マルチエージェントによる情報検索
はい。今日は、あなたがシェアしてくださった、miibo社のCEO、まくのぎさんの分析記事。これをもとに、マルチエージェントAIの世界を一緒に見ていきたいと思います。
はい。
チャットGPTみたいな単体のAIに何か頼んでも、なんかこう、ちょっと物足りなかったり、期待と違う答えが返ってくることってありますよね。
ええ、ありますね。
この記事は、AIにチームを組ませると、それでそういう限界をどうやって乗り越えるか、具体的な業務課題の例で示してくれてるんですよね。
そうなんです。このmiiboエージェントハブというツールを使った4つの事例が紹介されてますね。
今日の目的はですね、このAIチームっていう考え方が、あなたの情報収集とか、あるいは課題解決にどう役立つのか、そのヒントをつかむことです。
非常に面白い視点だと思います。結局ポイントは、何でも屋さんの万能AI一つじゃなくて、それぞれ得意な分野を持つAIエージェントたちが連携して協力し合うということですね。
いわば、AIによる専門家チームみたいな。
なるほど。
これで一つのAIじゃちょっと複雑すぎて扱いきれなかった問題にもアプローチできるようになると。
AI界のドリームチームみたいな感じですかね。
そう言えるかもしれませんね。
じゃあ、そのチームがどんなふうに活躍するのか、具体的な事例を見ていきましょうか。
まず最初の課題は、情報検索ですね。新製品の市場投入戦略みたいな、ちょっと複雑な質問に対して、試作のリストだけみたいな。
わかります。経験ある方も多いかもしれませんね。
そうですね。従来のRAG、検索拡張生成も外部知識は取り込めるんですけど、結局一つのAIが最後に全部まとめるんで、どうしても視点が一つになりがちで。
多角的な分析っていう点では、ちょっと限界があったかなと。
なるほど。
このマルチエージェント方式だと、まず分析AIっていうのが質問を分解するんですね。競合は、市場規模は、みたいに。
はいはい。
次に、それぞれの専門の検索AIがそれを並行してバーッと調べる。関連付けAIっていうのが、例えば競合の動きと市場トレンドを結びつけたり、情報と情報の間の隠れた関係性を見つけ出すんです。
そこが面白いですね。点と点を繋ぐAIがいる。
そうなんです。最後に統合AIが全体を俯瞰して、戦略的な回答を作ると。ミーボ社の問いだわせAI、ミーボ君でも、これ効果が出てるみたいですね。
なるほどな。検索精度が上がるのは確かに大きなメリットですね。じゃあ、その情報をもとに今度はなぜ?を掘り下げるデータ分析。これについてはどうでしょう?
売上が悪い理由は?って聞いても、ただ数字が並んでるだけだと、で?ってなっちゃうことも。
まさにそこがAIチームの出番ですね。まず、分析設計AIが仮説を立てるんです。季節要因かな?とか、特定の商品?とか、広告の効果は?みたいに。
で、データ取得AIがSQLとかを使って関連データを集めてくる。しかも、エラーが起きてもこのAIが対処してくれるっていうのが結構ポイントですね。
それは助かりますね。
そして、ビジネス解釈AIがそのデータから、特定のキャンペーンがちょっと不調だったみたいだ、みたいなビジネス上の意味を読み取って改善策まで提案してくれる。
で、最後にレポートAIが見やすくまとめてくれると。
なるほど。
こうやって人間がやるみたいに、いろんな角度から分析できるから、より深い洞察が得られるわけです。
いやー、これは面白いアプローチですね。次の意思決定支援の事例、これも興味深いです。
データ分析の効率化
AIにCEO役とかCFO役とかやらせて議論させる。でも単一AIでと記憶が混ざっちゃったり、あと損得したう。AIが損得するってどういうことなんでしょう?
それはですね、単一の特に大規模言語モデルって一貫性のある矛盾の少ない答えを出すように学習されていることが多いんですよ。
はい。
だから、わざと対立する役割を与えても、内部で無意識に長尻を合わせようとしちゃう。結果的に当たり障りのない結論になりやすい。それが損得に見えるってことですね。
なるほど。
でもミーボーエージェントハブみたいな仕組みだと、CEOAI、CFOAIをもう完全に独立させるんです。
ほう。
それぞれに違う支持。例えばCEOは成長優先、CFOは財務の健全性重視とか、あと専用の参照データ、競合資料とか財務書評とか与える。
大事なのは、それぞれのAIが独立した記憶とコンテキストを持つ点なんですね。応答の履歴とか内部の状態が別々になってるんで、お互いに直接影響し合わずに、出力だけを通じて対話する。
なるほど。
これでリアルな組織みたいな意見の対立が生まれて、人間はもっと高度な最終判断に集中できる、と。
うーん。内部で情報が混ざらないように、ちゃんと壁を作って役割分担させるんですね。でも、AIチームが増えると管理が複雑になったりしないんですかね?
ワークフローの自動化
あ、それは重要なポイントですね。確かに連携の設計は鍵になりますけど、miiboエージェントハブみたいなツールは、その連携をコードを書かずに設定できるということを目指しているようです。
なるほど。
最後の事例、ワークフローの自動化もその柔軟性を示してますね。従来の自動化って、事前に考えられるパターンを全部細かくルール化しないといけなくて。
ああ、請求書処理とかでちょっとフォーマットが違うだけで止まっちゃうみたいなイメージですね。
まさにそれです。その硬直性が課題でした。でも、マルチエージェントによる自律的なワークフローだと、例えば社内法を自動作成してみたいな大きな目標と、各AIの役割、情報収集、要約、記事、執筆、構成、配信みたいなのを決めるだけ。
どのニュースを重視するかとか、どんな構成にするか、いつ配信するか、そういう細かい判断はAIチームが状況に応じて自律的に連携して実行するんです。
へえ。
だから、予期せみ情報が入ってきてもチーム内で判断して対応できる。よりしなやかで変化に強い自動化ができるようになると。
うんうん。
定型業務が多い環境なら、日々の負担かなり減らせる可能性がありそうですね。
いやーすごいですね。情報を集めるAI、分析するAI、文章を書くAI、それぞれ得意技を持つAIを組み合わせる、チーム設計、これがこれからのAI活用の鍵になってくるのかもしれないですね。
まさに。これは、AIを単なる便利な計算機とか検索エンジンとして使う段階から、特定の役割を与えて自律的に協力させるシステムを設計する段階への移行を示唆していると思います。
うんうん。
個々の楽器に指示を出すんじゃなくて、オーケストラ全体を指揮するような、そんな感覚に近いかもしれません。
あーなるほど。
単体のAIに限界を感じているなら、このマルチエージェントっていう考え方は、非常に現実的で実用的な次の一手と言えるでしょうね。
専門家、AIたちの連携プレイが複雑な問題を解きほぐすと。
なんだかワクワクしますね。では最後に、あなた自身に問いかけてみてください。
もし、あなたの仕事や学びの中で、特定の課題に取り組むために専門のAIエージェントチームを自由に編成できるとしたら、どんな役割を持つAIを何人、いや何体かな、集めますか?
そして、そのドリームチームにどんな難しい問題を解決させたいと考えますか?
