NTTドコモ、マルチエージェント導入で業務の 30% 自動化へ──“万能型”からタスク分割型への移行教訓
万能型AIエージェントに全業務を丸投げする設計から脱却し、調査やコマンド実行を分業するマルチエージェント構成へ再設計することで処理精度を向上させた。
リリース: 2026-09-14 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- NTTドコモのプラットフォームサービス部が推進する AI エージェントを活用した IT 運用自動化プロジェクトの実践知が公開された
- 当初導入した万能型エージェントでは想定外の誤動作や複雑な手順の破綻が多発した
- 2025年 5 月にアーキテクチャを刷新し、調査を担当する「調査エージェント」と操作を行う「操作エージェント」を統合するマルチエージェント構成へ移行した
- 結果として、対象業務の作業時間を目標の 30% を超える 34% 削減することに成功した
2. 影響（Why）
- 万能型の限界とタスク分割の必然性: 単一のプロンプトで複数業務を同時に処理させると文脈の取り違えや制御不能なハルシネーションを招くため、明確に責務を分離した設計が実運用の成否を分ける。
- 国内大規模 IT 運用部門への波及: 複雑なレガシーシステムを抱える国内のエンタープライズ企業や通信インフラ事業者は、単一エージェントの検証を早期に切り上げ、検証ステップを含む階層型設計にシフトする契機となる。
3. 根拠・詳細（How）
- スーパーバイザー構造による二段構えの制御: 上位のスーパーバイザーエージェントが下位のサブエージェント群へ個別にタスクの指示を出し、実行されたコマンドの確認および最終判断を人間が介在する承認ステップを挟む構成を採用した。
- 2025年 5 月のエージェント設計刷新: 単一の巨大エージェント体制を廃止し、情報収集を担う「調査エージェント」とネットワーク等へのコマンド実行を担う「操作エージェント」へ処理を切り分けることで出力精度を担保した。
4. 展望・課題（Next）
- 自律型エージェントの適用範囲拡大: 社外からの問い合わせ対応からシステム障害時の一次対応へと自動化領域を広げ、人間による承認プロセスの自動化率をさらに高める方針である。