この記事は株式会社ドットログによる
コンストラク体操日記 Advent Calendar 2025 の 11日目の記事です。

はじめに

「MAS」について調べていたら、「MoA」と「MAS」がごちゃついて頭の整理のメモ程度で記事を書いてみました。

正直に言うと、私はこの2つの用語を完全に混同していました。どっちも「マルチエージェント」っぽいし、どっちも「複数のAIが協力する」みたいな話っぽく感じました。調べていくうちに**「あ、これって親子関係なんや」**ということがわかったりして整理できてスッキリしたので、同じように混乱している人はなかなか少ないと思いますが、MoAとMASのどちらか一方でも分かっていない人には、input材料として焼くだけていただければ幸いです。

この記事でわかること

MASとMoAの違い（結論：親子関係）
ついでにMoEとの違いも整理
2025年時点での具体的な活用事例

結論：MASが親、MoAが子みたいな感じ→ MASがでかい要素、MoAがその中の一部

先に結論を言うと、この2つの関係はシンプルでした。

MASは「広い概念」、MoAは「具体的な手法」。MoAはMASの一種。

用語	正式名称	一言で言うと
MAS	Multi-Agent System	複数AIが協力する仕組み全般
MoA	Mixture of Agents	LLMを階層的に組み合わせる具体的な手法
MoE	Mixture of Experts	モデル内部で専門家を選ぶ仕組み（別物）

※MoEについては最後くらいに軽く触れます、、

MAS（マルチエージェントシステム）って何？

ざっくり言うと

複数のAIエージェントが協力して問題を解決するシステムの総称です。

1970年代から研究されている歴史ある分野で、「生成AIの時代に急に出てきた概念」ではありませんでした。

私が勘違いしてたこと
MASは「最近のLLMブームで生まれた概念」だと思ってましたが、50年近い歴史がありました。ロボット工学や交通システムなど、LLM以外の分野でも昔から使われていたようです。

特徴

複数のエージェントがいる：1つじゃなくて、複数のAIが動く
それぞれが自律的：各エージェントが自分で判断して動く
協力・分担する：情報を共有したり、役割分担したりする

2025年時点での具体例

調べてみると、最近はこんなサービスがMASを使っているようです。

Gemini Enterprise：Googleの汎用マルチエージェントシステム
Microsoft Magentic-One：Microsoftの汎用MAS
OpenAI Operator：ブラウザ操作などを行うAIエージェント
Anthropic Claude Computer Use：PCを操作できるAIエージェント

他にも、自動運転車同士の連携とか、Amazonの倉庫ロボットの協調動作なんかもMASの一種らしいです。

ポイント

MASは「考え方・設計思想」です。AIにおいてでいうと、MASは「複数のAIを協力させよう」という大きな枠組みであり、具体的なやり方は色々あります。

MoA（Mixture of Agents）って何？

ざっくり言うと

複数のLLM（大規模言語モデル）を階層的に組み合わせて、より良い回答を作る手法です。

2024年6月にTogether AIという会社が発表しました。MASの中でも、LLMに特化した具体的なやり方の1つ。

仕組み

ステップ1：複数のLLMがそれぞれ回答を作る（Proposer）
    ↓
ステップ2：それらの回答を参考に、さらに良い回答を作る（中間層）
    ↓
ステップ3：最終的に1つの回答にまとめる（Aggregator）

出典：Wang et al., 2024 "Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities"

なぜこれで性能が上がるのか
LLMには「他のモデルの出力を見ると、より良い回答ができる」という性質があることがわかっっているらしいです。これを「協調性（collaborativeness）」と呼ぶそうです。人間で言うと、他の人の意見を聞くと考えが深まるみたいな感じ。

実績（※2024年発表時点で古いかもです）

AlpacaEval 2.0というベンチマークで**65.1%**を達成
当時のGPT-4oの**57.5%**を上回った
オープンソースのモデルだけでこの性能を実現

注意
GPT-4oは2024年時点のモデルです。今はGPT-5とか出てるので、単純比較はできないかもしれません。「当時すごかった」という文脈で理解してください。

2025年の活用事例

調べてみると、実際にMoAを使っているサービスがいくつかありました。

GenSpark MoA：MoA技術を採用したAI検索エンジン。検索・画像生成・翻訳などを統合
医療分野：放射線科、ゲノム、薬剤治療など専門分野のエージェントが協調して診断支援
金融分野：リスク分析などで複数エージェントが協調

メリット・デメリット

メリット	デメリット
単体のLLMより高品質な出力が得られる	処理に時間がかかる（複数のLLMを順番に動かすため）
既存のモデルをそのまま使える（再学習不要）	コストが高い（複数回の推論が必要）

MoAとMASの関係を図で整理

ここまで読んで「結局どういう関係なの？」と思った人向けに、図で整理します。

↑ nano bananaで作成

MASは「広い概念」、MoAは「具体的な手法」くらいで覚えておけばOKです。

「MoEも似てない？」問題

ここで、私が最初に混乱したもう1つの用語について触れておきます。

MoE（Mixture of Experts）という用語、MoAと1文字違い。

MoEは別物です
名前は似てますが、やってることは全然違います。

項目	MoA	MoE
正式名称	Mixture of Agents	Mixture of Experts
何をするか	複数LLMの出力を合成	入力に応じて専門家を選択
レベル	アプリケーション層	モデル内部の構造
目的	回答の質を上げる	計算効率を上げる

MoA vs MoE 比較図

MoA

MoE

参考記事：

https://medium.com/@abdulrahmanrihan/mixture-of-agents-moa-a-better-moe-33683151beec

もっとわかりやすくするためにnano banana proに投げてみた画像

ざっくり言うと

MoA：みんなの意見をまとめて良い答えを作る
MoE：得意な人に任せる（他の人は休んでる）

全然違いますね。名前が似てるだけで別物でした。

実装したい人向け：フレームワーク

「自分でもMASやMoAを試してみたい」という人向けに、使えるフレームワークも調べてみました。

名前	開発元	特徴
LangGraph	LangChain	グラフ構造でワークフローを定義。細かい制御が可能
AutoGen	Microsoft	会話ベースで複数エージェントを協調させる
CrewAI	CrewAI Inc.	役割を定義してチームのように動かす。初心者向け
OpenAI Agents SDK	OpenAI	2025年3月リリース。MAS構築に特化

OpenAI Agents SDKで私ものちのちに手を動かそうかなと思います。情報が多そう、この辺りは、あまり調べてません。

まとめ

MoAとMASの違い、整理できましたか？

今回わかったこと

MASは複数AIが協力する仕組み全般（広い概念、1970年代〜）
MoAはLLMを階層的に組み合わせる具体的な手法（MASの一種、2024年〜）
MoEは別物。モデル内部で専門家を選ぶ仕組み
MASが親、MoAが子という関係

覚え方

MAS = Multi-Agent System = 複数エージェントのシステム
MoA = Mixture-of-Agents = エージェントの混合
MoE = Mixture-of-Experts = 専門家の混合

少しでも、参考になれば幸いです。

参考