オーケストレーションとは

約5分

1つのエージェントでは扱いきれない複数ステップの業務をAIに任せたい方、複数エージェントの組み合わせ方を整理したい方

オーケストレーションとは、複数ステップのワークフローや複数のAIエージェントを、1つの仕事として成立するように調整する設計です。指揮者がオーケストラ全体の演奏をまとめるように、「どの順番で・誰に・何を任せ・どこで人が確認するか」を決めます。

なぜオーケストレーションが必要か

AIエージェントは自律的にタスクを実行できますが、1つのエージェントに長い工程をすべて任せると次の問題が起きやすくなります。

問題	内容
文脈の肥大化	手順が増えるほど履歴が長くなり、重要な指示が薄まる
責務の混在	調査・実装・検証を1つの指示で兼ねると、判断基準が曖昧になる
失敗箇所の特定困難	どの工程で誤ったのかが追跡しにくい
再実行コスト	一部だけやり直したいのに、全体をやり直すことになる

工程を分割し、それぞれに適した担当と完了条件を与えることで、これらは大きく改善します。

graph LR
    Split["工程の分割\nどこで区切るか"] --> Assign["担当の割り当て\n誰に任せるか"]
    Assign --> Flow["流れの制御\n順次・分岐・並列"]
    Flow --> Check["検証と回復\n完了条件・失敗時の対応"]

オーケストレーションで見落とされやすいのが、決定的な処理は通常のプログラムに任せるという判断です。ファイルの入出力、フォーマット変換、テストの実行など、手順が決まっている処理は、LLMに毎回考えさせるよりもコードで実行するほうが速く、安定し、コストも下がります。

AIに任せるのは、判断・要約・生成・例外対応など、決まった手順に落とせない部分です。

ページ	内容
オーケストレーションパターン	シングル・マルチ・階層型など代表的な構成の比較
Claude・ChatGPT・Codexのオーケストレーション比較	Chat、Cowork、Code、Work、Codexで利用者が制御できる範囲を比較
Claude Codeの親子エージェント設計	`.claude/agents/`、Skills、model、effort、worktreeの具体例
Codexの親子エージェント設計	`.codex/agents/`、`.agents/skills/`、AGENTS.md、reasoning effortの具体例
エージェントフレームワーク	LangGraph・OpenAI Agents SDK・Claude Agent SDK・Google ADK などの比較
状態管理と引き継ぎ	工程間で情報を受け渡す設計
失敗検知とリカバリ	途中で失敗したときの検知と復旧の設計