多くの企業では、AI Agent の導入を計画する際、まず顧客対応、見積情報の整理、調達価格の比較、契約書の確認、承認リマインダーなどを一つのプロセスにまとめようとします。初期段階では機能が少ないため、大きな問題には見えません。しかし、要件が増えるにつれて、同じ AI Agent がより多くの意図を識別し、異なるデータを参照し、各部門のルールを適用しなければならなくなります。問題が発生した際も、どの工程に責任があるのかを特定しにくくなります。
タスクが8～10種類を超えた場合、この数字を設計を見直すきっかけにはできますが、絶対的な上限と考えるべきではありません。企業が本当に確認すべきなのは、各タスクでデータ、判断ルール、担当者、成果物の基準が共通しているかどうかです。いくつかの項目に明確な違いがあるなら、専門の AI Agent への分割を検討し、同時に引き継ぎ、人による承認、権限管理の仕組みを整える必要があります。
8～10種類のタスクは目安にすぎず、分割の要否はタスクの境界で判断する
TechOrange は Salesforce の設計経験を引用し、一つの AI Agent が約8～10を超える明確なタスク領域を同時に担当すると、処理すべき意図が増えすぎて推論負荷が高まり、回答がタスクから逸脱したり、内容が混乱したり、ハルシネーションが発生したりする可能性があると指摘しています。この数字は実務経験に基づく目安であり、技術上の絶対的な上限ではありません。タスクの種類がこの範囲より少なくても、設計に問題がないとは限りません。
Salesforce もかつて AI Agent の構想を絞り込み、明確な効果を期待できる可能性の高い用途に注力しました。また、事業部門と IT 部門で迅速イノベーションチーム（Rapid Innovation Squad、RIS）を組織し、ユースケースを検証しています。この経験から得られる重要な示唆は、まず課題の範囲と期待する効果を明確にし、そのうえで必要な AI Agent の数を決めることであり、導入数を先に追い求めることではありません。
タスク数そのものを分割基準にするのではなく、チームはタスクごとに四つの問いに答える必要があります。どのデータを参照するのか、どのルールに基づいて判断するのか、問題が発生した際に誰が対応するのか、完了後に何を成果物として提供するのか、という問いです。営業見積もりを例にすると、過去の注文履歴の検索と顧客要望の整理は、データと担当者を共有できる可能性があります。一方、与信条件の審査に財務ルール、機密データ、異なる承認者が関わる場合、それは責任と権限が明確に異なる業務であり、別の AI Agent に任せるのが適切です。
まず、現在の AI Agent が担当しているすべてのタスクを洗い出し、各タスクについてデータ、ルール、担当者、成果物を記録します。複数のタスクでこの四項目が明確に異なる場合や、同じテストケースでは受け入れ検証ができなくなっている場合は、優先的な分割対象とします。タスク数が一定の基準を超えるまで待つ必要はありません。
複数 AI Agent システムは業務上の責任に基づいて分割する
複数 AI Agent システム（multi-agent system）は、業務上の責任に基づいて分割し、それぞれの専門 AI Agent に範囲が明確でテスト可能な業務を担当させる必要があります。既存機能の数だけを基準に均等にグループ分けすると、分割後も境界が曖昧なルールが残る可能性があります。複数の AI Agent が不要なデータに同時にアクセスすることにもなり、かえってガバナンスが難しくなります。
各専門 AI Agent について、少なくとも入力、出力、処理してはならない範囲を明記する必要があります。たとえば、調達価格比較 AI Agent は、サプライヤーからの回答を整理し、仕様の相違点や不足している情報を一覧化できます。一方、仕様を対応付けられない場合、サプライヤーの条件に例外がある場合、価格の承認が必要な場合は、指定された担当者に業務を戻し、自ら判断範囲を広げるべきではありません。品質管理 AI Agent とカスタマーサービス AI Agent は、どちらも製品データを参照する場合でも、それぞれ検査基準と苦情対応ルールを使用し、判断基準を混同しないようにする必要があります。
オーケストレーションを担う AI Agent（orchestrator）は、要件を識別し、適切な専門 AI Agent を選択するとともに、振り分け結果を記録します。ただし、分類ルールに「最適な担当へ引き渡す」とだけ記載しても、受け入れ検証はできません。実装時には、文書の種類、申請部門、データの機密性、プロセスの段階など、判定可能な条件を列挙する必要があります。分類できない場合や複数の条件に同時に該当する場合は、そのまま人による確認へ切り替えます。
EgentWrX では、一つの AI Agent に複数の子 AI Agent を設定でき、頻繁に連携する子 AI Agent をチームとして編成することもできます。管理画面では、各 AI Agent が持てる子 AI Agent の数、各ターンで投入する数、各チームのメンバー数を制限できます。企業はまず、少数かつ役割分担が明確な子 AI Agent で効果を検証し、実際のニーズに応じて委任規模を調整できます。最初からすべてのプロセスを細かく分けすぎたり、AI Agent を増やしすぎたりする事態を避けられます。
分割後は引き継ぎ、承認、権限を優先して管理する
タスクを複数の AI Agent に分割した後、チームが管理すべき対象はプロンプトやデータソースだけではありません。すべての振り分け、引き継ぎ、ツールの使用も管理対象になります。各 AI Agent の出力が正しいかどうかだけを確認し、誰が次の工程を開始できるのかを定めていない場合、分類を誤ったまま処理が続行される可能性があります。また、特定の AI Agent がタスクに必要な範囲を超えたデータにアクセスするおそれもあります。
最初のステップは、実際のプロセスを図示し、AI Agent がどの条件で、誰に引き継ぐのか、失敗時にはどう対応するのかを明記することです。金額、データの機密性、判断の曖昧さに応じて、プロセスをいったん停止し、指定された担当者の承認を待つように設定できます。差し戻す場合も、どの工程へ戻るのか、どのデータを追加する必要があるのか、誰が再申請を担当するのかを明確にしなければなりません。EgentWrX では、タスクをワークフローとして連携させ、引き継ぎ前に人による承認を設定できます。担当者が確認した後にのみ、次の工程へ進む仕組みです。
次のステップは、AI Agent の権限マトリクスを作成し、タスクオーナー、利用可能なユーザー、参照可能なデータの範囲、管理者を一つずつ明記することです。チームは各 AI Agent が担当する業務に基づいて権限を割り当て、まず業務の遂行に必要な最小限の範囲だけを開放し、実際に不足が確認された場合に調整します。同時に企業は、組織と役割に応じて、誰がどの機能を操作できるのか、どの部門や下位部門のデータを閲覧できるのかを制限する必要があります。
プロセスを設定する際、チームはまず引き継ぎが必要な工程を特定し、通常の受け入れ、書類不足による差し戻し、人による承認の処理方法を定めます。次に権限マトリクスを完成させ、最後にプラットフォーム上でプロセスを設定します。受け入れ検証では、分類ミス、データ不足、権限不足、承認の差し戻しといったケースも対象にする必要があります。複数 AI Agent のガバナンスが機能しているかどうかは、例外が発生したときにこそ明らかになるためです。
よくある質問
タスクが8～10種類を超えたら、必ず分割する必要がありますか？
いいえ。8～10種類という数字は設計上の経験値であり、あくまで目安です。タスクの種類がこの範囲を超えた場合は、役割分担が妥当かどうかを改めて確認するべきです。タスク間でデータ、ルール、担当者、成果物の基準を共有できるなら、まとめて管理することも可能です。ただし、いくつかの項目に明確な違いがある場合は、分割を優先的にテストする必要があります。
どのタスクから分割すべきですか？
データ権限、判断ルール、承認責任が明確に異なるタスクから分割します。たとえば、見積情報の整理と与信条件の審査です。このようなタスクは境界を明文化しやすく、個別にテストケースを設計できるため、複数 AI Agent による役割分担を最初に検証する対象に適しています。
オーケストレーションを担う AI Agent が振り分けを誤った場合、どう対応すればよいですか？
まず後続処理を停止し、分類できない要件、複数の条件に同時に該当する要件、機密データに関わる要件を指定された担当者へ引き渡します。チームは振り分け結果も記録し、分類条件を定期的に修正する必要があります。曖昧な要件をそのまま自動的に次の工程へ渡してはいけません。
どのような引き継ぎに人による承認が必要ですか？
金額の基準、機密データ、社外への確約、曖昧な判断条件が関わる場合は、引き継ぎ前に人による承認を求める必要があります。プロセスには承認者、差し戻し先の工程、追加書類の提出方法も明記し、承認後にのみ次の業務を実行できるようにします。
分割後の権限はどのように設定すればよいですか？
まず、各 AI Agent のタスクに応じて権限マトリクスを作成し、利用可能なユーザー、参照可能なデータ、管理者を記載します。そのうえで、必要最小限の権限のみを付与します。業務上、より多くのデータが必要な場合は、調整理由を記録し、責任者の承認を得てから対象範囲を拡大します。
参考資料
- 一つの AI Agent に8～10種類を超えるタスクを任せない――Salesforce は企業の役割分担をどのように再設計したのか？ — TechOrange による、企業向け AI Agent の専門化と役割分担に関する Salesforce および Gartner の見解のまとめ