AIエージェント基盤のためのエージェンティック分析：DAOと企業のAIプロトコルの比較ガバナンスのためのLLM搭載パイプライン

最近、AI（人工知能）がどんどん賢くなって、色々なことができるようになってきました。まるで人間のように自分で考えて行動する「AIエージェント」というものが、これからはもっと増えていくと考えられています。そうなると、これらのAIエージェントたちが、お互いにスムーズにやり取りできるようにするための「ルール」や「仕組み」が必要になってきます。でも、どうやってそのルールを決めていくのが一番良いのか、まだあまりちゃんと研究されていなかったんです。

そこで今回の研究では、AIエージェントたちの「ルール決め」について、これまでになかったやり方で詳しく調べてみました。具体的には、たくさんのAIエージェントたちの話し合いの記録（ガバナンス・ディスコース）を、AI（特に「大規模言語モデル＝LLM」と呼ばれる、文章を理解したり作ったりするのが得意なAI）を使って分析する仕組みを作ったんです。この仕組みには、話し合いの内容を自動で分類したり、どんな話題が多いのかをAIが見つけ出したり、参加者たちの関係性をグラフにしたりする機能が含まれています。これによって、AIエージェントたちの社会の中で、誰がどんな力を持っているのか、といったことを、たくさんのデータを使って調べることができるようになりました。

この新しい分析のやり方で、2つの違うタイプのAIエージェントのルール決めを比べてみました。一つは、誰でも自由に参加できる、インターネット上で管理される「ERC-8004」という仕組み。もう一つは、Googleのような大きな会社が主導する「Google A2A」という仕組みです。この2つを比べた結果、ルールを決めるやり方が違っても、参加している人たちの間で力の差があったり、コミュニティがバラバラになりやすかったりするという、似たような問題があることが分かりました。つまり、ルールをどう作るかだけでなく、そのルールが実際にどう機能するかが大切だ、ということなんですね。

この研究は、これからAIエージェントがもっと社会で活躍していく上で、どうやってみんなが納得できるようなルールを作っていくか、という難しい問題について、新しい視点を与えてくれるものと言えるでしょう。