AIエージェントとマルチエージェントの違い｜仕組みと活用例を解説

AIエージェントの業務活用が広がるなか、複数のAIエージェントを組み合わせる「マルチエージェント」にも注目が集まっています。

一方で、「通常のAIエージェントと何が違うのか」「なぜ複数のAIを組み合わせるのか」と疑問に感じる方もいるでしょう。

マルチエージェントとは、複数のAIエージェントがそれぞれ役割を担い、情報や処理結果を連携させながら一つの業務を進める考え方です。役割を分けることで、複雑な業務でも管理や改善を行いやすくなる点が特徴です。

ただし、すべての業務にマルチエージェントが適しているわけではありません。業務の工程や役割、データ・システム連携などを踏まえ、シングルAIエージェントと使い分けることが重要です。

本記事では、AIエージェントとマルチエージェントの違い、仕組み、メリット・注意点、活用例を整理し、自社の業務にどのようなAI構成が適しているかを考えるためのポイントを解説します。

マルチエージェントとは？AIエージェントとの関係を整理

マルチエージェントを理解するには、まずAIエージェントがどのように業務を処理する仕組みなのかを確認しましょう。

AIエージェントは目的に応じて業務を処理する

AIエージェントは、設定された目的や役割に沿って、必要な情報を取得したり、ツールやシステムを利用したりしながら業務を進める仕組みです。

生成AIが主に文章を生成するのに対し、AIエージェントは目的に応じて複数の処理を組み合わせて実行できます。たとえば、問い合わせ内容を確認して情報を検索し、その結果をもとに回答するといった処理が可能です。

AIエージェントの基本的な仕組みや生成AIとの違いについては、「AIエージェントとは？AIアシスタントとの違い、仕組みや種類、活用例をわかりやすく解説」で詳しく解説しています。 

マルチエージェントとは複数のAIエージェントが連携する仕組み

このAIエージェントを複数組み合わせ、それぞれに役割を分担させて連携するのがマルチエージェントです。

たとえば、「情報収集」「分析」「確認」「処理」といった役割を別々のAIが担当し、それぞれの処理結果をつなげて業務を進めます。

つまり、マルチエージェントは、複数のAIエージェントが役割を分担し、連携して一つの業務を進める仕組みです。

AIエージェントとマルチエージェントの違い

AIエージェントとマルチエージェントの違いは、AIの数だけではありません。一つのAIに処理をまとめるのか、複数のAIに分けて連携させるのかという、業務の構成や処理方法の違いにもあります。

シングルAIエージェントとマルチエージェントの構成の違い

シングルAIエージェントでは、一つのAIエージェントが複数の処理をまとめて担当します。一方、マルチエージェントでは、業務を複数の処理に分け、それぞれを別のAIエージェントが担当します。

そのため、シングルAIエージェントは構成をシンプルにしやすく、マルチエージェントは役割ごとに処理を分けて管理・改善しやすい点が特徴です。

両者の違いを整理すると、以下のようになります。

比較項目	シングルAIエージェント	マルチエージェント
AIの数	一つ	複数
役割分担	一つのAIが複数の処理を担当	AIごとに役割を分担
業務への対応	一つのエージェントで 処理をまとめやすい業務	複数の役割・処理を連携させる業務
構成・管理	比較的シンプルにしやすい	役割分担や連携の設計が必要
改善	一つのエージェントをまとめて改善	エージェント単位で改善しやすい

マルチエージェントの仕組み

マルチエージェントでは、AIエージェントごとに処理を分担し、その結果を次の処理につなげながら業務を進めます。ここでは、問い合わせ対応を例に具体的な流れを見ていきます。 

AIエージェントごとに担当する処理を分ける

まず、一つの業務を必要な処理に分け、それぞれを担当するAIエージェントを配置します。

たとえば問い合わせ対応であれば、以下のような役割分担が考えられます。

• 情報収集：顧客情報や契約情報などを確認
• 回答作成：問い合わせ内容と取得した情報をもとに回答を整理
• 確認：回答内容や必要な手続きを確認
• 処理：必要に応じてシステムへの登録や手続きを行う

このように、処理ごとに担当するAIを分けることで、それぞれの役割や担当範囲を明確にできます。

処理結果を次のAIにつないで業務を進める

役割を分けたAIは、それぞれが独立して処理するのではなく、前のAIが処理した情報や結果を次のAIに渡すことで、処理をつなげていきます。

たとえば、情報収集を担当するAIが取得した顧客情報を回答作成のAIに渡し、その回答を確認担当のAIがチェックします。確認後、手続きが必要であれば処理を担当するAIにつなぐ、といった流れです。

問い合わせ受付 → 情報収集 → 回答作成 → 内容確認 → 手続き

このように、各AIの処理結果を次の処理につなぐことで、複数の工程からなる業務を一連の流れとして進められます。 

AIエージェント同士の処理をどのようにつなぎ、全体の流れを管理するのかについては、「AIエージェントオーケストレーションとは？仕組みや選定・活用のポイント」で詳しく解説しています。

マルチエージェントのメリットと注意点

マルチエージェントには、処理を分けることで管理や改善を行いやすくなるメリットがあります。一方で、AIを複数運用するため、連携や管理の負荷が増える点には注意が必要です。

マルチエージェントのメリット

役割ごとにAIを管理・制御しやすい

エージェントごとに担当範囲やルールを設定できるため、どのAIがどの処理を担当するのかを明確にできます。

また、扱うデータや利用するシステム、権限なども役割に応じて設定しやすく、業務に合わせた管理・制御につなげられます。

エージェント単位で改善しやすい

特定の処理に課題がある場合、その処理を担当するエージェントを中心に見直せます。

たとえば、情報収集に課題があれば情報収集を担当するAIを、回答内容に課題があれば回答を担当するAIを改善するといった対応が可能です。

マルチエージェントの注意点

エージェントが増えるほど連携・運用管理が複雑になる

AIが増えると、それぞれの処理だけでなく、どの情報をどのAIに渡すのか、どの順番で処理するのかといった連携も管理する必要があります。

さらに、権限設定や品質確認、エラー発生時の対応など、運用時に確認すべき項目も増えるため、複数のAIをまとめて管理するための設計が重要になります。

マルチエージェントの活用例

マルチエージェントは、一つの業務の中で複数の処理や異なる役割が必要になる業務で活用できます。ここでは、代表的な3つの活用例を紹介します。 

情報収集から分析・レポート作成まで行う業務

複数の情報源から情報を集め、その内容を整理・分析し、結果をレポートにまとめる業務では、工程ごとにAIを分ける構成が考えられます。

たとえば、情報を収集するAI、集めた情報を分析するAI、分析結果をもとにレポートを作成するAIを連携させる方法です。

それぞれで必要な処理や役割が異なるため、担当を分けることで、情報収集や分析など特定の処理を個別に見直しやすくなります。

顧客情報をもとに提案内容を整理する業務

営業支援など、複数の情報を確認したうえで提案内容を整理する業務にも活用できます。

たとえば、顧客情報や過去の対応履歴を収集するAIと、商談内容や顧客情報を分析するAIを組み合わせ、分析結果をもとに提案内容を整理する構成です。

情報の取得、分析、提案内容の整理で異なる処理が必要になるため、それぞれの役割を分けることで、担当する処理を明確にできます。

複数の業務・部門をまたいで処理する業務

一つの依頼を完了するために、複数の部門や業務で処理が必要な場合も、マルチエージェントを活用できます。

たとえば、営業からの依頼を起点に、在庫を確認するAI、契約情報を確認するAI、必要な手続きを進めるAIを連携させるといった構成です。

一つのAIですべての処理を担当するのではなく、それぞれの業務領域に合わせて役割を分けることで、複数の処理をつないで一つの業務を進められます。

このように、マルチエージェントは、一つの業務の中で複数の処理や役割が必要となる業務で活用されています。処理ごとにAIを分担させることで、それぞれの役割を明確にしながら業務を進めることができます。 

シングルAIエージェントとマルチエージェントの選び方

シングルAIエージェントとマルチエージェントは、業務の工程数だけで決めるものではありません。処理の複雑さや役割、管理・改善のしやすさを踏まえて検討することが重要です。

シングルAIエージェントで対応できるかを見極める

まずは、一つのAIエージェントで業務全体を処理できるかを確認します。

業務に複数の工程があっても、それだけでマルチエージェントが必要になるわけではありません。たとえば、受付 → 情報確認 → データ取得 → 内容整理 → 回答 → 記録といった5〜6工程の業務でも、処理内容やルールが整理されていれば、一つのエージェントで対応できる場合があります。

判断する際は、工程数だけでなく、以下のような点を確認します。

• 処理内容やルールが複雑になっていないか
• 扱うデータや参照先が多くないか
• 複数のシステムとの連携が必要か
• 一つのエージェントに異なる役割を持たせる必要があるか

これらを整理したうえで、一つのエージェントで無理なく管理・改善できるのであれば、シングルAIエージェントで対応する方法が考えられます。

処理負荷や役割の複雑さが課題になる場合はマルチ化を検討する

一方で、一つのエージェントに多くの役割や処理を集約すると、指示やルール、参照する情報が複雑になる場合があります。

たとえば、情報収集、分析、回答、内容確認、システム処理など、それぞれで異なるルールやデータを扱う業務では、一つのエージェントですべてを管理するよりも、役割ごとに分けたほうが構成を整理しやすいケースがあります。

このような場合は、「一つのAIで処理できるか」だけでなく、「一つにまとめることで管理や改善が難しくなっていないか」を確認することがポイントです。

一つのエージェントに処理が集中し、指示やルールの管理が複雑になっている場合や、特定の処理だけを個別に改善したい場合などは、マルチエージェントへの分割を検討できます。

マルチ化によるメリットと運用負荷を比較する

マルチエージェントを検討する際は、役割を分けることで得られるメリットと、複数のAIを管理するための負荷を比較します。

役割ごとに分けることで、担当範囲を明確にしたり、特定のエージェントだけを改善したりしやすくなる一方、エージェント間の情報連携や権限、品質確認などの管理は増えます。

そのため、判断のポイントは「マルチエージェントにできるか」ではなく、「マルチ化することで得られるメリットが、連携や運用にかかる負荷を上回るか」です。

業務の工程数だけで判断せず、処理の複雑さや役割、管理・改善のしやすさまで整理することで、自社の業務に適した構成を検討しやすくなります。

AIエージェントを実際の業務に組み込む際の対象業務の整理や役割設定、PoC・改善までの進め方については、「AIエージェント設計の進め方｜業務活用のポイントを解説」で詳しく解説しています。

AIエージェントを業務に合わせて活用する

AIエージェントは、目的に応じて情報収集や回答、システム連携などの処理を行う仕組みです。マルチエージェントでは、複数のAIエージェントがそれぞれの役割を担い、情報や処理結果を連携させながら一つの業務を進めます。

マルチエージェントは、役割ごとにAIを分けることで、担当範囲の管理や個別の改善を行いやすくなる一方、エージェントが増えるほど連携や運用管理は複雑になります。そのため、複数の工程があるかどうかだけで判断するのではなく、一つのAIエージェントで対応できる業務なのか、複数のAIを組み合わせるメリットがある業務なのかを見極めることが重要です。

CAT.AIでは、特定のAI構成ありきではなく、業務や顧客接点に合わせたAI活用を検討し、必要な機能や構成を組み合わせてご提案しています。対話による問い合わせ対応から情報確認、各種業務処理まで、目的に応じたAI活用を検討できます。

CAT.AIのサービス紹介資料では、どのような業務・顧客接点でAIを活用できるのか、対応できる機能や構成、実際の活用事例などをご紹介しています。自社でAI導入を検討する際の具体的な材料として、ぜひご覧ください。