Multi-Agent Orchestration（マルチエージェントオーケストレーション）とは？
読み方: マルチエージェントオーケストレーション
30秒まとめ
複数のAIエージェントが役割分担・協調して1つのタスクを解く2026年のagentic設計パターン。LangGraph・CrewAI・AutoGen・Claude Agent SDKが牽引。
Multi-Agent Orchestration（マルチエージェントオーケストレーション）の意味・定義
Multi-Agent Orchestration（マルチエージェントオーケストレーション）は、Planner・Researcher・Coder・Reviewer等の役割を持つ複数のAIエージェントが協調して1つの複雑タスクを解決する2024-2026年に確立したagentic設計パターンです。単一エージェントより(1)役割分割で精度向上、(2)並列実行で高速化、(3)エラー回復力（あるエージェントの失敗を別が補完）、(4)透明性（各エージェントの思考過程が可視化）、(5)スケーラビリティ（タスク量に応じてエージェント追加）の利点を持ちます。代表的なフレームワークは(a)LangGraph（LangChain Inc）：状態機械ベースで複雑な分岐に強い、(b)CrewAI：役割定義が直感的、企業導入実績多数、(c)AutoGen（Microsoft）：会話形式の協調、(d)Claude Agent SDK（Anthropic）：Claude向けに最適化、Tool Use・MCP連携が標準、(e)Genspark Multi-Agent：30-100ソース並列調査のリサーチ特化。アーキテクチャパターンは(1)Hierarchical（CEOエージェント→マネージャー→ワーカー）、(2)Sequential（パイプライン型）、(3)Debate（複数の意見を議論し最良解を選択）、(4)Swarm（並列独立で多数決）、(5)Graph（任意のDAG）。応用例はDeep Research、コード生成（Plan→Implement→Test→Review）、カスタマーサポート、マーケティングキャンペーン自動化、データパイプライン。注意点はエージェント数増加でAPIコストが線形以上に増えること、デバッグがLangSmithなどの観測ツールなしでは困難になること。2026年はSWE-Bench、HumanEvalなどで単一モデルを大幅に上回るスコアをMulti-Agent構成が叩き出している。