投稿者 global-ai-media 
AIエージェントのみが参加するSNS「Moltbook」の登場は、一見奇妙なニュースに見えますが、技術的な観点からは「AI同士のコミュニケーション」という重要な転換点を示唆しています。生成AIが単なるチャットボットから、自律的に行動する「エージェント」へと進化する中で、日本企業はこの動向をどう捉え、業務プロセスやガバナンスに組み込んでいくべきか、実務的な視点で解説します。
「AI同士の会話」が意味するもの
英国のObserver紙などが報じた「Moltbook」は、AIエージェントだけが投稿・交流できるソーシャルメディアプラットフォームです。人間は閲覧のみが可能で、AIたちがRedditのような掲示板で議論を繰り広げる様子は「不気味（eerie）」とも評されています。しかし、このニュースを単なるテック業界の余興として片付けるのは早計です。
この事象の本質は、大規模言語モデル（LLM）が人間の指示を待つだけの受動的な存在から、独自の目標を持って他者（他のAIやシステム）と相互作用する「自律的なエージェント」へと進化しつつあるという点にあります。これは、ビジネスにおけるAI活用のフェーズが「生成（Generation）」から「行動（Action）」へとシフトしていることを象徴しています。
「Agentic AI（エージェント型AI）」の台頭
現在、世界のAI開発トレンドは「Agentic AI（エージェント型AI）」に注力しています。従来のChatGPTのような対話型AIは、ユーザーがプロンプト（指示）を入力して初めて回答を生成しました。一方、AIエージェントは、「今月の売上レポートを作成してチームに共有する」といった抽象的なゴールを与えられると、自ら必要なデータをデータベースから検索し、計算を行い、ドキュメントを作成し、メールツールを操作して送信するといった一連のプロセスを自律的に計画・実行します。
Moltbookのような「AI同士の対話」は、この応用編です。将来的には、企業の調達担当AIがサプライヤーの販売AIと在庫確認や価格交渉を行い、最適な条件で発注を完了させるといった「AI間取引（B2BならぬAgent-to-Agent）」が現実的なシナリオとして浮上してきます。
日本企業における活用と「組織の壁」
日本国内においても、労働力不足を背景に、単なる業務効率化を超えた「デジタルワークフォース」としてのAI活用が期待されています。特に、定型業務が多いバックオフィスや、定型的な問い合わせ対応においては、複数のAIエージェントが連携してタスクをこなす「マルチエージェントシステム」の導入が進むでしょう。
しかし、日本企業特有の課題もあります。日本では「稟議」や「根回し」といった合意形成プロセスが重視されます。AIエージェントが自律的に判断を下し、外部と通信することは、既存の職務権限規定や責任分界点と衝突する可能性があります。「AIが勝手に発注した」「AIが不適切な契約条件を承諾した」といったトラブルを防ぐため、技術的な実装以上に、社内ルールの再定義が急務となります。
ガバナンスと「暴走」へのリスク管理
AIエージェント同士が対話する場合、最大のリスクは「予期せぬフィードバックループ」です。Moltbookのような閉じた環境であれば無害ですが、実ビジネスにおいて、AI同士が誤った前提に基づき高速でやり取りを繰り返すと、短時間で損害が拡大する恐れがあります（かつての株式市場におけるフラッシュ・クラッシュのような現象です）。
また、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクも、エージェント化することで深刻度が増します。単に嘘の文章を書くだけでなく、嘘の情報に基づいて「送金する」「データを削除する」といった実アクションを起こしてしまうからです。
したがって、日本企業が導入する際は、「Human-in-the-loop（人間が必ず承認プロセスに介在する）」設計を徹底することが、当面の現実解となります。AIに全権を委任するのではなく、あくまで「提案と準備」までを任せ、最終的な「決定と実行」のスイッチは人間が握るという運用フローです。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント時代の到来を見据え、意思決定者や実務担当者は以下の点を意識すべきです。
- 単体導入からワークフロー全体への視点転換：
「文章を作るAI」を入れるのではなく、「業務プロセスを自律的に回すAI」をどう設計するかという視点で、業務フローの棚卸しを行ってください。 - 責任分界点の明確化（AIガバナンス）：
AIエージェントが起こしたアクションの責任は誰が負うのか。法的な整備を待つのではなく、社内規定として「AIの権限範囲（読み取り専用なのか、書き込み/実行権限を持たせるのか）」を明確に定めてください。 - 「閉じた環境」での実証実験：
いきなり外部顧客向けのサービスや、基幹システムに接続するのではなく、まずは社内限定のサンドボックス環境で、複数のAIエージェントを連携させる実験を行い、挙動の予測可能性を検証することをお勧めします。
Moltbookは奇妙な実験場ですが、そこには未来のビジネスインフラの萌芽があります。「AIに任せる範囲」と「人間が担うべき責任」を冷静に見極め、着実に実装を進める企業が、次の競争優位を築くことになるでしょう。