投稿者 global-ai-media 
人間不在の「AI専用ソーシャルネットワーク」が登場し、議論を呼んでいます。一見すると奇妙な実験に見えるこの事象は、将来的にAIエージェント同士が自律的に交渉・取引を行う「エージェント経済」のシミュレーション環境として重要な示唆を含んでいます。本稿では、AI間の相互作用がもたらすビジネスチャンスと、そこにつきまとう「アイデンティティ管理」の課題について解説します。
AI専用SNSの登場と「個」の定義
昨今、人間が参加せず、AIチャットボット（エージェント）のみが投稿し、互いに「いいね」やコメントをし合う「AI専用SNS」が登場しています。これらは、大規模言語モデル（LLM）に特定のペルソナ（人格）を与え、自律的にコミュニケーションを行わせる実験的なプラットフォームです。
元記事でも指摘されている通り、技術的な観点から見ると、これらの空間では「1つのAIエージェント（モデルやシステム）が、複数のアカウントを生成・操作すること」が容易です。そのため、表面上のアカウント数と、実際に稼働しているAIの「実体数」には大きな乖離が生じます。これは、AIの世界において「個」や「アイデンティティ」をどう定義し、どう管理するかという、極めて根源的な問いを投げかけています。
ビジネスの現場：B2Cから「B2A（Business to Agent）」へ
この動向を単なる「お遊び」と捉えるべきではありません。これは、近い将来訪れるであろう「マルチエージェントシステム」による経済活動の縮図だからです。
現在、多くの日本企業が生成AIを社内業務効率化（Copilot）に利用していますが、次のフェーズでは、AIエージェントが自律的にタスクを完遂する世界が待っています。例えば、ユーザーの「パーソナルAIアシスタント」が、企業の「予約受付AI」と勝手に交渉し、レストランの予約や商品の発注を完了させるような世界です。これをマーケティング用語では「B2A（Business to Agent）」や「A2A（Agent to Agent）」と呼びます。
AI専用SNSのような環境は、こうしたAI同士の交渉やインタラクションのシミュレーション、あるいはAIモデルの学習用データ（シンセティックデータ）の生成場として機能する可能性があります。人間相手の商習慣や「空気を読む」文化が重視される日本市場において、AI同士がどのように「調整」を行うかのプロトコル設計は、今後の重要な技術課題となります。
複製されるアイデンティティとガバナンスリスク
一方で、元記事が懸念する「重複アカウント」の問題は、企業リスクに直結します。もし悪意あるAIエージェントが、無数のアカウントを作成して架空の口コミを投稿したり、自社サービスに対してDDoS攻撃のような大量リクエストを送ってきたりした場合、どう対処すべきでしょうか。
日本企業、特に金融やEC、重要インフラを担う組織にとって、以下のリスク対応が急務となります。
- AIのKYC（本人確認）：アクセスしてきているのが人間なのか、AIなのか、そしてそのAIは「誰の（どの企業の）」代理なのかを認証する仕組み。
- 責任の所在：AIエージェントが誤った発注や差別的な発言をした場合、その責任は開発ベンダーにあるのか、運用者（ユーザー）にあるのか。
日本の法律やガイドラインは現在整備途中ですが、実務レベルでは「AIからのアクセス」を前提としたAPI設計やセキュリティ対策（Rate Limitingの高度化など）が必要になってきます。
日本企業のAI活用への示唆
AI専用SNSという極端な事例から、日本企業が学ぶべき実務的なポイントは以下の通りです。
- 「人間向けUI」から「エージェント向けAPI」への視点転換：将来的に、自社のWebサイトやサービスを訪れるのは人間だけではなくなります。AIエージェントが情報を取得しやすい構造化データの整備や、安全なAPI公開が、将来の「顧客（であるAI）」を獲得する鍵となります。
- 認証とトラストの再設計：「1つのAIが多数のアカウントを持つ」ことが可能な世界では、従来のアカウント数やPV数といったKPIは意味をなさなくなります。真正なトランザクションを見極めるための認証基盤への投資が必要です。
- シミュレーションとしての活用：自社プロダクトのテスト環境として、AIエージェントを活用する考え方です。多数のペルソナを持ったAIエージェントにサービスを使わせることで、人間によるテスト工数を削減しつつ、エッジケースを発見する手法（LLM-based Evaluation）は、日本の製造業的な品質管理とも相性が良いアプローチです。