デロイト トーマツ、多様なAIが自律的に連携し業務を自動化する「マルチエージェントアプリ」を開発

現在、業務の効率化を目的に、LLMが組み込まれたチャット型アプリケーションが多くの企業で利用され始めているが、対象となる業務が複雑になると、「様々なプロンプト技術を理解する必要がある」「AIとの会話を何ターンも繰り返す必要がある」「AIの誤りを細かくチェックする必要がある」等の課題が生じる。

こうした問題の解決策として、「マルチエージェント」がある。これは、特定の役割やツールを持たせたAIエージェントを複数組み合わせることで、AIエージェント同士が自律的に連携しながら業務目的の達成に向かって処理を実行するものであり、ユーザが細かい指示やチェックをせずとも、一定の成果物を出力することができる。

ただし、マルチエージェントにはその安定性や柔軟性において技術課題が存在している。具体的には、適切なツールの選択ミスや、生成された回答の不正確さ、AIエージェント間の連携ミス等といったものだ。

こうした中、デロイト トーマツは、多様なAIエージェントが自律的に連携する「マルチエージェントアプリ」を開発したと発表した。

「マルチエージェントアプリ」は、複数のAIエージェントでプロジェクト体制を模した関係性を構成し、AIエージェント間をグラフ構造で連携させる等の工夫により、業務を自動実行するものだ。

Web情報検索や社内DB検索、プログラミングによるデータの可視化、情報全体を取りまとめた分析、資料作成など、それぞれの役割を持ったAIエージェントの連携が可能だ。

また、タスク計画用のエージェントが他のエージェントの役割を理解し、ユーザからの業務要求を実現させるために、どのエージェントに何を実行させるべきかを自動で計画する。そして、エージェント間で適切に処理を連携できるよう、グラフ構造により連携可否や連携の方向性を定義する機能も搭載している。

さらに、誤りや不十分な点があった場合に、自動的に処理を再実行し出力を改善する自己修正機能に加え、AIエージェント側から人に対してチェックポイントを設け、人による指摘や承認を踏まえて処理を継続させるHuman in the Loop機能も搭載している。

これらは、調査業務を実行する場合を想定した「マルチエージェントアプリ」の構成であり、それぞれの役割を持った多様なAIエージェントにより体制を構築している。

自動化のユースケース例としては、調査業務をはじめ、報告書作成やドキュメントレビュー、新商品案検討や提案書ドラフトなどの業務の自動化が挙げられている。

IoTNEWS編集部

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