Mixture-of-Agents（MoA）とは？得意分野・メリット・デメリット・プラットフォームを徹底紹介！

近年LLMへの適用が急速に増えています。しかし、汎用的なLLM（大規模言語モデル）だけでは、高度な専門性や複雑なタスクへの対応に限界を感じる場面も少なくありません。

そこで今、複数のAIモデルやAIエージェントを連携させ、それぞれの強みを最大限に引き出す「Mixture-of-Agents（MoA）」が注目されています。

この記事では、MoAの仕組み、MoE（Mixture of Experts）との違い、導入メリット・デメリット、導入可能なプラットフォーム、展望について徹底解説します。

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Mixture-of-Agents（MoA）とは？

Mixture-of-Agents（MoA）とは、複数のAIモデルやエージェントを連携させ、1つのタスクに対して役割分担を行いながら高品質な出力を生成するアーキテクチャです。

MoAの設計は、複数のAIの知見を集約することで、単独AIでは難しい判断や生成を可能にする点が特徴です。

他のAIモデルの出力が提示されることで、相対的に性能の低いモデルの集合であっても質の高い応答を導きやすくなるという知見が活かされています。既存のAIモデルたちの「得意分野」を活かして、それらを巧みに組み合わせることで、システム全体の能力を飛躍的に向上させます。

実際、オープンソースLLMで構成されたMoAが、評価ベンチマーク「AlpacaEval 2.0」において、GPT-4oのスコアを上回るスコアを達成した事例論文も報告されています。

今後、AIモデルの多様化が進む中で、MoAは実用的なAI活用においてますます重要な選択肢となると期待されています。

MoAの仕組みとLLMの果たす役割

MoAの中核となるのは、階層型のマルチエージェント構造です。各層に配置される複数のLLMエージェントがプロンプトを処理します。

具体的な処理フローは以下の通りです。

1. プロンプト入力：ユーザーの質問や指示がMoAシステムに入力される
2. プロポーザー層：複数のLLM（エージェント）が「提案者」（プロポーザー）として配置されます。プロポーザーは、入力プロンプト（および前の層の出力）に基づいて、それぞれ独立した応答を生成します。
3. エージェントによる選別と転送：各プロポーザーの出力を受け取り、フィードバックや補助情報を付けて次の層に引き継ぐ
4. アグリゲータ層（最終層）が出力：最終層のエージェントが全ての情報を統合し、最終的な回答を生成

LLMは主に以下の2つの役割を担います。

• 提案者（Proposer）：他のモデルが参照できる有用な応答を生成します。単独での評価は高くなくても、多様な視点を提供することで最終的な応答の質向上に貢献します。
• 統合者（Aggregator）：複数の応答を統合し、高品質な応答を生成します。他の応答の質が必ずしも高くなくても、それらの情報を活用し、全体として質の高い応答を出力します。

上記の「提案」と「統合」のサイクルは各階層で行われ、最終層に到達するまで繰り返されます。このようにして、MoAは単一モデルでは難しい知的処理を複数AIの連携によって実現します。

MoAの得意分野

MoAは、複数の知見・役割を統合できる特性から高度で複雑なタスクに強みを発揮します。例えば、特定のテーマについて、異なる視点や意見を統合して包括的な回答を生成したい場合や特定領域の最新情報に特化したエージェントを組み込むことで常に最新の知見に基づいた回答を出力したい場合に効果的です。

以下が、MoAの得意分野の例です。

シーン	活用例
レポート作成	アイデア出しから構成案作成、文章執筆、校正、翻訳まで役割を分担し、一貫作業で高品質なレポートを作成
マーケティング	市場調査の要約やペルソナの定義、訴求メッセージの立案、キャンペーン企画の提案といった工程をエージェントが連携して処理し、戦略立案から施策実行まで一体化したマーケティング支援を実現
ソフトウェア開発	要件に応じた実装からテストケースの作成、リファクタリングの提案、技術文書の整備までを各エージェントが分担し、開発フロー全体を通じて一貫した支援を提供
医療	診断支援や患者データの分析において、各専門領域のエージェント（画像診断、病歴分析、検査結果分析など）が協働することで、より精度の高い医療サービスを提供
金融	リスク分析や市場予測、顧客対応など多岐にわたるタスクを専門エージェント（経済分析、詐欺検知、ポートフォリオ最適化など）が担当することで迅速かつ正確な意思決定
教育	個別指導や学習進捗の分析を行うエージェントを組み合わせることで、生徒一人ひとりにパーソナライズされた教育サービス

Mixture of Experts （MoE）との違い

MoAは、MoEの発想を発展・拡張したアーキテクチャです。ただし、その設計思想や動作の仕組みには明確な違いがあります。

MoEとは、モデル内部に複数の専門的なサブネットワーク（エキスパート）を持ち、入力ごとに最適なエキスパートのみを活性化します。そうすることで、効率的かつ高性能な推論を実現するアーキテクチャです。

ですから、MoEの主眼は効率的な推論を行うこと、大規模AIモデルのパラメーター数削減にあります。例えると、質問内容に応じて、最適な専門家が単独で回答するイメージです。

一方、MoAは複数の独立したフル機能のモデルを外部から連携させ、それぞれのモデルが特定の役割を担いながら、階層的に情報を処理する仕組みです。主な目的は、高品質で多角的な回答の生成、複雑な問題解決です。

イメージとしては、複数の専門家が議論して結論を出すチームミーティングです。

MoAはMoEの「選択と統合」の概念をモデルレベルに拡張したフレームワークであり、「エキスパートの選択」ではなく「エージェントの協調」によって知的処理を実現しています。

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Mixture-of-Agents（MoA）のメリット

MoAは、複数のLLMやエージェントを連携させることで、単一モデルでは難しい高精度な出力を実現するアーキテクチャです。以下では、MoAの代表的なメリットを詳しく解説します。

並列処理による効率化

複数のエージェントが同時にタスクを処理することで、全体の処理時間を短縮できる可能性があります。特に、複雑なタスクを複数のサブタスクに分割して並行処理する場合に有効です。

単一のLLMよりもパフォーマンスで優れる

MoAは複数のLLMを役割ごとに使い分ける構造のため、単一のLLMよりもパフォーマンスに優れ、タスクごとの最適化が可能です。

複数のLLMの強みを組み合わせることで、単一のLLMでは得られない、より包括的で正確、かつニュアンスの豊かな回答が期待できます。あるLLMが苦手とする領域を、別の得意なLLMで補うことができます。

それぞれのモデルが持つ異なる専門性や視点を活用することで、複雑な問題にも対応しやすくなります。

多様なタスクに対応

MoAの強みの一つは、モデルごとの得意分野を活かして多様なタスクに柔軟に対応できることです。

たとえば、あるモデルは複雑な自然言語の指示を正確に理解するのが得意であり、別のモデルはコード生成や数理処理に特化しているというように、それぞれ異なる能力を持っています。MoAでは複数のモデルを階層的・協調的に組み合わせることで、文章生成・要約・翻訳・コーディング・検索応答・推論など、幅広い業務タスクにおいて高品質な出力を可能にします。

単一モデルでは対応が難しいハイブリッドな指示も、MoAならスムーズに処理できます。

柔軟性が高い

MoAは構造的にも柔軟です。既存のエージェント構成に新たなLLMを追加するだけで、対応可能なタスクの幅を容易に拡張できます。たとえば、法務特化のLLMや医療特化のLLMを組み込めば、ドメイン特化型の高度な出力も可能になります。

また、タスクに応じて使うモデルの動的な切り替えや構成の再設計が容易にできるため、開発や運用の自由度が高く用途に応じた最適な構成を設計できます。

MoAは用途・対象業務・ユーザー層の変化に柔軟に対応できるため、継続的なスケールと最適化が求められる企業システムに適したアーキテクチャです。

解釈可能性が向上

MoAでは、各エージェントの中間出力が自然言語で生成・伝達されるため、従来のブラックボックス的なAI処理と比べてプロセスの可視化と理解が容易です。どのエージェントがどのような判断を下したのか、その理由や根拠がテキストとして確認できるのは、MoAの特筆すべきメリットです。

特に、医療・法律・金融といった高い説明責任が求められる分野では、AIの出力に対して「なぜその回答に至ったのか」という説明性が欠かせません。その点、MoAはモデルの意思決定プロセスや知識の出どころを明確にできるため、透明性と信頼性を両立させたAI活用が可能になります。

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Mixture-of-Agents（MoA）のデメリット

MoAはまだ発展途上の技術でいくつかデメリットもあります。以下では、代表的なデメリットを紹介します。

応答に時間がかかる

MoAは複数のLLMを階層的に連携させて動作するため、各層の処理と集約に時間がかかり、応答速度が遅くなる傾向にあります。そのため、特にリアルタイム性が求められるユースケースにおいては、ユーザー体験を損なうリスクが懸念されます。

ただし、応答全体を一度に集約するのではなく、チャンク単位でのアグリケーションを探求することで初期応答時間を短縮しつつ、応答品質を維持できる可能性が示唆されています。

計算リソースがかかる

MoAは設計上、複数のフルスケールLLMを同時に動作させるため、単一モデルと比べて大幅に多くの計算資源を消費します。そのため、運用コストやシステム要件の面で導入ハードルが上がります。

特に、LLMを複数併用する構成ではクラウド費用の増加やインフラ構築の複雑化が避けられず、実行環境の最適化が不可欠です。そのため、リソース効率を意識した構成の検討や必要に応じた軽量モデルの併用といった工夫が必要です。

管理の複雑さ

異なるモデルの出力を適切に統合し、矛盾のない高品質な最終回答を生成するのは複雑なタスクであり、さらなる最適化が必要になります。エージェント間の連携方法や、最終的な回答を生成する際のロジックの設計が重要です。

また、最適なモデルの組み合わせを見つけるのは容易ではなく、多くの試行錯誤が必要になる可能性があります。さらに、多数のエージェントのバージョン管理やパフォーマンス監視も複雑になります。

MoAを企業導入するための主なフレームワーク

MoAを実際の業務に導入する際は、MoAをサポートするエージェント開発フレームワークの活用が効率的です。以下では、代表的なフレームワークとその特徴を紹介します。

LangChain

LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発に役立つオープンソースのフレームワークです。具体的には、プロンプトの最適化機能や複数ツールを組み合わせられる機能、モデルとの会話履歴の保存機能などを備えています。

LangChainは、複雑な業務フローを持つアプリケーションの開発や独自MoA構成のシステム化に適しており、特にPythonに習熟したエンジニアや開発チーム向けの構成となっています。

AutoGen

AutoGenは、Microsoftが開発した複数のエージェント間で自律的な会話を可能にするフレームワークです。異なる役割を持つLLMエージェントが連携し、複雑なタスクを共同で解決する仕組みを簡単に構築できます。

AG2

AG2は、協調するマルチエージェントの構築が可能なオープンソースのフレームワークです。Microsoft AutoGenから派生して誕生しました。

複数のAIエージェントが連携・対話しながら、段階的に複雑なタスクを解決する仕組みが特徴です。

AI活用を目指す研究者やPoC開発者、オープンソースを活用したAI開発を行う企業向けです。

CrewAI

CrewAIは「役割」「目標」「ツール」を定義するだけで複数のLLMエージェントをクルーとして編成し、タスク分担による効率的な処理を可能にするオープンソースのフレームワークです。MoAの基本構造を簡易に実装できるため、特別な専門知識がなくても導入しやすいのが特徴です。

ブログ記事の生成やレポート作成、カスタマーサポート業務の自動化など日常業務へのAI導入を検討する企業や、非エンジニア層にも向いています。

OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDKは、2025年3月にOpenAIがリリースしたマルチエージェントシステムの構築に特化したSDKです。MoAのような複雑なシステムをより簡単に、かつ信頼性の高い方法で構築できることを目指しています。

当然ながら、OpenAIのLLM（GPT-4oなど）との連携が非常にスムーズです。これは、LLMの最新機能を最大限に活用してMoAを構築したい企業にとって大きな利点となります。

SDKには、エージェントの定義、タスクの委任（Handoff）、入力の検証（Guardrail）といった、マルチエージェントシステムに必要な基本的なコンポーネントが組み込まれています。これにより、MoAの「提案者」と「統合者」のような役割分担や、その間の情報伝達を効率的に実装できます。

Mixture-of-Agents（MoA）の展望

MoAアーキテクチャの今後の焦点は体系的な最適化です。具体的には、使用するモデルの選定やプロンプト設計、エージェント構成の工夫など、さまざまな構成要素の選択肢が検討されています。

より高度な問題解決能力を持つ

今後、MoAは、これまでAIでは困難とされてきた、より複雑で多岐にわたる問題を解決できるようになるでしょう。例えば、科学的発見の加速、新しい薬の開発、複雑なシステム設計などへの応用が期待されます。

また、各分野に特化したLLMエージェントがさらに進化し、それらが連携することで特定の業界における専門性が飛躍的に向上します。医療、法律、金融、製造など、あらゆる分野でAIの専門家集団が誕生するイメージです。

自律的な真のAIエージェントへ？

エージェント間の連携がより洗練され、自律的にタスクを分解し、最適なエージェントを選び、協調して解決する能力が高まるでしょう。これにより、人間が全く介入することなく、より多くの業務プロセスを完遂できるAIエージェントが誕生する可能性が高まります。

新しいAIモデルアーキテクチャの標準となる？

MoAの考え方が、今後のAIモデル開発の主流となる可能性もあります。単一の巨大モデルを訓練するよりも、複数の専門モデルを組み合わせて最適化する方が、効率的かつ高性能なAIを構築できるという流れが加速するかもしれません。

今後、MoAは高精度・高信頼なAI出力が求められる領域において、重要な役割を果たすことになるでしょう。ビジネスだけでなく、研究や医療、法務など、あらゆる分野での応用が期待されます。

Mixture-of-Agents（MoA）についてよくある質問まとめ

まとめ

Mixture-of-Agents（MoA）は、単一のLLMでは対応が難しい複雑な業務課題に対し、複数のLLMが連携することで、より高品質で信頼性の高い解決策を提供する新たなアプローチです。その仕組みは、まるで専門家チームが協働するかのようで、特に説明責任が求められる分野において、その透明性の高さは大きな強みとなります。

MoAはAI活用の最先端を走る概念の一つです。貴社のビジネスにMoAを導入することで、これまでAIでは到達できなかった領域での効率化や新たな価値創造が期待できます。

この技術の可能性を最大限に引き出すためには、深い専門知識と実践的な知見が不可欠です。MoAの具体的な導入や、貴社の課題に合わせたAIソリューションにご興味があれば、ぜひ専門家にご相談ください。

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