大規模言語モデル（LLM）は、文章生成や要約、翻訳、コード生成など、多様なタスクを高精度で行う技術です。LLMにはそれぞれ得意・不得意があり、専門的な知識が求められる領域や複雑な推論を必要とするタスクでは、十分な精度を得られないケースがあります。

LLMの精度を向上させるアプローチとして注目されているのが「Mixture-of-Agents（MoA）」です。本記事では、Mixture-of-Agents（MoA）の基本的な仕組みや活用が期待されている分野、メリット・デメリットについて解説します。

Mixture-of-Agents（MoA）とは

Mixture-of-Agents（MoA）とは、複数の大規模言語モデル（LLM）を「エージェント」として組み合わせ、階層的・段階的に処理を行う技術のことです。各エージェントは異なる役割・専門性を持ち、互いの出力を参照しながら最適な解答を導き出します。一つのLLMだけでは対応が難しい複雑なタスクに対して複数のLLMが連携することで、回答の精度向上が期待できます。

MoEとの違い

MoA（Mixture-of-Agents）とよく比較されるのが、MoE（Mixture-of-Experts）です。どちらも複数のAIモデルを組み合わせて高いパフォーマンスを引き出すという点は共通していますが、アプローチ方法が異なります。

MoEは、あらかじめ用意された複数のAIモデルの中から最適なモデルを選択する仕組みです。限られたモデルのみを選択するため、性能を維持しつつ、計算コストを抑えられるメリットがあります。一方でMoAは、複数のLLMをエージェントとして階層的に構成し、協調しながら段階的に処理を進めるのが特徴です。つまり、MoEは「最適なAIモデルを選んで使う方式」であり、MoAは「複数のエージェントが協力して高精度な回答を導く方式」といえます。

MoAの特徴

MoAの最大の特徴は、複数のLLMが協調して処理を進める点です。通常のAIシステムでは、一つのLLMが入力されたプロンプトに対して単独で応答を生成します。MoAの場合、複数のエージェントが階層構造を形成し、それぞれの役割を担いながら段階的に処理を進める形です。

例えば、最初の層では複数のエージェントがプロンプトに対して独自の観点から初期の出力を生成し、次の層のエージェントはその出力を精査・統合することで、より高度な応答を導き出します。これを繰り返すことで、個々のモデルでは難しい複雑なタスクにも柔軟かつ高精度に対応できるのです。

MoAの活用が期待されている分野

MoAは、下記のような高度な判断・専門性が求められる分野での活用が期待されています。

医療分野

医療分野では、診断支援や治療方針などの提案において、より正確かつ包括的な判断を実施することが期待されています。例えば、内科や外科など異なる専門知識を持つエージェントが連携することで、高度な医療判断を支援できるでしょう。

教育分野

教育分野では、生徒一人一人に最適化した学習サポートを提供することが可能です。学習スタイルの分析から教材の選定、個別指導に至るまで、それぞれの役割を担うエージェントが連携し、効果的なサポートを実現します。

金融分野

金融分野では、複雑で多岐にわたる判断（市場の動向分析やリスク評価、投資ポートフォリオの最適化など）を専門エージェントが分担・協調することで、迅速かつ的確な意思決定につなげられるでしょう。

Mixture-of-Agents（MoA）のメリット

MoAを活用すれば、従来の単一LLMでは実現が難しかった高度な処理が可能になります。代表的なメリットは下記の3点です。

• 各LLMを最大限に活用できる
• システムの柔軟性・拡張性の向上につながる
• システムの処理時間を短縮できる

それぞれのメリットを解説します。

各LLMを最大限に活用できる

MoAでは、各LLMがそれぞれ専門的な役割を担うため、それぞれの得意分野を活かした高度なアウトプットが期待できます。例えば、あるモデルは自然言語の理解が得意、別のモデルは数値計算や論理的推論に強い、別のモデルは対話の自然さに優れているなど、それぞれの特長を活かしつつ、処理を分担します。

これにより、一つのLLMだけでは処理しきれないような複雑なタスクでも、複数のエージェントが協力することでより精度の高い応答や判断が可能になります。専門性の高い分野や多面的な視点が求められる業務において、MoAは非常に有効なアプローチといえるでしょう。

システムの柔軟性・拡張性の向上につながる

MoAでは、必要に応じて新しいエージェントを追加したり、既存のエージェントを入れ替えたりすることが可能です。 例えば、新しい分野への対応が求められた場合でも、その分野に特化したエージェントを導入すれば、全体のシステムを大幅に変更せずとも対応できます。

システムの処理時間を短縮できる

MoAはエージェントが増えることで処理時間が長くなるイメージを持たれがちです。しかし、実際は各エージェントが並列で処理できるため、システム全体の処理時間を短縮することにつながります。

Mixture-of-Agents（MoA）のデメリット

MoAは多くのメリットがあるものの、下記のデメリットがあります。

• システム設計が複雑になりやすい
• より多くのメモリを消費する
• 各エージェントの調整が難しい

それぞれの内容を解説します。

システム設計が複雑になりやすい

MoAでは、複数のエージェントが階層的または並列的に連携して動作するため、システム全体の設計・構築が複雑になります。各エージェントには「どのような役割を持たせるのか」「どの順番・方法で連携させるのか」「出力結果をどう評価・選別するのか」など、細かな設計が必要です。さらに、階層構造にするのか、並列で動かすのかといった構成の設計についても高度なノウハウが求められます。

より多くのメモリを消費する

MoAは複数のLLMを同時に動作させるため、必要となるメモリが増加します。一つのLLMを立ち上げる場合、数十GB以上のメモリを必要とするのが一般的です。MoAはLLMを複数立ち上げるためより多くのメモリを消費し、システム全体に大きな負荷がかかります。

各エージェントの調整が難しい

MoAのパフォーマンスを引き出すためには、各エージェントの調整が重要です。複数エージェントの出力をどう統合するかといったバランスを設定する必要があり、繊細かつ継続的な調整作業が求められます。

MoAを活用してAIシステムの性能を向上させよう

今回は、Mixture-of-Agents（MoA）の概要やメリット・デメリットについて解説しました。MoAは、複数の大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて活用することで、各モデルの強みを引き出し、より高精度かつ柔軟な応答を実現するアプローチです。

医療や教育、金融など、専門性の高い分野での活用が期待されている一方で、システム設計の複雑さやリソース消費といった課題も見られます。

MoAは、AI活用の幅を大きく広げる手段の一つです。AIシステムの性能や品質を一段と高めたいと考える企業にとって、今後注目すべき技術の一つといえるでしょう。MoAの特性を正しく理解し、自社の目的に合った形で導入・活用を検討してみてください。