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AI用語

オーケストレーション

Orchestration

解説

複数の複雑なシステムやプロセスを、AIが統合的に管理・調整し、円滑に実行させる仕組みのことです。物流においては、在庫状況や車両位置などの情報をAIが統合判断し、現場へ具体的な作業指示を出す「指揮官」のような役割を指します。

さらに詳しく解説

オーケストレーションとは

AIにおけるオーケストレーション(Orchestration)は、複数のAIモデルエージェント、ツールを統合・調整して、複雑なタスクを実行する仕組みです。指揮者(Orchestrator)のように全体を制御します。

基本概念

オーケストレーションシステム:
├── オーケストレーター(調整役)
│   ├── タスク分解
│   ├── 実行順序決定
│   ├── リソース割当
│   └── 結果統合
├── 実行コンポーネント
│   ├── [LLM](/glossary/llm)[モデル](/glossary/model)
│   ├── 専門エージェント
│   ├── 外部[API](/glossary/api)
│   └── ツール/関数
└── 状態管理
    ├── [コンテキスト](/glossary/context)保持
    ├── エラー処理
    └── 進捗追跡

オーケストレーションパターン

パターン説明用途
シーケンシャル順次実行依存関係あるタスク
パラレル並列実行独立したタスク
条件分岐条件で経路変更動的ワークフロー
ループ繰り返し実行反復タスク

主要フレームワーク

フレームワーク特徴
LangChain包括的なLLMフレームワーク
LangGraphグラフベースのワークフロー
CrewAI役割ベースのエージェント協調
AutoGen会話ベースの協調
Semantic KernelMicrosoft製、C#/.NET対応

LangChainでの実装例

python
from langchain.agents import AgentExecutor

# オーケストレーションの構成
orchestrator = AgentExecutor(
    [agent](/glossary/agent)=main_agent,
    tools=[
        search_tool,      # 検索
        calculator_tool,  # 計算
        database_tool,    # DB操作
    ],
    memory=conversation_memory,
    verbose=True
)

# タスク実行
result = orchestrator.run("売上データを分析してレポートを作成")

ワークフロー設計

典型的なワークフロー:
1. 入力解析
   └── ユーザー要求の理解
   ↓
2. 計画立案
   └── サブタスクへの分解
   ↓
3. 実行
   ├── 必要なツール/エージェント呼び出し
   ├── 結果の検証
   └── エラー時の再試行
   ↓
4. 統合
   └── 結果の集約・整形
   ↓
5. 出力
   └── ユーザーへの回答

活用事例

カスタマーサポート

  • 問い合わせ分類 → 専門エージェント振り分け
  • FAQ検索 → 回答生成 → 満足度確認

[データ分析](/glossary/data-analysis)

  • データ取得 → 前処理 → 分析 → 可視化 → レポート生成

コンテンツ制作

  • 調査 → 構成作成 → 執筆 → 編集 → 画像生成

設計のポイント

観点推奨事項
エラー処理フォールバック設計
状態管理明確な状態遷移
監視ログ・メトリクス収集
スケーラビリティ非同期処理の活用

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