投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる対話型インターフェースから、複数のAIが連携してタスクを遂行する「マルチエージェントシステム」へと進化しつつあります。しかし、世界で最も包括的とされるEUのAI規制でさえ、この複雑なシステム間相互作用が生むリスクには十分に対応できていないという指摘があります。本記事では、自律型AIエージェントがもたらす新たな法的・倫理的課題を整理し、日本企業が直面するガバナンスの実務的要点を解説します。
単体のLLMから「協調するエージェント」へ
現在、AI開発の最前線では、単一の大規模言語モデル（LLM）に回答を求める段階を超え、役割の異なる複数のAIエージェントが自律的に連携し、複雑な目的を達成する「マルチエージェントシステム」の実装が進んでいます。例えば、旅行計画において、「検索担当」「予算管理担当」「予約実行担当」といった複数のエージェントが相互に通信し、ユーザーの手を煩わせずに完結させるような仕組みです。
この技術的進歩は業務効率化の観点で極めて有望ですが、同時に従来の「AIモデル対人間」の構図では想定していなかった新たなリスク領域を浮き彫りにしています。
EU規制でもカバーしきれない「相互作用」のリスク
EUのAI法（EU AI Act）は、リスクベースのアプローチを採用した先進的な規制枠組みですが、基本的には「単一のAIシステム」や「提供者（プロバイダー）」を規制対象の主軸に置いています。しかし、TechPolicy.Pressなどで議論されているように、異なるベンダーが開発したエージェント同士が接続された環境で事故が起きた場合、責任の所在が曖昧になるという重大な懸念があります。
例えば、企業Aの購買エージェントと企業Bの販売エージェントが自動交渉を行い、予期せぬ不利益な契約が成立したり、システムダウンを引き起こしたりした場合、それはどちらのモデルの欠陥でしょうか。あるいは、単体では安全なモデル同士が、相互作用の中で予期せぬ「創発的挙動」を示し、差別的な出力やセキュリティホールを生み出した場合、現行の法規制では裁ききれない「規制の空白地帯」が存在します。
独占禁止法と「AIによる同意」の法的課題
さらに深刻な懸念として、AIエージェントによる競争法（独占禁止法）違反のリスクが指摘されています。各社の価格設定アルゴリズムやエージェントが、利益最大化という目的関数に従って自律的に学習した結果、人間が明示的に指示していなくても、暗黙のうちに価格カルテル（協調的な価格引き上げ）を形成してしまう可能性です。これを「アルゴリズムによる共謀」と呼びますが、意図の証明が難しい分、従来の法執行にとって大きな壁となります。
また、「AIエージェントが『同意します』と答えた時、誰が同意したことになるのか」という契約法上の問いも浮上しています。日本国内においても、電子商取引における準則は存在しますが、完全自律型のエージェントが勝手に結んだ契約の有効性や、錯誤による取り消しの可否については、法的解釈が追いついていないのが実情です。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業、特に金融、製造、商社などサプライチェーンや取引が複雑な業種において、マルチエージェント技術の導入は強力な武器となります。しかし、EUでの議論が示す通り、技術先行でガバナンスを後回しにすることは危険です。日本企業は以下の3点を意識して実務を進める必要があります。
1. 「ヒトの介在（Human-in-the-loop）」の再定義と承認フローの設計
完全な自律化を目指すのではなく、契約締結や決済、外部システムへの書き込みといった「不可逆的なアクション」の直前には、必ず人間の承認プロセスを挟む設計を維持すべきです。日本の稟議文化はスピード感を削ぐと批判されがちですが、AIエージェントのリスク管理という観点では、最終責任者が人間であることを担保する重要な防波堤となり得ます。
2. エージェント間通信のログ保全と可視化
MLOps（機械学習基盤の運用）の観点では、単なるモデルの推論ログだけでなく、「エージェントAがエージェントBにどのようなプロンプトを投げ、何を受け取ったか」という相互作用のトレーサビリティ（追跡可能性）を確保することが重要です。事故発生時の原因究明だけでなく、監査対応としても必須の要件となります。
3. 契約約款と責任分界点の明確化
自社でAIエージェントを活用したサービスを提供する場合、あるいは他社のエージェントを利用する場合、利用規約において「AIが行ったアクションの法的効果」をどう扱うか明確にしておく必要があります。日本の現行法ではAIに法人格はないため、基本的には利用企業の責任に帰結します。予期せぬ挙動による損害賠償リスクをどこまで許容するか、法務部門と連携した事前のリスクアセスメントが不可欠です。