複数のAIを備えたシステムに関する調査（Perplexity Pro編）

下記の記事では、複数のAIを備えたシステムに関する調査について紹介したが、GPT-5の回答が、第1段階の処理の結果によって分岐するというシステムに偏っていたように思われたので、Perplexity Proにも同様の質問を行ってみた。
（注）本記事の内容は正確性を保証するものではない。

Perplexity Proの回答

1つの業務で複数のAIエージェントを用いる場合、メリットも多い一方でデメリット（注意点）も存在します。aismiley

メリット

• 業務効率とスピードの大幅向上
  タスクを分解し並列処理することで、単一AIに比べて迅速な業務完了が期待できます。ai-market
• 多様な専門性・視点を活かせる
  それぞれ異なる得意分野や手法を持つAIが協力するため、複雑・幅広い業務に強い総合力を発揮します。ai-souken
• 耐障害性・柔軟性の向上
  1つのAIが失敗しても他がカバーできる分散設計となり、障害時の全体停止リスクを低減できます。ibm
• 新機能や拡張への対応が楽
  業務内容や規模の変化に合わせてエージェントの追加・交替・能力強化などスケーラブルに対応できます。ai-souken

デメリット・注意点

• 連携・調整コストが発生
  エージェント間のやり取り（通信量、データ整合性、進捗の同期）が膨らむため、設計次第ではかえって全体効率が落ちる場合もあります。ai-market
• 責任分界や業務フローが複雑化
  どこまでをどのAIが担当するか、結果の統合・最終責任を明確にしておかないとトラブルやバグの原因となりやすい。ibm
• 導入・運用コスト増
  複数AIの用意・維持・チューニングには人的資源やコンピューティングリソースも余計にかかります。aismiley
• 障害・エラーの切り分けが困難
  どのAIのどの処理で問題が起きたか監視・ログ設計をしっかり行わないと、トラブル対応が難しくなります。aismiley

まとめ

複数AIエージェント導入はうまく設計・管理できれば非常に大きな業務効率化や拡張性アップに貢献しますが、連携や管理の難しさ・コスト増にも十分注意が必要です。ai-market

Perplexity Proの回答

順次処理（エージェントA→B→Cと直列で出力を受け渡す処理）ではなく、複数のエージェントを同時または非同期的に協調・連携させて課題を解決するケースには、さまざまな具体例が存在します。zenn

順次処理でない協調の課題例

• タスク分担による並列処理
  例えば、大規模なデータ分析やソフトウェア開発などでは、フロントエンド・バックエンド・データベースといった専門担当エージェントが同時進行で処理し、最終的に結果を統合します。これにより大幅なスピードアップが実現します。scuti
• 並列的な情報探索・収集
  ニュースの要約やリサーチ等で、分野ごとに異なるエージェントが同時に情報収集し、コーディネーターがまとめ、分析します。各エージェントはほぼ独立して処理できるため、逐次処理では実現できない効率と視点の多様化が得られます。zenn
• 複数専門家による議論・意思決定
  楽観派AIと慎重派AIが議論したり、複数の専門家AIで意見を出し合って最終案を決めるようなケース。エージェント同士が対等な立場で情報を交換しながら最善策を探るプロセスでは、全エージェントが同時稼働状態で依存度が低い状態となります。qiita
• ブラックボードモデルによる非同期連携
  すべてのエージェントが共通の情報空間（ブラックボード）を介して、必要な情報を書き込んだり、読み込んだりする形で動作します。この場合も、各エージェントは独立して行動し、逐次ではない協調が実現されます。orixrentec

代表的な具体的ケース

• 顧客対応や問い合わせの分類・回答生成を各担当が並列で実施し、後で統合して短時間で応答するシステム。note
• 医療データ分析や大規模リファクタリング作業で、PDF抽出・解析・インフラ構築といった作業を分業して短期間でプロジェクト完了。scuti
• 複数AIが役割を分担し、同時に観光提案・言語ガイド・レストラン案内・為替レート計算などを一括で提供。qiita

順次処理ではない協調が有効な場面

• 作業の独立性が高い、または複数の専門性が求められるタスク
• 高速化や多角的分析、冗長性（バックアップや検証用途）が重要な場面
• 複数エージェントの競争または協調により最良解を導く探究的課題

このような場合、全エージェントを立ち上げておくことで最大限の効果が発揮されます。zenn

Perplexity Proの回答

エージェント同士の非同期対話が有効となるタスクには、リアルタイム性・多様な情報源・並行処理が求められる場面や、ユーザや外部環境の変化に即応しなければならない場面が多く挙げられます。note

非同期対話が有効な主なタスク例

• カスタマーサポート（24時間対応）
  顧客ごとに異なる複数のエージェントが同時に複数の会話や問い合わせに対応し、待ち時間なしで最適な情報や解決策を提供できます。note
• リアルタイムデータ収集・分析
  市場分析・SNSモニタリング等で、各エージェントが異なるデータソースから情報を収集・分析し、随時結果を共有できるため、タイムリーな意思決定や異常検知が可能となります。global
• 複雑なプロジェクトの並列進行
  設計・開発・検証など異なる工程を各エージェントが非同期で処理し、進捗に応じて動的に役割や対話を変化させることで全体最適を図れます。zenn
• 多言語または多目的チャットボット
  複数の言語や目的ごとに異なるエージェントが同時にタスクを処理。問い合わせや対応内容を連携・同期することなく高速化・効率化が可能です。note
• 分散型学習・連携作業
  各エージェントが異なる環境や場所で独立的に学習やタスク実行し、結果のみ非同期で共有・連携する台帳型連合学習や多人数コラボレーションも該当します。rosso-tokyo

非同期対話のメリット

• 同時多発的な入力（ユーザや外部イベント）に強い
• 全体の応答性や高速性が大幅に向上
• システムの柔軟性が高まり、障害にも強くなる
• 個々のエージェントの専門性や独立性を活かせる

このように、多様で動的な状況下では非同期対話を用いたマルチエージェント構成が大きな威力を発揮します。global

Perplexity Proの回答

エージェントAが処理の途中でBと動的に情報交換する具体例としては、以下のようなケースが挙げられます。zenn

具体的な事例

• 1. 画像分析×文章生成の連携
  • 例：エージェントAが画像を受け取って一次的な特徴量を抽出中、より詳細な解析やラベル付けが必要になった時点で、その画像や中間データをエージェントB（例えば専門的な画像認識AI）に送信し、得られた追加情報を受け取って処理を継続します。zenn
• 2. 多段階プロセスの途中確認
  • 例：Aがユーザ要望に基づきタスクを分解している際、判断に迷うセクションだけをBに「この要件で合っているか」や「追加の業務知識が必要か」と問い合わせ、Bの回答を反映してタスクを再構築します。scuti
• 3. 動的な知識統合と更新
  • 例：ホンダの事例では、エージェントAが一定のコンテキストで推論を進めている間に、新たな専門用語や関連知識が必要になったタイミングで、Bから最新情報や類似事例をリアルタイムに取得・参照して推論内容をアップデートします。no1s
• 4. 複数分野の逐次協調
  • 例：A（検索担当）がネットからデータ取得の最中、専門的な解釈が必要な文脈に遭遇した際、B（専門家エージェント）へその一部データのみを動的にシェアし、専門的な解説や判定結果を受け取って以降の処理に反映します。no1s

このようなダイナミックな相互連携は、処理の柔軟性や精度を飛躍的に向上させることが可能です。scuti

Perplexity Proの回答

ブラックボード型連携（Blackboardアーキテクチャ）が逐次処理より利点を持つケースは、複数エージェントが独立して動作しつつ、同じ共有空間（ブラックボード）経由で情報を交換できるような「複雑で未知要素の多い課題」や「部分問題の専門的解決が必要な協調作業」において顕著です。jstage.jst+1

主な利点が発揮されるケース

• 解法パターンが明確でなく、専門家モジュール（エージェント）が逐次でなく動的に着手できる問題
  • 例：画像認識や音声認識。画像や音声の特徴抽出、ラベル推論など複数の専門モジュールがブラックボード上で情報の追加・更新を非同期で行う。yusuke-ujitoko.hatenablog+1
• 状況やデータの変化に応じて動的に役割分担やリソース割当が必要なタスク
  • 例：工場の工程管理やロボット制御。生産ラインの各ロボットや制御モジュールが互いに状態を共有し、ブラックボードを参照・更新しながら効率的に動作する。yusuke-ujitoko.hatenablog
• 複数の処理モジュールが、解決途中に追加情報や他モジュールからの中間結果にアクセスすることで最適解を目指す探索型問題
  • 例：設計や計画立案、複雑な診断タスク。複数の専門エージェントが並行して仮説を検証・修正し、ブラックボードで発見や着想を共有していく。yusuke-ujitoko.hatenablog

逐次処理では難しい点を克服できる場面

• 役割や知識が高度に分割されていて、逐次的な決まった順序では効率や精度が低い場合
• 各エージェントの開始・終了タイミングや参照する情報が動的に変化し続ける場合
• 部分解を持ち寄って全体最適化すべき複雑・大規模タスク

このような課題では、ブラックボード型は非同期的・動的なコラボレーションの強みを発揮し、逐次処理の硬直性やボトルネックを回避できます。jstage.jst

Perplexity Proに対して多くの質問を行ったが、どの質疑応答をブログ記事に掲載すべきかについて、Perplexity Proに相談してみた。

Perplexity Proの回答

ブログ記事に掲載するのに適した質疑応答としては、初心者でも理解しやすいテーマ・メリットや代表例・現実的な判断基準などを扱ったものが最適です。高度なプロトコル比較や細かなインフラ障害、形式手法の行列分析など、専門性の高い話題は除外した方がよいでしょう。

掲載おすすめ質疑応答（７例）

1. 「逐次処理でないエージェント協調の具体例」（再掲載）

（おすすめ理由）

• 並列処理や非同期タスクの意味とメリット、どんな業務や課題に向いているかを具体的に説明しているため、全体像の理解に有効。

順次処理（エージェントA→B→Cと直列で出力を受け渡す処理）ではなく、複数のエージェントを同時または非同期的に協調・連携させて課題を解決するケースには、さまざまな具体例が存在します。zenn

順次処理でない協調の課題例

• タスク分担による並列処理
  例えば、大規模なデータ分析やソフトウェア開発などでは、フロントエンド・バックエンド・データベースといった専門担当エージェントが同時進行で処理し、最終的に結果を統合します。これにより大幅なスピードアップが実現します。scuti
• 並列的な情報探索・収集
  ニュースの要約やリサーチ等で、分野ごとに異なるエージェントが同時に情報収集し、コーディネーターがまとめ、分析します。各エージェントはほぼ独立して処理できるため、逐次処理では実現できない効率と視点の多様化が得られます。zenn
• 複数専門家による議論・意思決定
  楽観派AIと慎重派AIが議論したり、複数の専門家AIで意見を出し合って最終案を決めるようなケース。エージェント同士が対等な立場で情報を交換しながら最善策を探るプロセスでは、全エージェントが同時稼働状態で依存度が低い状態となります。qiita
• ブラックボードモデルによる非同期連携
  すべてのエージェントが共通の情報空間（ブラックボード）を介して、必要な情報を書き込んだり、読み込んだりする形で動作します。この場合も、各エージェントは独立して行動し、逐次ではない協調が実現されます。orixrentec

代表的な具体的ケース

• 顧客対応や問い合わせの分類・回答生成を各担当が並列で実施し、後で統合して短時間で応答するシステム。note
• 医療データ分析や大規模リファクタリング作業で、PDF抽出・解析・インフラ構築といった作業を分業して短期間でプロジェクト完了。scuti
• 複数AIが役割を分担し、同時に観光提案・言語ガイド・レストラン案内・為替レート計算などを一括で提供。qiita

順次処理ではない協調が有効な場面

• 作業の独立性が高い、または複数の専門性が求められるタスク
• 高速化や多角的分析、冗長性（バックアップや検証用途）が重要な場面
• 複数エージェントの競争または協調により最良解を導く探究的課題

このような場合、全エージェントを立ち上げておくことで最大限の効果が発揮されます。zenn

2. 「どのようなタスクでエージェント同士の非同期対話が有効か」（再掲載）

（おすすめ理由）

• 日常業務やカスタマーサポートなど、具体的な業務ユースケースが紹介されており、イメージしやすい内容。

エージェント同士の非同期対話が有効となるタスクには、リアルタイム性・多様な情報源・並行処理が求められる場面や、ユーザや外部環境の変化に即応しなければならない場面が多く挙げられます。note

非同期対話が有効な主なタスク例

• カスタマーサポート（24時間対応）
  顧客ごとに異なる複数のエージェントが同時に複数の会話や問い合わせに対応し、待ち時間なしで最適な情報や解決策を提供できます。note
• リアルタイムデータ収集・分析
  市場分析・SNSモニタリング等で、各エージェントが異なるデータソースから情報を収集・分析し、随時結果を共有できるため、タイムリーな意思決定や異常検知が可能となります。global
• 複雑なプロジェクトの並列進行
  設計・開発・検証など異なる工程を各エージェントが非同期で処理し、進捗に応じて動的に役割や対話を変化させることで全体最適を図れます。zenn
• 多言語または多目的チャットボット
  複数の言語や目的ごとに異なるエージェントが同時にタスクを処理。問い合わせや対応内容を連携・同期することなく高速化・効率化が可能です。note
• 分散型学習・連携作業
  各エージェントが異なる環境や場所で独立的に学習やタスク実行し、結果のみ非同期で共有・連携する台帳型連合学習や多人数コラボレーションも該当します。rosso-tokyo

非同期対話のメリット

• 同時多発的な入力（ユーザや外部イベント）に強い
• 全体の応答性や高速性が大幅に向上
• システムの柔軟性が高まり、障害にも強くなる
• 個々のエージェントの専門性や独立性を活かせる

このように、多様で動的な状況下では非同期対話を用いたマルチエージェント構成が大きな威力を発揮します。global

3. 「エージェントAが処理中にBと動的に情報交換する具体例は何か」（再掲載）

（おすすめ理由）

• 実際にエージェント同士がどのように連携し合うのか、典型的なイメージが持ちやすいパターンであり、応用のヒントにもなる。

エージェントAが処理の途中でBと動的に情報交換する具体例としては、以下のようなケースが挙げられます。zenn

具体的な事例

• 1. 画像分析×文章生成の連携
  • 例：エージェントAが画像を受け取って一次的な特徴量を抽出中、より詳細な解析やラベル付けが必要になった時点で、その画像や中間データをエージェントB（例えば専門的な画像認識AI）に送信し、得られた追加情報を受け取って処理を継続します。zenn
• 2. 多段階プロセスの途中確認
  • 例：Aがユーザ要望に基づきタスクを分解している際、判断に迷うセクションだけをBに「この要件で合っているか」や「追加の業務知識が必要か」と問い合わせ、Bの回答を反映してタスクを再構築します。scuti
• 3. 動的な知識統合と更新
  • 例：ホンダの事例では、エージェントAが一定のコンテキストで推論を進めている間に、新たな専門用語や関連知識が必要になったタイミングで、Bから最新情報や類似事例をリアルタイムに取得・参照して推論内容をアップデートします。no1s
• 4. 複数分野の逐次協調
  • 例：A（検索担当）がネットからデータ取得の最中、専門的な解釈が必要な文脈に遭遇した際、B（専門家エージェント）へその一部データのみを動的にシェアし、専門的な解説や判定結果を受け取って以降の処理に反映します。no1s

このようなダイナミックな相互連携は、処理の柔軟性や精度を飛躍的に向上させることが可能です。scuti

4. 「非同期ファクトチェックで情報ソースの信頼度はどう評価すべきか」

（おすすめ理由）

• ファクトチェックなど社会的関心の高いテーマに対して、実用的な信頼度評価手法を分かりやすくまとめており、初心者向けに好適。

非同期ファクトチェックにおける情報ソースの信頼度評価は、出典の種類・公式性・一次性・専門性・報道履歴・多角的検証結果などを明示的な基準でスコア化・階層化して行うのが推奨されます。lifestyle.assist-all

具体的な評価指標・手法

• 出典の種類による評価
  • 公的機関や政府データ…最も信頼度が高い（＋3点等）。lifestyle.assist-all
  • 一次資料・原著論文・査読論文…非常に高い信頼性。
  • 大手報道機関・専門家発信…速報性や分野知識では高評価。lifestyle.assist-all
  • 一般ニュース、公式サイト…標準的信頼。
  • 個人ブログやSNS…弱い根拠、注意して扱う。
• クロスチェック数と一致度
  • 複数独立した情報源で同じ事実が確認できる回数や一致度をスコアに加算。lifestyle.assist-all
• AI自動スコアリング・ベイズ推定
  • ソース階層ごとに点数や重みを決めて合計スコア化。さらにベイジアンな「真である確率（P(true)）」や信頼閾値を導入。note
• 根拠文の有無や明示
  • 引用元URL・日時が明示されているか、情報の新しさや出典のトレーサビリティも加味。lifestyle.assist-all
• 要件を満たさない場合の減点・警告
  • 一次ソース不在、出典不足、不一致の場合は「不明」や「要再検証」ラベルとする。aspicjapan

代表例

• GensparkなどAIファクトチェックサービスは「70以上のソースを同時クロスチェック」「公的・専門性重視＋出典付きレポート」「一致度やスコアの自動可視化」で信頼性を評価・提示しています。lifestyle.assist-all
• ChatGPTプロンプトでは「信頼階層（一次→査読論文→公式データ→報道→その他）」＋ベイズ推定＋閾値設定といった高度なロジックで自動判定。note

結論

出典階層スコアリング＋クロスチェック一致＋根拠提示＋ベイズ的確率推定など、複合的な指標でソース信頼性を自動的かつ厳密に評価する体系が非同期ファクトチェックには最適です。aspicjapan

5. 「非同期エージェントで外部API呼び出し失敗をどう回復させるか」

（おすすめ理由）

• 非同期システムを運用する上で注意すべきポイントや現実的な回復策が具体的で、実務寄りのイメージが伝わりやすい。

非同期エージェントによる外部API呼び出し失敗時の回復は、自動リトライ、バックオフ制御、フォールトトレラント設計、代替APIやキャッシュ利用、失敗ログ記録と通知などを組み合わせて実装するのが現実的かつ推奨されます。issoh

主な回復方法

• 自動リトライと指数バックオフ
  • 一定回数リトライする、感覚的な間隔で待機時間を徐々に長くする（指数バックオフ）で一過性エラーをカバー。aws.amazon
• サーキットブレーカーの組み込み
  • 同じエラーが一定回数発生したら自動的に呼び出しを遮断し、一定期間後に再試行。全体障害や雪崩的リクエスト増大を防ぐ。issoh
• 一次キャッシュや結果再利用
  • 直近情報はキャッシュから返し、API復旧時に再同期して整合性を回復。ipa
• 代替APIやフォールバックサービスの利用
  • 主要API失敗時は他APIやダミーデータ・通知画面へ自動切替。issoh
• 失敗ログ・通知
  • 失敗を即時に集中ログへ記録し、必要に応じて管理者や上位エージェントへアラート通知、手動介入も可能に。aws.amazon

運用のポイント

• 各API呼び出しの成功/失敗カウンタ、監視ジョブを併設
• 一度の失敗で即座に停止せず、柔軟な回復ルート（リトライ→フォールバック→通知）をフロー設計

こうした実装を通じ、非同期エージェントシステムでもAPI 系障害への回復力（レジリエンス）が大きく高まります。ipa

6. 「非同期化でファクトチェックのスケールとコストはどう変わるか」

（おすすめ理由）

• シンプルに効果を説明しているため、初心者にも「非同期化のメリット」が理解しやすい話題。

非同期化を導入することで、ファクトチェックのスケールは大幅に拡大し、単位当たりコストは著しく低減します。lifestyle.assist-all

スケールの変化

• 非同期処理により「多数の情報ソース照会」「大量ファクト同時検証」が可能になり、従来の逐次型に比べてチェック件数・対象範囲が劇的に拡大します。pythonandai
• 例えばGensparkなどでは、1件ずつであれば数時間〜数十時間かかる検証も、非同期なら数十〜数百件のバッチ照会が数分で完了するようになります。lifestyle.assist-all

コストの変化

• 同時並列に照会を投げることで「リソース遊休率が低下」し、全体的な処理コスト・人件費・待ち時間が削減されます。lifestyle.assist-all
• API呼び出しや検証リクエストが一括処理されるため、単位ファクト当たりコストが1/10〜1/100になるケースも報告されています。pythonandai

運用上のポイント

• 高頻度なバッチ処理やピーク処理でも「待機・ボトルネック」が発生しにくく、高スループットかつコスト効率のよいファクトチェック運用が可能です。lifestyle.assist-all

結論：非同期化の導入により、ファクトチェックは圧倒的なスケールアップとコストダウンが実現します。lifestyle.assist-all

掲載を控えた方がよい詳細・専門テーマ例

• プロトコルや低レイヤの技術比較（gRPC/RESTなどの細かな比較説明）
• 逐次不可避なタスク特性の定量行列分析や設計構造マトリックスの説明
• 全体単一障害点（SPOF）の深掘りや分散設計理論

初心者向けには、「エージェント協調が何のために・現実にどう使われ・どんな良さがあるか」という軸で、日常的・実務的な質疑応答を掲載することをおすすめします。

初心者向けといいながら、十分、難しい内容のように思われる。28件ほど質問したが、さらに解説が必要。
ファクトチェックについては、gensparkファクトチェックの解説ページが情報源として使われている。

Perplexity Proの回答

以下は、「掲載おすすめ質疑応答」で参照した主な情報源と、その内容概略を付記した情報源集です。初心者の方が複数エージェント協調や非同期連携の全体像や実践例を理解するのに役立つ内容になっています。

複数エージェント協調・非同期連携に関する情報源集

1. 「うさぎでもわかるマルチエージェントAIシステム〜バリューチェーン…」zenn

• 掲載内容概略
  マルチエージェントシステムの基礎、協調パターン、実際にどのように業務やタスクを並列・非同期で分担して処理できるのか、初心者向けに丁寧に解説されています。
  “順次処理ではない協調”や“非同期対話の有効な業務”などの全体像をつかむのに優れたガイド。

2. 「Agent to Agent（A2A）通信：AIエージェント間協調の新時代」zenn

• 掲載内容概略
  複数AIエージェント間での情報交換、動的連携の事例や仕組みに加え、現実的な通信のパターン・課題とその解決策が紹介されています。
  エージェントが処理中に他エージェントへ問い合わせるようなダイナミックなやりとりの基礎を知ることができます。

3. 「gensparkファクトチェックの使い方と最新機能…」lifestyle.assist-all

• 掲載内容概略
  AIによる非同期ファクトチェックの仕組みやメリット、具体的な運用例が解説されています。
  ソースの信頼度評価やクロスチェック、AIファクトチェッカーの効率的な使い方を知りたい人に最適。

4. 「AIエージェント構築入門｜導入〜運用の成功事例 | HP Tech&Device TV」ext.hp

• 掲載内容概略
  AIエージェント導入・運用の基本から、設計や障害回復、API連携時のリカバリーなどのベーシックな運用管理手法まで広く扱っています。
  非同期処理での外部API呼び出し失敗時の回復策事例も具体的に知ることができます。

5. 「GenSparkファクトチェック使い方完全ガイド」pythonandai

• 掲載内容概略
  ファクトチェック用AIの非同期処理によるスケール拡張やコスト削減について、分かりやすくまとめられています。
  実際の運用上の利点や規模効果について、初心者が直感的に理解できる記事です。

6. 「Claude Code サブエージェントとは？仕組み・使い方…」harmonic-society

• 掲載内容概略
  並列サブエージェント設計の実装、結果統合時の評価指標、運用管理のポイントなどを実例を交えて解説しています。
  並列化による処理効率や統合精度をどう評価するかを知りたい人におすすめです。

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用途：各リンク・記事は、複数エージェント協調の概要・現実例・信頼度チェック・障害回復・評価指標といった、初心者にも役立つテーマ別の解説がまとめられています。

初心者用の情報源集としては、十分な内容の情報源が収集できた。