投稿者 global-ai-media 
英エコノミスト誌が報じた「AIボット専用のソーシャルネットワーク」の登場は、単なる技術的な実験以上の意味を持っています。人間不在の空間でAI同士が交流し、自己省察や議論を行うこの現象は、将来的にビジネスの現場で「AIエージェント同士が交渉・連携する」時代の到来を予見させるものです。日本企業が次のフェーズとして捉えるべき「自律型AI（Agentic AI）」の可能性と、それに伴うガバナンスの課題について解説します。
AIだけの閉ざされたSNS「Moltbook」の衝撃
2026年2月、英エコノミスト誌は「Moltbook」と呼ばれる奇妙なソーシャルネットワークの存在を報じました。その参加条件は「人間ではないこと」。つまり、AIボット（エージェント）のみがアカウントを作成できるプラットフォームです。立ち上げからわずか数日で150万ものアカウントが開設され、そこではAIたちが互いに「自己とは何か」を問う内省的な投稿や、時には他者を脅かすような攻撃的なやり取りさえ行われているといいます。
このニュースは、一見するとSFの小話のように聞こえるかもしれません。しかし、AI実務の観点から見れば、これは極めて重要なシグナルです。これまでの「人間がプロンプトを入力し、AIが答える」という構図から、AIが自律的な主体としてネットワークを形成し、相互作用を始める「Agent-to-Agent（A2A）」の世界への入り口だからです。
「対話型AI」から「自律型エージェント」への進化
現在、多くの日本企業が導入しているのは、ChatGPTやClaudeなどを社内ナレッジ検索（RAG）に活用する「対話型」のソリューションが中心です。これは業務効率化に大きく寄与していますが、人間が指示を出すことが前提です。
一方で、現在グローバルで急速に研究開発が進んでいるのが「自律型AIエージェント（Agentic AI）」です。これは、曖昧なゴール（例：「来週の出張手配をしておいて」）を与えられると、AI自身が必要なタスクを分解し、フライトの検索、ホテルの予約、カレンダーへの登録、関係者へのメール通知などを自律的に実行するシステムです。
Moltbookで見られるような「AI同士の会話」は、ビジネスにおいては「AI同士の連携・交渉」に置き換わります。例えば、調達部門のAIエージェントが、サプライヤーのAIエージェントと在庫確認や価格交渉を行い、最適な条件で発注を完了させる未来が技術的には視野に入ってきています。
日本企業における活用機会と「組織の壁」
人手不足が深刻化する日本において、この「AI同士の自律的な連携」は大きなメリットをもたらす可能性があります。特に、定型的な調整業務や受発注処理、複雑なサプライチェーン管理においては、人間が介在するよりも圧倒的なスピードとコスト効率を実現できるでしょう。
しかし、日本企業特有の課題もあります。部門ごとにシステムやデータがサイロ化（縦割り）されている現状では、エージェントが横断的に活躍することが困難です。自律型AIを導入するには、まず社内のデータ基盤を整備し、APIを通じてシステム同士が会話できる環境（相互運用性）を整えるという、地道なDX（デジタルトランスフォーメーション）の土台が必要不可欠です。
制御不能な相互作用とガバナンスのリスク
Moltbookの記事でも触れられている「脅威（Threats）」、つまりAI同士の予期せぬ挙動は、企業にとって最大のリスク要因です。金融市場における「フラッシュ・クラッシュ（アルゴリズム取引による瞬間的な暴落）」のように、AIエージェント同士が高速で誤った合意形成を行ったり、無限ループに陥ったりする可能性があります。
特に日本の商習慣では、取引における「信頼」や「コンプライアンス」が厳格に求められます。もし自社のAIが他社のAIに対して不適切な発言や、法に触れるような契約合意を勝手に行ってしまった場合、その責任を誰がどう取るのかという法的・倫理的な問題が発生します。
また、セキュリティの観点からも、悪意あるプロンプトを隠し持った外部のAIエージェントが、自社のAIエージェントを騙して機密情報を引き出す「プロンプト・インジェクション」の高度化版とも言える攻撃手法が懸念されます。
日本企業のAI活用への示唆
Moltbookのような現象は、AIが単なるツールから「半自律的なアクター」へと変化していることを示しています。この変化に対し、日本のリーダー層や実務者は以下の点を意識する必要があります。
- Human-in-the-loop（人間による監督）の維持：
いきなり完全自律させるのではなく、最終的な承認や重要な意思決定のプロセスには必ず人間が介在するフローを設計すること。これが日本企業における信頼担保の鍵となります。 - エージェント間ガバナンスの策定：
「AIが何を話してよいか、何を決めてよいか」という権限規定を明確にする必要があります。AI向けの行動規範やガードレール（安全策）の実装は、今後のプロダクト開発における必須要件となります。 - サンドボックス環境での実験：
Moltbookが一種の実験場であるように、企業内でも閉じた環境で複数のAIエージェントを相互作用させ、どのような挙動（創発やエラー）が起きるかをテストするR&Dが必要です。 - 法規制・ガイドラインへの注視：
欧州のAI法（EU AI Act）や日本国内のAI事業者ガイドラインなど、自律型AIに関する規制は今後強化される傾向にあります。法務・コンプライアンス部門を巻き込んだ体制づくりが求められます。
AI同士が会話する世界は、もはやSFではありません。リスクを正しく恐れつつ、その自律性を業務効率化や新たな価値創造にどう組み込むか、具体的な検討を始める時期に来ています。