マルチエージェント（Multi-Agent）Multi-Agent System　—　読み：まるちえーじぇんと

マルチエージェント（Multi-Agent）は、1つのAIにすべてを任せるのではなく、役割を分けた複数のAIを組み合わせて1つの仕事を進める設計です。分担することで、長い手順や確認作業を安定させやすくなります。このページでは、定義・仕組み・出典・使い分け・プロンプト例・FAQ をまとめて解説します。

① 何を分けているのか

分けるのは「役割」と「作業の順番」です。たとえば、調べる係、書く係、確認する係の3つに分けます。それぞれに渡す指示は短くなり、参照する情報も絞られます。1つのAIに「調べて、書いて、確認して」と頼むと、途中の判断が混ざり、どこで間違えたのか分からなくなります。分担の単位はAIエージェントの設計と共通です。

② どう繋ぐのか

繋ぎ方は大きく2つあります。決まった順番で渡していく方式と、司会役のAIが次の担当を決める方式です。業務の手順が固まっているなら、順番に渡すほうが安定します。問い合わせの内容によって処理を変えるなら、振り分け役を置きます。いずれの場合も、受け渡す情報の形式を固定することが要点です。形式が毎回変わると、受け取る側が解釈を始め、誤りが増えます。

③ どこで人を挟むか

分担すると、間違いが次の工程に伝わります。そのため、工程の切れ目に確認を置きます。とくに、外部に送る文面、金額に関わる計算、顧客情報の更新の3つは、人の確認を挟む価値があります。全部を人が見ると自動化の意味が薄れるので、「取り返しがつかない操作」の直前だけに絞るのが実際的です。

④ どこで失敗するか

よくある失敗は、役割を増やしすぎることです。5つも6つも担当を置くと、受け渡しの回数が増え、待ち時間と誤りの機会が増えます。最初は2〜3の役割で始め、「同じ間違いが2回以上起きた工程」だけを分離するほうが安定します。また、担当ごとに前提が食い違うと、互いに矛盾する結論を出したまま進みます。共通の前提は、最初に1か所へまとめて置いてください。

マルチエージェントという語は、もともと分散人工知能の研究で使われていました。複数のプログラムが交渉しながら問題を解く、という文脈です。現在の生成AIの文脈では、役割を分けた複数のエージェントを1つの業務フローとして組み合わせる設計を指します。背景には、1回の指示で長い手順を処理させると、途中の前提が抜け落ちるという実務上の課題があります。DeepLearning.AI は複数エージェントの協働を扱う講座を公開しており、Zapier も業務自動化の解説のなかで、役割を分けたエージェントの組み合わせを事例として紹介しています。

• DeepLearning.AI「Multi AI Agent Systems with crewAI」（講座紹介）
• Zapier Blog「AI agents for business automation」
• Zapier Blog「Human-in-the-loop in AI workflows」

• AIエージェント
• 関数呼び出し
• Model Context Protocol（MCP）
• コンテキストウィンドウ
• AIシステム
• AIアライメント
• プロンプトエンジニアリング
• ハルシネーション（AI 幻覚）
• チュートリアル：業務を役割に分けてエージェントを組み立てる →

用語同士は相互リンクされています。未掲載の用語は用語一覧の該当項目へリンクします。

実務でそのまま使えるプロンプト例です。コピーして〔　〕内を置き換えてください。同じカードはプロンプト集にも掲載されています。

次の業務を、複数の担当に分けるべきか判断してください。
手順を「集める」「作る」「確かめる」「決める」の4種類に分類し、
それぞれを別の担当にする場合の利点と、受け渡しが増えることによる損失を並べてください。
最後に「分ける／分けない」の結論と、その理由を1行で示してください。

業務：（ここに書く）

次の2つの担当のあいだで受け渡す情報の形式を決めてください。
「必ず含める項目」「空欄のときの書き方」「受け取る側が推測してはいけないこと」の3点を、
そのまま使える箇条書きにしてください。

前の担当：（ここに書く）
次の担当：（ここに書く）

次の業務フローのうち、人の承認を挟むべき箇所を指摘してください。
基準は「取り返しがつかないか」「外部に出るか」「金額や契約に関わるか」の3つです。
該当する工程と、そこで人が見るべき項目を3つまで挙げてください。

業務フロー：（ここに書く）

• DeepLearning.AI「Multi AI Agent Systems with crewAI」（講座紹介）
• Zapier Blog「AI agents for business automation」
• Zapier Blog「Human-in-the-loop in AI workflows」

定義・出典の記述は一次資料に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。

マルチエージェントは、役割を分けた複数のAIを繋いで1つの仕事を進める設計です。指示が短くなり、工程の切れ目に確認を置けるため、長い手順でも崩れにくくなります。一方で受け渡しが増えると待ち時間と費用も増えるため、2〜3の役割から始め、同じ間違いが繰り返される工程だけを分けるのが現実的です。

• 分けるのは役割と順番。受け渡す形式は固定する
• 確認は「取り返しがつかない操作」の直前に置く
• 役割は増やしすぎない。2〜3から始める