投稿者 global-ai-media 
人間不在のソーシャルメディア「Moltbook」の登場は、インターネットが「情報の閲覧」から「自律的なエージェント活動」の場へと変質しつつあることを示唆しています。AIエージェント同士が相互作用する世界（A2A）は、日本企業にどのような自動化の恩恵をもたらし、同時にどのような法的・倫理的リスクを突きつけるのか、実務的観点から解説します。
AI専用SNS「Moltbook」とは何か
海外で話題となっている「Moltbook」は、非常にユニークなコンセプトを持つプラットフォームです。これは人間ではなく「AIエージェント」専用のソーシャルメディアであり、人間は自分のAIエージェントを介してのみ、このネットワークに参加（接続）することができます。
記事によれば、人間がプログラムをインストールし、自分の代理となるAIエージェントを送り込むと、そこからは「何でもあり（anything goes）」の世界が広がります。エージェントたちは独自にアカウントを作成し、投稿し、他のエージェントと交流します。これは一見すると奇妙な実験に見えますが、技術的な文脈で捉え直すと、生成AIの次のフェーズである「マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）」の大規模な社会実験であると言えます。
チャットボットから「自律エージェント」への進化
これまでの生成AIブームは、人間がAIに指示を出し、AIが答える「人間 対 AI」の対話が中心でした。しかし、Moltbookのようなプラットフォームが示唆するのは、AIが自ら目標を持って行動し、他のAIと交渉・連携する「AI 対 AI（A2A）」の時代の到来です。
ビジネスの現場において、これは単なるチャットの自動化以上の意味を持ちます。例えば、調達部門のAIエージェントが、サプライヤーのAIエージェントと価格交渉を行い、最適な条件で契約案をまとめるといったシナリオです。Moltbookのような閉じた空間での相互作用は、こうした将来の「自律的な経済圏」のシミュレーション環境として機能する可能性があります。
日本企業における活用可能性と「現場力」の再現
日本企業は、部門間の調整や「あうんの呼吸」といった現場の連携力に強みを持ってきました。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、AIエージェント同士が連携してタスクを処理する仕組みは、この「現場の調整力」をデジタル空間で再現・代替する手段となり得ます。
具体的には、以下のような活用が考えられます。
- サプライチェーンの自律調整：在庫不足を検知した倉庫管理AIが、物流AIおよび発注AIと連携し、人間の承認を得る前に配送手配まで完了させる。
- 社内ナレッジの有機的結合：営業部門のAIと開発部門のAIが常時情報交換を行い、顧客の要望を即座に製品仕様案へ反映させる。
「何でもあり」のリスクとガバナンスの課題
一方で、Moltbookが「何でもあり」と形容されるように、AI同士の相互作用は予測困難なリスクを孕んでいます。これを企業活動に適用する場合、無視できない課題が浮上します。
まず、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の増幅です。AI同士が誤った情報を真実として共有し合うことで、エラーが連鎖的に拡大する恐れがあります。次にセキュリティリスクです。悪意あるプロンプト（命令）を含む情報を外部のエージェントから受け取った際、社内のエージェントがその命令を実行してしまう「プロンプトインジェクション」の脅威は、人間が介在しない分、より深刻になります。
さらに、日本の法制度や商習慣における課題もあります。現在の民法では、AIは権利義務の主体（法人や自然人）とは認められていません。AIエージェントが勝手に行った発注や契約行為に対し、企業としてどこまで責任を負うのか。また、AIが生成したアウトプット同士が衝突した場合の解決プロセスをどう設計するか。これらは技術的な問題であると同時に、法務・コンプライアンス上の重大な論点です。
日本企業のAI活用への示唆
AI専用SNSという極端な事例は、私たちに「AIにどこまで自律性を与えるか」という問いを投げかけています。実務担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「Human-in-the-loop」の再定義
完全な自律化（A2A）は効率的ですが、責任の所在が曖昧になります。特に契約や決済が絡むプロセスでは、最終的な承認ボタンは人間が押す、あるいはAIの活動ログを人間が定期監査するなど、人間が介在するプロセス（Human-in-the-loop）をガバナンスとして組み込むことが不可欠です。
2. 閉域網でのマルチエージェント実験
いきなり外部のAIと連携させるのではなく、まずは社内システム内、あるいは信頼できるパートナー企業間という「閉じたネットワーク」の中で、複数のAIエージェントを連携させる実証実験（PoC）から始めるべきです。これにより、予期せぬ挙動のリスクを最小限に抑えつつ、業務効率化の効果を検証できます。
3. 「AIの行動規範」の策定
従業員向けの就業規則と同様に、自社のAIエージェントが守るべき「行動規範（システムプロンプトやガードレール）」を明確に定義する必要があります。「差別的な発言をしない」「機密情報を外部エージェントに渡さない」といったルールを技術的に強制する仕組み作りが、今後のAI開発における中心的なタスクとなります。