ビジネスにおける意思決定や業務の効率化にAIを活用する動きが加速するなか、複数のエージェント（Agent）を協調して機能させる「マルチエージェント」アプローチが注目されています。この記事では、AWS（Amazon Web Services）が公式ブログで紹介した「Amazon Bedrock を使ったインテリジェントなマルチエージェント・ビジネスエキスパートの構築方法」について、分かりやすく解説します。
Amazon Bedrockとは？
まず「Amazon Bedrock」は、生成AIアプリケーションを開発するためのフルマネージド型サービスです。これは、モデルの事前学習や管理、インフラ構築といった煩雑な作業を排除し、複数の高性能な大規模言語モデル（Foundation Models）をAPIを通じて直接活用できるようにしています。
Amazon Bedrockでは、AnthropicのClaude、AI21 LabsのJurassic、Stability AIのStable Diffusion、AmazonのTitanなど、複数の人気モデルへのアクセスが提供されています。これにより開発者は、さまざまなモデルの特性を活かしながら、迅速かつ柔軟にアプリケーション構築に取り組めます。
なぜマルチエージェントが必要なのか？
従来のAIアプリケーションは、単一のAIモデルがユーザーからの入力を受け、それに基づいた出力を返すというシンプルな構成でした。しかし実際のビジネスでは、ビジネスアナリシス、販売戦略の立案、技術アドバイス、財務判断など、多岐にわたる業務が存在します。これらを1つのAIシステムで全て処理させるには限界があり、より専門性を持った役割ごとのエージェントを分散的に設計し、それぞれのタスクに特化させることで、より現実的で高精度な業務支援が実現できます。
この「マルチエージェント」方式では、複数のAIエージェントが特定の役割を担い、互いに情報を交換し協調しながら問題を解決します。例えば、ある商品を新たに市場投入するという課題に対して、「マーケット分析エージェント」や「営業戦略エージェント」、「技術仕様アドバイザー」などが役割分担し、連携しながら提案を行うことが可能です。
ビジネスエキスパートAIのアーキテクチャ
Amazon Bedrockを用いてマルチエージェントなビジネスエキスパートAIを構築するにあたって、AWSチームは以下のようなアーキテクチャを提案しています：
1. ビジネスクエリの受付
まずユーザーが自然言語でビジネス上の質問、例えば「新しいフィットネスアプリを市場投入する際の販売戦略を教えてほしい」といった質問を入力します。
2. エージェントの振り分け
この質問に対しては、「市場調査」、「ブランド戦略」、「技術仕様」、「競合分析」など複数の専門分野が関与することから、それぞれの役割に応じて適切なエージェントが起動されます。この段階でAmazon Bedrockの高性能なLLM（大規模言語モデル）を活用し、プロンプト設計や基本的なエージェントの振り分けを行います。
3. エンゲージメントの設計（Prompt Chaining）
特に注目すべきなのが「プロンプト・チェイニング」と呼ばれる設計です。単一のモデルに一括して答えさせるのではなく、質問の意図を段階的に分解し、各ステップごとに最適なエージェントにバトンを渡していくシーケンスを設計します。これにより、各エージェントは独立して優れた提案を行いつつ、全体として一貫した回答へと統合されます。
4. エージェント間のコミュニケーションと統合
実行中の各エージェントは、互いの結果を把握し合います。たとえば「競合分析エージェント」からの結果が「マーケット分野にすでに強力な競合が存在する」というものであれば、「ブランド戦略エージェント」はその情報を考慮して、差別化戦略を提案することが可能となります。
5. ユーザーへのアウトプット提示
最終的には、複数のエージェントの結果を一元化し、ユーザーに自然な文章でわかりやすく提示します。ユーザーとしては、まるで複数人の専門家チームが会議で協議した結果を受け取るような体験が可能になります。
技術的なベースと実装ポイント
記事では、具体的なエージェント設計および処理のフローについても紹介されています。実装のキーとなるのは「LangChain」や「LangGraph」などのオープンソースのAIエージェントフレームワークです。これらのライブラリを使うことで、複雑なワークフローを構築しながら、各エージェントの役割とその接続の仕方（Edge）を明示的に定義できます。
また、Amazon Bedrockの特徴として「Function Calling（関数呼び出し）」のインターフェースも活用されています。これにより、各エージェントがあるステップで取得した情報を明示的に構造化して別の関数に引き渡すことができ、複雑なマルチステップ処理をスムーズに運用可能となります。
実際のユースケース：フィットネスアプリの市場投入
記事では「フィットネスアプリを市場に出す戦略をAIエージェントに考えさせる」というユースケースが紹介されています。以下のようなステップで処理が進みます。
– Step1：ユーザーによる自然言語のクエリ
– Step2：LangGraphで解釈→どのエージェントに分配するべきかを判断
– Step3：次のようなエージェントを起動
– 市場分析エージェント
– 技術アドバイザー
– マーケティング・プランナー
– 法的アドバイザー など
– Step4：それぞれのエージェントが処理→LangGraphで統合
– Step5：生成されたビジネス戦略がユーザーに返される
将来的な展望と拡張性
このようなマルチエージェントAIの可能性は、特定のユースケースに留まりません。ヘルスケア業界では、診断支援・患者情報分析・治療方針の立案などにおいて専門家AIが連携することで、より正確かつ包括的な提案が可能となります。また教育分野では、カリキュラム設計・学生ごとの進捗管理・個別指導などの領域で、パーソナライズされた学習支援が現実味を帯びてきます。
Amazon Bedrockとマルチエージェント設計の組み合わせにより、より現実的でスケーラブルな業務支援AIが構築可能になります。企業は業務効率化に加え、新しい顧客体験やサービス提供のあり方を模索するための重要なテクノロジーとして、積極的な導入を検討することができるでしょう。
結論：マルチエージェントAIはビジネスの未来を変える
今回紹介されたAWSの事例は、AI技術がよりビジネスの実務に寄り添う存在へ進化していることを示しています。Amazon Bedrockとマルチエージェントアーキテクチャの組み合わせは、単なる情報提供を超えた、戦略的思考が可能な「AIチーム」をあなたの手元に提供することを意味します。
AIとの協働が現実のものとなった今、私たちはそのテクノロジーをどう活用し、どのようにビジネスを変革していくかという新たな検討フェーズを迎えています。今後もこのような取り組みに注目し、活用方法を思慮深く検討することが、成功するビジネスの鍵となるでしょう。
