複数のAIが協力して作業を進めるマルチエージェントシステムが注目を集める中、従来技術では各AIが個別にタスクを処理するため、全体の整合性を保つことが困難でした。NTTは人間のような対話を通じて相手の意図を理解し、チーム全体で連携しながら複雑な課題を解決するAIエージェント技術を開発しました。
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人間らしい協調を実現する技術の仕組み
参照：NTT株式会社
従来のマルチAIエージェントシステムでは、複雑なタスクを小さな単位に分割し、各AIエージェントが担当部分を個別に処理する方式が一般的でした。しかし、この方法では相反するものを含む複数のニーズを一度に満たす必要がある複雑なタスクにおいて、AIエージェントが一貫性・実現性・具体性を持ってタスクを完遂するのは困難だったのです。
そこでNTTが開発した技術は、人間の記憶構造を参考にしてこの課題を解決しています。人間の記憶は、個別の経験を記録する「エピソード記憶」と、一般化された事実を保存する「意味記憶」の2つで構成されており、この技術では、AIエージェントにも同様の記憶構造を持たせることで、他のエージェントとの会話を通じて得たエピソード記憶を段階的に抽象化し、意味記憶として階層的に管理します。
さらに重要なのは、人間社会における協働創造プロセスを模倣した仕組みです。まず複雑タスクを分割したサブタスク毎にエージェントを生成し、各エージェントは担当するサブタスクに関する知識を構築します。その後、チーム会議や生産会議を通じて、自身や他のエージェントが割り当てられたサブタスクの内容や解決アプローチへの理解を継続的に更新し、適宜タスク解決に必要な知識を有す専門家エージェントを生成して議論を行います。このプロセスにより、異なる立場を持つエージェント同士の知識の相互チェックが作用し、最終的な解の正確性の担保につながります。
では、こうした仕組みによって、実際にどのような複雑な課題に対応できるようになったのでしょうか。
複雑なビジネス課題への適用と実証結果
この技術が真価を発揮するのは、従来技術では質の高い解の導出が難しかった複雑なプランニング業務です。具体的には「デザイン・広報・マーケティング等を統合する企業ブランディング戦略の立案」や「視点の異なるニーズを同時に満たすための多角的なビジネスプラン検討」といった分野での活用が可能となります。
NTTは技術の有効性を検証するため、紅茶を題材とした多様な顧客ニーズを反映するビジネスプラン検討の実験を実施しました。従来手法では、エージェントごとのサブタスクの解決策を単純に羅列したのみで、サブタスクの統合に際し解決策の組合せや相互補完が行われませんでした。一方、新技術では各エージェントが担当タスクの詳細情報や互いの検討内容を考慮して統合を実現し、多様な顧客ニーズに応じた幅広い紅茶関連製品の開発と、淹れ方やフレーバーに関するワークショップを通じて顧客体験を向上させる多角的なビジネスプランを出力しました。性能評価では、生成した企画書と正解として人手で準備された複数の企画書案との一致度合いをRouge（自然言語処理における評価指標の一つ）により測定しました。その結果、新技術は従来手法と比較して平均14.4%程度スコアが向上し、さらに議論を通じて知識を蓄積し相互理解を深めたエージェント群を以降のタスクで再利用した場合は平均17.2%程度のスコア向上を実現しました。
これらの数値が示すのは、単なる性能向上だけではありません。AIが人間のチームのように学習し、成長し続ける能力を獲得したということです。2025年7月28日に自然言語処理分野の最難関国際会議ACL2025で発表されたこの成果は、AIエージェントが真に協調し合う未来への扉を開いたと言えるでしょう。
まとめ
いかがだったでしょうか？
NTTが開発したマルチAIエージェント技術は、人間の記憶構造と協働創造プロセスを模倣することで、従来技術では困難だった複雑なプランニング業務への対応を可能にしました。実験結果では従来手法を大幅に上回る性能を示し、知識の再利用により継続的な改善も実現しています。同社は本年度中のPoC実施に向けて取り組みを進めており、Human-AI協調社会の実現に向けた重要な技術要素として、この技術の今後の発展に大きな期待が寄せられます。
参考資料：お互いに空気を読みながら複雑なプロジェクトを推進するマルチAIエージェント技術 ～対話を通じて相手の意図を読むAIエージェントが自律的に連携して問題解決～
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