1. はじめに
マルチエージェント・プロンプティングとは、1つのAIにすべて任せるのではなく、複数のAIに役割を分けて協力させるプロンプト設計手法です。日常生活に置き換えるとわかりやすいでしょう。例えばカレーを作るとき、一人で全部やるよりも、材料調達担当・下ごしらえ担当・味付け担当に分けたほうが効率的でミスも減ります。AIでも同じです。「企画AI」「作成AI」「チェックAI」と役割分担してやり取りさせることで、多角的な視点と精度の高い成果物が得られます。
- シングルエージェント：1つのAIがすべてを対応
- マルチエージェント：複数AIが対話・検証・役割分担
「マルチエージェント・プロンプティング（Multi-Agent Prompting）」という表現は、学術的に国際的な標準規格として定義された 正式名称 ではありません。ただし、AI分野やプロンプトエンジニアリングの文脈で、複数のAIエージェントを協調させるプロンプト設計手法を指すために広く使われる 通称・慣用的な呼び方 です。
複数の役割を持つAI同士が協力してタスクを進めるプロンプト設計手法 だと思ってください。
- 本記事はCopilot向けに書いていますが、 ChatGPT でも基本概念は同じです。
- 基本Copilotに直接聞いてまとめたメモです。正確さは保証できませんが、参考になれば幸いです。
2. なぜ必要なのか？
1つのAIは便利ですが、単独では発想や判断に偏りが出やすく、また誤りを見逃すこともあります。複数AIを協力させることで視点の多様化と相互検証が可能になり、精度・網羅性・効率性が向上します。これはまさに、日常のチーム作業における分担とチェック体制と同じです。
3. 代表的な実装パターン例
マルチエージェント・プロンプティングは、役割を分けた複数のAIが協力して課題を解決する設計手法です。ここでは3つの代表的パターンを紹介します。
3-1. 並列型（Parallel）
複数の人（AI）が同じテーマについて同時に意見を出し、最後に一つにまとめる方法です。例えば「イベント集客アイデア」をマーケ視点・デザイン視点・技術視点で同時に考え、それぞれの案を後で整理します。短時間で多くのアイデアが集まりますが、似た案や矛盾も出やすいので、まとめ役が重要になります。
3-2. 逐次型（Sequential）
1人目（AI）がアイデアを出し、2人目がその内容をチェックして改善点を出し、3人目が最終案をまとめる…という順番で進める方法です。発散→検証→統合の流れが分かりやすく、結論がスッキリまとまります。Copilot1つでも再現しやすく、初めてMulti-Agentを試す人におすすめです。
3-3. 対話型（Interactive）
立場や性格が異なるAI同士に会話をさせ、議論の中で最終案を決める方法です。例として「楽観派AI」と「慎重派AI」が意見をぶつけ合い、お互いに納得できる形を探ります。現実の会議に近い臨場感があり、議論から新しい発想が生まれますが、話が脱線しないよう進行役が必要です。
| パターン | 説明 | 活用例 |
|---|---|---|
| 並列型 | 複数エージェントが同時に異なる視点で回答し、人間または別エージェントが統合 | 商品企画のアイデア出し |
| 逐次型 | Aが案を出し、Bがレビュー、Cが改善…と順番に処理 | コードレビュー、論文校正 |
| 対話型 | エージェント同士が議論し合意形成 | 複雑な意思決定、戦略立案 |
4. 逐次型を試してみよう
逐次型は、AIに順番で役割を与える方法です。まずアイデアを出す（発散）、次に内容をチェック（検証）、最後に全体を整理（統合）という流れで進めます。段階がはっきりしており、出力の変化が分かりやすいのが特徴です。Copilot1つでも実行でき、余計な設定も不要なため、初めてのプロンプトエンジニアリング練習に最適です。
Copilotでもマルチエージェント・プロンプティングの概念は十分に応用可能です。 ただし「複数の独立したAIインスタンスを同時に走らせる」ような専用機能はありませんので、 実装はプロンプト設計で疑似的に再現する形 になります。
5. マルチエージェント・プロンプティング（簡易版）
まずは、一番シンプルなプロンプトを紹介します。「アイデアを提案」する例です。
5-1. 簡易版：プロンプト例
あなたは「創造的思考役」です。テーマに対して斬新なアイデアを3つ提案してください。
テーマ： 〇〇〇〇
各アイデアは見出し（20字以内）＋説明文（50字以内）で書いてください。
---
あなたは「批判的思考役」です。上記のアイデアの欠点を1〜2点ずつ指摘し、改善案を提示してください。
---
あなたは「統合役」です。改善案を踏まえて、最も有効な提案を1つにまとめ、タイトルと50字以内の説明文を出力してください。
〇〇〇〇には「 調べたい内容 」を記載します。
１．最初に「 創造的思考役 」として回答させる
２．続いて同じチャット内で「 批判的思考役 」として再回答させる
３．最後に「 統合役 」としてまとめさせる
実際には1つのエージェントですが、役割と視点を明確に指定することで複数エージェント的なやり取りを再現できます。
5-2. 簡易版：実例
あなたは「創造的思考役」です。テーマに対して斬新なアイデアを3つ提案してください。
テーマ： 町内の防災訓練で住民の参加率を上げるには
各アイデアは見出し（20字以内）＋説明文（50字以内）で書いてください。
---
あなたは「批判的思考役」です。上記のアイデアの欠点を1〜2点ずつ指摘し、改善案を提示してください。
---
あなたは「統合役」です。改善案を踏まえて、最も有効な提案を1つにまとめ、タイトルと50字以内の説明文を出力してください。
＜結果＞
創造的思考役：斬新なアイデア3つ
・防災屋台フェス
訓練後に地域グルメ屋台を出店し楽しみながら参加促進
・防災脱出アドベンチャー
チームで制限時間内に避難経路を攻略する体験型ゲーム
・ペット同行避難デー
ペット連れで避難訓練を体験し飼い主層の参加を拡大
批判的思考役：欠点と改善案
・防災屋台フェス
欠点：訓練が形骸化し、屋台目的だけになる恐れ
改善案：屋台利用券は訓練の参加・達成条件付きにする
・防災脱出アドベンチャー
欠点：高齢者や身体の不自由な人には負担が大きい
改善案：難易度を複数用意し、体力や年齢に合わせたコース設計
・ペット同行避難デー
欠点：動物アレルギーや苦手な人への配慮不足
改善案：ペット同行ルートと一般ルートを分けて実施
統合役：最も有効な提案
多世代・ペット対応防災アドベンチャー
年齢別・同行別コースで体験型避難訓練を実施し、達成後に交流イベントで参加意欲を高める。
5-3. 簡易版の特徴
簡易版の特徴は、1回のプロンプトで3つの役割（発散→批判→統合）を連続実行させる指示になっています。 つまり、一度送信すればAIが上から順に全ての工程を処理し、最終案まで出力する形です。
5-4. メリット
- 入力が1回で済み、やり取りが短時間
- 役割切替をAIが自動で順番に実行してくれる
5-5. 注意点
- 途中のステップ（アイデア出しや改善案）を見ながら調整できない
- もし途中で意図と違う方向に行っても、そのまま最後まで進む
- モデルによっては、途中結果が簡略化されてしまう場合がある
初めて試すときは、この「1回実行型」でもOKですが、精度や調整しやすさを重視するなら、3ステップを別々に実行する方法もおすすめです。 そうすると、Step1やStep2の時点で修正でき、最終案の質を上げやすくなります。
6. マルチエージェント・プロンプティング（詳細版）
詳細版は、より条件を付けて、プロンプトを入力します。ここでは、下記記事でも書きました「ゴール＋条件＋形式」を使った例を紹介します。
Step1（発散パート）を「ゴール＋条件＋形式」の３要素で組み立てることで、安定性と再現性を高めることができます。
6-1. 詳細版：プロンプト例
### Step 1：発散（選択肢提示役）
あなたは「選択肢提示役」です。
ゴール：テーマ「〇〇」に対して、実行可能な選択肢を3〜5個提示する。
条件：背景は【目的／制約条件（例：予算、期間、対象者など）】に基づく。
評価基準：効果、実現性、コスト、リスクのバランスを重視。
形式：各案を「選択肢タイトル（20字以内）＋説明（80字以内）」で提示。
〇〇〇〇には「 調べたい内容 」を記載します。
### Step 2：批判（賛否検討役）
あなたは「賛否検討役」です。
ゴール：Step 1の選択肢について、賛成意見と反対意見をそれぞれ提示し、懸念点や補足条件を明示する。
条件：同じ背景・評価基準に基づく。
形式：各案ごとに
- 賛成理由（50字以内）
- 反対理由（50字以内）
- 補足条件（必要なら）
【選択肢一覧】
（Step 1の出力）
※ Step 1の結果を修正した場合は、（Step 1の出力）に記入
### Step 3：統合（意思決定役）
あなたは「意思決定役」です。
ゴール：賛否を踏まえ、最も妥当な選択肢を1〜2件選び、実行方針を提示する。
条件：背景・評価基準は同じ。
形式：
- 最終選択肢タイトル（20字以内）
- 実行方針（80字以内）
- 採用理由（50字以内）
【選択肢一覧】
（Step 1の出力）
【賛否検討】
（Step 2の出力）
※ Step 1の出力を修正した場合は、（Step 1の出力）に記入
※ Step 2の出力を修正した場合は、（Step 2の出力）に記入
6-2. 詳細版：実例
### Step 1：発散（選択肢提示役）
あなたは「選択肢提示役」です。
ゴール：テーマ「社内コミュニケーション改善策」に対して、実行可能な選択肢を3〜5個提示する。
条件：従業員50名、うち半数がリモート勤務。予算は50万円以内、期間は3か月以内。
評価基準：効果、実現性、コスト、リスクのバランスを重視。
形式：各案を「選択肢タイトル（20字以内）＋説明（80字以内）」で提示。
＜結果＞
・週次15分全社スタンドアップ：
部署横断で進捗・詰まり共有。録画視聴可・Slack補足。
既存ツールで即開始、3か月試行。
・上司部下の1on1：
30分テンプレ＋記録で信頼構築。オンライン併用、実施率を見える化。
教育コスト最小。
・ランダムコーヒーチャット：
毎週ランダムで20分雑談。参加任意、リモート対応。
小額ランチ補助で参加促進。
・月次パルスサーベイ運用：
匿名2分アンケ＋自由記述。結果と対応策を全社共有。低コストでPDCAを3回。
・ライトニングトーク会：
隔週30分の全社LT。録画と要点をWiki化。既存会議枠活用で負担小、知見循環。
### Step 2：批判（賛否検討役）
あなたは「賛否検討役」です。
ゴール：Step 1の選択肢について、賛成意見と反対意見をそれぞれ提示し、懸念点や補足条件を明示する。
条件：同じ背景・評価基準に基づく。
形式：各案ごとに
- 賛成理由（50字以内）
- 反対理由（50字以内）
- 補足条件（必要なら）
＜結果＞
・週次15分全社スタンドアップ：
賛成理由：全社の一体感醸成と情報共有が迅速
反対理由：時間確保が難しく形骸化の恐れ
補足条件：司会ローテーションとアジェンダ事前共有で効率化
・上司部下の1on1強化：
賛成理由：信頼関係と課題共有の質が向上する
反対理由：準備負担が増え、実施率低下の懸念
補足条件：簡易議事録テンプレ活用で工数削減
・ランダムコーヒーチャット：
賛成理由：部署間交流と心理的安全性が高まる
反対理由：業務多忙期に参加率低下の可能性
補足条件：参加任意＋実施週を柔軟設定
・月次パルスサーベイ運用：
賛成理由：課題の早期発見と改善サイクル確立
反対理由：回答率や本音回答が得にくい場合あり
補足条件：集計後のアクション提示で信頼維持
・ライトニングトーク会：
賛成理由：知見共有と発表スキル向上を両立
反対理由：資料準備の負荷が一部に集中
補足条件：発表者ローテとテーマ自由度確保で負担分散
### Step 3：統合（意思決定役）
あなたは「意思決定役」です。
ゴール：賛否を踏まえ、最も妥当な選択肢を1〜2件選び、実行方針を提示する。
条件：背景・評価基準は同じ。
形式：
- 最終選択肢タイトル（20字以内）
- 実行方針（80字以内）
- 採用理由（50字以内）
＜結果＞
・最終選択肢タイトル：週次15分全社スタンドアップ：
実行方針：既存オンライン会議枠を活用し、全員が進捗・課題を簡潔共有。録画・Slack補足で欠席者もフォローしつつ3か月試行。
採用理由：低コストかつ即実行可能で全社一体感と情報循環の効果が高い。
・最終選択肢タイトル：月次パルスサーベイ運用：
実行方針：匿名短時間アンケートで現状把握し、改善策を全社共有。結果活用の透明性を確保し、3回のPDCAを実施。
採用理由：低負担で定量・定性データを収集し、改善サイクルを回せる実現性が高い。
6-3. 詳細版の特徴
詳細版プロンプトは、ゴール・条件・形式を明確に設定し、発散→批判→統合の段階を役割ごとに進める構造化手法です。背景や評価基準を共有することで出力の再現性と精度を高め、比較・検証・改善を挟みながら最終案を合理的に導けます。
6-4. メリット
- ゴール・条件・形式を明示することで出力のブレが減り、再現性が高まる
- 複数回実行や他者共有でも同じ品質の結果が得られる
- 評価基準を共有できるため、期待に沿ったアウトプットになりやすい
- 出力形式を統一でき、比較・分析・文書化が容易
- ステップごとの途中結果を見ながら精度を高める調整が可能
6-5. 注意点
- 条件や評価基準を盛り込みすぎると出力が冗長・散漫になる
- 評価基準は2〜3項目に絞り、優先順位を明示する必要がある
- 条件は数値や具体例で明確化し、曖昧表現は避ける
- ステップ間で前工程の出力を貼り付け忘れると連続性が失われる
- 初見のテーマや複雑な課題では、条件を絞った試行を先に行う方が安定
7. アイデア出し以外の主な活用例
マルチエージェント・プロンプティングは「新しい案を作る」以外の場面でも効果的に使えます。むしろ実務では、アイデア出しよりも「検証・改善・意思決定」などで威力を発揮することが多いです。テンプレートの文章を変更することで利用できます。
7-1. 品質チェック・レビュー
流れ：作成役 → レビュー役 → 改善役
用途例：コードレビュー、論文校正、文章の読みやすさ改善
複数の視点で弱点や改善点を洗い出すことで、完成度を上げられます。
### Step 1：作成役
あなたは「成果物作成役」です。
ゴール：テーマ「〇〇」に関する成果物（文章／コード／資料など）を作成する。
条件：【対象読者や利用目的】【分量】【言語やスタイル】【専門度】を明示。
評価基準：正確性、分かりやすさ、構成の一貫性。
形式：指定された構造（例：見出し＋本文／関数＋コメント）で提示。
### Step 2：レビュー役
あなたは「品質レビュー役」です。
ゴール：Step 1で作成された成果物について、長所と改善点を明確に示し、根拠を添える。
条件：Step 1と同じ背景・評価基準を使用。
形式（各項目ごと）：
1. 評価ポイント（20字以内）
2. 良い点（50字以内）
3. 改善点（50字以内）
4. 根拠（30字以内）
【成果物】
（Step 1の出力）
### Step 3：改善役
あなたは「改善統合役」です。
ゴール：Step 2のレビュー内容を反映し、改善後の最終版成果物を提示する。
条件：背景・評価基準は同じ。
形式：
- 改善後の成果物（完全版）
- 改善内容の要約（50字以内）
【成果物】
（Step 1の出力）
【レビュー結果】
（Step 2の出力）
7-2. 意思決定・戦略立案
流れ：賛成役 → 反対役 → 中立統合役
用途例：新規事業の可否判断、プロジェクト方針決定
多角的な検討でバイアスを減らし、納得感のある結論を導きます。
### Step 1：賛成役
あなたは「賛成派コンサルタント」です。
ゴール：テーマ「〇〇」について、実行を推奨する理由を5つ挙げ、それぞれ根拠と想定効果を提示する。
条件：背景条件【市場状況／組織規模／予算／期間／制約】を明示。
評価基準：効果、実現性、コスト効率（優先順位も明示）。
形式：
1. 賛成理由（30字以内）
2. 根拠（50字以内）
3. 想定効果（50字以内）
### Step 2：反対役
あなたは「反対派コンサルタント」です。
ゴール：Step 1と同じテーマについて、実行しない方がよい理由を5つ挙げ、それぞれ根拠と想定リスクを提示する。
条件：背景条件・評価基準はStep 1と同じ。
形式：
1. 反対理由（30字以内）
2. 根拠（50字以内）
3. 想定リスク（50字以内）
【賛成意見】
（Step 1の出力）
### Step 3：中立統合役
あなたは「中立統合役」です。
ゴール：賛成・反対両方の意見を統合し、最も妥当な判断を提示する。
条件：背景条件・評価基準は同じ。
形式：
- 最終判断（実行／条件付き実行／見送り）
- 理由（80字以内）
- 実行または見送り時の注意点（50字以内）
- 推奨フォロー策（1〜2件）
【賛成意見】
（Step 1の出力）
【反対意見】
（Step 2の出力）
7-3. 技術検証・比較
流れ：手法A検証役 → 手法B検証役 → 比較統合役
用途例：複数AIモデルの比較、アルゴリズムの性能評価
客観的な長所・短所を整理できます。
### Step 1：手法A検証役
あなたは「技術検証役」です。
ゴール：手法A（〇〇）について、指定の評価基準で長所・短所・スコアを整理する。
条件：評価対象は【用途／環境／制約条件（例：開発言語、実行環境、利用目的、予算など）】に基づく。
評価基準：精度、速度、再現性、コスト効率（優先順位も明示）。
形式：
- 長所（見出し＋40字以内の説明）
- 短所（見出し＋40字以内の説明）
- 総合スコア（1〜10）
### Step 2：手法B検証役
あなたは「技術検証役」です。
ゴール：手法B（〇〇）について、手法Aと同じ評価基準・条件で長所・短所・スコアを整理する。
条件：Step 1と同じ環境・評価基準に基づく。
形式：
- 長所（見出し＋40字以内の説明）
- 短所（見出し＋40字以内の説明）
- 総合スコア（1〜10）
### Step 3：比較統合役
あなたは「比較統合役」です。
ゴール：手法Aと手法Bの評価を比較し、最適な選択肢を推奨する。
条件：同じ評価基準・背景条件に基づく。
形式：
- 推奨手法名
- 採用判断（採用／条件付き採用／不採用）
- 推奨用途（30字以内）
- 採用理由（80字以内）
【手法A評価】
（Step 1の出力）
【手法B評価】
（Step 2の出力）
7-4. 教育・学習支援
流れ：解説役 → 質問役 → まとめ役
用途例：初心者向け講座作成、模擬試験問題の作成と解説
相互作用で理解を深め、学習効率を上げられます。
### Step 1：解説役
あなたは「専門解説役」です。
ゴール：テーマ「〇〇」について、対象学習者にとって分かりやすく体系的に解説する。
条件：対象者【学年／年齢層／背景知識】、制約【授業時間や分量、使用可能な例】を明示。
評価基準：分かりやすさ、正確性、例の適切さを重視。
形式：
- 見出し
- 本文（200〜400字程度）
- 例や比喩（必要なら）
### Step 2：質問役
あなたは「理解確認・発問役」です。
ゴール：Step 1の解説をもとに、理解を深めるための質問と思考を促す問いを作成する。
条件：対象者に合わせて難易度を調整。
形式：
- 基礎理解の確認質問 ×2
- 応用・発展の思考質問 ×1
（各質問は50字以内）
【解説内容】
（Step 1の出力）
### Step 3：まとめ役
あなたは「学習まとめ役」です。
ゴール：Step 1とStep 2を踏まえ、学習内容を短くまとめ、重要ポイントを整理する。
条件：対象者に再復習しやすい形にする。
形式：
- 重要ポイント（3つ、各20字以内）
- 要約（100字以内）
- 次に学ぶべき関連テーマ（1〜2件）
【解説内容】
（Step 1の出力）
【質問内容】
（Step 2の出力）
8. さいごに
マルチエージェント・プロンプティングは、役割を分けて段階的に進めることで、単一視点では得られない多角的で質の高いアウトプットを実現します。発散・批判・統合といったプロセスを通じ、創造性と検証精度を両立させられるのが大きな魅力です。さらに、ゴール・条件・形式を明示することで再現性が高まり、別のテーマやプロジェクトにも容易に適用可能です。意思決定や戦略立案から教育、技術検証まで幅広く活用できるため、日々の課題解決の有力なフレームワークとなるでしょう。
AIとの会話術は別記事にも整理しています。下記「記事まとめ」から、併せてご参照ください。