AIエージェントの活用が広がる中、「シングルエージェントとマルチエージェントは何が違うのか」「自社の業務にはどちらが適しているのか」と悩む企業も増えています。
シングルエージェントは、1つのAIエージェントが計画から実行までの一連の処理を担当する構成です。一方、マルチエージェントは、複数のAIエージェントがそれぞれ異なる役割を担い、連携しながら目的を達成します。
ただし、マルチエージェントのほうが常に優れているわけではありません。業務の複雑さや処理の分け方、利用するデータやツール、必要な拡張性、コスト、運用体制などによって適した構成は異なります。
本記事では、シングルエージェントとマルチエージェントの違いを整理し、それぞれの特徴やメリット・注意点、活用例を比較します。さらに、 AI開発会社 に相談する際に確認しておきたいポイントについても解説します。
シングルエージェントとは？
シングルエージェントとは、1つのAIエージェントが、目標達成に必要な処理を一貫して担当する構成です。
AIエージェントは、ユーザーからの入力や外部データなどをもとに状況を把握し、目的に応じて処理を計画します。そのうえで、必要に応じてツールや外部システムを利用しながら処理を実行します。
シングルエージェントでは、この一連の判断や処理を基本的に1つのエージェントが担当します。
例えば、社内FAQへの回答を行うAIエージェントであれば、ユーザーから質問を受け取り、必要な情報を検索し、内容を整理して回答を生成するまでの処理を1つのエージェントで構成できます。
ここで重要なのは、シングルエージェントでも外部ツールを利用できるという点です。
データベース、検索システム、外部API、社内システムなどを組み合わせることは可能です。シングルエージェントかどうかを分けるポイントは、ツールの数ではなく、全体のタスクをどのように計画・調整するかを1つのエージェントが担っているかどうかにあります。
シングルエージェントの特徴
シングルエージェントは、複数のエージェントを連携させる必要がないため、比較的シンプルな構成にしやすいことが特徴です。
基本的な処理は、以下のような流れになります。
ユーザーからの依頼 → AIエージェントが計画 → ツールを利用 → タスクを実行 → 結果を返す
業務の範囲が明確で、必要な判断やツールが限定されている場合、この構成でも十分に対応できます。
また、エージェント間の通信や役割分担を設計する必要がないため、システム全体の処理フローを把握しやすく、PoCやMVPとして小さく始める場合にも適しています。
シングルエージェントのメリットと注意点
シングルエージェントの主なメリットは、構成のシンプルさと管理のしやすさです。
- システム構成を比較的シンプルにできる
- 処理フローを追跡しやすい
- エージェント間の通信設計が不要
- PoCやMVPから始めやすい
- 必要なモデル呼び出しや通信を抑えやすい
一方で、1つのエージェントに多くの役割を持たせると、プロンプトやツール、判断ロジックが複雑になる可能性があります。
例えば、情報検索、データ分析、コンテンツ作成、内容チェック、外部システムへの登録など、性質の異なる処理を1つのエージェントに集約すると、処理の設計や評価が難しくなる場合があります。
このように、業務の種類や処理工程が増えた場合には、役割ごとにエージェントを分けるマルチエージェント構成が選択肢になります。
マルチエージェントとは？
マルチエージェントとは、複数のAIエージェントが異なる役割を担当し、連携しながら1つの目標を達成する構成です。
Google Cloudでは、マルチエージェントAIシステムを、複雑で動的なプロセスを複数の特化型AIエージェントが担当する個別のタスクに分割して処理するアプローチとして説明しています。
例えば、企業の問い合わせ対応であれば、以下のように役割を分けることができます。
- 問い合わせ内容を分類するエージェント
- 社内ナレッジを検索するエージェント
- 回答を生成するエージェント
- 回答内容を確認するエージェント
この場合、各エージェントが担当する範囲を明確にすることで、複数の処理を組み合わせた業務フローを構築できます。
マルチエージェントの代表的な構成パターン
マルチエージェントには、目的や業務フローに応じて複数の構成パターンがあります。代表的なのが、スーパーバイザーやオーケストレーターが各エージェントに処理を割り振る構成です。
例えば、以下のような流れになります。
ユーザー → 統括エージェント → 検索エージェント・分析エージェント・生成エージェント → 統括エージェント → 最終結果
一方、エージェント同士が決められた順番で処理を引き継ぐ構成もあります。
例えば、
問い合わせ分類 → ナレッジ検索 → 回答生成
のように、前のエージェントの結果を次のエージェントが受け取る方法です。実際のマルチエージェント設計では、順次実行だけでなく、独立したタスクを並列に処理する構成なども利用されています。
また、エージェントを階層的に配置し、上位のエージェントが下位のエージェントを管理する構成も考えられます。どのパターンが適しているかは、業務の依存関係や処理の独立性、必要な制御レベルなどによって変わります。
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の大きな特徴は、複数の役割を分離して設計できることです。専門性の異なる処理を個別のエージェントに分けることで、複雑な業務フローを整理しやすくなります。
また、互いに依存しないタスクであれば、並列処理によって処理時間を短縮できる可能性もあります。
一方で、エージェントを増やせば自動的に精度や性能が向上するわけではありません。
エージェント間の通信、オーケストレーション、権限管理、ログ管理など、新たな設計・運用上の課題も発生します。さらに、複数のエージェントを利用することでモデル呼び出しやAPI通信が増え、コストやレイテンシーが大きくなる場合もあります。
そのため、マルチエージェントでは「何体のエージェントを用意するか」ではなく、どの処理を分離する必要があるのかを先に検討することが重要です。
シングルエージェントとマルチエージェントの違い
シングルエージェントとマルチエージェントの主な違いを比較すると、以下のようになります。
| 比較項目 | シングルエージェント | マルチエージェント |
|---|---|---|
| 基本構造 | 1つのエージェントが一連の処理を担当 | 複数のエージェントが役割を分担 |
| 役割分担 | 1つのエージェントに集約 | エージェントごとに専門的な役割を設定 |
| 構築の複雑さ | 比較的シンプル | エージェント間の連携設計が必要 |
| コスト | 抑えやすい | 構成や呼び出し回数によって増加しやすい |
| 拡張性 | 処理が増えると設計が複雑になりやすい | 役割単位で機能を追加しやすい |
| 並列処理 | 必要に応じて実装可能 | 独立したタスクでは並列化しやすい |
| 監視・デバッグ | 比較的追跡しやすい | エージェント間の処理も追跡する必要がある |
| 適した業務 | 範囲が明確な業務、PoC、MVPなど | 複数の役割や工程を含む複雑な業務 |
ここで注意したいのは、どちらが常に優れているわけではないということです。
シングルエージェントは、シンプルな業務に対して過剰な構成を避けやすいというメリットがあります。一方、マルチエージェントは、複数の専門的な処理を分離したい場合に適した構成です。
したがって、アーキテクチャを選択するときは、AIの性能だけではなく、業務フロー、データ、ツール、コスト、セキュリティ、運用体制などを総合的に確認する必要があります。
シングルエージェントとマルチエージェントの選び方
AIエージェントの構成を決める際には、「最初からマルチエージェントにするべきか」ではなく、現在の業務にどの程度の役割分担が必要なのかを考えることが重要です。
シングルエージェントが適しているケース
以下のような条件では、シングルエージェントから検討できます。
- 業務範囲が明確
- 1つのエージェントで処理を完結できる
- 利用するツールやデータソースが限定されている
- PoCやMVPとして短期間で検証したい
- 初期コストや運用負荷を抑えたい
例えば、社内FAQへの回答、社内情報の検索、メールの下書き、定型的な業務支援など、処理の範囲が比較的限定されている業務では、シングルエージェントが候補になります。
マルチエージェントが適しているケース
一方、以下のような条件では、マルチエージェントを検討する価値があります。
- 複数の専門的な処理を組み合わせる必要がある
- 複数のシステムやデータソースを横断する
- 処理を役割ごとに明確に分離できる
- 独立したタスクを並列処理したい
- 将来的に機能や担当領域を拡張する可能性が高い
例えば、問い合わせ内容の分類、情報検索、回答生成、内容確認など、複数の処理を明確な役割として分けられる場合、マルチエージェント構成が選択肢になります。
ただし、処理が複数あるからといって、必ずマルチエージェントが必要になるわけではありません。
1つのエージェントと適切なツール連携、ワークフロー設計によって対応できる場合もあります。
「複雑だからマルチエージェント」ではなく、「分離することで明確なメリットがあるか」という視点で判断することが重要です。
シングルエージェントとマルチエージェントの活用例
カスタマーサポート
シンプルなFAQ対応や社内・顧客向け情報検索であれば、シングルエージェントで対応できます。
一方、問い合わせ内容の分類、顧客情報の確認、ナレッジ検索、回答生成、担当者へのエスカレーションなど、複数の処理を組み合わせる場合には、マルチエージェント構成を検討できます。
Deloitteも、複数のAIエージェントを連携させ、タスク計画や処理の制御、Human in the Loopなどを組み合わせたマルチエージェントアプリの事例を紹介しています。
金融
金融分野では、市場情報の分析、リスク評価、レポート作成など、複数の処理を組み合わせる業務があります。それぞれの処理に異なる専門性やデータソースが必要な場合、役割ごとにエージェントを分ける設計が考えられます。
ただし、金融取引などリスクの高い処理では、AIエージェントにすべての判断を委ねるのではなく、人による確認、権限管理、監査ログなどを含めた設計が重要です。
製造業
特定の設備や生産ラインの監視など、対象が限定された業務ではシングルエージェントを利用できます。
一方、複数の設備、生産ライン、センサー、管理システムなどを横断して処理する場合には、それぞれの役割を持つエージェントを連携させる構成も考えられます。
ただし、実際の構成は設備の種類、データ量、リアルタイム性、安全要件などによって変わります。
小売・EC
購入履歴をもとにした商品提案や商品情報の検索など、比較的限定された業務ではシングルエージェントが候補になります。
一方、商品検索、在庫確認、問い合わせ対応、注文関連の処理など複数の業務を連携させる場合には、役割を分担したマルチエージェント構成を検討できます。
実際には、既存のECシステムやAPI、データベースとの連携方法も含めてアーキテクチャを設計する必要があります。
マルチエージェントを開発するときの注意点
マルチエージェントは複雑な業務に対応するための選択肢になる一方、シングルエージェントよりも設計・運用上の考慮事項が増えます。
エージェントごとの役割を明確にする
まず、各エージェントが何を担当するのかを明確にする必要があります。役割が重複すると、同じ処理を複数のエージェントが実行したり、異なる判断を返したりする可能性があります。
そのため、以下の項目を事前に定義することが重要です。
- 担当するタスク
- 入力データ
- 出力データ
- 利用できるツール
- 他のエージェントへ処理を渡す条件
- エラーが発生した場合の処理
エージェント間の連携を設計する
マルチエージェントでは、エージェントそのものだけでなく、エージェント間の通信やオーケストレーションも重要になります。Microsoftはマルチエージェントの設計において、最小権限、シンプルさ、監査可能性、ガバナンスなどを考慮することを推奨しています。
特に企業システムでは、どのエージェントがどのデータやツールにアクセスできるのかを明確にする必要があります。
コストとレイテンシーを管理する
複数のエージェントを利用すると、モデルの呼び出し回数やAPI通信が増える場合があります。そのため、シングルエージェントと比較して、推論コストやインフラコスト、処理時間が増加する可能性があります。
マルチエージェントを採用する場合は、役割を分けることで得られるメリットと、追加されるコストやレイテンシーを比較することが重要です。
監視と評価の仕組みを用意する
マルチエージェントでは、最終的な回答だけを確認しても、どのエージェントで問題が発生したのか分からない場合があります。
そのため、各エージェントの入力・出力、ツール呼び出し、処理時間、エラーなどを記録し、問題が発生した箇所を追跡できる仕組みが必要です。
また、本番環境に導入する前に、個々のエージェントだけでなく、エージェント全体のワークフローが期待どおりに動作するかを評価することも重要です。
AI開発会社を選ぶときのポイント
シングルエージェントとマルチエージェントのどちらを採用するかは、単純に「どちらが高性能か」で決めるものではありません。
実際の業務フローを整理し、必要な処理、データ、ツール、権限、評価方法などを確認したうえで、適切なアーキテクチャを設計する必要があります。
そのため、AIエージェントの開発を外部に依頼する場合は、AI開発会社がどこまで設計・開発・運用を支援できるかを確認することが重要です。
AIエージェントの開発経験
AI開発会社 を選ぶ際は、単に生成AIを利用したアプリケーションの開発経験だけでなく、AIエージェントの設計・開発経験も確認しましょう。
特に、ツール連携、RAG、外部API、既存システム連携など、実際の業務環境に合わせた開発経験があるかどうかがポイントになります。
シングルエージェントとマルチエージェントの両方を検討できるか
最初からマルチエージェントを前提にするのではなく、業務要件に応じてシングルエージェントも含めて構成を比較できるAI 開発会社が望ましいでしょう。
必要以上に複雑な構成を採用すると、開発・運用コストが増える可能性があります。反対に、将来的な拡張を考慮せずにシンプルな構成だけを選ぶと、後から大幅な設計変更が必要になる場合もあります。
既存システムとの連携に対応できるか
企業でAIエージェントを導入する場合、AI単体で完結するケースは限られます。CRM、ERP、社内データベース、クラウドサービス、業務APIなど、既存システムとの連携が必要になる場合があります。
そのため、AI開発会社を選ぶ際には、AI技術だけでなく、バックエンド、API、クラウド、データベースなどを含めたシステム開発能力も確認することが重要です。
セキュリティと権限設計に対応できるか
AIエージェントが社内データや外部システムにアクセスする場合、どのエージェントがどの情報や機能を利用できるのかを適切に管理する必要があります。
特にマルチエージェントでは、エージェント間の連携が増えるため、データアクセスやツール利用の権限を明確に設計することが重要です。
評価・監視まで対応できるか
AIエージェントは、開発して終了するシステムではありません。本番環境では、回答品質、ツール利用、エラー、処理時間、コストなどを継続的に確認し、必要に応じて改善する必要があります。
そのため、AI開発会社を選ぶ際には、開発実績だけでなく、評価、監視、改善まで含めた支援体制を確認しておくとよいでしょう。
PoCから本番運用まで支援できるか
AIエージェントの導入では、最初から大規模なシステムを構築するのではなく、限定した業務でPoCを行い、実際の結果を確認してから対象範囲を広げる方法もあります。
AI開発会社に依頼する場合は、要件整理、PoC、設計、開発、本番導入、運用改善まで、どの範囲を支援できるのかを確認することが重要です。
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AIエージェント開発ならレリパ (Relipa)へ
レリパ (Relipa) は、10年以上にわたり日本企業を含むさまざまな顧客向けのシステム開発に携わり、AIを活用したシステムの設計・開発にも取り組んでいます。
AIエージェントの開発では、業務要件を整理したうえで、シングルエージェントとマルチエージェントのどちらが適しているのかを検討することが重要です。
レリパ (Relipa) では、AIエージェントの設計・開発だけでなく、既存システムとの連携、データ活用、評価、運用を含め、企業ごとの要件に合わせたAI開発を支援します。
「AIエージェントを導入したいが、どのような構成が適しているか分からない」「既存システムとAIを連携させたい」といった場合も、まずは業務内容や課題を整理するところからご相談いただけます。
まとめ
シングルエージェントとマルチエージェントは、AIエージェントの役割や処理をどのように構成するかという点で大きく異なります。シングルエージェントは、1つのエージェントが一連の処理を担当するため、業務範囲が明確なケースやPoC、MVPなどで検討しやすい構成です。
一方、マルチエージェントは、複数のエージェントが役割を分担して連携するため、複数の専門的な処理を組み合わせる業務に適した選択肢となります。
ただし、マルチエージェントにすれば必ず性能が向上するわけではありません。重要なのは、業務フローを整理し、どの処理を分離することでメリットが得られるのかを確認したうえで、適切なアーキテクチャを選択することです。
AIエージェントの導入・開発を検討している企業は、まず現在の業務プロセスや課題を整理し、必要なデータ、ツール、権限、評価方法まで含めて検討してみましょう。
AI開発会社 への相談を検討している場合は、AIエージェントの開発経験だけでなく、既存システムとの連携、セキュリティ、評価、運用まで対応できるかを確認することが重要です。
レリパ (Relipa) では、企業の業務要件やシステム環境に合わせたAIエージェントの設計・開発を支援しています。
