AIエージェントのオーケストレーションとは？仕組み・連携方法・導入の進め方を解説

DXコラム

2026.10.23

AIエージェントを業務に取り入れる際、個々の処理がうまく動いても、一連の業務が円滑に進むとは限りません。複数の処理をつなぐには、担当する役割や実行順序、情報の受け渡し方の設計が必要です。

こうした実行や連携を調整する仕組みがAIエージェントの「オーケストレーション」です。専門的な処理の分担や、複数の作業の並列実行に役立つ一方、連携するAIエージェントが増えると、情報の受け渡しや処理状況の管理が複雑になる場合もあります。費用や待ち時間への影響を踏まえ、業務に合った構成を選ぶことが重要です。

本記事では、オーケストレーションの基本と代表的な連携方法を整理し、メリットや注意点、導入を判断する手順を解説します。仕組みへの理解を通じて、自社業務に必要な連携と、人が確認すべき範囲を整理するヒントにしてください。

AIエージェントのオーケストレーションとは

オーケストレーションを理解するには、処理を実行するAIエージェントと、その動きを調整する仕組みを分けてとらえることが大切です。マルチエージェントや通信規格との違いを含め、基本的な役割を整理しましょう。

AIエージェントの実行と連携を調整する仕組み

与えられた目的に向けて状況を把握し、必要な処理や外部機能を選んで実行するシステムをAIエージェントといいます。その動きを束ねるのがオーケストレーションで、目的に応じて担当や実行順序を決め、情報の受け渡しや結果の取りまとめを調整する仕組みを指します。

業務に組み込む際には、個々の処理に加え、次に何を実行し、どの情報を引き継ぐかを管理する必要があります。

たとえば問い合わせ対応では、注文情報を確認してから回答案を作成する流れを組み立てます。調整方法には、プログラムで手順を決める方法と、状況に応じた判断をAIに任せる方法があり、併用も可能です。

マルチエージェントとの違い

マルチエージェントとは、複数のAIエージェントが関わるシステム構成のことを指します。マルチエージェントが「構成」であるのに対し、オーケストレーションは各エージェントの実行や連携を調整する「仕組み」です。

問い合わせ対応にたとえるなら、配送担当と返品担当を設けた構成がマルチエージェントに当たります。問い合わせをどちらに渡し、どの情報を引き継ぐかを調整する部分がオーケストレーションです。

なお、オーケストレーションは複数エージェントの場合に限りません。1つのエージェントが複数のツールを使う場合も、呼び出しや処理の流れを管理する必要があります。ここでいうツールとは、データの検索や外部システムの操作などを行う機能のことです。

A2A・MCP・ファンクションコーリングとの関係

AIエージェントの連携には、通信や外部機能の利用を支える技術も関わります。それぞれの主な役割は、次のように整理できます。

技術・仕組み	主な役割
Agent2Agent（A2A）	異なるエージェント間で情報やタスクをやり取りするための共通規格
Model Context Protocol（MCP）	AIアプリケーションと外部のデータ・ツールを接続するための共通規格
ファンクションコーリング	モデルが、外部機能の呼び出しに必要な関数名や引数を構造化して出力する機能
オーケストレーション	目的に沿って、処理の流れや役割分担を調整する仕組み

これらは役割が異なるため、用途に応じて組み合わせて使われます。オーケストレーションでは、接続先や呼び出し機能を踏まえ、業務全体の進め方を設計します。通信規格を導入するだけで、適切な役割分担や承認手順まで決まるわけではない点に注意が必要です。

AIエージェントを連携させる代表的な方法

AIエージェントの連携方法は、処理の順序や分担の仕方によって異なります。ここでは、業務の流れを組み立てる代表的な3つの方法を紹介します。

処理を順番につなぐ

前の処理結果を受け取り、次のエージェントが作業を進める方法です。先に終わらせるべき作業が明確な業務に向いています。

返品に関する問い合わせであれば、注文内容の確認、返品条件との照合、回答案の作成を順番に進めます。回答を作る担当には、前の工程で確認した情報と判定結果を渡す構成です。

この方法では、次の工程へ進むために何が必要かを決めておきます。注文の特定が必要な業務では、情報が不足していれば追加情報を求め、特定できてから条件の照合へ進みます。このように、各工程の完了条件を明確にしておくことで、確認が済んでいない状態で次の処理へ進むことを防ぎます。

独立した処理を並列に進める

互いの結果を待たずに実行できる作業を、複数のエージェントへ分担する方法です。それぞれの処理を進めた後、得られた結果を取りまとめます。

商品の仕様と配送状況について質問を受けた場合、それぞれの確認に必要な情報がそろっていれば、商品の仕様を調べる担当と、配送状況を確認する担当が同時に作業できます。最後に両方の情報を集め、質問全体に答える回答案を作成する流れです。

並列化を検討する際は、ある作業を進めるために別の作業の結果が必要かを確認します。注文情報から配送番号を取得する必要があるなら、その2つの処理は順番に進めなければなりません。また、結果を統合する際には、必要な情報がそろっているか、説明に矛盾がないかを見極めましょう。

条件に応じて担当を振り分ける

依頼の内容や処理状況に応じて、適切なエージェントへ作業を渡す方法です。対応分野ごとに必要な知識や利用するツールが異なる場合に役立ちます。

問い合わせ対応なら、配送に関する質問は配送担当へ、返品の相談は返品担当へ振り分けます。複数の用件が含まれる場合は、内容を分けて各担当へ渡すなど、ほかの連携方法との組み合わせも検討します。

振り分け先は、あらかじめ決めた条件に従って選ぶ場合もあれば、文章の意味をAIが読み取って判断する場合もあります。選ぶ際には、分類条件を明確に定義できるかに加え、振り分けの精度や誤分類した場合の影響も考慮します。

なお、「順番につなぐ・並列に進める・担当を振り分ける」は処理の流れの分類です。一方、「プログラムで決める・AIに判断させる」は制御方法の違いであり、分けて考える必要があります。実際の業務では、AIが問い合わせ内容を分類し、その後は決められた順序で処理するなど、両方を組み合わせて設計できます。

◎ AIエージェントのオーケストレーションで得られるメリット

業務に合った役割分担と連携方法を設計すると、処理品質や対応速度の改善が期待できます。ここでは、機能を見直す際の扱いやすさも含め、3つのメリットを解説します。

1. 役割を分けて処理品質を改善しやすくなる

エージェントの担当範囲を絞ると、業務に必要な指示や参照情報を整理しやすくなります。担当ごとに確認事項や評価基準を設定し、業務の特性に合わせて調整できる点もメリットです。

返品対応では、購入時期や商品の状態を確認し、返品条件に照らして受け付けられるかを判断する必要があります。このとき、返品担当に参照させる規定や確認事項をまとめておけば、規定の読み違いや確認漏れを重点的に評価できます。

また、情報の取得と条件の判定を分けて評価できれば、回答に誤りがあった際の原因も追いやすくなるでしょう。ただし、役割を分けるだけで精度が上がるわけではありません。担当範囲と評価基準を明確にすることが前提です。

2. 並列化によって処理時間を短縮できる

独立した作業を同時に進めると、すべての処理を順番に実行する場合より、完了までの時間を短縮できる可能性があります。

商品の仕様と配送状況を別々に調べる業務なら、一方の調査が終わるまで、もう一方の調査開始を待つ必要はありません。回答案が早くそろえば、担当者が内容の確認に着手するまでの時間も減らすことができ、問い合わせへの初動を早める効果が期待できるでしょう。

一方で、結果の取りまとめにも時間がかかります。短い処理を細かく分担すると、短縮できる時間を調整の負担が上回る場合もあり、業務全体でどれだけ時間が変わるかを確認する必要があります。

3. 担当ごとに機能を変更・追加しやすくなる

役割と情報の受け渡し方を明確にしておくと、変更が必要な担当を中心に機能を見直せます。業務ルールの変更時に、システム全体への影響を整理しやすくなる点もメリットです。

たとえば返品条件が変わった場合は、返品担当の参照情報や判定処理を更新します。配送担当との役割が適切に分かれていれば、配送状況を調べる処理には手を加えずに済みます。

新しい業務を追加する際にも、必要な担当と既存の処理との接続箇所を検討しやすくなります。ただし、担当単位で変更できる場合でも、受け渡す情報の形式や最終的な回答に影響がないか、連携全体の確認は欠かせません。

△ 導入前に押さえたいオーケストレーションの注意点

複数の処理を連携させると、個々のエージェントだけでは見えない問題も生じます。費用の管理や失敗時の対応、操作権限の制限を業務全体の流れに組み込むことが必要です。ここでは、3つの注意点について確認しましょう。

1. 呼び出しの増加でコストや待ち時間が膨らむ

エージェント間の確認や結果の取りまとめにも、AIモデルの呼び出しが発生する場合があります。作業を細かく分けすぎると、実際の処理よりも調整に多くの時間や費用を使いかねません。

特に注意したいのは、回答の修正や担当の変更を繰り返し、処理が終わらなくなるケースです。たとえば、返品担当と配送担当が互いに対応を委ね続けると、顧客への回答が遅れるだけでなく、利用料金も積み重なります。

そのため、実行回数や処理時間に上限を設け、超過した場合は停止して人間へ引き継ぐ設計が重要です。費用もエージェント単位だけでなく、問い合わせ1件を完了するまでの合計額で把握します。

2. 情報の引き継ぎや途中の失敗が全体に影響する

前の工程で必要な情報が抜けると、後続のエージェントが誤った前提で処理を進めるおそれがあります。各担当の出力が正しくても、受け渡す内容が不十分なら、最終的な回答の正確さは保てません。

たとえば注文情報の取得に失敗した際、その状態を伝えずに回答作成へ進むと、確認できていない配送状況を推測で説明する可能性があります。引き継ぎ時には、取得した情報に加え、未確認の事項や処理の成否も伝える必要があります。

また、失敗後に再開できるよう、どこまで処理が完了したかを記録します。返金などの操作では、実行済みかを確認せずに再試行すると、二重処理につながるおそれがあるため注意が必要です。

3. 権限や承認条件が曖昧だと誤操作につながる

エージェントに与える権限は、担当業務に必要な範囲へ限定します。情報を参照する権限と、データを変更したり外部へ送信したりする権限は、分けて管理することが基本です。

返品の回答案を作る担当に、返金を実行する権限まで与える必要があるとは限りません。金銭や顧客情報に関わる操作は、実行前に人が内容を確認するなど、影響に応じた承認条件を設けます。

「承認を得てから実行する」とAIへの指示に書くだけでは、制御として不十分です。未承認の操作をシステム側で止め、承認された内容と実際の操作が一致するように設計します。誰が何を承認し、どの処理が実行されたかを追える記録も欠かせません。

自社業務への導入を判断する3ステップ

導入を検討する際は、対象業務の課題を整理し、必要な構成を選んでから小規模に検証していきましょう。最初から複雑な連携を目指さず、実際の効果を確かめながら範囲を広げる進め方が適切です。

STEP1：対象業務と完了条件を明確にする

まず、改善したい業務を1つ選び、どこからどこまでをAIに任せるかを決めます。「問い合わせ対応を効率化する」だけでは、必要な機能や検証する範囲が定まりません。

たとえば「配送状況の問い合わせに対し、注文情報を確認して回答案を作成する」と設定すれば、参照する情報と出力すべき内容が明確になります。対応範囲を回答案の作成までとするのか、顧客への送信までとするのかについても、事前に定めておく必要があります。

そのうえで、業務を完了したと判断する条件を定めます。回答案の作成なら、対象の注文を特定できていることや、確認した情報に基づいて質問に答えていることが評価の基準です。AIだけでは対応を決められない案件を人間へ引き継ぐ場合も、必要な情報を添えて渡せたかまで確認します。

STEP2：要件を満たす最小限の構成を選ぶ

対象業務が決まったら、固定手順や単一エージェントで対応できるかを検討します。役割や権限を分けたい場合や、独立した作業を並列に進めたい場合には、複数エージェントの連携も候補になります。

構成の選択肢	選定時に確認する条件
固定手順中心のワークフロー	処理の順番や分岐条件を事前に定義できるか
単一エージェント＋ツール	1つのエージェントが必要な情報や機能を選び、業務を完了できるか
複数エージェントの連携	専門領域や権限の分離、独立した作業の並列化が必要か