［技術解説］マルチエージェントシステムとは？AIが協調して複雑な問題を解決する未来

2025-05-31

はじめに

　本稿では、近年注目を集めるマルチエージェントシステム（MAS）について、IBMが発行した記事「What is a multiagent system?」やYouTube動画「What Is a Triage AI Agent? Automation & Multi-Agent Systems Explained」を基に、その基本的な概念からアーキテクチャ、具体的な応用例、そして今後の課題に至るまで解説します。

引用元記事

タイトル： What is a multiagent system?
発行元： IBM
URL： https://www.ibm.com/think/topics/multiagent-system

引用元動画

タイトル： What Is a Triage AI Agent? Automation & Multi-Agent Systems Explained
発行元： IBM Technology
発行日： 2025年05月29日
URL：https://www.youtube.com/watch?v=x2ghX_RyHG4&t=10s

要点

マルチエージェントシステム（MAS）とは、複数のAIエージェントが協調してタスクを遂行するシステムである。
個々のAIエージェントは自律的に行動し、学習する能力を持つ。中核には大規模言語モデル（LLM）が活用されることが多い。
MASは、単一のAIエージェントでは困難な、大規模で複雑な問題解決に有効である。
アーキテクチャには集中型と分散型があり、エージェントの組織構造も階層型、ホロニック型など多様である。
交通、ヘルスケア、サプライチェーン、防衛など、幅広い分野での応用が期待されている。
柔軟性やスケーラビリティといった利点がある一方、エージェント間の調整の複雑さや予測不可能性などの課題も存在する。

詳細解説

1. マルチエージェントシステム（MAS）とは何か？

　マルチエージェントシステム（MAS：Multiagent System）とは、簡単に言えば、複数の「エージェント」と呼ばれる自律的なプログラムが、互いに協調し合いながら共通の目的を達成しようとするシステムのことです。ここで言う「エージェント」とは、人間のように自分で考えて判断し、行動することができるAI（人工知能）プログラムを指します。

　例えば、大規模な災害が発生した際、情報収集、避難誘導、物資輸送など、多岐にわたるタスクを同時並行で効率的に行う必要があります。このような複雑な状況において、それぞれのタスクを専門とする複数のAIエージェントが連携し、情報を共有しながら最適な行動をとることで、被害を最小限に抑えるといった活用が考えられます。

　個々のエージェントは独自の知識や能力を持っていますが、MASの強みは、それらが集団として機能することで、個々の能力の総和以上の成果を生み出す点にあります。まさに「三人寄れば文殊の知恵」をAIの世界で実現するようなイメージです。

2. AIエージェント：MASの構成要素

　MASを理解する上で欠かせないのが、その構成要素であるAIエージェントです。AIエージェントは、ユーザーや他のシステムのために、自律的にタスクを実行できるプログラムです。

　従来のプログラムが事前に決められた通りにしか動作しなかったのに対し、AIエージェントは自身で計画を立て、状況に応じて利用可能なツール（外部のデータベース、ウェブ検索、他のプログラムを操作するためのAPIなど）を使いこなし、タスクを遂行します。

　AIエージェントの中核技術として注目されているのが、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）です。ChatGPTのようなLLMは、人間のように自然な言葉を理解し、生成する能力に長けています。AIエージェントは、このLLMの能力を活用することで、ユーザーからの指示を理解したり、他のエージェントとコミュニケーションをとったりします。

　さらに、AIエージェントは経験から学習し、記憶を更新していく能力も持っています。これにより、タスクをこなせばこなすほど賢くなり、より効率的な行動をとれるようになります。

3. シングルエージェントシステムとの違い

　AIエージェントは単独でも機能しますが（これをシングルエージェントシステムと呼びます）、MASは複数のエージェントが協調する点が大きく異なります。

　シングルエージェントシステムでも、他のエージェントを「ツール」として利用することはあります。しかし、それはあくまで一方的な情報取得に留まります。一方、MASでは、各エージェントが互いの目標や計画、記憶を理解しようと努め、直接的または間接的にコミュニケーションを取りながら、より高度な協力関係を築きます。これにより、より複雑で大規模な問題解決への道が開かれます。

4. MASのアーキテクチャと構造

　MASは、その目的や環境に応じて、様々な形で構築されます。代表的なアーキテクチャ（システム全体の設計思想）と構造（エージェントの組織形態）を見ていきましょう。

アーキテクチャ
- 集中型ネットワーク： 一つの中心的な管理者が存在し、全ての情報を集約し、各エージェントの行動を統括します。メリットは情報伝達の速さや知識の均一性ですが、管理者に障害が発生するとシステム全体が停止するリスクがあります。
- 分散型ネットワーク： 中心的な管理者は存在せず、各エージェントは隣接するエージェントと直接情報をやり取りします。一部のエージェントに障害が発生しても全体が停止しにくいという堅牢性がメリットですが、エージェント間の協調行動をうまく調整することが難しくなります。
構造
- 階層構造： ピラミッドのように、上位のエージェントが下位のエージェントに指示を出す形で組織されます。意思決定の効率が良い反面、下位エージェントの自律性が制限されることがあります。
- ホロニック構造： 「ホロン」と呼ばれる、それ自体が部分でありながら全体でもあるような単位（例えば、人間の身体における臓器のようなもの）をエージェントが形成し、それらが入れ子状に組み合わさって全体を構成します。柔軟性と自己組織化能力に優れています。
- 連合構造： 特定の目的を達成するために、複数のエージェントが一時的にチームを組むような構造です。目的が達成されれば解散することもあります。流動的な状況変化への対応力がありますが、チームの維持が難しい場合もあります。
- チーム： 連合構造と似ていますが、より緊密な協力関係を持ち、個々のエージェントの独立性よりもチーム全体の成果を重視する傾向があります。

5. MASの振る舞い：自然界から学ぶ協調行動

　MASにおけるエージェントの集団的な振る舞いは、しばしば自然界の生物の行動と類似性が見られます。

Flocking（群行動）： 鳥や魚の群れが、衝突を避けつつ、全体の進行方向や速度を合わせ、まとまって行動する様子に似ています。MASでは、例えば多数の自動運転車が互いに協調しながら交通渋滞を緩和する、といった応用が考えられます。
Swarming（群知能）： アリやハチが、個々には単純なルールに従って行動するだけで、全体として巣の建設や食料探索といった高度なタスクを達成するような振る舞いです。MASでは、分散制御された多数のロボットが協調して探索活動を行うといった応用が期待されます。

6. MASの具体的な応用例

　MASは、その柔軟性とスケーラビリティから、様々な分野での応用が期待されています。

交通システム： 鉄道の運行管理、トラックの最適な配送ルート計画、港湾における船舶の入出港管理など、複雑な交通網を効率的に制御します。
ヘルスケア・公衆衛生： 遺伝子解析による疾患の早期発見や予防、がん研究の支援、感染症の拡大シミュレーションと対策立案などに貢献します。
サプライチェーン管理： 原材料の調達から生産、在庫管理、配送、販売に至るまで、サプライチェーン全体の最適化を図ります。各工程を担当するエージェントが交渉し、協力することで、効率性と応答性を高めます。
防衛システム： 物理的な攻撃やサイバー攻撃のシミュレーション、不審な活動の監視、脅威への迅速な対応など、国家の安全保障に貢献します。

7. MASの利点と課題

　MASには多くの利点がありますが、同時に克服すべき課題も存在します。

利点
- 柔軟性： 環境の変化に応じて、エージェントを追加したり、役割を変更したりすることが容易です。
- スケーラビリティ： エージェントの数を増やすことで、より大規模で複雑な問題に対応できます。
- 専門性： 各エージェントが特定の分野の専門知識を持つことで、高度な問題解決が可能です。
- 高性能： 複数のエージェントが知識や経験を共有し、協力することで、単一のエージェントよりも高いパフォーマンスを発揮します。
課題
- エージェントの誤動作： 全てのエージェントが同じ基盤モデル（例えば特定のLLM）を共有している場合、そのモデルの弱点がシステム全体の障害につながる可能性があります。また、悪意のある攻撃に対して脆弱になることも考えられます。
- 調整の複雑さ： 多数のエージェントが円滑に協調し、時には交渉しながら共通の目標に向かうように設計することは非常に困難です。
- 予測不可能な振る舞い： 特に分散型ネットワークにおいて、各エージェントが自律的に行動した結果、予期せぬ競合が発生したり、システム全体として望ましくない振る舞いが生じたりする可能性があります。