お知らせ

デロイト トーマツ、LLMを自律的に連携させ業務を自動化する「マルチエージェントアプリ」を開発

多様なAIエージェントの自動連携、タスク計画の自動立案、グラフ構造による連携制御、自己修正、Human in the Loopなどの機能を持つ独自アプリを開発、クライアントサービスで活用

デロイト トーマツは、業務目的に応じて大規模言語モデル(LLM)が必要なツールを使い分けて処理を自動で実行するAIエージェントの実装を推進しています。今般、その機能強化のために、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」を開発しました。

 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ていますが、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、複雑な業務への適用の障壁となっています。

 そういった問題の解決策として昨今注目されている技術に「マルチエージェント」があります。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、ユーザが逐次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ます。

 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おり、具体的には、適切なツールの選択ミス、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です。デロイト トーマツでは、これらの課題への対応として「マルチエージェントアプリ」を開発し、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、安定的かつ柔軟な業務の自動実行を実現しました。

デロイト トーマツの「マルチエージェントアプリ」の主な特徴

以下の技術を活用して、ユーザーからの業務要求に基づくタスクを自動的に実行します。

  • 多様なAIエージェントの連携:Web情報検索、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、資料作成等、それぞれの役割を持ったエージェントを連携させる
  • タスク計画の自動立案: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
  • グラフ構造による連携制御: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、エージェント間の連携可否や連携の方向性を定義する 
  • 自己修正:レビュー用のエージェントを設けて他のエージェントの実行結果をチェックさせ、誤りや不十分な点があった場合に、レビュー用エージェントからの指摘に基づき自動的に処理を再実行し、出力を改善する
  • Human in the Loop: 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

ユーザは、操作画面で業務内容を自然言語で入力するだけで、マルチエージェントアプリが内容を理解し、関連するAIエージェントを連携させ、実行結果を出力します。また、操作画面上では、エージェントの追加や、エージェントに使用させるツール、LLMの設定も可能です。

マルチエージェントアプリの一例(調査業務)

※画像をクリックすると拡大表示します

上記は、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す。多様なAIエージェントにより体制を構築しており、各チーム(AIエージェント)は以下の役割を持っています。

各チームの役割

  • 計画策定チーム:ユーザが入力した調査テーマに基づき、必要なタスクと担当チームを決定する
  • Web検索チーム/社内文書検索チーム:Webおよび社内文書から、必要な情報を取得する
  • 社内DB検索チーム:社内DBから必要な構造化データを取得する
  • プログラムチーム:プログラムを作成し、構造化データの分析や可視化を行う
  • 経営/経済分析チーム:様々な情報を総合して、状況の整理や示唆出しを行う
  • レポート作成チーム:最終的に出力するレポートの構成を整理し、レポートファイルを作成する

 

マルチエージェントアプリ実行中の様子

※画像をクリックすると拡大表示します

マルチエージェントアプリは業界・業種を問わず様々な業務で活用いただけます。調査業務以外にも、以下のような業務を自動化することが可能です。

自動化ユースケース例

  • 報告書作成:報告の素材となるデータを取得・集計し、傾向を分析し、定型フォーマットの資料を出力する
  • ドキュメントレビュー:資料の各ページのコンテンツや資料全体のストーリーをレビューし、レビュー結果を出力する
  • 新商品案検討:マーケット傾向を分析し、新商品のコンセプトやターゲットへの訴求メッセージを検討する
  • 提案書ドラフト:顧客との会議メモや企業情報等をもとに、顧客の課題解決に資する自社商材の提案書を出力する

 

デロイト トーマツでは企業のデジタル変革(DX)に対して戦略策定のアドバイザリーとシステムの開発・導入、保守までの技術サービスを統合的に提供しています。業界や業務の知見を持つコンサルタントとエンジニアが連携したサービスにより、クライアントの固有の課題解決を支援しています。

生成AI領域においては、全社横断のタスクフォースを組成し、生成AI技術の研究・開発、各プロジェクトへの展開、各プロジェクトからのノウハウの集約・モジュール化を一気通貫で行っており、今回の「マルチエージェントアプリ」もその活動の一環として開発しました。他にも、「多機能RAGアプリ」や「AIアバター」、「特化型LLM」等の先進技術の開発・研究に日々取り組んでおり、ビジネスへの効果的な生成AI技術の適用を通じて、クライアントのDX化の加速を支援しています。

これまで人手で行っていた上記の例を含む様々な業務に対して、人とAIの協業を前提として業務のあり方を見直すことで、人間は人間にしかできないことに注力し、人的資本の価値の最大化を図ります。

最新トピック、ナレッジなど

AI・生成AI領域に関するナレッジ・レポートなど、ビジネスに役立つ情報を発信しています。

デロイト トーマツのAI

デロイト トーマツは、AI活用に必要なデータ収集、分析基盤の整備からAIの導入、運用まで、AIをビジネスの中核に据え、大胆な変革を一気通貫で支援します。

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