AIBR プレミアム
拓海先生、最近『複合AI（Compound AI）』って言葉を社内でよく聞きますが、要するに何が変わるんですか。私の頭では大きな言葉にしか見えなくて……。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言えば、複合AIは一つの大きな言語モデルだけで仕事をさせるのではなく、検索（retrievers）や専用モデル、データベース、ツールを組み合わせて業務を行える“全体の仕組み”を作ることですよ。
それはつまり、今使っている業務システムやデータベースをそのまま活かしてAIを動かせるということですか。うちの現場はクラウドも苦手で、既存資産を捨てる余裕はないんです。
その通りです。要点を3つにまとめますね。1つ目は既存システムとの接点を定義すること。2つ目は処理の流れを管理する“ストリーム（stream）”という概念で指示やデータを運ぶこと。3つ目はコストや遅延、品質といった制約を考慮して処理を最適化することです。
なるほど。で、導入コストや運用コストは上がらないんでしょうか。これって要するにコスト削減と既存システム活用の両立ということ？
とても良い確認です！基本的にはその方向性です。ただしポイントは“最初から全部を置き換えない”ことです。必要な部分だけLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）や専用コンポーネントに任せ、他は既存のデータやAPIを使うことで初期投資を抑えつつ価値を出せますよ。
現場の担当に任せて大丈夫なのか、運用の目利きがいないとリスクがありそうです。監査や品質管理の観点ではどうなりますか。
そこは設計の肝です。監査可能性を高めるには、エージェント（agents）やデータの出どころを記録するレジストリ（registries）を設けて、誰が何を参照したかを追跡できるようにします。つまり黒箱にならない工夫が前提です。
具体的には現場でどんな順序で進めればよいですか。いきなり流行りに乗るのは怖いので段階的に進めたいのです。
段階は三つに分けて考えるとわかりやすいですよ。まずは接点を定義して小さな自動化を作ること。次にストリームで処理を安定させ、最後にコストと精度のトレードオフを運用で最適化します。私が伴走すれば、現場教育も含めて進められますよ。
拓海先生、ありがとうございます。最後に私が確認します。今のお話を自分の言葉で言うと、まずは既存資産を活かして少しずつAIを組み込み、処理の流れを明確にして監査可能にしつつ、コストと品質を見ながら最適化する――こう理解して良いですか。
その理解で完璧ですよ。素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ではまずは小さな実験から始めてみます。先生、よろしくお願いします。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本稿が提示する設計思想は、既存の業務資産を捨てずに大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を含む複数の技術を統合し、実運用に耐える形でAIを組織に落とし込むための実務的な設計図である。ポイントは一つの巨大モデルに依存するのではなく、検索や専用モデル、データベース、ツールといった要素を「複合（Compound）」的に組み合わせて、運用制約—すなわち遅延、コスト、可用性、精度—を設計段階から扱うことである。
基礎から説明すると、従来のアプローチはLLM単体で業務課題を解くことを目指してきたため、データの取り込みや既存システムとの整合性で多くの困難が生じた。これに対し複合AIは、各要素を責務ごとに分離し、エージェントやデータのレジストリを介して接続することで、既存APIや内部データベースを直接活用できるアーキテクチャを提案する点で革新性がある。結果として、実運用で求められる監査性、拡張性、コスト効率の向上が期待できる。
応用面では、採用やマッチング、レコメンデーションといった複雑な業務プロセスに対して、部分的にLLMを適用し、他は既存のルールやデータベースで補完する設計が現実的である。つまり、全体を一度に置き換えるのではなく、価値が出やすい箇所から順に導入することが現場実装では重要だ。こうした戦略により、投入資源に見合った早期効果が期待できる。
この位置づけは、経営判断の観点で言えばリスク分散と段階投資を両立するモデルを提供する点にある。既存資産を守りつつAIの恩恵を取り込めるため、投資対効果（ROI）を明確にしやすい。したがって、本設計図は実務へ移すための設計思想として非常に有用である。
検索用キーワード（英語）としては、”compound AI”, “agent orchestration”, “data and agent registries”, “stream orchestration”, “retrieval-augmented systems” を挙げておく。
2.先行研究との差別化ポイント
本稿が差別化する最大の点は、エージェントのオーケストレーション（agent orchestration）とエージェント的ワークフローの最適化に踏み込んでいることである。従来研究は大規模モデルの能力向上や単一のリトリーバル（retrieval）強化に注力してきたが、本設計図はそれらを組織内の既存インフラとどう接続し運用するかに重点を置いている。これは単なるモデル改良とは異なる実務的視点である。
具体的には、データやエージェントのレジストリを明示的に設け、各コンポーネントのインターフェースを規定することで、運用時の追跡性や管理性を高める点が特徴だ。さらにストリーム（stream）という制御概念でデータと指示を渡す流れを標準化し、処理の遅延やコストという制約条件を設計段階で扱えるようにしている。これにより、実運用での管理コストが低減される可能性がある。
他方、先行事例では専用モデルやデータベースを単独で活用するケースが多く、複合的な構成要素を横断的に最適化する試みは少ない。本稿はそのギャップを埋め、既存のソフトウェア資産を活かしながら段階的にAI機能を統合するための手順を示す点で実務的価値が高い。企業導入の初期段階からの適用性が評価できる。
つまり差別化の本質は、モデル中心からシステム設計中心への視点転換であり、運用性と経済性を両立させるための設計ルールを提示する点にある。
3.中核となる技術的要素
中核要素は三つある。第一にエージェント（agents）とそれらを管理するエージェントレジストリ（agent registry）で、ここが既存モデルや外部APIとの接点となる。第二にストリーム（stream）という概念で、データや指示を時系列に沿って運び、タスク間の制御を担う。第三にタスク・データプランナー（task and data planners）で、コスト・精度・遅延などの制約を考慮して処理フローを最適化する。
エージェントはそれぞれ得意分野を持つ専門家のように振る舞い、検索や生成、ドメイン固有の推論を担当する。レジストリはこれらの仕様やバージョンを記録し、どのエージェントがどのデータにアクセスできるかを管理するため、監査性とセキュリティの確保に寄与する。こうした管理は企業での実運用に必須である。
ストリームはキューイングや優先度付け、フェイルオーバーといった実運用で必要な機能を包含するため、単なるメッセージパス以上の役割を果たす。タスク・データプランナーは、外部API呼び出しやLLMコストを見積もりながら、どの処理をどのコンポーネントに振るかを決定する。これによりコストと性能のバランスを動的に制御できる。
これらを組み合わせることで、既存データベースや社内ツールを活用しつつ、高価な処理は必要なときだけ限定的に呼び出す実装が可能となる。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は、設計図に基づくプロトタイプを複数の業務ユースケースに適用し、応答品質、処理遅延、運用コスト、監査可能性といった指標で評価する手法を採る。特に重要なのは、単体のモデル性能だけでなく、システム全体としての有用性を示す点である。企業での実用性評価は現場での測定が不可欠である。
報告された成果では、複合構成により複雑なHRタスクや情報検索タスクで改善が見られ、既存システムとの連携がスムーズになることで導入時の摩擦が低減したという。さらに、レジストリによる管理で監査性が向上し、誤った参照や不適切なデータ利用を検出しやすくなったという実務的な利点が確認されている。
ただし数値的な改善幅はユースケースや初期データの質に依存するため、事前評価と段階的導入が重要である。実証実験はプロトタイプ段階で行い、運用中に得られるログを基にプランナーを改善していく運用が推奨される。
総じて、本設計図は概念実証（PoC）から実稼働へ移す際の橋渡しとして有用であり、特に既存資産が多い企業での適用性が高い。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は、複合AIがもたらす“責任の所在”と“監査可能性”の確保である。複数コンポーネントが連携するため、誤った出力がどの段階で生じたかを特定する必要がある。これに対しレジストリやストリームでのロギングを強化するアプローチが提案されているが、実運用でのログ量と解析コストの増大は解決すべき課題である。
二つ目の課題はコスト管理で、特にLLMの呼び出し頻度をどう制御するかが鍵である。タスク・データプランナーはこれを最適化するが、プランニング自体の計算コストや設計の複雑性が生じるため、シンプルで運用可能な戦略の設計が求められる。現場の運用負担を増やさない工夫が必要だ。
三つ目はセキュリティとデータガバナンスで、外部モデルやAPIを利用する際の機密情報流出リスクをどう抑えるかが問われる。データフィルタリングや局所モデルの活用、アクセス制御の厳格化など複数の対策を組み合わせることが必要である。
最後に、組織内でこの設計思想を受け入れるための組織的な変化管理も課題だ。設計図は技術的には有望だが、人やプロセスを巻き込んだ運用設計が成功の鍵を握る。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は、実運用での継続的な最適化手法の研究が重要である。具体的にはタスク・データプランナーの学習アルゴリズムを改良し、運用ログから自動的にコストと精度のトレードオフを学ぶ仕組みを構築することが求められる。これにより人手によるチューニング負荷を減らし、スケールさせやすくなる。
また、監査性を高めるための可視化と説明可能性（explainability）の強化が必要だ。どのエージェントがどの情報を参照し、どのように結論に至ったかを経営層にも理解できる形で提示するインターフェース設計が重要である。これにより運用の信頼性が向上する。
さらに業界横断のベストプラクティスの整備が望まれる。複合AIの導入は業種ごとに最適解が異なるため、共通の設計パターンと業界特化の適用例を蓄積することが、導入を加速する近道となる。
最後に、経営層は技術的詳細に踏み込む必要はないが、投資対効果とリスク管理の観点から段階的な検証とロールアウト計画を求めるべきである。これが現実的かつ持続可能な導入を実現する。
会議で使えるフレーズ集
「まずは既存資産を活かしつつ、価値が出る箇所から段階的にAIを導入しましょう。」
「ストリームで処理の流れを可視化し、誰がどのデータを使ったかを追跡可能にすることが重要です。」
「初期は小さく検証し、運用ログを基にコストと精度のトレードオフを改善していきます。」
引用元
Kandogan, E., et al., “A Blueprint Architecture of Compound AI Systems for Enterprise,” arXiv preprint arXiv:2406.00584v1, 2024.
