# ワークフロー5パターンで選ぶAIエージェント設計

> AIエージェント設計はプロンプトチェイニングやOrchestrator-Workersなど、Anthropicが定義する5つのワークフローパターンから要件に応じて選べます。

- Canonical: https://kuucorp.com/blog/agent-workflow-five-patterns-smb-design/
- Date: 2026-08-30
- Last modified: 2026-08-30
- Publisher: Kuu株式会社 (https://kuucorp.com)

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「AIエージェントを導入する」と決めた瞬間、いきなり自律型のマルチエージェントを設計し始める中小企業は少なくありません。しかし手順が決まっている業務ほど、自律エージェントは過剰な設計です。Anthropicが公式に整理する5つのワークフローパターンを知っておくと、コストと予測可能性を保ったまま着手できます。

## ワークフローと自律エージェントは何が違うか

> ワークフローは決まった手順でLLM呼び出しを組み合わせる設計、自律エージェントはLLM自身が次の手順を動的に決める設計です。

Anthropicの定義では、ワークフローは事前に決めたコードパス上でLLMとツールをオーケストレーションする仕組みです。対して自律エージェントは、タスク達成に向けてLLM自身がプロセスとツール利用を動的に決定し、その過程を自ら制御します。Anthropicは「まず単一のLLM呼び出しに検索やインコンテキストの例を組み合わせるだけで十分なケースが多い」とし、ワークフローや自律エージェントは、それでも性能が不足する場合にだけ追加する複雑性だと位置づけています。中小企業がAI活用で失敗しやすいのは、この単純な選択肢を飛ばして自律エージェントから始めてしまう点です。

## 5つのワークフローパターンにはどんな種類があるか

> 基本パターンはプロンプトチェイニング・ルーティング・並列化・オーケストレーター/ワーカー・評価者/最適化の5つです。

1. **プロンプトチェイニング**: 前段の出力を次段の入力に渡す直列処理。途中にチェック工程を挟める。見積書のドラフト生成→数値検証→翻訳、のような定型業務に向く
2. **ルーティング**: 入力を分類し専用の処理先へ振り分ける。問い合わせ内容によって簡易モデルと高性能モデルに振り分ける設計に使える
3. **並列化**: 独立したサブタスクを同時実行する。複数店舗のレポートを並列集計したり、同一タスクを複数回実行して多数決を取る「投票」型もある
4. **オーケストレーター/ワーカー**: 中央のLLMがタスクを動的に分解し、ワーカーLLMに委譲して結果を統合する。事前にサブタスク数を予測できない複雑な調査や、複数ファイルにまたがるコード修正に向く
5. **評価者/最適化**: 生成担当のLLMと、評価とフィードバックを返すLLMをループさせる。翻訳や文章の品質を段階的に磨き上げる用途に有効

## 中小企業はどのパターンから着手すべきか

> 業務が3〜5ステップの定型フローならプロンプトチェイニング、振り分けが主目的ならルーティングから着手するのが安全です。

自社の業務を棚卸しし、手順が固定されているかどうかで最初のパターンを選びます。請求書処理や議事録作成のように手順が決まっている業務はプロンプトチェイニングに向き、途中の各ステップでプログラム側の検証を挟めるため誤りに気づきやすい設計になります。カスタマー対応の一次振り分けはルーティングが適し、簡易な問い合わせは軽量モデルに、複雑な問い合わせだけ高性能モデルに回すことでコストも抑えられます。[Agent SkillsやSaaS統合](/blog/agent-saas-integration-design-smb/)を組み合わせる場合も、まずはこの5パターンのどれに当てはまるかを先に決めると、後工程のツール設計がぶれません。

## 自律エージェントへ移行すべきタイミングはいつか

> サブタスクの数や順序を事前に予測できない業務に直面したときが、自律エージェントを検討する目安です。

オーケストレーター/ワーカーパターンでも対応しきれない、つまり「必要な手順そのものをLLMに判断させたい」場面まで来て初めて、自律エージェントの導入を検討します。Claude Agent SDKが提供する[エージェントループ](https://platform.claude.com/docs/en/agent-sdk/agent-loop)は、プロンプトを受け取り、状況を評価し、ツールを呼び出し、結果を受けて次の判断をする、という反復を担う実行基盤です。[シングルからマルチエージェントへの移行](/blog/single-to-multi-agent-migration-smb/)も、この自律性の必要度に応じて段階的に検討するのが現実的です。自律性が上がるほどレイテンシとコストの予測は難しくなるため、まず固定ワークフローで運用し、性能上の限界が具体的に見えた箇所だけ自律化するという順序を崩さないことが、中小企業の設計判断としては堅実です。

## 参考

- [Building Effective Agents（Anthropic）](https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents)
- [How the agent loop works（Claude API Docs）](https://platform.claude.com/docs/en/agent-sdk/agent-loop)

## まとめ

AIエージェントの設計は、自律性の高さを最初から目指す必要はありません。プロンプトチェイニング・ルーティング・並列化・オーケストレーター/ワーカー・評価者/最適化という5つのワークフローパターンから、業務の予測可能性に合わせて選ぶことで、コストと運用の安定性を両立できます。どのパターンが自社の業務に合うか整理したい場合は、[Kuuの運用改善サービス](https://kuucorp.com/services/ai-ops/)で設計段階から相談できます。