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協調の破綻（仕様曖昧・重複作業・検証不足）

Coordination failure modes

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

人間チームも調整コストで失敗するが、AIチームは『途中で聞き返す』ができず誤解が最後まで伝播する点で人間より脆い

できること

単純な2〜3エージェント構成での役割分担された定型タスクは動作する

まだできないこと

MASTタキソノミーで特定された14の失敗モード（仕様曖昧42%、協調破綻37%、検証不足21%）が本番環境で頻発し、失敗率41-86.7%という報告もある。エージェントは実行中に明確化質問ができない

なぜそうなのか

マルチエージェントシステムは単一エージェントの誤りを『増幅』する構造的リスクを持つ。冗長作業・役割重複・終了条件欠如が典型

これからの予測の根拠

『協調ゲインが本当にノイズを上回るか』を厳密検証する研究が進みつつある段階で、2028年までに構造的解決に至るかは不透明（停滞リスクを明記）

いま使える主な道具

各種マルチエージェントフレームワーク

根拠

• Who Broke the System? Failure Localization in LLM-Based Multi-Agent Systems 2026-07
  1,600以上のトレースを分析し14の失敗モードを特定
• How Much Coordination Gain Is Real? A Paired Noise-Floor Protocol for Multi-Agent LLM Benchmarks 2026-06
  協調ゲインの多くがノイズフロア以下である可能性を指摘

同じ分野のほかの仕事（マルチエージェント協調・委任）

• サブエージェントへのタスク委任・並列実行
• 役割特化による品質向上の実効性

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。