投稿者 global-ai-media 
ChatGPTのような単体の対話型AIから、複数のAIエージェントが連携して課題を解決する「マルチエージェントシステム」へと関心が移りつつあります。最新の研究動向である「相互作用主義的パラダイム（Interactionist Paradigm）」を紐解きながら、LLM（大規模言語モデル）が持つ「社会的な事前知識」を日本企業の複雑な業務プロセスにどう適用すべきか解説します。
単体の知性から「集団的振る舞い」への進化
これまでの生成AI活用は、人間がAIに指示を出し、AIが回答するという「1対1」のインタラクションが主役でした。しかし、昨今のAI研究や実務の現場では、複数のLLMエージェントが互いに対話し、協力し、時には議論することでタスクを完遂する「マルチエージェントシステム」へのシフトが加速しています。
従来の強化学習エージェント（ゼロから試行錯誤して学習するAI）とは異なり、LLMベースのエージェントには、膨大なテキストデータによる事前学習を通じて獲得された「暗黙の社会的知識（Social Priors）」が備わっています。つまり、彼らは「教師役」「批判者」「調停者」といった役割を与えられると、その社会的文脈を理解し、人間のような振る舞いで他者（他のAI）と関わることができます。
この特性を理解し、エージェント間の相互作用を設計・分析する「相互作用主義的パラダイム」こそが、今後のシステム開発の鍵となります。
「あうんの呼吸」をシステム化する：日本企業におけるポテンシャル
日本のビジネス現場は、明文化されていない商習慣や、関係部署間での調整（すり合わせ）によって成り立っている側面が強くあります。従来のルールベースの自動化ツール（RPAなど）では、こうした曖昧な調整業務をカバーすることは困難でした。
しかし、LLMベースのマルチエージェントシステムは、この壁を突破する可能性があります。例えば、以下のような構成が考えられます。
- 起案エージェント：企画書ドラフトを作成する
- リスク管理エージェント：法規制や社内規定に基づき、ドラフトに「待った」をかける
- 修正エージェント：指摘を受けて妥協案を提示する
- 決裁エージェント：最終的な承認判断を行う
このように、日本企業特有の「稟議」や「合議」のプロセスを、異なる役割（ペルソナ）を持ったAIエージェント同士にシミュレーションさせることで、人間が介在する前の一次スクリーニングやブラッシュアップを高度に自動化できるのです。
予測不可能性と「エコーチェンバー」のリスク
一方で、複数のLLMを相互作用させることにはリスクも伴います。単体のLLMでさえハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクがありますが、集団になるとそれが増幅される危険性があります。
人間社会でも見られるように、似たような傾向を持つエージェント同士が対話することで、偏った意見が極端に強化される「エコーチェンバー現象」がAI間でも発生し得ます。また、エージェント間の交渉がループし、結論が出ないままリソースを浪費するケースも考えられます。
したがって、プロダクト担当者やエンジニアは、個々のプロンプトエンジニアリングだけでなく、「エージェント間の会話ログ」を監視し、暴走を防ぐためのガバナンス機構（監督役のAIや、最終確認者としての人間）を設計に組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、今回の「相互作用主義的パラダイム」という視点を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務者が意識すべきポイントを整理します。
- 「チャットボット」からの脱却：
AI活用を「検索・要約のアシスタント」に留めず、「自律的に調整・実行するチーム」として捉え直してください。定型業務ではないが、一定の判断基準（役割）が存在する業務こそ、マルチエージェントの適用領域です。 - 「役割」の明確化が品質を左右する：
日本的な「空気を読む」能力はLLMにもある程度備わっていますが、業務で使う場合は曖昧さを排除する必要があります。各エージェントに「誰の立場で」「何をゴールとするか」を厳密に定義（プロンプト化）することが、組織としてのAI活用成功の鍵です。 - プロセス・ガバナンスの構築：
結果（出力物）のチェックだけでは不十分です。AI同士がどのようなロジックで合意形成に至ったか、その「対話履歴」を監査可能にする仕組みを整えてください。ブラックボックス化した集団的意思決定は、コンプライアンス上の大きなリスクとなります。
AIは単なるツールから、組織の一員として振る舞う「同僚」へと進化しつつあります。技術的な受容だけでなく、組織論としてAIをどうマネジメントするかという視点が、これからのリーダーには求められています。