日立、AI同士の会話でモデルどうしの“相性”を算出する技術を開発　最適なAIチームを自動編成へ

2026年1月26日、日立製作所は、AIモデル同士の会話だけから相性を特定し、用途に応じた高性能なAIチームを自動編成する「会話ベースAIオーケストレーション技術」を開発したと発表した。

会話だけで相性判定、AIを自動で編成

新技術の狙いは、複数のAIを連携させてタスクを解くマルチエージェントにおいて、最適な組み合わせ探索を省力化する点にある。
従来は、各モデルの特性や内部構造、事前評価データを踏まえて人手で試行錯誤する必要があった。一方、商用AIは内部が非公開なブラックボックスAIも多く、最適編成は難易度が高かった。

この課題に対して日立は、AI同士に特定トピックで自律的に会話させ、その“噛み合い方”の軌跡から協調性や専門性などの関係性を特徴量として算出し、グラフ化して解析するというアプローチを取った。
トップダウンで役割を定義するのではなく、会話から相性を見極めてボトムアップでタスクに応じたチームを抽出できるという。
API経由でしか利用できないモデルも同一の基準で評価できるため、利用可能なモデル群が限られる場合でも、現場ニーズに沿った編成提案につなげられることが強みだ。

効果検証では、数学や医療に特化したモデルと汎用モデルを混在させ、分野別に高性能な編成が自動抽出できることを確認したという。
高度な推論や専門知識を問う課題で、自動編成チームは無作為編成より最大13％高い正答率を記録し、専門家が編成したAIチームに匹敵する性能も示した。

日立は今後、社内外展開を進め、Lumada 3.0を体現するソリューション群「HMAX」を通じて価値創出を狙う。

現場適用を加速する一方、評価偏りが論点

「会話ベースAIオーケストレーション技術」は、状況に応じて、最適なAI構成を提案できることが特徴だ。
この特性は、現場ごとに要件が変わる領域で、意思決定の迅速化や業務効率化に寄与し得るだろう。

ただし、会話の整合性を軸とする評価は、タスク設計や会話トピックの選び方に結果が左右される可能性がある。
特定ドメインで“会話が上手い”モデルが、必ずしも実運用の品質や安全性を保証しない点には留意が必要そうだ。

今後はPoCで、現場データとの組み合わせやガバナンス設計まで含めた運用手順をどこまで標準化できるかが、普及の分水嶺になると考えられる。

日立　研究発表

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