• 更新日 : 2026年2月24日

AIエージェントのオーケストレーションとは？意味や仕組み活用例を解説

生成AIの活用が進む中で、AIエージェントをどう連携・制御するかが新たな課題として注目されています。AIエージェントのオーケストレーションとは、複数のAIエージェントや生成AI、外部ツールを目的に応じて統合・制御する考え方です。単体のAI活用とは異なり、業務全体を見据えた設計が求められます。

本記事では、AIエージェントのオーケストレーションの意味や仕組み、ツールやサービスの違い、企業での活用ポイントまでを、専門用語をかみ砕きながら整理します。

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AIエージェントのオーケストレーションとは？

AIエージェントのオーケストレーションとは、一つの大きな目的を達成するために、複数の独立したAIエージェントや生成AIモデル、外部システムなどを統合し、その実行順序や連携を設計・管理する技術や枠組みを指します。

オーケストレーションという言葉は、もともと音楽分野で管弦楽の編曲・構成を意味します。ITの分野においては、複雑なコンピュータシステムやサービス群の自動的な調整・管理という意味で使われます。

AIの領域では、複数のAI要素を組み合わせ、一つの目標に向かって協調動作させることをAIオーケストレーションと呼びます。とくに、特定のタスクを自律的に実行するAIプログラムであるAIエージェントを対象とする場合、AIエージェントのオーケストレーションと呼ばれます。

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AIエージェントのオーケストレーションが注目される背景

AIエージェントのオーケストレーションが注目される背景には、生成AIの進化と企業におけるAI活用範囲の拡大があります。

ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIは高いレベルで推論や自然な言語生成ができるようになりました。しかし、LLM単体ではインターネット検索、データベースへの書き込み、外部システムの操作といった具体的な行動をすべて完璧にこなせるわけではありません。

これらの行動には、それぞれ特化した機能を持つAIエージェントや外部ツールとの連携が必要になります。

たとえば、顧客からの問い合わせメールに回答するという業務を自動化する場合は、

など、複数の要素を適切な順序で連携させる必要があります。この複雑な連携と制御を担う基盤として、AIエージェントのオーケストレーションが必要とされているのです。

単体AIや生成AI活用との違いは？

単体AIや一般的な生成AI活用と、AIエージェントのオーケストレーションの最大の違いは、タスクの複雑性と自律性のレベルにあります。

AIエージェントのオーケストレーションは、複数の専門家を束ねるプロジェクトマネージャーのような役割を果たし、より高度で、人間が行う業務に近いプロセス全体を自動化することを目指します。

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AIエージェントのオーケストレーションの仕組み

AIエージェントのオーケストレーションの仕組みは、システム全体を一つの業務として捉え、目標達成に向けて各エージェントやツールを適切に動かすための司令塔の役割を果たします。

複数AIエージェントの役割分担

オーケストレーションの環境下では、各AIエージェントには特定の専門分野が割り当てられます。

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タスク分解と実行管理の流れ

具体的な業務の実行は、主に以下の流れで進めます。

この流れは、人間に近い試行錯誤のプロセスをAIで再現するもので、「推論」と「行動」を繰り返す「ReAct（Reason and Act）」などのパターンがこの基本的な考え方を応用しています。

関連資料｜タスク管理（エクセル）のテンプレート

LlamaStack（旧MCP含む）等の制御レイヤーの考え方

AIエージェントのオーケストレーションを実装する際に、制御レイヤーとして注目される概念にMeta社が提唱するLlamaStackなどがあります。これは、Microsoftが提唱する生成AIアプリケーションの設計パターンです。MCPでは、AIオーケストレーションの核となる部分をオーケストレーターと位置づけ、以下の要素で構成します。

オーケストレーターは、ユーザーの要求を受け取り、LLMの推論能力を使いながら、グラウンディングデータを参照し、適切なツールを呼び出すことで、実際の業務を遂行します。これにより、単なる文章生成を超えた、実世界と連携したAI活用ができるようになります。

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生成AI時代におけるAIエージェントのオーケストレーションのメリット

AIエージェントのオーケストレーションは、単なるAI導入ではなく、業務変革の基盤となる可能性を秘めています。

自動化能力と判断精度が高い

従来のRPA（Robotic Process Automation：PC上の定型作業を自動化する技術）は、定型的な反復作業の自動化には向いていますが、例外処理や非定型的な判断を含む業務には限界がありました。

一方、AIエージェントのオーケストレーションでは、LLMの持つ高度な推論能力と、専門エージェントの処理能力を組み合わせます。

これにより、複雑なルールや曖昧な指示に対しても、自律的にタスクを分解し、実行と評価を繰り返して進められるようになります。その結果、自動化できる業務範囲が格段に広がり、同時にLLMが根拠データに基づいて判断するため、出力される情報の精度も高められます。

人手業務との役割分担がしやすい

オーケストレーションによって自動化プロセスが明確になることで、AIと人間との役割分担の境界線をよりはっきりさせることができます。オーケストレーターがタスクの実行を管理する際、プロセスの一部に人の介入を組み込むことが可能です。

たとえば、AIが作成した企画書のドラフトについて、最終的な方向性の是非や、専門的な判断が求められる部分のみを人間が担当するといった運用がしやすくなります。

これにより、AIが最も得意とするデータの収集・整理・定型的なアウトプット作成と、人間でなければ担うことのできない創造性、複雑な判断、感情的なコミュニケーションを効率よく分担できるようになるでしょう。

関連資料｜運用フローのテンプレート

システムの拡張がしやすい

単体のAIモデルを業務ごとに開発・導入する場合、業務が増えるたびに新たな開発が必要になり、システムの複雑性が増して維持管理が難しくなりがちです。

AIエージェントのオーケストレーションの基盤を構築すると、新しい業務に対応する際には、既存の基盤に新たなAIエージェントやツールを組み込むだけで、機能を追加できるようになります。一つひとつの部品は独立していますが、それらを組み替えることで、さまざまな業務プロセスに対応したシステムを構築し、容易に拡張できる柔軟なAI活用基盤が手に入ります。

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AIエージェントのオーケストレーションツールとサービスの種類

AIエージェントのオーケストレーションを実現するための手段は、開発フレームワーク、SaaS型サービス、大手ベンダー提供のソリューションなど、さまざまです。

LangChainを使ったAIオーケストレーション

LangChain （ラングチェーン）は、AIエージェントのオーケストレーションを実現するための、最も普及しているオープンソースの開発フレームワークの一つです。

LangChainは、LLMをベースにしたアプリケーションを開発する際に、LLM、プロンプトテンプレート、エージェント、ツールを「部品（モジュール）」として扱い、それらを繋ぎ合わせる（チェーン）ことで、複雑なロジックを効率的に実装できます。

開発者は、このフレームワークを使うことで、複雑なオーケストレーションのロジックを一からコーディングすることなく、既存の部品を組み合わせて、独自のAIエージェントシステムを比較的容易に構築できます。

DifyによるAIエージェントのオーケストレーション

Dify （ディファイもしくはディフィー）は、プログラミングの知識が少なくてもAIエージェントを構築・運用できるプラットフォームです。GUI（視覚的な操作画面）上でドラッグ＆ドロップにより、プロンプト設計やデータ連携が行えるため、迅速なプロトタイプ開発に適しています。

Difyでは、コーディングなしで、プロンプトの設計、データセットの接続、外部ツールの組み込みを行い、業務に合ったAIエージェントを作成できます。とくに、RAGによるグラウンディングの容易さや、エージェントのログ管理・運用モニタリング機能が充実しているため、迅速なプロトタイプ開発や、比較的小規模な組織でのAI活用を進める際に効果的です。

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企業向けAIオーケストレーションサービスの動向

LangChainやDifyといった開発者向けのツールとは別に、企業がすぐに業務に組み込める「エンタープライズ向けAIオーケストレーションサービス」も急速に普及しています。

これらのサービスは、主要なグループウェアやCRM（顧客管理システム）、ERP（基幹業務システム）といった既存の社内システムとの連携機能（コネクタ）があらかじめ備わっており、専門的なコーディングを最小限に抑えて導入できるのが特徴です。とくに、業務プロセス全体の自動化を目的としたBPM （業務プロセス管理）ツールや、RPAツールが、生成AIを指揮役（オーケストレーター）として統合し始めています。これらのサービスを選ぶことで、技術的なリソースが限られている中小企業でも、比較的スムーズに導入できるでしょう。

富士通など国内ベンダーの取り組み

国内大手ベンダーも、AIオーケストレーションを企業のDX推進の中心的な技術として捉え、取り組みを進めています。

たとえば、富士通は、複数のAIモデル、データソース、外部システムを連携・制御するAIオーケストレーション技術を自社のソリューションに取り入れ、製造業におけるサプライチェーンの最適化や、金融機関におけるリスク管理の高度化など、具体的な業務適用を進めています。国内ベンダーのサービスは、日本の商習慣や既存のレガシーシステムとの接続性、日本語でのサポート体制において強みを持っているため、国内企業は導入の際の有力な候補の一つになります。

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AIエージェントのオーケストレーション導入時の注意点

AIエージェントのオーケストレーションは魅力的な技術ですが、その効果を最大限に引き出すためには、いくつかの注意点をふまえる必要があります。

導入前は業務プロセスの再設計をする

AIエージェントのオーケストレーションは、単なるツールの導入ではなく、業務プロセスそのものの再設計が求められます。

具体的な業務設計をはっきりさせずに、AIエージェントツールだけを導入してしまうと、以下の問題が発生しやすくなります。

これらの課題を避けるには、PoCの段階で、特定の業務プロセスを明確に定義し、AIと人の役割分担の設計図を作成することが重要になります。

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セキュリティやガバナンスを考慮する

AIエージェントが、企業の機密情報や個人情報を扱う外部システムと連携する場合、セキュリティとガバナンスの確保はとくに重要になります。

AIエージェントは、目標達成のために、アクセス権限を持つ外部ツールを自律的に呼び出します。このとき、もしエージェントの判断に誤りがあった場合、機密情報が意図せず外部に流出したり、システムの不適切な操作につながったりする危険性があります。

したがって、導入にあたっては、以下の点を考慮すべきでしょう。

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限られたリソースだと難しくなる

リソースが限られている中小企業にとって、大規模なAIオーケストレーションシステムの構築は現実的ではないかもしれません。無理なく始めるためには、以下の視点を持つことが大切です。

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AIエージェントのオーケストレーションで業務効率の最大化を

AIエージェントのオーケストレーションは、一つひとつの業務をつなげ、全体の効率を最大化する業務設計の新しい方法論です。

ただし、AIエージェントのオーケストレーションで重要なのは、業務全体をどのように分解し、AIと人がどこを担うのかを設計する視点です。

中小企業や各担当者の皆様も、大規模なシステム導入を考える前に、複数の専門家を束ねて大きな目的を達成するというオーケストレーションの考え方を理解し、身近な業務から適用できる範囲を見つけることが、これからのAI時代でとるべき賢い一歩となるでしょう。

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• 監修：マネーフォワード クラウド

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