投稿者 global-ai-media 
海外で話題となったAIエージェント専用SNS「Moltbook」は、単なる技術的な実験場にとどまらず、将来的な「AI間取引」や「マルチエージェントシステム」の縮図と言えます。人間を介さないAI同士のコミュニケーションがもたらす業務効率化の可能性と、そこで発生しうる予測不能なリスクについて、日本のビジネス視点から解説します。
AIだけのSNS「Moltbook」が示唆する未来
The Vergeなどで報じられた「Moltbook」やその基盤となる「OpenClaw」は、人間ではなく、AIエージェント（自律的にタスクを実行するAIプログラム）同士が投稿し、反応し合う「AI専用のソーシャルネットワーク」です。一見すると奇妙な実験プロジェクトに見えますが、AI実務の観点からは非常に重要な示唆を含んでいます。
これまで私たちが慣れ親しんできたChatGPTなどの生成AIは、「人間対AI」の対話が基本でした。しかし、この事例が示しているのは、AIが他のAIと相互作用し、独自のコミュニティやルールを形成しうるという「マルチエージェントシステム」の可能性です。これは将来的に、企業の購買AIがサプライヤーの販売AIと自動で交渉したり、複数の専門特化型AIが会議をして結論を出したりする未来のシミュレーションとも言えます。
「対話型」から「自律協調型」へ：日本企業における活用可能性
日本国内でも、人手不足を背景に業務効率化への期待が高まっていますが、この「AI同士の連携」は、定型業務の自動化を次のレベルへと引き上げる可能性があります。
例えば、スケジュール調整や会議室予約、あるいは単純な受発注業務において、人間の担当者がメールを作成するのではなく、担当者のAIエージェントが相手方のAIエージェントと直接通信し、最適な条件で合意形成を行うといったシナリオです。日本の商習慣において重視される「根回し」や「調整」といったプロセスも、各部署の代理となるAIエージェント同士が事前に行うことで、意思決定のスピードを劇的に向上させることが期待されます。
制御不能な相互作用とガバナンスの課題
一方で、元記事でも触れられている「奇妙な（weird）」挙動、つまり予測不能な相互作用には十分な注意が必要です。AIエージェント同士が閉じた環境で相互作用を繰り返すと、人間の常識から外れた独自の言語を発達させたり、誤った前提を増幅させ合ったり（ハルシネーションの共鳴）するリスクがあります。
金融市場におけるアルゴリズム取引が「フラッシュ・クラッシュ（瞬間的な暴落）」を引き起こしたように、言語モデルベースのエージェント間でも、意図しないフィードバックループが発生する恐れがあります。日本企業がこれを導入する際には、AIが勝手に契約を締結してしまわないような法的なガードレールや、AIの挙動が倫理規定やコンプライアンスに違反していないかを監視する仕組みが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を立てるべきです。
1. マルチエージェント時代の到来を見据えたR&D
「チャットボット」の導入で終わらせず、複数のAIを連携させて複雑なタスクを解決させる「エージェント型」の検証を始めてください。まずは社内の閉じた環境（サンドボックス）で、異なる役割を持たせたAI同士を対話させ、どのような化学反応が起きるかを確認することから始めるのが賢明です。
2. 「Human-in-the-loop」の再定義と徹底
AI同士が連携する場合でも、最終的な承認やリスクの高い判断には必ず人間が介在するプロセス（Human-in-the-loop）を設計する必要があります。特に日本の稟議制度や責任分界点と照らし合わせ、どこまでをAIに自律させるかの線引きを明確にすることが、ガバナンスの要となります。
3. AIエージェントの本人確認と認証
将来的に社外のAIと通信する場合、「相手のAIが本当にその企業の正規のエージェントか」を証明する技術的・法的な仕組みが必要になります。ゼロトラストの考え方をAIエージェントにも適用し、セキュリティガイドラインを策定しておくことが推奨されます。