株式会社日立製作所は、AIモデル同士に会話を行わせるだけで互いの相性を特定し、現場のニーズに応じたハイパフォーマンスなAIチームを自動編成する「会話ベースAIオーケストレーション技術」を開発したと発表した。
この技術は、AIモデル同士の会話の整合性から、協調性や専門性などのモデル間の関係性を算出・グラフ化し、現場のニーズに応じたハイパフォーマンスなAIモデルの組み合わせを自動で抽出するものだ。
具体的には、複数のAIモデルが特定のトピックについて自律的に会話を行い、システムがその噛み合い方（意味的整合性）を分析する。
そこから、協調性や専門性といった関係性を数値化し、「言語モデルグラフ」として可視化・構造化する。
このグラフを解析することで、人手による調整を行うことなく、特定の業務課題に対して最も相性の良いAIモデル群を自動的に抽出することが可能となる。
また、API経由でしか利用できない商用の「ブラックボックスAI」でも適応することができる。たとえ内部構造や性能評価データが不明なモデルであっても、モデルの出力結果である「会話」のみに基づいて評価を行うためだ。
これにより、オープンソースのモデルだけでなく、ベンダーが提供する商用モデルも含めた多様な選択肢の中からチーム編成を行うことが可能だ。
なお、日立による実証実験では、数学や医療に特化したモデルと汎用モデルを混在させた環境において、同技術の有効性が確認されたとのことだ。
具体的には、自動編成されたAIチームは、無作為に選ばれたチームよりも、高度な数学的推論や医学知識を問う問題の正答率が最大で13%高かった。
また、自動編成されたチームは、数学や医療などの各分野に特化したAIモデルで構成されており、会話内容からモデルの特性を捉えてチーム編成を行う同技術の有効性が実証された形だ。
日立は今後、同技術を同社のソリューション群「HMAX（Hitachi Multi-Agent eXperience）」を通じて展開し、鉄道やエネルギーなどの社会インフラ分野や、製造業、医療現場における複雑な課題解決を支援していく方針だ。
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