マルチエージェントシステムとは？仕組み・メリット・活用事例と、開発現場で見えた設計の要点

2026.10.23公開
株式会社Laboro.AI　システムエンジニアリング部 シニアSYSPM　神山 龍
株式会社Laboro.AI　システムエンジニアリング部 部長　光岡 駿
株式会社Laboro.AI　機械学習エンジニアリング部 シニア機械学習エンジニア　田本 篤喜

概要

AIエージェントの活用は、「1つ作る」段階から「複数を組み合わせる」段階へ広がっています。ただし、エージェントを増やせば性能が上がるとは限りません。役割を分けるほど、連携の設計やデバッグ、待ち時間といった新しい難しさも生まれます。

本記事では、マルチエージェントシステムの仕組みやメリット、課題、活用事例、導入手順を整理します。合わせて、私たちLaboro.AIが実際の開発で選んだ構成と、現場で見えた対処も紹介します。

目次

・マルチエージェントシステムとは
・マルチエージェントシステムを構成する主要な要素と仕組み
・マルチエージェントシステムを導入するメリット
・マルチエージェントシステムを導入する際のデメリットと課題
・マルチエージェントシステムの代表的な活用事例
・マルチエージェントシステムを導入するための具体的な手順
・マルチエージェントシステムの今後の展望と将来性
・まとめ：マルチエージェントの導入前に押さえておきたい3点

マルチエージェントシステムとは

エージェントAIおよびマルチエージェントAIの定義

エージェントAIとは、目的に向けて自ら判断し、ツールを使ってタスクを進めるAIです。これを複数用意し、役割を分担させて1つの目的を達成させる仕組みが、マルチエージェントシステムです。問い合わせ窓口にたとえると、受付担当が相談を聞いて専門部署に取り次ぎ、返ってきた回答を相談者に伝える関係にあたります。

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シングルエージェントシステムとの決定的な違い

違いは、知識と役割を1か所に集めるか、分けるかにあります。

観点	シングルエージェント	マルチエージェント
指示・知識	1つのプロンプトに集約	役割ごとに分離
向く業務	分岐が少なく見通せる業務	種類の異なる処理が混在する業務
機能追加の影響	全体に波及しやすい	エージェント単位で切り分けやすい
設計・運用の負担	小さい	シングルエージェント以上に連携設計とログ追跡が重要になる

マルチエージェントシステムが現代社会で注目される背景

LLM（大規模言語モデル）の高度化で、言葉で指示するだけでツールを使いこなすエージェントが実用レベルになりました。一方、1つのエージェントに多くのルールを詰め込むと管理が難しくなるため、役割分担が求められています。

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人工知能分野におけるマルチエージェントシステムの位置づけ

複数のエージェントが役割を分担し、協調して1つの目的を達成するという考え方は、分散人工知能の研究分野で、ロボットの群制御や交通シミュレーションなどを対象に長く研究されてきました。LLMベースのマルチエージェントは、その延長に言語理解という頭脳を得た形です。

マルチエージェントシステムを構成する主要な要素と仕組み

自律的に動作するエージェントの特性

各エージェントは、状況の把握、判断、行動というサイクルで動きます。LLMベースでは、行動はツールの呼び出しとして表れ、Web検索や社内文書の検索（RAG※）を役割に応じて持たせられます。

※ RAG：外部の文書を検索し、その結果を根拠にLLMが回答を生成する仕組み

エージェント間の通信と協調メカニズム

つなぎ方には、次の型があります。

構成パターン	特徴	注意点
階層型	司令役の配下に専門エージェントが並ぶ	司令役に判断が集中する
フラット型	エージェント同士が直接やり取りする	通信量が増え、追跡が難しい
ブラックボード型	共有の掲示板を介して情報を持ち寄る	共有情報の整合性管理が必要

私たちLaboro.AIが実務で採用してきたのは階層型です。責任範囲が明確でテストしやすく、「誰に任せるか」の判断を1か所に集約できるため、ログも追いやすいからです。フラット型とブラックボード型は、これまでの案件では採用していません。

複雑な環境における意思決定プロセス

階層型で気を配っているのは、司令役（オーケストレーター）の役割の絞り込みです。Laboro.AIの構成では、司令役が担うのはルーティングの判断と回答の要約だけで、回答の正しさは各専門エージェントの責任とします。専門エージェント同士は直接連携させず、必ず司令役を経由させます。

ルーティングを支えるのが「Agent as a Tool※」です。専門エージェントを名称と役割つきのツールとして定義し、司令役が正しく使い分けられるようにしています。

※ Agent as a Tool：エージェントを、別のエージェントが呼び出すツールとして扱う設計

分散型アーキテクチャの重要性

役割を分散する最大の利点は、専門エージェントごとにプロンプトを分けられることです。1つのプロンプトに全ルールを詰め込む設計と違い、各エージェントには役割に必要な知識とルールだけを渡せます。どのエージェントにどのツールを持たせるかも、迷いにくくなります。

マルチエージェントシステムを導入するメリット

システムの柔軟性と拡張性の飛躍的な向上

現場で最も大きなメリットと感じるのは、拡張のしやすさです。実際に、ある案件では開発の途中でエージェントを追加しましたが、既存のプロンプトが独立していたため、影響を各エージェント単位で切り分けて確認できました。巨大な1つのプロンプトなら、検証ははるかに複雑だったはずです。

一部障害に対する高い耐障害性の確保

役割が分かれていれば、1つのエージェントに問題が起きても他の領域は動き続けやすくなります。ただし、設計次第であることに注意が必要です。想定外の応答が後続に連鎖しないよう、フォールバックや異常検知の仕組みも入れておく必要があります。

複雑な問題解決における処理効率の最適化

独立した処理を並列に進められる点が、一般的な効率面の利点です。実務ではさらに、司令役には推論力の高いモデル、専門エージェントには高速なモデルと使い分け、精度と待ち時間のバランスを取れます。

リアルタイムな状況変化への迅速な適応力

状況に応じて呼び出す専門エージェントを切り替えられるため、相談内容や環境が変わっても、構成を大きく崩さずに対応できます。

マルチエージェントシステムを導入する際のデメリットと課題

システム設計および実装の難易度の高さ

シングルエージェントでも起こるRAGの取得ミスなどに加え、ルーティングの誤り、専門エージェント間のプロンプトの不整合、引き継ぎ時のコンテキスト欠落が加わります。各エージェント単体は正しく見えるため、どこで前提が崩れたのか分かりにくい点が難しさの本質です。

エージェント間の通信によるオーバーヘッドの発生

やり取りが増えるほど応答は遅くなります。過去のプロジェクトにおいて、クライアントから「1往復に時間がかかる」「回答が重複して冗長に見える」という声をいただいたことがありました。その際には、対策として、やり取りを画面に見せて処理中であることを伝えつつ、司令役と専門エージェントでモデルを分け、推論の深さと出力の長さをエージェントごとに調整しました。

予測不可能な創発的振る舞いの制御の難しさ

時には、司令役と専門エージェントの間でやり取りが止まらなくなる「ループ」や、誤った専門エージェントの呼び出しなどの事象が起こります。前者には、プロンプトで呼び出し回数の上限を指示したうえで、システム側にも上限を設けて強制的に打ち切れるようにすること、後者には、判断手順をステップ・バイ・ステップで定義することなどが有効です。原因の特定には、1回の質問応答をスレッドIDで紐づけてログを追えるようにしています。詳細は別のコラムで解説しています。

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セキュリティおよびプライバシーの確実な保護

エージェントが増えるほど、データと権限の受け渡し経路も増えます。専門エージェントに渡す情報を必要な範囲に絞り、役割ごとにツールと参照できる知識を分けることが基本です。

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シングルエージェントを選択した方が良い場面

Laboro.AIでは要件定義の段階で、2点を確認して構成を決めます。1点目は、状態や分岐が増え続け、単一のロジックでは把握しきれなくなるか。2点目は、知識やポリシーが役割ごとに独立して定義できるか。両方に当てはまればマルチ、そうでなければシングルで十分です。目的も知識源も1つに閉じたタスクは、無理に分けないほうが設計も運用も軽く済みます。

マルチエージェントシステムの代表的な活用事例

物流業界における配送ルートの動的最適化

配送車や拠点ごとにエージェントを置き、交通状況や注文の変更に応じて互いに調整しながらルートを再計画します。変化に素早く追従しやすくなります。

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金融市場における自動取引と高度なリスク管理

市場分析、発注、リスク監視を別々のエージェントに担わせ、監視役を独立させて取引役の判断に歯止めをかけます。

スマートグリッドにおける電力需要予測と最適制御

発電、蓄電、需要家側の機器をエージェントとして扱い、需給のバランスを取ります。需要予測と制御で役割を分ける構成が考えられます。

Laboro.AIが手掛けた開発の一例：教育機関向けの学生生活支援エージェント

窓口役の司令役の配下に、相談の種類別の専門エージェントが並び、学生の相談に応じて司令役が振り分け、回答を要約して返します。種類ごとに必要な知識やルールが明確に異なるため、先の2つの判断基準に合致していました。専門エージェントごとに知識とツールを分けているので、種類が増えても既存の専門エージェントに手を入れずに追加でき、画面上に各専門家が登場することで、誰が対応しているかも学生に伝わります。

マルチエージェントシステムを導入するための具体的な手順

解決すべき課題の明確化と詳細な要件定義

解決したい課題と、マルチエージェントにする理由を言葉にします。先の2点を確認し、必要ならシングルから始めます。私たちはこの工程を、ソリューションデザインの一部として進めています。

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エージェントの役割分担と通信プロトコルの設計

役割の境界を決め、司令役はルーティングと要約に限定するなど担当範囲を明確にします。受け渡す情報の範囲と、「誰が何を渡し、何を受け取ったか」を追えるログも、最初に設計します。

シミュレーション環境での徹底的な検証と評価

実環境の前に、想定ケースの自動テストを用意します。私たちは、LLMに出力を評価させるLLM as a Judge※を使い、想定どおりの専門エージェントが呼ばれているかまで検証しています。

※LLM as a Judge：LLM自身に、出力や判断の妥当性を評価させる手法

段階的な実環境へのデプロイと継続的な運用保守

範囲を絞って運用を始め、ログを見ながら改善します。やり取りの回数上限や、異常時のフォールバックもこの段階で整えます。

マルチエージェントシステムの今後の展望と将来性

大規模言語モデルとの融合によるエージェントの進化

LLMの推論能力が上がれば、いま別々のエージェントに分けている判断を、より少ないエージェントで担えるようになると予想します。意図の分類のような軽い判断はローカルLLMや小型モデルに任せ、複雑な推論だけを大規模LLMに委ねる構成も一般化するでしょう。

デジタルツインやメタバース空間での高度な応用

現実を模した仮想空間（デジタルツイン）でエージェントを動かし、事前に検証する使い方が広がる可能性があります。物流や交通のように、現実で試しにくい領域で有効です。

人間とエージェントが協調する新しい社会の実現

エージェントが担う範囲が広がるほど、人は個々の作業から離れ、「どこで人が確認し、最終的な責任を持つか」を決める役割に比重が移っていくと考えています。そのときに重要になるのが、責任の所在と、判断の経緯を追える監査性です。人の承認を挟む地点や、判断の記録の残し方は、後付けではなく設計の段階から織り込む必要があります。また、組織や権限の都合で分けるべき領域は、今後も残るでしょう。いまの分割が「技術的な制約」によるものか「組織的な必然」によるものかを整理しておくと、将来の再設計がしやすくなります。

マルチエージェントシステムにおける先進ツールの活用

既製フレームワークは更新が速く、制御を差し込める範囲も広がり続けています。この流れが続けば、自作する場面はさらに減り、既製をベースに必要な部分だけを拡張する進め方が、一段と標準的になっていくと見ています。さらに、A2A（Agent2Agent）※のような標準プロトコルが普及すれば、自社のエージェントだけでなく、他の組織やシステムのエージェントとも、疎結合のまま連携させやすくなるでしょう。そのとき、エージェントの役割と入出力を明確に定義しておく設計は、そのまま連携の土台になります。

※ A2A（Agent2Agent）：異なるシステム上のAIエージェント同士が連携するための、オープンな通信プロトコル。

【関連】マルチエージェントのフレームワークは自作か既製か？Google ADK・Claude Agent SDKの使い分けと、エンジニアが学ぶべき範囲

まとめ：マルチエージェントの導入前に押さえておきたい3点

マルチエージェントは、拡張のしやすさという利点の一方で、連携設計、ログ追跡、待ち時間といった固有の課題があります。検討の際は、分ける理由を言葉にできるか、ログとテストを先に設計するか、既製フレームワークをベースに必要な部分だけ拡張するか、の3点を確認してください。

私たちLaboro.AIは、AIエージェント／生成AIの領域で、複数のエージェントが協調する構成の開発にも取り組んでいます。「そもそも分けるべきか」という段階から、要件の整理に伴走しています。ご検討の際は、お気軽にご相談ください。

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監修者

システムエンジニアリング部 部長　光岡 駿

東北大学理学部物理学科卒業後、仙台のアプリ・システム開発会社に入社。自身が主催する勉強会が宮城大学との共同研究へと発展。「仙台X-TECH イノベーションアワード2023」最終プレゼンター選出など、幅広い活動を通じてシステム開発の実践を積む。2023年、Laboro.AIに1人目のシステム開発エンジニアとして参画し、「AI×システム開発」の領域をリード。2025年9月期エンジニアリング部MVP受賞。2026年よりシステムエンジニアリング部 部長。