マルチエージェントの概念
さて、今日の資料は、AIエージェント構築セミナーの抜粋ですね。
単体のAIが、例えばチャットGPTみたいなもので、業務改善しようと思っても、なかなか期待通りにはいかないっていう、そういう課題感からスタートしてるみたいですね。
そうなんです。一つのAIにあれもこれもってなると、やっぱりどうしても限界があるよね、という認識が広がってきています。
そこで注目されているのが、複数のAIがチームを組む、マルチエージェントという考え方なんですね。
なるほど。AIにもチームプレイが必要になってきたと。この資料だと、miiboエージェントハブっていうツールを使えば、プログラミングとかしなくても、そういう専門AIチームを作れるみたいな話ですね。
はい、そういうことです。
じゃあ今回は、このマルチエージェントが具体的にどういうものなのか、それからあなたの仕事とか知識習得にどう役立ちそうか、そのあたりを一緒に深く見ていきましょうか。
まず、そもそもなぜ単体のAIだと限界があるのか。資料には構造的な限界って書いてますけど、具体的にはRAG検索の精度が低いとか、そういう話ですかね。
ええ、まさに。一つのAIにあれもこれもと要求すると、どうしても能力が分散しちゃったりとか、あと得意じゃない領域でちょっとミスが出やすくなったり。
例えばそのRAG検索、外部の知識を検索して回答を作る便利な技術ですけど、単体AIだと期待した精度が出にくい場面があるとか、あとはデータ分析させても、なんか結果がこれ本当に信頼できるのかなってなっちゃうとか、そういう課題が挙げられてますね。
で、マルチエージェントっていうのは、例えば顧客対応であれば、FA級検索担当とログ解析担当、それから感情分析担当、回答作成担当みたいに、AIごとに役割をはっきり分ける。これで問題を解決しようというアプローチです。得意なことに集中させるというわけですね。
なるほど。役割分担で精度と質を上げる、人間社会のチームと同じ考え方ですよね。
おっしゃる通りです。
miiboエージェントハブの活用
技術の進化も背景にあると。LLM自体の進化もそうですし、あとはGoogleのAPIとか、アンスロピークのMCPとか、そういうAI同士が連携するための技術基盤が出てきたことも大きいと。
はい、それも後押ししてますね。
で、その専門AIチームを割と簡単に作れるのがMEVOエージェントハブだと。これは具体的にはどういうふうに使うんですか?ノーコードっていうのはかなり手軽そうですけど。
基本は画面上での操作ですね。使いたい機能を持っているAIエージェントを選んで、あとはチーム全体としてどう動いてほしいか、目的とか仕事の進め方を我々が普段話すような自然な言葉で指示するだけという感じです。
ウェブ検索が得意なエージェントとか、論理的に考えるエージェント、あえて批判的な視点を持つエージェントなんていうのも便利なものがテンプレートとして用意されているので、それらを組み合わせるところから始められますね。
へー、なるほど。ただそのノーコードで手軽に組める反面、何か注意点というか限界みたいなところって資料では触れられてました?例えばエージェント同士の連携が何か思った通りにいかない可能性とか。
あ、いい点ですね。資料ではその詳細な限界点までは書かれてないですが、やはりその意図通りに連携させるための指示の出し方、つまりプロンプトの工夫というのは引き続き重要になるでしょうね。ただ、API連携とかバックグラウンドでの実行も可能なので、既存の業務システムに組み込んだり、もっと複雑な使い方にも対応できる、そういう柔軟性は持っているようです。
なるほど、なるほど。では実際にどんな業務に応用できそうなのか。資料で4つのユースケースが紹介されてますね。
まず知識検索ですね。これは単に検索するだけじゃなくて、例えば質問の意図を深く考える推論AIがいて、次に関連情報を広く集める検索AIが動いて、最後にまた別の推論が回答をわかりやすくまとめるみたいな、こういう連携で単なる検索以上の深い情報収集が期待できると。
次がデータ分析ですね。分析の設計、実際のデータ取得、それからビジネスとしてどういう意味があるかの解釈、で、レポート作成まで、この一連のプロセスをそれぞれ得意なAI序分担させる、これでより質の高い分析を目指すということです。
ミーボさんの社内でも実際にレポート自動生成に使っているそうです。
へーすごいですね。その次の議論させるっていうのもすごく面白いですね。CO役のAIとかCFO役のAIとか違う役割のAIに議論させるって、これは単に効率化じゃなくて、意思決定の質自体を高める可能性がある、そういうことでしょうか。
まさにそういうことだと思います。多様な視点をある意味強制的に入れることで、人間の思い込みとかバイアスみたいなものを排除して、より客観的でバランスの取れた判断につながる可能性があると。で、最後にワークフロー自動化。これは自然言語で指示できるので、従来のカチッと決まった自動化ツールよりも、状況の変化に強くて柔軟にプロセスを変えていける点がメリットとされていますね。
なるほど。じゃあ、実際にAIチームを作るステップはどんな感じなんでしょうか。資料の顧客サポートの例が分かりやすそうですけど、4ステップあると。
はい、まず1番目として、必要な情報源、マニュアルとか過去の対応ログとか、そういうものを特定します。2番目に判断基準ですね。論理的に解決するのか、共感的に対応するのか、あるいはコンプライアンスを重視するのかとか、そういう基準を明確にして、それぞれの基準を重視する専門AIを割り当てると。
3番目に必要なAIエージェント、問い合わせ内容を理解するAIとか、ログを解析するAIとか、そういうのを定義して具体的な役割を指示します。最後に4番目、miiboエージェントハブ上で、これらのAIエージェントを選んでチームを編成して、チーム全体の目的とどう連携していくかのプロセスを記述するという流れですね。
なるほど。セミナーのデモでは、ログインできない、ロックされたという問い合わせに、4体のAIが見事に連携して、ちゃんとした回答案を作ったと。
ええ、そういう報告がありましたね。
最適なエージェント数は、だいたい3体か4体ぐらいが目安っていうのも、なんか実践的で参考になりますね。
そうですね。多すぎてもまた連携が複雑になりますからね。
というわけで、今回は専門特化型のAIチーム、マルチエージェントの世界をちょっと覗いてみました。単体のAIでは難しかったような複雑なタスクも、AIたちが役割分担して協力することで解決できるかもしれないと、そういう可能性が見えてきましたね。
miiboエージェントハブのようなツールを使えば、あなたも比較的簡単にその力を試せるかもしれません。
ええ、AI同士が協調して仕事を進めるっていう、新しい働き方が本当に現実になりつつあるなと感じますね。
単に作業の精度が上がるだけじゃなくて、データ分析を深掘りしたり、これまで人間だけがやってきたような意思決定のサポートとか、そういうところまで応用範囲は非常にそうです。
さて、ここでですね、少しあなたにも考えてみてほしいんですが、もしあなたがご自身の仕事とか、あるいは学びを加速するために専門AIチームを作るとしたら、どんな役割を持ったAIたちを組み合わせますか?
そして、そうやって作った強力なAIチームであっても、なお見落としてしまう可能性のある資格というのは何だと思われますか?
ぜひ、この後少し思考を巡らせてみてください。
