日立製作所の会話ベースAIオーケストレーション技術　会話ベースAIオーケストレーション技術とは何か？

この記事で分かること

日立製作所の会話ベースAIオーケストレーション技術

　日立製作所が2026年1月26日に発表した「会話ベースAIオーケストレーション技術」は複数のAIを組み合わせて複雑な課題を解く「マルチエージェントシステム」において、AI同士の「相性」を会話を通じて判定し、最適なチームを自動で作り上げるという画期的なものです。

　https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2601/27/news047.html

　日立はこの技術を、自社のAIサービスプラットフォーム「HMAX」を通じて、鉄道、エネルギー、製造、医療といった社会インフラの現場へ展開する予定です。現場の複雑な課題に対し、その都度「最強の専門家チーム（AI群）」を即座に編成して解決に当たる、といった活用が期待されています。

会話ベースAIオーケストレーション技術とは何か

　日立製作所が発表した「会話ベースAIオーケストレーション技術」は、「AI同士の相性を見極め、最高のチームを自動で作るマッチング技術」です。

　従来のように人間がAIに役割を割り振るのではなく、AI同士を「お見合い」させるように会話させ、その化学反応を測定するのが最大の特徴です。

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この技術の3つのステップ

　この技術は、主に以下のプロセスで最適なAIチームを構築します。

1. AI同士の対話（プロファイリング）特定のトピックについてAIモデル同士に会話をさせます。そのやり取りから、各AIの「専門知識の深さ」や「回答の傾向」、「他者への補完性」を分析します。
2. 相性の可視化（言語モデルグラフ）会話の結果を元に、AI間の関係性をネットワーク状の図（グラフ）に変換します。これにより、どのAIとどのAIを組み合わせれば最もスムーズに課題が解決できるかがデータとして明らかになります。
3. 動的なチーム編成解くべき課題に合わせて、グラフの中から最適な組み合わせを自動的に抽出・連結し、一つの「AIチーム」として動作させます。

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なぜこの技術が画期的なのか？

　これまでのマルチエージェント（複数AI連携）システムと比較すると、以下の点が優れています。

項目	従来の方式	会話ベースAIオーケストレーション
編成方法	人間がAIの仕様を見て手動で設定	AI同士の会話から自動で編成
中身の把握	内部の仕組み（学習データ等）が必要	不要（会話ができればOK）
柔軟性	固定された役割分担	課題に応じて最適なペアを随時変更
未知のAI	評価に時間がかかる	会話させるだけですぐにチームに組み込める

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期待される活用シーン

　この技術は、日立のAIプラットフォーム「HMAX」の一部として、複雑な社会課題の解決に役立てられます。

• 保守点検： 現場の写真を見るAI、マニュアルを読み解くAI、修理手順を組み立てるAIの3つを、その現場に最適な相性で連携させる。
• サプライチェーン最適化： 需要予測AIと物流在庫AIを連携させ、矛盾のない配送計画を自動立案する。

　この技術の最大のメリットは、「AIの中身がブラックボックスでも連携できる」点にあります。他社製のAIや最新のモデルが登場しても、会話させるだけで即戦力のチームメンバーとして迎え入れることが可能です。

どのように相性を判断するのか

　日立の技術が「相性」を判断するプロセスは、人間が面接やディスカッションを通じてチームメンバーを選ぶ過程によく似ています。具体的には、以下の3つのステップで数値化・判定を行います。

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1. 「お見合い」対話によるデータ収集

　まず、連携させたいAIモデル同士を仮想的な会議室に入れ、共通のテーマ（例：「工場の生産効率を上げるには？」）について自由に議論させます。この際、単に正解を出す力だけでなく、以下の要素を抽出します。

• 情報の補完性： Aが知らない情報をBが持っているか。
• 対話の整合性： Aの提案に対し、Bが文脈を汲み取って建設的な返答ができるか。

2. 言語モデルグラフによる構造化

　対話ログを自然言語処理で解析し、AI間の関係性を「言語モデルグラフ」というネットワーク図に変換します。

• ノード（点）： 各AIモデル
• エッジ（線）： 会話の噛み合いやすさ（意味的近接度）や信頼度線が太いほど「共通言語を持っており、スムーズに連携できる」と判断されます。

3. パフォーマンス予測と最適化

　作成したグラフをもとに、数学的なアルゴリズムを用いて、タスクを解くのに最も効率的な「経路（AIの組み合わせ）」を算出します。

• 高スコア： 互いの弱点を補い合い、議論が停滞しない組み合わせ。
• 低スコア： 回答が矛盾し合ったり、同じ情報しか持たず議論が進まなかったりする組み合わせ。

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　従来の「性能カタログ」による評価ではなく、実際に会話をさせた際の「動的な反応」をスコア化するため、カタログスペックには現れない実用的な相性が判明します。

なぜAI同士の相性を見極めが重要なのか

　AI同士の相性を見極めることが重要な理由は、主に以下の3点に集約されます。

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1. 「知の衝突」と「矛盾」を防ぐため

　AIにもモデルごとに「考え方の癖」や「学習データの偏り」があります。相性が悪い（論理構成が合わない）AI同士を連携させると、互いの回答を否定し合ったり、矛盾した指示をユーザーに出したりして、システム全体が停止・混乱するリスクがあるからです。

2. ハルシネーション（嘘）の相互抑制

　相性の良いAI同士を組み合わせると、一方のAIが事実誤認（ハルシネーション）を起こしても、別のAIがその文脈を正確に理解して修正できます。この「高度な校閲」を成立させるには、互いの言葉の意味を正しく受け取れる高い親和性が必要です。

3. 専門特化AIの「適材適所」を実現するため

　現代のAIは「何でもできる巨大な1つ」から「特定の分野に強い小さなAIの集合体」へと進化しています。

• 例： 「物理計算に強いAI」と「法律に詳しいAI」これらを闇雲に繋いでも成果は出ません。連携の相性を見極めることで、個々の専門性を120%引き出す「集合知」が構築可能になります。

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　AIチームも人間と同様、「個々の能力の高さ」よりも「連携のスムーズさ」の方が、最終的なアウトプットの質を左右します。

なぜ保守点検やサプライチェーン管理で有望視されるのか

　保守点検やサプライチェーン管理（SCM）において、この技術が期待される理由は、これらの現場が一人の専門家（一つのAI）では手に負えないほど複雑であるためです。

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1. 異なる形式のデータの統合（マルチモーダル連携）

　保守点検の現場では、写真（画像）、設計図（図面）、過去の修理記録（テキスト）、センサー値（数値）など、バラバラな形式の情報を扱う必要があります。

• 役割： 「画像診断AI」と「マニュアル検索AI」の相性を最適化することで、「この錆は、規定の3ページ目にある修繕対象に該当するか？」といった高度な判断が可能になります。

2. トレードオフ（矛盾する目標）の解決

　SCMでは「在庫を減らしたい（コスト削減）」と「欠品を防ぎたい（売上確保）」という、相反する目標が常にぶつかります。

• 役割： 「需要予測AI」と「配送最適化AI」が対話を通じて妥協点を探ることで、人間が介在しなくても現場の状況に即した現実的な計画を自動立案できます。

3. 現場ごとの「個別最適」への即応

　工場や倉庫ごとに設備やルールは異なります。

• 役割： その現場の特性（データ）に最も馴染むAIモデルをその場で自動選別・編成できるため、汎用AIでは対応しきれない細かな現場ルールにも適合できます。

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　複数の専門知識が絡み合う現場において、AI同士が「阿吽の呼吸」で連携できる環境を作ることで、ミスの許されない社会インフラの運用を自動化できるためです。