例えば、営業活動では、見込み顧客の調査、企業情報の分析、メール作成、商談管理、フォローアップなど、さまざまな業務が発生します。これらを個別のツールや手作業で管理していると、担当者の負担が増え、情報の分断や対応漏れにつながることがあります。

こうした課題を解決するアプローチの一つが、マルチAIエージェント（Multi-Agent AI） です。

複数のAIエージェントがそれぞれの役割を担い、情報を共有しながら連携することで、複雑な業務の効率化を目指せます。

本記事では、マルチAIエージェントの仕組みや導入メリット、具体的な活用事例、導入時の注意点を解説します。さらに、AIと営業自動化を組み合わせたB2B業務の実践例として、SALDのような営業支援プラットフォームについても紹介します。

1. マルチAIエージェントとは？

マルチAIエージェントとは、複数のAIエージェントが異なる役割を持ち、互いに連携しながら共通の目標に向けてタスクを実行する仕組みです。

AIエージェントは、与えられた目標や条件に基づき、情報収集、分析、ツールの利用、タスクの実行などを行います。

マルチAIエージェントでは、こうしたエージェントを組み合わせ、それぞれの得意分野を活かして業務を進めます。

例えば、営業支援業務では、次のような構成が考えられます。

• 情報収集エージェント： 企業情報や業界動向を収集する

• 分析エージェント： 顧客の課題やニーズを分析する

• 提案作成エージェント： 分析結果をもとに提案内容を作成する

• レビューエージェント： 内容の整合性や不足情報を確認する

• 業務管理エージェント： タスクの進捗を管理し、必要に応じて担当者へ確認を依頼する

各エージェントが情報を受け渡しながら処理を進めることで、担当者は情報収集や資料作成にかかる時間を削減し、顧客とのコミュニケーションに集中しやすくなります。

ただし、複数のAIを導入すれば自動的に業務効率が向上するわけではありません。業務の特性に合わせて役割や連携方法を設計することが重要です。

2. シングルAIエージェントとの違い

AIエージェントには、一つのエージェントが複数のタスクを実行する構成と、複数のエージェントが連携する構成があります。

例えば、社内規程に関する質問への回答であれば、単一のAIエージェントで十分な場合があります。

一方、複数のデータソースから情報を取得し、分析し、結果を検証したうえで業務システムへ登録するような処理では、マルチAIエージェントが有効な選択肢になります。

重要なのは、マルチAIエージェントの導入自体を目的にするのではなく、業務の複雑さに合った構成を選ぶことです。

3. マルチAIエージェントはどのように連携するのか？

一般的に、マルチAIエージェントのシステムは、タスクの分解、役割分担、情報共有、結果の検証という流れで動作します。

3-1. 業務を分析し、タスクを分解する

最初に、達成したい目標を明確にし、必要な作業を複数のタスクに分解します。

顧客向けの提案資料を作成する場合、企業情報の収集、顧客課題の分析、提案内容の作成、内容のレビューなどが必要になります。

これらの工程を整理し、各エージェントに適切な役割を割り当てます。

3-2. 各エージェントがタスクを実行する

情報収集エージェントが必要なデータを取得し、分析エージェントがその情報を整理します。その後、提案作成エージェントが資料の下書きを作り、レビューエージェントが内容を確認します。

業務に応じて、各エージェントを順番に動かす方法や、独立したタスクを並列に処理する方法を選択できます。

3-3. エージェント間で情報を共有する

各エージェントの処理結果を次の工程へ渡すためには、データ形式や連携方法を統一する必要があります。

また、社内データベースや外部APIとの接続、タスクの進捗管理、エラー発生時の再実行なども設計対象となります。

すべてのエージェントが自由に会話する構成が最適とは限りません。明確なワークフローや管理役のエージェントを設けることで、処理の安定性を高められる場合があります。

3-4. 結果を検証し、人間が必要な判断を行う

AIが生成した情報は、必ずしも正確とは限りません。

そのため、重要な数値や契約条件などについては、信頼できるデータとの照合や人間による確認を組み込みます。

AIに任せる処理と、人間が判断すべき処理を明確に分けることが、実業務で活用するための重要なポイントです。

4. マルチAIエージェントを導入するメリット

4-1. 複数工程にまたがる業務を自動化できる

情報収集から分析、文書作成、システムへの登録まで、複数の工程を一つの業務フローとして連携させることが可能です。

これにより、担当者による情報の転記や、次の作業を指示するための手間を削減できます。

4-2. 専門性の異なるタスクを分担できる

情報検索、データ分析、文書作成、品質確認などを個別の役割に分けることで、各工程の責任範囲や評価基準を明確にしやすくなります。

ただし、役割を細かく分けすぎると、連携処理や運用管理の負担が増えるため、適切な粒度で設計することが重要です。

4-3. 業務品質の向上を目指せる

生成結果を別の工程で確認したり、業務ルールと照合したりすることで、誤りを検出する機会を増やせます。

AI同士の確認だけで誤りを完全に防ぐことはできないため、重要な業務では人間による承認も組み合わせます。

4-4. 業務の拡張に対応しやすくなる

適切な設計を行えば、既存の構成を活かしながら、新しいエージェントや外部システムとの連携を追加できる場合があります。

一方、将来の拡張性は、システム構成やデータ設計にも左右されます。導入段階から変更や拡張を想定しておくことが大切です。

5. マルチAIエージェントの活用事例

5-1. 営業・マーケティング

営業・マーケティングでは、見込み顧客の調査、企業情報の分析、アプローチ内容の作成、商談管理、フォローアップなど、多くの工程が発生します。

例えば、次のようなエージェントの連携が考えられます。

• リサーチエージェント：企業情報や業界動向を収集する

• 分析エージェント：顧客のニーズや自社サービスとの適合性を分析する

• コンテンツエージェント：メールや提案資料の下書きを作成する

• 管理エージェント：商談状況や次のアクションを整理する

これらの処理を適切に連携させることで、営業担当者の事前調査や資料作成の負担を軽減し、顧客対応に集中できる環境を目指せます。

営業業務にAIを組み込む実践例：SALD

営業業務にAIを活用する際は、AIエージェントを個別に開発するだけでなく、顧客データやメール、営業管理の仕組みと組み合わせることも重要です。

その具体例の一つが、B2B営業の効率化を支援する「SALD」です。

SALDは、企業データ、AI、メール自動化、MA・SFA・CRMなどの機能を組み合わせ、見込み顧客の開拓からアプローチ、商談管理、フォローアップまでの営業プロセスを支援するプラットフォームです。

例えば、営業担当者が新規顧客を開拓する場合、企業情報の調査、アプローチ先の整理、メール作成、顧客とのやり取りの管理などに多くの時間がかかります。

SALDのような営業支援基盤を活用すれば、こうした作業をデータと自動化によって効率化し、営業活動を一連の流れとして管理しやすくなります。

• 企業情報の活用： ターゲット企業の調査や営業リストの作成を支援する

• AIによる営業支援： 企業リサーチやパーソナライズされたメール作成を支援する

• 営業プロセスの自動化： メール、顧客管理、商談管理、フォローアップを連携させる

• 営業ナレッジの蓄積： 顧客とのやり取りや営業活動の履歴を次のアクションに活用する

SALDは、マルチAIエージェントそのものを指すものではありません。しかし、AIによるタスク支援と営業ワークフローの自動化を組み合わせ、日常業務にAIを組み込むという観点で、企業のAI活用を考える際の参考になります。

日本市場向けの営業支援については、SALD Japanをご覧ください。

ベトナム市場でのB2B営業やCRMの活用については、SALD Vietnamをご覧ください。

5-2. カスタマーサポート

問い合わせ対応では、内容の分類、FAQや過去の対応履歴の検索、回答案の作成、担当部門への振り分けなどを連携させることができます。

分類エージェントが問い合わせ内容を判定し、検索エージェントが関連情報を取得した後、回答作成エージェントが回答案を作成します。

返金や契約変更など、重要な判断が必要な業務では、人間による確認を残すことが重要です。

5-3. 製造業

製造業では、設備保全、品質管理、技術文書の検索、熟練技術者の知識継承などへの応用が考えられます。

例えば、設備の異常が検知された場合、データ分析エージェントがセンサーデータを確認し、検索エージェントが過去のトラブル記録や保全マニュアルを参照します。

その結果をもとに、レポート作成エージェントが状況や対応候補を整理し、担当者へ提示します。

5-4. バックオフィス

経理や総務などでは、請求書の読み取り、項目の抽出、注文データとの照合、不一致の検出、承認依頼などを連携させることができます。

人間は例外処理や最終承認に集中できるため、業務負担の軽減につながる可能性があります。

6. マルチAIエージェント導入で失敗しないための5つのポイント

6-1. 自動化する業務を明確にする

まず、業務フローを可視化し、時間がかかっている作業や手作業によるミスが発生しやすい工程を洗い出します。

そのうえで、導入効果、実現可能性、リスクを評価し、優先順位を決めます。

6-2. エージェントの役割と責任範囲を定義する

各エージェントが何を担当するのか、どの条件で次の工程へ進むのか、判断できない場合に誰へ確認するのかを明確にします。

役割が曖昧なままでは、処理の重複や誤った情報の伝達が発生する可能性があります。

6-3. 既存システムとの連携を設計する

AIエージェントを実業務に組み込むには、CRM、ERP、社内データベース、文書管理システムなどとの連携が重要です。

APIの利用可否、データ形式、アクセス権限、データ品質などを確認し、必要な基盤を整備します。

既存システムの仕様が古い場合には、AIモダナイゼーションや部分的なシステム改修が必要になることもあります。

6-4. セキュリティとガバナンスを確保する

複数のエージェントが社内データや外部ツールを利用する場合、情報漏洩や不適切な操作のリスクを管理しなければなりません。

エージェントごとのアクセス権限、操作履歴の記録、機密情報の取り扱いルール、重要な操作に対する承認フローなどを整備します。

6-5. 導入効果を測定し、段階的に拡張する

導入後は、業務処理時間、タスク完了率、修正の発生率、人間による介入頻度、システム運用費用などを評価します。

AIモデルの利用料金だけでなく、開発費、データ整備費、保守費用も含めて総コストを確認することが重要です。

まずは限定された業務で検証し、効果と安全性を確認したうえで対象範囲を広げていきましょう。

7. マルチAIエージェントの導入を進めるステップ

導入を成功させるためには、技術選定だけでなく、業務分析から本番運用までを一貫して計画する必要があります。

STEP 1：現状分析

業務フロー、既存システム、利用データ、現場の課題を整理します。

STEP 2：ユースケースの選定

自動化の効果と実現可能性を評価し、優先する業務を決定します。

STEP 3：アーキテクチャ設計

シングルAIとマルチAIのどちらが適しているかを検討し、エージェントの役割、連携方法、権限管理を設計します。

STEP 4：PoCと評価

限定的な環境で試作し、処理精度、業務時間、コスト、エラー発生率などを検証します。

STEP 5：本番導入

既存システムとの連携、セキュリティ対策、ログ管理、監視、承認フローなどを整備します。

STEP 6：運用・改善

実際の利用状況を確認し、処理ルールやデータ連携などを継続的に改善します。

なお、すべての業務でマルチAIエージェントが必要なわけではありません。単純なタスクであれば、単一のAIエージェントや従来のワークフロー自動化のほうが、低コストで管理しやすい場合もあります。

8. HATONETのFDE伴走・AIエージェント開発支援

マルチAIエージェントを企業の実業務で活用するには、AI技術だけでなく、業務理解、既存システムとの連携、セキュリティ、運用体制まで考慮する必要があります。

HATONETでは、FDE（Forward Deployed Engineer）による伴走型支援を通じて、AI活用の構想策定から設計、開発、導入、運用改善までを支援しています。

主な支援領域は次のとおりです。

業務分析・AI活用戦略の策定

現場の業務フローや課題を分析し、AIエージェントを適用する領域を明確にします。期待される効果や実現可能性を踏まえ、導入ロードマップを検討します。

AIエージェントの設計・開発

業務要件に合わせてエージェントの役割や処理フローを設計し、必要なAI機能や外部ツールとの連携を実装します。単一エージェントで十分な業務と、複数エージェントによる連携が有効な業務を整理し、適切な構成を検討します。

Google Cloudを活用した基盤構築

AIエージェントを継続的に運用するためのクラウド基盤やデータ連携環境を整備します。既存システムの状況に応じて、API連携やクラウド移行、モダナイゼーションも検討します。

本番導入・運用改善

PoCの結果を踏まえ、本番環境への展開、運用ルールの整備、品質評価、継続的な改善を支援します。

「どの業務からAI導入を始めるべきかわからない」「既存システムとの連携方法がわからない」「PoCから本番運用へ進められない」といった課題を抱えている企業は、まず現状の業務とシステム環境を整理することから始めてみてはいかがでしょうか。

詳しくは、HATONETのFDE伴走・AIエージェント開発支援をご覧ください。

9. マルチAIエージェントに関するよくある質問

Q1. マルチAIエージェントと生成AIは何が違いますか？

生成AIは、文章や画像、コードなどを生成するAI技術の総称です。AIエージェントは、目標に応じて情報収集やツールの利用、タスクの実行などを行う仕組みです。マルチAIエージェントは、複数のエージェントが役割を分担して連携する構成を指します。

Q2. マルチAIエージェントを導入すれば、業務を完全に自動化できますか？

必ずしもそうではありません。業務内容やデータ品質、AIの精度によって自動化できる範囲は異なります。重要な判断や対外的な操作には人間の承認を残すなど、業務リスクに応じた設計が必要です。

Q3. 既存システムの刷新は必要ですか？

全面的な刷新が必要とは限りません。既存システムがAPIなどを通じて必要なデータや機能を提供できれば、段階的に導入できる可能性があります。ただし、連携手段やデータ管理に課題がある場合は、部分的な改修が必要になることがあります。

Q4. 営業業務へのAI導入では、何から始めるべきですか？

企業リサーチ、営業リスト作成、メールの下書き、商談履歴の整理など、繰り返し発生し、効果を測定しやすい業務から始める方法があります。業務全体の自動化を検討する場合は、SALDのような営業支援プラットフォームも選択肢の一つです。

Q5. マルチAIエージェントの導入費用はどのように決まりますか？

対象業務の複雑さ、エージェントの数、使用するAIモデル、既存システムとの連携範囲、セキュリティ要件、運用・保守体制などによって異なります。開発費だけでなく、AIの利用料金やクラウド費用も含めて検討することが重要です。

まとめ

マルチAIエージェントは、複数のAIエージェントが役割を分担し、情報を共有しながら連携することで、複雑な業務の自動化を目指す仕組みです。

営業・マーケティング、カスタマーサポート、製造業、バックオフィスなど、複数の工程やシステムが関わる業務で活用を検討できます。

特に営業領域では、AIによる情報収集や文書作成だけでなく、顧客データ、メール、商談管理、フォローアップまでを一つの流れとして捉えることが重要です。SALDのような営業支援プラットフォームは、AIと業務自動化を営業プロセスに組み込む具体例として参考になります。

一方で、マルチAIエージェントの導入を成功させるためには、業務課題の明確化、適切なシステム設計、セキュリティ対策、導入効果の測定が欠かせません。

HATONETは、FDE伴走支援、AIエージェント開発、Google Cloud導入・構築を通じて、企業のAI活用を構想から実装・運用まで支援します。

AIエージェントの導入や業務自動化をご検討中の企業は、ぜひお気軽にご相談ください。