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AIモデルの「相性」を会話で見抜く！日立が「会話ベースAIオーケストレーション技術」を開発し、最適なAIチームを自動編成

2026.01.27

AIモデル同士の会話から「相性」を見抜き、最適なAIチームを自動編成する新技術が登場

日立は、複数のAIモデルを連携させて複雑なタスクを解決する「マルチエージェントシステム」において、画期的な技術を開発しました。それが「会話ベースAIオーケストレーション技術」です。この技術は、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、高性能なAIチームを自動的に編成することを可能にします。

近年、特定の分野に特化した複数の小規模AIモデルを協調させるマルチエージェントアプローチが注目されています。これは、現場ごとの複雑な課題解決には、単一の巨大なAIモデルだけに頼るのではなく、多様なAIの強みを組み合わせる必要があるためです。しかし、効果的にAIモデルを協調させるには、それぞれのモデルの特性を深く理解する必要があり、特に内部構造が不明なブラックボックスAIでは最適な組み合わせを見つけるのが困難でした。

内部構造が不明なAIもOK！「会話ベースAIオーケストレーション技術」の特長

この課題を解決するため、日立が開発した「会話ベースAIオーケストレーション技術」には、主に以下の2つの特長があります。

AIモデル群が会話・議論を通じて、モデル間の関係性をグラフ化し、協調性や専門性の高いハイパフォーマンスなAIチームを自動編成する3フェーズのプロセスを示す図

1. AIモデル間の関係性をグラフ化し、ハイパフォーマンスなAIチームを自動編成

この技術では、AIモデル同士が特定のトピックについて議論し、その会話のやり取りから、協調性や専門性などのモデル間の関係性を特徴量として算出します。これらの情報は「言語モデルグラフ」として可視化・構造化され、このグラフを解析することで、人手で試行錯誤することなく、相性の良いAIモデル群を自動的に抽出できます。

従来の「タスク要件から役割を決める（トップダウン型）」とは異なり、この技術は「AIモデル同士の会話から相性を見極めて、タスクに適したチームを編成する（ボトムアップ型）」アプローチです。会話のトピックを分野や業務ごとに変えることで、必要な役割や専門性を持つAIモデルを自動で抽出し、幅広い現場知見とAIの強みを組み合わせたAIチームを構築します。

2. ブラックボックスAIも含めた多様なモデルの公平な評価・活用

この技術は、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、モデルの内部構造や性能評価データを一切必要としません。そのため、API経由で利用される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に評価できます。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となり、多様なAIモデルの活用を促進します。

実証実験で高い効果を確認

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が行われました。その結果、この技術によって自動編成されたチームは、無作為に選ばれたチームよりも最大で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匹敵する性能を発揮しました。自動編成されたチームが、数学や医療などの各分野に特化したAIモデルで構成されていたことは、会話内容からモデルの特性を捉えてチーム編成を行う本技術の有効性を示しています。

今後の展望

日立は、この技術を社内外へ展開し、鉄道やエネルギーといった社会インフラから、製造業、医療など、現場ごとのユースケースに適したAIチームの構築を通じて、企業のソリューション提供スピードと質の向上を支援していく予定です。また、今後は顧客やパートナー企業との概念実証（PoC）を通じて、多様なAIモデルとの協調や現場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の高度化と現場価値の最大化を推進していくとしています。

この技術に関する詳細情報は、日立の研究開発ウェブサイトで確認できます。