マルチエージェント会議整理

次のような状態に心当たりがあれば、このワークフローが効きます。

• 調査を 1 つの AI に頼むと、視点が偏る
• 論点が多く、1 回のプロンプトでは網羅できない
• 調査結果の統合に時間がかかり、抜け漏れも出る
• どこまで調べたか（カバレッジ）が見えない

処理は大きく 5 つの工程に分かれます。最初はすべてを自動化せず、1 と 2 の工程だけをつなぐところから始めるのがおすすめです。

各工程を担うツールの例と、選ぶときのポイントです。同じ役割は、無料ツールや既存の業務システムで置き換えられます。

※ ツール名は一般的な選択肢の例です。特定製品の推奨ではありません。

1 つの業務・1 つのチームを対象に、この順で進めます。各ステップの「完了条件」を満たしてから次へ進むと、手戻りが減ります。

1. テーマをサブ論点に分解する

   まず人が「何を明らかにしたいか」を決めます。分解が曖昧なまま自動化すると、エージェントは無関係な調査を始めます。

   完了条件：サブ論点が 3〜5 個に整理され、互いに重複していない

2. 役割を設計する

   各サブ論点に、専門役（技術・法務・コストなど）のシステムプロンプトを与えます。「担当外のことは書かない」を明示します。

   完了条件：各役割の担当範囲と、書いてはいけない範囲が定義されている

3. 道具を渡す

   調査のためのツール（Web 検索・社内文書検索）を用意し、根拠を取得できるようにします。

   完了条件：各エージェントが、根拠 URL・出典を出力できる

4. 検証役を置く

   統合の前に、矛盾と不足を指摘するエージェントを必ず 1 つ通します。これを省くと、もっともらしいが穴のあるレポートになります。

   完了条件：矛盾点と不足点が、明示的にレポートされる

5. 統合して、人が仕上げる

   統合レポートを人が読み、結論と推奨を確定します。AI の出力は「材料」であって「結論」ではありません。

   完了条件：最終レポートに、人の推奨が明記されている

導入時に実際に起きやすいつまずきと、その対処です。先に知っておくと回避できます。

運用に乗せたあと、月に一度はこの項目を確認してください。1 つでも外れていると、自動化が「使われない仕組み」になっていきます。

• サブ論点が 3〜5 個に整理され、重複がない
• 各役割の担当範囲が、明文化されている
• 根拠（出典）を取得する手段が用意されている
• 検証エージェントが配置されている
• 最大ステップ数と、打ち切り条件が決まっている
• コスト上限（トークン・回数）が決まっている
• 最終レポートを、人が確認している

理解を深めたい用語は、AI 用語辞典の詳細ページへ。定義・仕組み・出典をまとめています。

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