――多くのスタートアップ企業がAIエージェントサービスを開発・提供し始めていますが、この分野での競争優位性をどのように確保できるとお考えですか。それぞれの企業やサービスはどのような点で差別化が可能なのでしょうか
安野氏:これは非常に難しい課題です。というのも、AIエージェントは結局、背後で同じAIモデルを使用しているため、AIの賢さという点では差別化が困難だからです。ユーザーインタフェース(UI)での差別化は可能ですが、これも容易に模倣され得るため、根本的な競争優位にはなりにくいと考えています。
一方で、AI受託開発のような分野では、(クライアントの)業界特有のドメイン知識は一朝一夕には得られないため、それが強みになり得ます。また、注目すべきは単なるデータの蓄積がモート(競合から攻められた時の優位性を保てる堀=企業の強み)なのではなく、日々のトランザクションが継続的に発生していること自体がより大きな競争優位になると考えています。
具体的に言えば、継続的なトランザクションによってシステムの不具合や改善点が自然と集まってきます。さらに、例えばOpenAIが新しいモデルを発表した際に、すぐに実環境での検証ができ、その効果を即座に確認できるといった利点があります。このように、実践的なデータが日々蓄積され、それをすぐにフィードバックできる体制があることこそが、(AI受託開発領域では)重要な競争優位性になると考えています。
――現在、「Cline」や「Devin」といったAIエージェントサービスがエンジニアなどの間で流行っています。こういったAIエージェントが一般に普及するために必要な要素は何でしょうか
安野氏:適切なUIですね。いろんなAIがどういう風に判断してて、何を操作してて何を人間にアプルーブ(承認)してもらおうとしているのかということが分かるような仕組みが必要です。
Clineとかが良いのは、VSCodeにみんな慣れているからです。VSCodeの画面構成は、下部にターミナル、右側にファイル編集領域、左側にチャットインタフェースという配置になっており、これは使いやすい構成だと考えています。ただし、今後はタスクごとのIDE(統合開発環境)のようなものも必要になってくるかもしれません。
あとはやっぱり自分がこういう作業をしているぞというコンテキスト(文脈)情報をなるべくAIと共有することです。AIが見えている情報と人間が見えている情報の情報ギャップをいかに減らしていくかということだと思うんですよね。現在AIエージェントがコード開発のシーンで活用されているのは、プログラミング言語はかなり多くの情報がそもそもAIとの間で共有できているからだと思っています。
いまうちの事務所ではメールの自動返信ドラフトをAIにやらせようとしているのですが、これは秘書業務(におけるAIエージェント活用)の示唆的な事例です。
人間の秘書は非常に高度な判断を行っています。具体的には、メールを受信した際にまずカレンダーをチェックし、場所の情報が入力されていれば、移動に必要な時間を見積もった上で候補の日程を返信します。また、必要な情報が不足している場合には、適切な人物に確認を取ります。
ここで重要なのは「誰に確認を取るべきか」という判断自体が暗黙知となっている点です。どの情報を誰に確認すべきか、どの程度の優先度で処理すべきかといった判断は、組織の文化や人間関係の理解に基づいています。こうした人間が自然と持っている文脈情報と、AIが処理できる情報との間には大きなギャップが存在します。このギャップを埋めていくための効果的なメカニズムを構築することが、AIエージェントの実用化における重要な課題となっています。
Devinで良いと思ったのは、SlackやGitHubの会話を見ていて、ナレッジをためていけるところです。プロジェクト固有の情報を把握して、人間に確認してくれる。このやり方は一つキーだと思います。
これは人間の新入社員が入社した時と同じような学習プロセスです。新入社員は先輩の隣に座って日々の会話を聞きながら「これはどういう意味ですか」と質問し「これはこういう意味があって、うちの会社ではこういうやり方をしているんです」といった形で知識を蓄積していきます。こうした自然な学習のプロセスをAIでも実現できれば、例えばペンダント型のデバイスなどでも同様の仕組みが作れるのではないでしょうか。
なお、安野氏に対しては「政策に共通する理念」についても聞いており、別途記事化済み。また「安野氏自身が使っているAIツール」についても後日記事化予定だ。
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