AIにプロジェクトマネジメントの一部を学習させ、AIエージェントの組織を作ってタスクを実行させたところ、高いパフォーマンスを発揮した、という研究論文が発表されました。
この論文で提案されている「AsyncThink（非同期思考）」という手法では、「リーダーAI」がプロジェクトマネージャーのように振る舞います。
まずリーダーAIはタスクの全体像を把握し、「この作業はAのワーカーAIに任せよう」「こちらはBのワーカーAIに」と、各エージェントに仕事を割り振ります。
各ワーカーAIは、それぞれ同時並行（非同期）で自分のタスクを進めます。
そして最後に、リーダーAIが各ワーカーから上がってきた中間報告や成果物を集約・統合し、最終的な答えや成果物を完成させます。
興味深いのは、リーダーAIが「最適なマネジメント方法」を、試行錯誤（強化学習）を通じて自ら学習する点です。
人間がタスクの割り振り方を細かく指示するのではなく、AI自身が「どのタスクを、どのAIに、どのタイミングで任せれば、最も速く、最も正確に答えが出せるか」を自律的に学んでいきます。
この「組織運営のコツ」を一度学んでしまえば、AIは未知の複雑な問題に直面したときでも、その場で最適なチーム編成を考え出し、問題を解決できるようになります。
この論文は人間がチームワークで仕事をするように、AIにも組織的にタスクを実行させることで、より複雑で大規模な問題解決が可能になることを示唆しています。
