マルチエージェント・オーケストレーションはなぜうまくいかないのか？

最近、AIで「ゼロ・ヒューマン・カンパニー」を運営できるようにする『Paperclip』プロジェクトが話題になりました。エージェントを会社の組織図のように構成し、CEO、チーム長、実務担当者の役割を与え、会社のミッションや個別プロジェクトを定義すると、自律的に働き始めます。わずか1か月で GitHub スター4万件を突破しました。

その前にも、似たアプローチとしてエージェントを「都市」にたとえた Gastown があり、Anthropic の Claude Code Agent Teams、Cursor のクラウドエージェントに至るまで、業界全体で「複数のエージェントを組織のように動かそう」という流れが鮮明になっています。

私もこの流れへの好奇心を抑えきれず、Gastown と Paperclip を使ってみました。API トークンのコストで計算すると、約 $5,000 を支出しました。🫠
結論から言うと、確かに効果のある領域は一部ありましたが、限界のほうがはるかに明確でした。

トークンコストは単一エージェントと比べて5〜10倍消費されるのに、生産性は比例せず、エージェントが文脈を失ったり、引き継ぎが途中で途切れたり、誤った結果を自ら「完了」と処理してしまう問題が繰り返し発生しました。そこで、私が経験した問題と、そこから得たインサイトを整理してみました:

→ マルチエージェント・オーケストレーションの3つの構造的ボトルネック
→ 「都市」や「会社」のメタファーがなぜうまく機能しないのか
→ 実運用で堅牢な構造はどのようなものか
→ 自分の業務でエージェント委任が可能な領域を見極めるための5つの基準とスコアリング

エージェント時代に「何を任せ、何を任せるべきでないのか」を考えている方々の助けになればと思います。