AI同士で相談させて“最強の布陣”を組む新技術 日立製作所が開発：AIニュースピックアップ

日立製作所が発表した新技術によって、AI同士の相性を特定し、最強のチームを自動編成することが可能になる。産業においてどのような活用が期待できるか。

[ITmedia エンタープライズ編集部]

　日立製作所は2026年1月26日、AIモデル同士の会話から相性を特定し、高性能な“AIチーム”を自動で編成する「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。現場のニーズに応じて、日立製作所独自の現場の知見を反映したモデルと外部の多様なAIを連携させ、迅速かつ高度な意思決定を支援する狙いがある。

複雑化する現場課題とマルチエージェントの必要性

　汎用（はんよう）の大規模AIモデル1つで複雑な業務に対応することが難しい場面もあるため、特定分野に特化した複数の小規模AIモデルを連携させるマルチエージェントの手法が注目されている。他方で、世界中で開発される多数のモデルの中から、どの組み合わせが特定のタスクに適しているかを見極めるのは容易ではなく、専門家による試行が必要だった。特に、内部構造が公開されない商用モデルでは特性把握がいっそう難しい課題があった。

　今回発表された新技術は、モデル間の会話における意味的な噛み合い方を解析し、「言語モデルグラフ」として構造化する。従来の「タスクから役割を決めるトップダウン型」ではなく、「会話から相性を見極めるボトムアップ型」のアプローチを採ることで、人手を介さずハイパフォーマンスなチーム編成を可能にした。

AIモデルへの入力からAIチーム編成までの流れ（出典：日立製作所のプレスリリース）

　出力結果のみを基にモデルを評価するため、API経由の商用モデルも同一基準で扱える。これによって、特定のベンダーやクラウドに依存しないマルチクラウドかつマルチベンダー戦略を志向する顧客の課題解決に寄与する。

　数学や医療分野に特化したモデルと汎用モデルを混在させた実験においては、分野ごとに適したチームが自動で選定された。専門的な推論や知識を問う問題で、自動編成チームは無作為に構成したチームより最大13％高い正答率を記録し、専門家が仕様を踏まえて組んだチームに近い性能を示した。会話内容から各モデルの特性を捉えた編成の有効性を確認したという。

　同社は今後、同技術を社内外へ普及させる方針だ。鉄道やエネルギーなどの社会インフラ、製造業、医療分野のユースケースに適したAIチーム構築を通じ、ソリューション提供のスピードと質の向上を図る。