日立製作所は1月26日、複数のAIモデルを連携させて複雑なタスクを解く“マルチエージェントシステム”において、AIモデル同士に会話を行わせるだけで互いの相性を特定し、ハイパフォーマンスを発揮するAIチームを自動編成する「会話ベースAIオーケストレーション技術」を開発したことを発表した。

  • 「会話ベースAIオーケストレーション技術」の概要

    ハイパフォーマンスなAIチームを自動編成する「会話ベースAIオーケストレーション技術」の概要(出所:日立製作所)

編成の専門知識が不要に、ブラックボックス問題も解決

AIの戦略的な開発や利活用が進む近年では、それらを活用して社会課題の解決や持続的な社会の実現に貢献するための取り組みが進んでいる。そうした背景から、さまざまな分野の業務や意思決定を支援するため、汎用性の高いAIモデル(大規模言語モデル、LLM)の活用が急拡大しているが、一方で社会インフラや産業分野においては、現場ごとに専門的かつ複雑な業務課題への対応が必要されるため、汎用性の高い単一な巨大AIモデルだけでは対応が難しいケースが存在することから、特定の分野に特化した複数の小規模AIモデルを活用する仕組みが必要だという。

そこで注目が集まっているのが、多様なAIモデルの強みをチームとして強調させ、単一モデルだけでは対応が難しいタスクも柔軟にこなし、新たな価値を創出する“マルチエージェント”のアプローチだ。ただしその効果を最大化するためには、世界中で開発される膨大な数のAIモデルから効果的なチームを編成する必要があり、特定のタスクに対してどのモデルを組み合わせれば効果が最大化されるのかなど、各モデルの特性を熟知する必要がある。従来はその見極めや最適化が困難であり、AIチームの変性には専門家による多くの試行錯誤が必要とされてきたといい、特に商用モデルの多くは内部構造が非公開の“ブラックボックスAI”ということもあり、その特性を事前に把握しチーム編成に活用することは極めて懇談だったとする。

そこで日立は今般、AIモデルの内部情報を必要とせず、モデル同士の会話から潜在的な関係性を可視化することで、ハイパフォーマンスなチームを自動的に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。

同技術ではまず、AIモデル同士の会話の噛み合い方(意味的整合性の軌跡)からAIモデルの協調性や専門性などモデル間の関係性を示す特徴量を算出し、「言語モデルグラフ」として可視化・構造化する。そして同グラフを解析することで、人手での試行錯誤が無くても相性の良いAIモデル群を自動的に抽出できるとする。これについて同社は、タスク要件から役割を決める従来の“トップダウン型”ではなく、AIモデル同士の会話から相性を見極め、タスクに適したチームを編成する“ボトムアップ型アプローチ”であり、会話のトピックを分野・業務ごと変更することで、必要な役割や専門性を有するAIモデルを自動的に抽出し、幅広い現場知見とAIの強みを融合したAIチームの構築が可能になるとしている。

また今回の技術では、AIモデル間の会話(出力結果)のみに基づいてチーム編成を行うため、モデル内部構造(学習データやパラメータ)や性能評価データを必要としない。よってAPI経由での利用に限られた商用モデルやオープンソースのモデルであっても、応答内容や協調の度合いから客観的かつ公平な評価が可能だという。これにより、特定のベンダーやクラウド環境に依存しない柔軟な組み合わせが可能になり、さまざまなAIモデルの活用を促進するとともに、マルチクラウド化やマルチベンダー戦略を志向する顧客の課題解決を支援するとのこと。また顧客が利用可能なAIモデルが限定的な場合でも、現場課題に即したチーム編成の提案が可能だとした。

そして今回の研究開発では、マルチベンダーの数学や医療に特化したAIモデルと汎用AIモデルを混在させた実験を通じ、分野ごとにハイパフォーマンスなチームを自動編成できることが確認された。具体的には、高度な数学的推論能力や専門的な医学知識を問う問題において、自動編成されたチームが無作為に選定されたチームよりも最大13％高い正答率を記録し、専門家がAIモデルの仕様に基づいて編成したチームにも匹敵する性能を実現。また数学や医療などの各分野に特化したAIモデルで構成される自動編成チームは、会話内容からモデルの特徴を捉えてチーム編成を行う新技術の有効性を実証したとする。

日立は今後、同技術を社内外へと展開し、鉄道やエネルギーなどの社会インフラを筆頭に、製造業や医療など現場のユースケースに適するAIチームを構築し、企業のソリューション提供速度や質の向上を支援するとのこと。加えて、顧客やパートナー企業との概念実証を通じて、さまざまなAIモデルとの協調や現場蓄積データの柔軟な活用を支援し、「HMAX」を通じた“IT×OT×プロダクト”の連携による社会インフラ高度化と現場価値最大化を推進するとしている。