AIオーケストレーションとは？メリットや導入ステップをやさしく解説

AIオーケストレーションとは、複数のAIを統合・管理し、連携させる技術のことです。AIエージェントとの違いやメリット、導入ステップを解説します。

AIの普及にあわせ、AIオーケストレーションという言葉を見聞きする機会が多くなりました。

AIオーケストレーションとは、複数のAIを統合・管理し、連携させる技術のことで、さまざまなメリットがあります。

一方、デメリットや課題もあるため、導入を検討している企業は事前に把握しておくことが大切です。

AIオーケストレーションの意味とAIエージェントとの違い、メリット・デメリット、導入ステップと活用例を解説します。

AIオーケストレーションとは

AIオーケストレーションとは、さまざまなAIやデータベース、APIなどを統合・管理し、スムーズに連携させる技術のことです。

AIオーケストレーションを取り入れると、複数のAIをシームレスに連携できて効率性が増したり、AI同士の相互作用によって機能の精度向上を図れたりします。

「オーケストレーション」という言葉は、音楽のオーケストラにおいて、指揮者が演奏者をまとめ、楽曲を調整することが由来です。AIオーケストレーションが「指揮者」で、各AIやAPIなどが「演奏者」と考えるとわかりやすいでしょう。オーケストレーションによって、各AIが相互に活かしあいながら適切に機能します。

AIエージェントとの違い

AIエージェントとは、人間が定めた目標達成に向けて、自律的に意思決定しながら業務を進める高度なAIシステムのことです。

AIオーケストレーションは、単一であるAIエージェントやほかのツールなどを統合する技術のため、AIオーケストレーションにAIエージェントが組み込まれているといえるでしょう。

AIオーケストレーションが、それぞれのAIエージェントが適切に機能するように調整することで、円滑な動作を可能にしています。

AIエージェントの詳細は「AIエージェントとは？生成AIとの違いや活用例をわかりやすく解説」の記事をご覧ください。

AIオーケストレーションが求められる背景

AIオーケストレーションが求められている背景には、単一のAIの限界があります。

簡単なタスクであれば、単一のAIでも業務に活用できますが、難易度の高い複雑なタスクの場合、AIの機能の限界によって処理できないケースもあるでしょう。

また、例えば生成したテキストから画像生成をするにあたって、複数のAIを切り替えながら使うことも効率的とはいえません。扱うAIが多くなるほど、運用コストもかかるでしょう。

AIオーケストレーションを導入すれば、AI同士のシームレスな連携や自動管理によって複雑なタスクにも対処できたり、ワークフローの最適化につながったりするため、AIの活用の幅が広がっている現代において、AIオーケストレーションが重要視されています。

AIオーケストレーションを構成する3つの要素

AIオーケストレーションは、次の3つの要素で構成されています。

1. 統合
2. 自動化
3. 管理

AIオーケストレーションがどのように機能しているのかを解説します。

1.統合

統合は、さまざまなAIやデータベースなどを接続する機能です。

統合を行うには、データを自動的に整理し、移動させるプロセスが求められるため、効率的なデータパイプラインの構築が必要です。また、関数呼び出し用のAPIによって、オーケストレーションツールとAIを統合することもできます。

複数のAIを統合できた場合、より複雑なタスクもスムーズに処理できるようになるでしょう。

2.自動化

AIオーケストレーションは、タスクの自動化が可能です。例えば、生成したテキストから動画を生成し、動画にナレーションを生成するなどの一連のプロセスを自動化できます。

意思決定も自律的に行うため、人間がサポートしなくても適切にタスク処理するでしょう。

また、システムエラーやパフォーマンスの低下が起きないようにAIを自動で監視し、アップデートやトラブルシューティング、デバックなどのメンテナンスも行います。

3.管理

AIオーケストレーションのワークフローやデータを保護するために、セキュリティ対策を施して管理します。例えば、アクセス制限を設けたり暗号化したり、定期的なセキュリティチェックを行なったりなどが挙げられるでしょう。

法律やデータ規制に則り、適切に管理することは、法律やユーザーのプライバシーを守ること、組織の義務を全うすることにつながります。

AIオーケストレーションの種類

AIオーケストレーションには、主に次の4つの種類があります。

1. 集中型オーケストレーション
2. 分散型オーケストレーション
3. 階層的オーケストレーション
4. 連合的オーケストレーション

なお、単一種類で機能するより、各種類の特徴が組み合わされて機能することが多いです。

それぞれの特徴をご紹介します。

1.集中型オーケストレーション

集中型オーケストレーションとは、ひとつのAIがほかのAIへ指示出しやタスクの割り振りを行い、意思決定も担います。

タスク処理の権限がひとつのAIに集中して与えられているような構造で、一貫性を保ったり制御したりするワークフローに適しています。

2.分散型オーケストレーション

分散型オーケストレーションは、AIオーケストレーションが単一で制御するのではなく、マルチエージェントシステム（MAS）と協力し合って機能する構造です。MASとは、AIエージェントが複数連携したシステムを指します。

AIエージェントが自律的に単一もしくはグループで意思決定するため、障害発生時にすべての機能が停止するリスクを軽減できます。

3.階層的オーケストレーション

階層的オーケストレーションは、階層ごとにAIが配置され、上位のAIが下位のAIを管理する組織のような構造です。

下位のAIは上位のAIの指示によって適切にタスク処理を行いますが、階層を厳格に定めてしまうと柔軟な処理が難しくなる恐れがあります。

4.連合的オーケストレーション

連合的オーケストレーションとは、規制やセキュリティリスクを遵守して、単一のAIや組織間で連携できる構造を指します。

例えば、企業間で連携する際に、プライバシーやセキュリティリスクからすべてのデータを共有することは避けたいでしょう。連合的オーケストレーションは、データ共有やシステムの制御が効くため、必要なモノ・相手とのリスクの低い協力作業を実現できます。

AIオーケストレーションのメリット

AIオーケストレーションを導入すると、業務を効率化できたりシステムの精度が上がったりするメリットがあります。

AIオーケストレーションの5つのメリットを確認しましょう。

1. 業務を効率化できる
2. システムの柔軟性が上がる
3. システムの精度が上がる
4. 自動で最適化する
5. コストを削減できる

1.業務を効率化できる

AIオーケストレーションの導入によって、複雑なタスクや反復的なタスクを自動化できるため、業務を効率化できます。

例えば、チャットボットと在庫管理システムを連携させれば、顧客からの在庫の問い合わせに迅速かつ自動で回答できます。チャットボットと社内データベースをつなげた場合、従業員は社内マニュアルをフォルダやキャビネットから探す手間なく、質問するだけで必要な情報に辿り着けるでしょう。

業務の効率化は、生産性の向上やリソースの適正化にもつながります。

2.システムの柔軟性が上がる

AIオーケストレーションは柔軟性があるため、新たなAIを導入した際にも迅速に統合できます。

AIは日々進化しており、今後、現在使っているAIよりも高性能で使い勝手のいいものが出てくる可能性が高いです。AIオーケストレーションは、新たなAIやデータベースなどを既存のワークフローにスムーズに取り入れられ、時代の変化や技術の進化にも適応し続けられます。

3.システムの精度が上がる

AIオーケストレーションは、さまざまなAIやデータベースなどが組み合わされているため、単一ツールの限界を超え、より精度高い処理能力を保有します。

例えば、分析が得意なAIの結果をまとめることでより確実性の高い分析を行えたり、テキスト・音声・画像など複数の入出力方法によって利便性が向上したりするでしょう。

高精度のシステムは、迅速な業務進行や意思決定を可能とします。

4.自動で最適化する

AIの監視・管理機能があるAIオーケストレーションは、リソースやAIの性能を自動で最適化できます。

そのため、需要の変化にも柔軟に対応し、適切なリソース配分によって効率的な活用が可能です。また、学習や改善も自動的に行い、精度の高いワークフローを維持できるでしょう。

5.コストを削減できる

AIオーケストレーションは、複数のAIを管理し、相互作用させながら自動化できるため、コスト削減につながります。

例えば、各AIを個別で運用したりアップデートなどの管理を行なったりするコストをなくせるでしょう。業務の自動化によって人的コストを削減できた場合、よりコア業務へ人的リソースを割くことが可能になり、事業を発展させられるかもしれません。

AIオーケストレーションのデメリット・課題

AIオーケストレーションにはデメリットや課題もあります。

1. セキュリティリスクがある
2. 導入コストがかかる
3. 各ツールの精度の高さが求められる

AIオーケストレーションを導入する前に把握しておくと、必要な対策を施せるでしょう。

1.セキュリティリスクがある

AIオーケストレーションは、企業情報や個人情報など、さまざまな機密情報を扱う可能性があるため、情報漏洩に注意が必要です。

リスクを最小限に抑えられるように、アクセス制御やログの監視、暗号化などのセキュリティ対策が求められます。

また、従業員が適切にAIオーケストレーションを活用できるように、セキュリティポリシーの策定や周知、活用の研修の実施も望ましいです。

2.導入コストがかかる

運用コストや人的コストを削減できるAIオーケストレーションですが、導入コストは大きくなります。

AIオーケストレーションへの統合や連携、実務での運用を問題なく行うには、標準化されたデータ形式やインターフェースを使ったりインフラを整備したりなど、高度な専門知識・技術が必要です。

AIオーケストレーションのスムーズな導入には、AI人材などの専門家のサポートが欠かせないため、自社に人材がいない場合は採用活動や教育で人材を確保したり、外部の専門家と連携して取り組んだりすることが求められるでしょう。

3.各ツールの精度の高さが求められる

複数のAIが連携して機能するAIオーケストレーションは、各ツールの精度が高くないと後続の処理に悪影響を及ぼす恐れがあります。

例えば、テキストから画像生成、生成した画像から動画を作る一連の処理があった場合、AIのテキスト認識の精度が低いとイメージに反する画像が生まれ、動画も理想とかけ離れてしまうかもしれません。

AI技術の進化によって精度は高まりつつありますが、AIを統合する際にはモデル性能を確認することが大切です。

AIオーケストレーション導入ステップ

AIオーケストレーションを導入する際には、次の5つのステップを踏みましょう。

1. 目的の明確化
2. 現状分析と課題の洗い出し
3. AIの選定
4. システム設計と体制構築
5. 運用とPDCA

各ステップを解説します。

1.目的の明確化

「最近よく聞くから」「便利らしいから」などの安易な理由で計画もなしにAIオーケストレーションを導入しようとすると、失敗する恐れがあります。

戦略的かつ計画的に進めていくことが導入成功につながるため、まずは目的と目標を明確にしましょう。例えば、「自社アプリの継続率向上」が目的の場合、「継続率90％以上を維持」などの目標を立てます。

明確化した目的と目標は、関係者間で共有し認識を統一することで、足並みをそろえて取り組んでいけるでしょう。

2.現状分析と課題の洗い出し

次に、既存システムや業務内容、データなどの現状を分析していきます。具体的には、システム機能や活用中のAI、非効率な業務、アクセス権限などを分析し、明確化します。

分析によって、データ形式が標準化されていない、精度の低いAIがある等の課題が見えてくるでしょう。

3.AIの選定

自社の目的と課題から、適切なAIを選んでいきます。

選定の際には、選定基準を設けることが望ましいです。

【選定基準の例】

1. 課題を解決できる
2. 既存システムと連携しやすい
3. 強固なセキュリティ
4. 厚いサポート体制
5. ベンダーが信頼できる
6. 導入、運用コストが予算内

選定基準と照らし合わせて、AIの機能や価格、サポート体制、レビューなどを比較・検討しましょう。

4.システム設計と体制構築

AIを選定したあとは、システム設計と運用の体制を構築していきます。

具体的には、連携させるAIやAPI、データなどを定義するアーキテクチャ設計や、セキュリティ設計などを行います。運用マニュアルやドキュメントも用意して、誰でも運用できる体制を整備しましょう。

プロトタイプを開発すると、実際に動作検証して課題の特定につなげられます。業務や部署を限定して導入することもおすすめです。スモールスタートであれば、問題が生じても大きな混乱を招かず、検証しながら改善していけます。

5.運用とPDCA

実際にAIオーケストレーションを運用していきます。定期的に効果を測定したり、AIの精度やワークフローの処理時間などのパフォーマンスを常に監視したりして、システムの評価と浮き彫りになった課題の改善をします。

PDCAサイクルを回すことで、AIオーケストレーションシステムの精度が向上し、目標達成へと近づくでしょう。

AIオーケストレーションの活用例

AIオーケストレーションをビジネスで活用すると、業務効率化やコストの削減が可能です。AIオーケストレーションは、さまざまなビジネスシーンで役立てられます。

1. カスタマーサポート
2. 社内情報の一元管理
3. 営業サポート
4. 反復作業の自動化

AIオーケストレーションの活用例を具体的にご紹介します。

1.カスタマーサポート

AIオーケストレーションは、カスタマーサポートの自動化や効率化を実現します。

例えば、チャットボットとCRMを連携させた場合、AIが顧客情報を自動で取得するため、よりパーソナライズされた対応ができるでしょう。在庫管理システムなどと連携させれば、スムーズな在庫状況の返答と購入手続きによって、機会損失を防げます。

24時間365日、上質な顧客対応を可能にするAIオーケストレーションの活用は、人的コストの削減や顧客満足度の向上につながるでしょう。

2.社内情報の一元管理

自社のさまざまなデータ、システム、活用しているAIと連携できるAIオーケストレーションは、社内情報を一元管理できます。

社内情報の一元管理によって、フォルダをひとつひとつ開いて資料を探したりツールを切り替えたりする手間がなくなるため、業務をスムーズに進められます。

また、情報への容易なアクセスは、知識やノウハウの共有にもつながり、業務の属人化や従業員間の認識相違によるトラブルも防げるでしょう。

3.営業サポート

AIオーケストレーションは営業活動のサポートも可能です。

例えばチャットボットが顧客と会話をし、営業担当者が顧客に説明できるようにカレンダーツールで日時調整したうえでビデオ会議のリンクを作成、それぞれにメールを送信して知らせるフローを自動化できます。

顧客とのやり取りを自動化すると、営業担当者は商品やサービスの効果的な説明の思案に注力できるため、時間を効率的に使えます。

4.反復作業の自動化

タスクのなかには、定期的に行う反復作業もあるため、AIオーケストレーションによって自動化すると効率的です。

例えば「分析ツールで顧客満足度が低い顧客を定期的に把握し、対象顧客へメッセージを送る」という作業がある場合、ツールが独立していると各工程をひとつずつ手動で行わなければならないため、手間がかかります。

一方、AIオーケストレーションを活用すれば、ワークフローを自動化でき、効率性を高められるでしょう。また、作業の自動化を進めると、リソースがなくても成果を挙げやすくなります。

AIオーケストレーションに向けたAI

数あるAIのなかから、下記5つをご紹介します。

1. Botpress
2. Dify
3. DataRobot
4. Amazon SageMaker
5. Power Automate

それぞれの特徴や機能をまとめているため、ご参考にしてください。

1.Botpress

サービス名	Botpress
運営企業	Botpress

Botpressは、AIエージェントやAPI、CRM、データベース、アプリと統合できる、AIチャットボットの作成や導入に優れたAIオーケストレーションツールです。

チャットボットのアクティビティをリアルタイムで監視・分析できたり、SlackやInstagramなど、マルチチャネルへの展開を行えたりします。

直感的に操作できるインターフェースは使いやすく、業務の効率化を実現しやすいでしょう。カスタマーサポートや予約システムなどの対話型AIを活用する際に使いやすいツールといえます。

2.Dify

サービス名	Dify
運営企業	LangGenius

Difyは、オーケストレーション機能を搭載した、オープンソースのAIアプリ開発プラットフォームです。

ドラッグ＆ドロップでAIアプリやワークフローを作成できるため、活用のハードルが低いです。プラグインによってさまざまなツールとの連携も可能で、機能の拡張やタスクの自動化も容易でしょう。

無料プランがあるため、まずは試して、使い勝手を確認してみることをおすすめします。

3.DataRobot

サービス名	DataRobot
運営企業	DataRobot

DataRobotは、AIエージェントの構築・運用・ガバナンスを統合的にカバーするAIエージェント基盤プラットフォームです。生成AIと予測AIの両方に対応しており、企業の中核業務プロセスへのAI統合を支援します。

ローコード・ノーコードで生成AIと予測AIのモデルを構築でき、複数のAIモデルの比較や一元管理も可能です。業種ごとに特化したエージェントキットも提供されており、例えば流通業における出荷量予測、金融業における融資リスク予測などに活用できるでしょう。

4.Amazon SageMaker

サービス名	Amazon SageMaker
運営企業	Amazon

Amazon SageMakerは、データ分析・機械学習・生成AIを一つの環境に統合したAWSの統合データ・AI開発プラットフォームです。

2024年12月に大幅刷新され、現在はSageMaker Unified Studioのもと、データエンジニアリングからMLモデルの構築・トレーニング・デプロイ、生成AIアプリケーションの開発までをワンストップで提供しています。

なお、従来のMLモデル構築・トレーニング機能はAmazon SageMaker AIとして引き続き利用可能です。さまざまなAWSサービスをスムーズに連携できるため、作業時間の短縮や生産性の向上につながります。

5.Power Automate

サービス名	Power Automate
運営企業	Microsoft

Power Automateは、AIとRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）により、さまざまなシステムやデスクトップアプリ、Webサイト全体を自動化できるクラウドサービスです。

組み込みのセキュリティやガバナンス、監視機能によってスケーリングしたり、データを守ったりします。

Power Automateはローコードでプロセスの最適化ができるため、定型業務を自動化したい場合は始めやすいかもしれません。

まとめ

AIオーケストレーションは、さまざまなAIやAPIなどをシームレスに連携できるため、業務効率化・自動化によるコスト削減や、システムの精度向上による迅速な意思決定につながります。

一方で、AIオーケストレーションを導入するにはインフラの整備など、高度な専門知識が必要なため、AI人材を確保したり専門家に頼ったりすることが望ましいです。

自社の目的や課題を明確化して、適切なAIオーケストレーションツールを選んでいきましょう。

アジアクエストができること

AIオーケストレーションの導入を検討する際には、高度な専門知識を持つパートナーの存在が成功のカギを握ります。アジアクエストは「AIインテグレーター」として、複数のAIやシステムをビジネスに最適な形で統合・連携させる支援を行っています。

アジアクエストのAIインテグレーションサービスでは、生成AI・AIエージェント・大規模言語モデル（LLM）・機械学習など最先端の技術を駆使し、企画から実装・運用までをワンストップでサポートします。AIオーケストレーションに不可欠なMCPサーバーやデータ基盤の構築支援も提供しており、既存システムとのスムーズな連携や、セキュリティ・ガバナンスへの対応も一括してご支援することが可能です。

システムテンプレートの活用でPDCAを高速に回せるため、PoCから本運用までの工期短縮と品質向上を同時に実現できるのが強みです。

AIオーケストレーションの導入・活用にお悩みの方は、ぜひアジアクエストへご相談ください。