AIのチーム協力の可能性
はい。特に今回は、岡大徳さんのメルマガ記事から、AIが単独じゃなくてチームで動く未来、これをちょっと掘り下げてみたいと思います。
特に、miibo Agent Hubっていうプラットフォームがなんか鍵みたいですね。 AI同士が自律的に議論して集合地を生む。これ一体どういうことなのか、あなたと一緒に資料の革新に迫っていきましょうか。
はい。まさにAI活用の新しい段階ですよね。エージェントトゥエージェント、略してA2A。
A2Aですか。
はい。単に私たちがAIに質問して答えをもらうっていう関係だけじゃなくてですね、複数の専門AIが協力し合って、より複雑なタスクに挑むと、そういう時代が見えてきたっていう、そういう内容ですね。
なるほど。その中心になるのがmiibo Agent Hub。これ、プログラミングいらないでAIエージェントを組織化できるプラットフォームだとか。
そうなんですよ。
CEOとかCFOとか、そういう役割を与えられたAIチームが作れるって、なんかすごいですね。会社のミニチュアをAIで作るみたいな。
ええ、まあそんなイメージで捉えてもいいかもしれませんね。で、ポイントは、これらのAIが自律的に議論を始めるところなんです。
自律的にですか?
はい。例えば、新製品開発の会議で、CEO役のAIがこういう方向でってビジョンを示して、で、マーケティング担当のAIが市場データから、いやこっちのニーズがあって意見を言うみたいな。
へえ。
技術担当は実現可能性をチェックしたりとか、人間の指示がなくても多角的な検討が進む可能性があるわけですね。
なるほど。
これは、そんまさよしさんが言ってるAI進化レベル5でしたっけ?
ああ、ありましたね。
組織全体の仕事を遂行するエージェント群っていう、あれを具体化するものとも言えそうですね。
いやあ、すごい世界ですね。しかも、この記事で面白いなと思ったのが、この連携強化の仕組みが、脳科学のヘップの法則に似てるって指摘なんです。
ああ、はいはい。
共に発火するニューロンは結合するってやつですよね。つまり、AIエージェントも対話を繰り返すことで、連携がスムーズになって賢くなっていくみたいな。
へえ。それは非常に興味深いアナロジーですよね。
miiboの仕組みだと、会話の履歴が一種のエピソード記憶みたいに蓄積されるんです。
エピソード記憶?
はい。だから、過去の議論を踏まえた対話ができるようになると。何度も対話を重ねることで、AIチーム全体の文脈理解が深まって、連携の質、つまりチームワークが向上していく。
ふむふむ。
まさに脳のシナプス結合が強くなるのに似てるっていうのは上手い表現だなと思いますね。
なるほど。
ただ、現状ではプロンプトとか知識データの更新っていうのはまだ人間がやる必要があるっていう点には注意が必要ですね。
ああ、なるほど。完全に自立ってわけではないんですね、まだ。
そこはそうですね。
AIの活躍分野
では、具体的にどんな分野でこのAIチームっていうのが活躍すると考えられてるんでしょうか。資料にはいくつか挙がってましたよね。
はい。大きく3つの分野が示唆されてますね。まず製品開発。
製品開発。
ここではやっぱり技術、市場、ビジネス戦略、それから最近だと持続可能性とかいろいろな視点が要りますよね。
確かに多角的ですね。
それぞれの専門AIが議論することで、人間だけだと見落としがちな最適なバランス点、これを見つける手助けになるかもしれないと。
なるほど。基地にはユーザー視点とか技術、ビジネス、サステナビリティ、調整薬なんていうAI構成案も出てましたね。
そうですね。そういう具体的な役割分担も考えられてるようです。
多くの要素が絡む製品開発には有効そうですね。
で、次に挙げられてたのは投資判断でしたっけ。これはまたちょっと性質が違いますね。
ええ、そうですね。こっちはより客観性とデータ分析力、これが求められる分野です。
マクロ経済の分析AI、個別企業の分析AI、チャート分析、リスク管理とか、そういう専門AIがチームを組むことで、
人間の感情的なバイアス、これを排除したより冷静な判断ができる可能性があると。
なるほど。最終判断は人間がするとしても強力な分析チームになるわけですね。
まさにそういう位置づけですね。
そして3つ目がマーケティング戦略。これはクリエイティブな側面も必要になりそうですけど。
おっしゃる通りです。ここでは消費者インサイトの分析AIとか、競合分析、ブランド戦略を立てるAI、試作実行、トレンド予測、いろいろな役割が考えられますね。
データに基づいた分析と、それをどう魅力的な戦略に落とし込むか、その両面でAIチームが機能することで、より効果的なアプローチが可能になるかもしれないですね。
やっぱり複雑で多角的な視点が求められる分野でこそ、AIチームの強みが生きるってことですかね。
そう言えそうですね。
個別のチームだけじゃなくて、さらに大きな知的AIエコシステムっていう構想もあるんですね。これは組織全体のAIが繋がっていくイメージですか?
その通りです。組織の中に点在しているいろいろなAIエージェントとかAIチームが、まるで神経網みたいに有機的に連携して、知識とかインサイトを共有、循環させると。
へー、神経網みたいに?
例えば、顧客サポートのAIが得たフィードバックがリアルタイムで製品開発AIチームに共有されて、それがさらに経営戦略AIの判断材料になるみたいな流れですね。
なるほどなるほど。
個々のAIの能力を足し合わせるだけじゃなくて、組織全体の知性を底上げしようっていう、そういう考え方です。
で、ミーボーエージェントハブはその中核技術として期待されているというわけですね。
うわー、AIがチームを組んで議論して組織全体の知能を高めていく。ちょっと前ならほんとSFの世界だった話が、具体的な技術としてもう見えてきてるんですね。
へー。
今回の資料からは、AIとの関わり方が大きく変わる、そういう転換点を感じましたね。
まさにそうですね。複数のAIが自律的に共同することで、これまで人間だけでは到達できなかったような、そういう洞察とか解決策が生まれるかもしれないです。
ただ、ここで一つあなたにも考えてみていただきたいのは、
はい?
完全にAIだけで構成されたチームが出す結論って、人間中心のチームのそれとどう違うんだろうかと。
あー、なるほど。
効率とか客観性は増すかもしれないけれど、予期せぬバイアスとか、AIならではの常識みたいなものが生まれる可能性はないのかなと。
確かにそれはありますね。
そのAIチームの集合地を、我々はどう評価して、どう使いこなしていくのか。
これはこれから私たちが向き合っていくべき、非常に興味深く、そして重要な問いかけかもしれないですね。
