの管理を支援する役割を果たしている。また、セルフホスト型のLLMが導入されることで、GPUを用いた高速処理が可能となり、遅延の課題も軽減される見込みである。
さらに、LLMの出力が不安定である「幻覚問題」についても、テンプレートを用いた構造化応答が試みられている。例えば、JSON形式の出力テンプレートを活用することで、応答のばらつきを抑え、より安定したパフォーマンスを実現することが可能になる。このような技術的な対応により、マルチエージェントシステムはAI技術の中でも特に信頼性の高い領域として成長していくと考えられる。
マルチエージェントAIは、今後さらに多様化する産業やタスクにおいて重要な役割を果たすことが予想される。特に、画像、動画、音声といったマルチモーダルデータへの対応が進むことで、さらなる応用が期待されている。LLMとマルチエージェントシステムの融合は、AIの活用領域を一段と広げ、企業の競争力を強化する一助となるであろう。