Mixture of Experts（専門家混合モデル）とは、複数の異なる「専門家モデル（Expert）」を組み合わせ、それぞれが得意分野のタスクを担当することで、全体として高い性能と効率を実現するAIのアーキテクチャである。
各専門家（Expert）はニューラルネットワークの一部として存在し、入力データの内容に応じて「どの専門家を使うか」を制御する「ゲーティングネットワーク（Gating Network）」が選択を行う。
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カスタマーサポートAI
FAQ回答、感情分析、商品提案などを担当する「専門AI」を分けて設計し、文脈に応じて切替える。
→ 利用者は一つのチャット体験だが、裏では複数の専門家AIが連携している。 -
デザイン支援ツール
「テキスト→レイアウト生成」「色彩提案」「文体調整」などの専門AIをMoE構造で組み合わせる。
→ デザイナーは目的に集中しつつ、AIが適切に分担処理を行う。
提唱者と起源
Mixture of Experts の概念は、Geoffrey Hinton（ジェフリー・ヒントン）、Michael I. Jordan（マイケル・ジョーダン）、**Robert A. Jacobs（ロバート・ジェイコブス）**らによって1990年代初頭に提唱された。
特に、1991年の論文 “Adaptive Mixtures of Local Experts”（Neural Computation誌）で体系的に紹介され、現在の大規模言語モデル（LLM）にも応用されている。
デザイン／プロダクトでの応用
Mixture of Experts の考え方は、AIモデル設計だけでなく「体験デザイン」や「情報構造設計」にも応用できる。
AIやUXの観点では、「一人の万能エージェントではなく、専門家たちが協調する構造」として理解すると実践的である。
デザイン上の活用方法
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専門モジュールの分業設計
ユーザーが行う複雑なタスクを、異なるAIエージェントやモジュールが分担して支援する設計が可能である。
例：テキスト生成AIと画像生成AIを連携させ、プロンプト→ビジュアル化→修正の一連の流れを統合するUX。 -
コンテキストに応じたAI選択
ユーザーの操作や文脈に応じて、異なるAIをバックエンドで切り替える。
例：製造現場では不良検出AI、品質予測AI、在庫最適化AIが並存し、状況に応じて最適なモデルを選択。 -
AIの透明性設計
どの「専門家」が判断したのかを可視化することで、信頼性を高めるインターフェース設計が可能。
具体的な事例
| 分野 | MoE活用の例 | デザイン的観点 |
|---|---|---|
| Google Gemini 1.5 | 100以上の専門モデルをタスクに応じて動的に切替。 | 複数専門AIの協働を隠す一貫したUX。 |
| Mistral “Mixtral 8×7B” | 8つの専門家モデルのうち2つのみを同時使用し、省電力化。 | 高速応答と専門精度の両立設計。 |
| 医療AIアシスタント | 放射線画像・血液検査・カルテ要約などを別モデルで分担。 | 医師の判断フローに寄り添うUI設計。 |
| 教育系AIチューター | 数学・作文・英語の各分野AIを統合。 | 学習者の弱点に合わせた個別最適UX。 |
関連用語
- Neural Network（ニューラルネットワーク） 人工知能の基本構造。脳の神経細胞を模倣。 MoEの基盤構造となる
- Gating Network（ゲーティングネットワーク） 入力に応じて、どの専門家を使うか選択する制御部分。 MoEの中核
- Sparse Activation（スパース活性化） すべての専門家ではなく、一部のみを活性化する設計。 計算効率向上の鍵
- Transformer（トランスフォーマー） 現在のLLMの主要構造。MoEと組み合わせて性能向上が可能。 GoogleやOpenAIが採用
- Mixture of Experts LLM（MoE-LLM） MoE構造を持つ大規模言語モデル。例：Gemini 1.5、Mixtralなど。 実用段階の技術
