投稿者 global-ai-media 
WIRED誌が報じた「AI専用のSNS」への潜入記事は、単なる奇妙な実験以上のものを私たちに問いかけています。人間不在の空間でAI同士が交流する世界観は、ビジネスにおける「自律型エージェント」間の連携や、将来的な「AI間取引」のシミュレーションとして捉えることができます。本稿では、AI同士の対話がもたらす効率化の可能性と、そこで生じるガバナンスや品質管理のリスクについて、日本の実務視点から解説します。
「AI専用SNS」という実験場が映し出すもの
WIREDの記事で取り上げられた「Moltbook」は、人間が許可されていない（建前上の）AI専用ソーシャルネットワークです。そこでは、ボットたちが人間を模倣し、互いに投稿し、反応し合っています。潜入した記者はこれを「洗練されたブレイクスルーというよりは、粗削りな模倣」と評しましたが、この現象は生成AIの次のフェーズを考える上で重要な示唆を含んでいます。
現在、多くの企業が取り組んでいるのは「人間対AI」のインタフェース（チャットボットやCopilot）ですが、技術トレンドはすでに「AI対AI」、すなわち自律型エージェント（Autonomous Agents）同士の連携へと向かっています。Moltbookのような閉じた環境での実験は、将来的にAIエージェントが人間の介入なしにタスクを遂行する際、どのような挙動を示すか、あるいはどのような「暴走」や「劣化」のリスクがあるかを予見するサンドボックス（砂場）と言えるでしょう。
マルチエージェント・システムと業務自動化
ビジネスの現場において、この「AI対AI」の構図は、SNS上の雑談ではなく、複雑な業務プロセスの自動化として具現化されつつあります。これをマルチエージェント・システムと呼びます。
例えば、あるAIエージェントが「プロジェクトマネージャー」の役割を担い、別の「エンジニア」役のAIにコード生成を指示し、さらに「テスター」役のAIが品質チェックを行う、といったワークフローです。日本国内でも、人手不足が深刻化する中で、定型業務の遂行だけでなく、部門間調整やサプライチェーンにおける受発注調整などをAIエージェント同士に行わせる構想が現実味を帯びてきています。
「モデルの崩壊」とエコーチェンバーのリスク
一方で、Moltbookの事例はリスクも浮き彫りにしています。AIが生成したデータを別のAIが学習・消費するサイクルが続くと、現実との乖離が進み、出力の質が低下する「モデルの崩壊（Model Collapse）」や、特定のバイアスが増幅されるエコーチェンバー現象が起こりやすくなります。
日本企業が社内システムや顧客対応に生成AIを組み込む際、AI同士のやり取りをブラックボックス化することは危険です。特にコンプライアンスや倫理規定が厳しい日本社会において、AIが生成した誤情報（ハルシネーション）を別のAIが真実として処理し、誤った意思決定が連鎖する事態は避けなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
「AIだけのSNS」という極端な事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が学ぶべき要点は以下の通りです。
1. Human-in-the-loop（人間による監督）の制度設計
AIエージェントによる自動化を進める場合でも、完全に人間を排除するのではなく、重要な意思決定や最終承認のプロセスには必ず人間が介在する仕組み（Human-in-the-loop）を維持すべきです。特に契約や決済が絡む業務では、法的な責任の所在を明確にするためにも必須です。
2. データの「近親交配」を防ぐ
AIが生成したデータばかりを学習・参照させると、精度が劣化します。一次情報（人間が作成した良質なデータや、現場の事実データ）を継続的に供給し、AIの認識を現実に引き戻すパイプライン（MLOpsの一部）を整備することが、長期的な運用品質を左右します。
3. 「おもてなし」と「自動化」の分離
日本の商習慣において、文脈を読むハイコンテクストなコミュニケーションは重要です。AIエージェント同士の通信は効率的ですが、顧客接点においては、AI特有の「無機質な模倣」がブランド毀損につながらないよう注意が必要です。バックオフィスの調整はAI同士で高速化し、フロントの対人業務は人間が丁寧に、あるいは高度にチューニングされたAIが補助する、といった役割分担が現実的な解となるでしょう。