マルチエージェントシステムの可能性とリスク

誰かに車のキーを渡し、食料品を買ってきてほしいと頼んでみてください。 お店が近くてリストが簡単なら、間違いはほとんどありません。 しかし、特定のブランドや食事制限、厳しい予算が加わると、内容はどんどん複雑になります。 一見単純なこの作業がうまくいかないと、不正な購入から車の大破に至る結果を招きかねません。

現在、多くの組織がAIエージェントの導入で同様の課題に直面しています。 ワークフローのすべての作業を卓越したレベルでこなすエージェントの開発は難しく費用もかかりますし、エージェントとツール間の通信にも最近まで統一した基準がありませんでした。これは、Web接続におけるHTTPの役割に相当します。

マルチエージェントシステム（MAS）は、多くの高度に特化したエージェントに役割を分担させ、共に協力してより正確で関連性の高い結果を導き出す、新しいAIのパラダイムです。 MASは、各エージェントの範囲、アクセス権、専門知識の習得を意図的に限定し、モジュール方式のタスク実行で拡張性を高めています。 MASの可能性は非常に魅力的ですが、組織がエージェント型AIに「城の鍵」を託すことで、多くのセキュリティの課題が必ず生まれます。 その可能性の裏には、攻撃対象の拡大というリスクがあり、エージェント型AIのセキュリティ、信頼性、説明責任を根本から再考する必要があります。

MASは本質的に分散型エージェントAIシステムを構築するためのフレームワークです。 多くのタスクを効率よくこなせない単一のモノリシックAIエージェントに頼るのではなく、MASは1つまたは少数の特化領域に焦点を当てたエージェントにタスクを分配し、しばしば階層やサブエージェントのクラスターを形成します。 これらのエージェントは自律的に動きながら、個別および共通の目標達成のために協力します。 MASで考慮すべき主要なエージェントのカテゴリーがいくつかあります。 

• スーパーエージェント – MAS内のワークフローを統括するオーケストレーターです。 中央集権の度合いは用途によって異なり、単純なMASワークフローではすべてのエージェントが同じ自律権を持つこともあります。 
• トリアージ エージェント – 各エージェントがタスクを効果的に実行するために必要なツールとリソースを確実に提供するリソース割り当て担当者です。 
• ガーディアン エージェント – 責任の層として機能し、出力の正確性を検証し、あなたの意図に沿っていることを確実にします。 

分散システムや専門家パネルの考え方は新しいものではありませんが、これまでAIエージェント間の通信に一貫した標準がなく、実用に至っていませんでした。 AnthropicのModel Context Protocol (MCP)の登場により、構造化されたソース間でのデータ取得とツールアクセスに共通の標準が生まれ、さらにGoogleのAgent-to-Agent (A2A) フレームワークで、AIエージェントがモデルに依存せず自然言語でやり取りできる基盤が整いました。 簡単に言えば、MCPはエージェントとデータの通信、A2Aはエージェント同士の通信です。

エージェント型AIで確実にROIを生み出す上で、精度、コスト、スケーラビリティが最大の壁となります。 複雑さを避けられないものの、MASはそれら三つの課題を効果的に改善する最も有望な手段の一つです。

1. 精度 – 特化したエージェントが、あなたのワークフローに合わせてカスタマイズできるリスク軽減と品質保証のモジュール層を提供します。 MASは各エージェントの責任範囲を限定することで、モノリシックモデルよりも幻覚や誤解のリスクを低減します（Yang et al., 2025）。
2. コスト – 多くの特化型エージェントのトレーニングコストはジェネラリストエージェントと比べて異なりますが、分散型MAS環境では、冗長性や過剰処理が減るため推論コストが低減すると考えられます（Gandhi, Patwardhan, Vig, & Shroff, 2024）。
3. スケーラビリティ – MAS は AI エコシステムにおけるスケーラビリティの在り方を革新します。 システム全体の交換や再学習をする代わりに、ビジネスの新たな要望に合わせてエージェントをモジュール単位で追加し、コストを抑えて対応できます

それぞれの下流エージェントは、パーソナライズやニュース分析などの特定の役割に応じたサブエージェントの階層とクラスターを持ち、一部は相互に連携して動作し、他は独立して機能しています。

レポートを作成したら、コンプライアンス エージェントに送り、すべての規制要件を満たしているか確認してから、最終的にガーディアン エージェントや人が介入して出力の正確さとクライアントの意図に合致しているか検証します。 その結果、価値ある資産を正確かつカスタマイズされた形でお届けします。

MASのワークフローが最良の対応を受けていないと想像してください。 エージェント間の接続はすべて標準APIであり、多くの組織がまださらされている一般的な攻撃経路です。

最初の指示文がインジェクション攻撃により改ざんされ、アリスの最終報告を攻撃者のメールアドレスに送信するよう仕向けられました。 コンプライアンスエージェントがこれを検知すれば問題ありませんが、保護されていないAPI接続はなりすまし攻撃を許します。 攻撃者はコンプライアンスエージェントになりすまして、下流のエージェントに対しアリスの銀行口座とクレジットカード情報へのアクセスを承認し、さらなる制限を解除します。

ガードレールがなければ、エージェントは権限を指数関数的に拡大し、アクセス可能なものすべてにアクセスしてしまいます。 パーソナライゼーションエージェントは、今アリスの貯蓄口座残高が重要な情報と判断するかもしれませんし、財務分析エージェントが独自の取引アルゴリズムやパートナー契約を近隣のエージェントにとって関連するデータと誤認することもあり得ます。

人間が関与するループまたはガーディアンエージェントに検証のために到達すると、出力は正確でユーザーの意図に合っているように見えますが、接続全体にわたり信頼の過剰な伝播、情報の漏洩、権限の拡大が発生します。 たった一つのリクエストで、私たちはお客様やパートナーとの信頼を傷つけ、多くの脆弱性を晒してしまいました。

マルチエージェントシステムの通常の運用はこの2つの例の中間にあり、出力の精度は大きく向上しますが、攻撃対象範囲の防御は一層困難になります。 完全にエージェント主体のアプリは技術的に実現可能ですが、実用的なシステムの多くは、既存のインフラとAIコンポーネントを組み合わせたハイブリッド型になるでしょう。 この変化は一朝一夕で起こりません。そのため、利益を損なわずにビジネス価値を創出するエージェントシステムの開発に向けて、関係者が積極的に協力し合う必要があります。

現代アプリケーションの歴史を振り返ると、統合とハイブリッド化が繰り返されていることがわかります。 企業は初め、モノリシックなプラットフォームに全面的に依存しますが、最終的には機能的要件とコストをバランスよく満たすハイブリッドなポートフォリオへと移行します。 エージェント型AIも同様の軌跡をたどるでしょう。 モノリシックプラットフォームへの初期の熱意は、オンプレミス、SaaS、エッジ、そして今や避けられないツールの乱立を含む分散型のアプリケーションとAPIのエコシステムに姿を変えます。 このサイクルを見越して、MAS主導のワークフローとAIの分散型未来に向けた準備を積極的に進めていくことが可能です。

1. API を確実に守る力 – MCP 接続やエージェントシステムの普及に伴い、API セキュリティの重要性がますます高まっています。 解決策は、既知・未知のすべての API に対応し、脆弱性を動的に検出し続け、常に可視化できるものでなければなりません。
2. 説明可能な動作を義務付ける – AI の「ブラックボックス」が残る中で、限定的な範囲のエージェントにプログラム可能な説明可能な動作を組み合わせて、幻覚や有害な出力の追跡性を高められます。 エージェントの出力は実行時にログで記録し、問題行動を検知してマークし、不正な拡散を防ぐために分析します。
3. ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）のポリシーを定めてください。判断ミスが重大な影響を及ぼし、コンプライアンスを守るには人間の管理が不可欠で、明確な対応策がない例外的なケースで活用します。 ガーディアン エージェントは人間の知性に変わるものではなく、攻撃者の格好の標的になり得ます。 ボトルネックを避けるため、HITLを組み込んだ従来のルールベースのシステムは、確実にリスクを一定基準以下に抑える最も安全な方法です。 設定した基準を下回る場合は、ガーディアン エージェントを限定的に活用してリスクをさらに軽減しましょう。ただし組織は、エージェントが危険にさらされた最悪の事態を踏まえ、そのリスク緩和効果を慎重に評価する必要があります。
4. 機密データにゼロ トラストを確実に適用する – 最小権限アクセスの原則でエージェントがアクセス・共有できるデータを制限し、権限のエスカレーションを防ぐために継続的に権限を検証し、すべての段階とエージェントで侵害を前提に対応します。
5. 異なるツールを統合しましょう - 急速に増加するエージェントがツールの乱立を招く現在、パッチワーク的な方法では十分な観測性を確保できません。 組織は、新たに拡大した攻撃対象領域全体で強固なセキュリティ体制を維持するために必要なツールと可視性を一元化する統合セキュリティ プラットフォームへの投資が求められています。