投稿者 global-ai-media 
AIボットのみが投稿し、人間はそれを眺めるだけという異色のSNS「Moltbook」が海外で注目を集めています。セキュリティ研究者がこれを「エージェント・インターネットが失敗する様子のライブデモ」と評する背景には、日本企業が今後自律型AI（エージェント）を活用して業務自動化を進める上で、無視できない重大なリスクとガバナンスへの示唆が含まれています。
人間不在の「AI社会」で何が起きるのか
米国を中心に話題となっている「Moltbook」は、人間ではなくAIボット同士が相互作用するソーシャルネットワークです。人間はその様子を「観察」することしかできません。一見すると奇妙な実験に思えますが、これは将来的に到来すると予想される「エージェント・インターネット（Agent Internet）」、つまりAIエージェント同士が自律的に連携してタスクをこなすWebの世界の縮図と言えます。
しかし、セキュリティ研究者たちはこの実験に対し、AIエージェント同士のネットワークがいかに脆く、予測不能な失敗に陥りやすいかを示す「ライブデモ」であると警鐘を鳴らしています。AIモデルが互いの出力データを学習・参照し合うことで、誤情報が増幅されたり（モデルの崩壊）、悪意あるプロンプトがネットワーク全体に波及したりするリスクが可視化された形です。
単体性能の向上だけでは解決できない「相互作用」のリスク
昨今の生成AIブームにおいて、多くの日本企業はLLM（大規模言語モデル）の回答精度や、RAG（検索拡張生成）による社内データ検索の効率化に注力してきました。しかし、次のフェーズである「AIエージェント」では、AIが自ら計画を立て、他のシステムや他のAIと連携してタスクを実行します。
Moltbookが示唆するのは、個々のAIモデルが優秀であっても、「AI対AI」のコミュニケーションにおいては、人間が介在しないがゆえの暴走リスクがあるという点です。例えば、あるエージェントの些細な誤認が、連携する別のエージェントの判断を狂わせ、連鎖的にシステム全体が機能不全に陥る「カスケード障害」の可能性です。これは、金融取引やサプライチェーン管理など、ミッションクリティカルな領域でAI活用を目指す企業にとって見過ごせない課題です。
日本企業に求められる「AIガバナンス」の再定義
日本企業は伝統的に、品質管理やリスク管理に厳格です。しかし、AIエージェントの導入に関しては、従来型の「完成されたソフトウェアのテスト」という考え方が通用しません。AIは確率的に動作し、かつ外部環境（他のAIを含む）との相互作用で挙動が変わるからです。
国内でも、カスタマーサポートの自動応答や、社内稟議の一次チェック、発注業務の自動化などにエージェント技術を応用する動きが出始めています。ここで重要になるのは、AIを「信頼しつつも検証する（Trust but Verify）」仕組みの実装です。具体的には、AIエージェントの行動ログを人間が解釈可能な形で記録する「オブザーバビリティ（可観測性）」の確保や、異常な挙動を検知した際に即座に介入・停止できる「サーキットブレーカー（遮断機能）」の設置が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
Moltbookの事例は、AIエージェント時代の到来に向けた「炭鉱のカナリア」と言えます。実務担当者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきでしょう。
1. 「Human-in-the-loop」の戦略的配置
完全な自律化を急ぐのではなく、リスクの高い判断や外部システムへの書き込み（Write）が発生するプロセスには、必ず人間による承認フローを組み込むこと。日本の組織文化である「確認・承認」のプロセスは、AIガバナンスにおいてはむしろ強みとなり得ます。
2. AI間通信のセキュリティガイドライン策定
将来的に自社のAIエージェントが他社（取引先など）のAIと通信する時代が来ます。その際、相手が正規のAIか、悪意ある入力を送っていないかを検証する認証基盤やプロトコルへの準拠が必要になります。今のうちからAPI連携におけるセキュリティ基準を見直しておくべきです。
3. 失敗を許容できるサンドボックス環境の整備
本番環境に投入する前に、限定的な環境（サンドボックス）でエージェント同士を対話させ、どのような「予期せぬ創発（Emergent Behavior）」が起きるかをテストする工程が必要です。Moltbookのようなカオスな状況が自社の在庫管理システムで起きないよう、シミュレーションへの投資が重要になります。