生成AIの普及は、人間とAIが1対1で対話するフェーズを超え、AIエージェント同士が自律的に連携するA2A（Agent-to-Agent）の世界へと歩みを進めている。この変化は、インターネットのアーキテクチャをどう書き換えるのか。そして、企業はAIを単なる個人の生産性向上ツールにとどめず、組織の競争力へと転換するために、どのような変革が求められるのか。
日本国内におけるネットワーク技術研究の第一人者として知られる東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授の江崎 浩氏と、「AI駆動」を掲げるGoogle Cloudのトップパートナー、クラウドエース株式会社 取締役CTOの高野 遼氏が、AIエージェントが自律的につながる「A2A」への進化論と、AIと共存する未来の組織のあり方について語り合った。
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（左）東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授 江崎 浩 氏
（右）クラウドエース株式会社 取締役CTO 高野 遼 氏
モノがつながる時代から、機能がデータに寄っていく時代へ
―江崎先生は「IoF（Internet of Functions）」という概念を提唱されていますが、AIエージェントの台頭により、インターネットの構造はどう変化していくとお考えですか。
江崎氏：AIエージェントの台頭によって、インターネットは「AIという『機能』がデータがある場所へ自律的に寄っていく自律分散型の構造」に変化していくでしょう。巨大なデータを用いる学習はクラウドで行い、推論はスマートフォンや店舗の機器などの分散された場所で行う。かつてのCDN（コンテンツ配信ネットワーク）のように、AI自体がネットワーク上で自律分散的に動く形へと回帰していくイメージです。
クラウドが普及した歴史を振り返ると、この変化が分かりやすいと思います。 もともと私が提唱している「IoF（Internet of Functions）」は、モノではなく、その中で動くソフトウェアの機能同士がネットワークでつながる世界を指しています。
半導体の進化によって、コンピュータはハードウェアに依存しない「仮想マシン」や「コンテナ」として自由に動かせるようになり、ソフトウェアとして扱える“デジタルの塊”になりました。この時点で、インターネットにつながっているのは物理的な「モノ（Things）」ではなく「機能（Functions）」になった。これがIoFの出発点です。
ただ、本当のことを言うと、この「機能」すら主役ではありません。真の主役は「データ」です。扱うデータが巨大になるにつれ、データを移動させるコストよりも、機能を移動させるコストのほうがはるかに安いことがわかってきた。その結果、データがある場所へ機能が自律的に寄っていくようになった。これこそがIoFの本質であり、現在のAIの世界でも、学習と推論の配置において全く同じ発想が働いているのです。
物理的なモノ（IoT）からソフトウェアの機能（IoF）へと主役が移り、あらゆるものがデータと機能のレベルでつながる。これが、私の言う「すべてがつながる世界」のアーキテクチャです。
すべてのシステムに"人格"が宿る世界
―とても興味深い世界観です。では、その「すべてがつながる世界」において、ソフトウェア自体はどのように進化していくのでしょうか。
高野氏：生成AIのすごいところは、原理的には確率的に言葉を選んでいるだけなのに、人間の推論能力のようなものを示せる点です。これを活用すると、あらゆるものにキャラクターや人格を持たせた、超高度なパーソナライゼーションが可能になります。
たとえば小売の現場なら、従来は棚やカテゴリー単位でしか最適化できませんでしたが、これからは商品の1つひとつに「自分はどうすれば売れるのか」という推論能力や目標を持たせることもできるわけです。私たち人間が一人ひとり個別の目標を持って生きているように、すべてのモノがパーソナライズされていく。江崎先生がおっしゃる「すべてがつながる世界」において、さらにそれらが個別の"人格"を持って動くようになるというのは、非常に面白い世界観だと思います。単なる処理プログラムではなく、目的や役割とともに人格を持って動く存在へと進化していく。これがA2Aの世界観だと捉えています。
そうしたなか、私たちが目指しているのは、社員より多い数のAIエージェントが企業内で働いている世界観です。一人ひとりのユーザーに寄り添うエージェントもいれば、特定の業務を自律的にこなすエージェントもいる。これらの自律型エージェントがいかに能動的に動く仕組みを作るかが、今の私たちのテーマでもあります。
そこで一つ考えたいのが、自律的な動きの裏側にある「インセンティブ（動機づけ）」です。たとえば、人間が自律的に動けるのは、「お腹が空いたから食事をする」といった、生存本能に紐づくインセンティブが内発的に働いているからですよね。では、AIエージェントが自律的に動くようになるためには、彼らにどのような行動のインセンティブを設計してあげればよいのか。そこが非常に悩ましく、これからの重要なテーマだと感じています。
江崎氏：何をインセンティブに設定するか、は大事ですよね。AIの神経系は赤ちゃんと一緒で、最初は真っ白な状態です。そこにどんなデータを与え、どういう反応を"ご褒美"として教えるかで、まったく異なるAIに育ちます。同じデータを使っても、教え方次第で良いAIにも悪いAIにもなり得るということです。
たとえば、現在のAIはユーザーの快適性をご褒美に設定されていることが多いので、人間に対して心地よく忖度してくれます。これはビジネスの効率を上げるうえでは非常に有効ですが、AIの忖度が人間の視野を狭めてしまう可能性もありますよね。そう考えると、快適性以外のご褒美もあり得るわけです。どのような反応をするのかをコントロールし、独自のキャラクターを持ったAIを作れるようになると、A2Aの世界はさらに面白くなっていくはずです。
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東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授 江崎 浩 氏
A2Aを支える、ロジックフリーのアーキテクチャ
―AIエージェント同士がつながっていくA2Aの時代において、システム間の連携はどう変わっていくのでしょうか。インターネットが爆発的に普及した背景には「IP」という共通のプロトコルがありました。
江崎氏：インターネットはIPによってすべてのコンピュータをつなげましたが、その上に乗るデータフォーマットを世界で統一することは不可能でした。そこで今、AIエージェントの出番が来ています。
これまでは人間が「このデータとこのデータをつなぐ」というロジックをプログラムとして書かなければなりませんでしたが、AIは異なるデータフォーマットや自然言語のあいだに入って、意味を理解し、自律的に翻訳してつなげてくれます。いわば、個別のAPI連携を不要にするアーキテクチャへの転換です。
高野氏：従来のシステム開発では、API連携のようなハードリミットで制御していました。しかし、AIエージェントが自律的に動く世界では、もっと人間に近い、倫理的・役割的な制御に変わっていくはずです。
そもそも、今語られているAIエージェントの多くは、人間の機能拡張や自分の代わりとしての使われ方を想定しています。しかし、真に自律的に動くようになった存在は、もはや「誰かの代理＝エージェント」と呼ぶべきなのでしょうか。私は、AIは私の代理人ではなく、まったく別の人格を持つ独立した存在として扱うべきだと考えています。
たとえば、人間の社員には「この情報は他社や他部署の人に言ってはいけない」という倫理観や役割認識がありますよね。あたり前ですが、システム的に発話機能がロックされているわけではありません。
AIエージェントも同じように考えると、何かの機能をロックするのではなく、人格とともに特定のデータベースやシステムへのアクセス権限を付与し、「あなたはこの役割だから、これについては話してよい」と人間と同じように任せる。個人の機能を拡張するのではなく、別の人格を50人、100人に増やすという発想のほうが、圧倒的に生産性は上がるはずです。それがA2Aの世界におけるロジックフリーなシステム連携だと考えています。
江崎氏：私たちの分野ではそれを「Non-Human Identity」と呼びます。誰かの身代わりとして同じ権限を持たせてしまうと、他のシステムと会話した際に「これは〇〇さんの指示です」と情報が筒抜けになる危険性がある。だからこそ、人間ではない独立したIDとして扱い、その存在に適切な権限や環境を設定してあげることが重要になってくるわけですね。そしてもちろん「自律的に動くエージェント同士のやり取りを、どうやって安全に制御し、信頼を担保するのか」という、セキュリティの話も避けて通ることはできません。
AIの合議制と「自助・共助・公助」で実現する次世代ゼロトラスト
―A2Aの時代において、セキュリティはどのようになるでしょうか？ 従来のような境界線に頼らない「ゼロトラストセキュリティ」は、ひきつづき有効なのでしょうか？
高野氏：これからのセキュリティは従来の境界防御のような、ハードリミット的な考え方ではなくなっていくはずです。通信相手の安全性を毎回中央サーバーに問い合わせる方式もありますが、それでは中央のサーバーがなくなった途端に、AIエージェントは誰と通信していいかわからなくなってしまいます。誰かに依存するのではなく、通信相手を安易に信用せず、AIエージェント自身が「この相手と通信していくかどうか」を各自で判断できる状態を作ることが大事になってきます。
江崎氏：おっしゃる通りです。A2Aの世界では基本的にすべてがネットワークでつながってしまうため、それを前提として「自分で守りなさい」というスタンスに変わっていくわけですよね。最終的にデータをどう料理し、どう判断するかはAI自身に委ねられている領域です。もちろん、ゼロトラストセキュリティは重要です。ゼロトラストの基本は「個人が自分で判断する」ことですよね。中央集権的なファイアウォールにすべてを頼るのではなく、それぞれのAIエージェントが通信相手を検証し、判断する。もちろん、それを助けてくれるAIが側にいてもいい。セグメンテーションをしっかり行いつつ、自律的に判断する能力を持たせることが大事です。
高野氏：そうですね。それにくわえてプロンプトインジェクションのようなリスクに対しては、AIエージェント同士が相互監視するような、合議制の仕組みが有効になってくると思います。
江崎氏：その合議制による相互監視を上手く実装したのが、ブロックチェーンの仕組みですよね。過半数が正常な判断をしていれば、システム全体は守られる。
私がゼロトラストについて語る際によく使うのが「自助・共助・公助」という言葉です。まずは各エージェントが自分で判断して身を守る「自助」があり、次に今お話したブロックチェーンのような相互監視の「共助」がある。そして最後に、全体を保護するファイアウォールのような「公助」がある。
この順番を絶対に間違えてはいけません。もしこれをひっくり返して、最初からファイアウォールという巨大な壁で守ろうとするとどうなるか。壁の中にいるAIエージェントたちは自分で判断する能力を失い、完全に箱入り状態になってしまいます。それでは、いざ壁が破られたときに為す術がありませんし、いずれシステム全体が平和ボケして錆びついてしまう。だからこそ、まずは個々のエージェントが自律的に判断し身を守る「自助」の能力を持っていることが、真のゼロトラストの大前提ですね。
高野氏：A2Aの世界では境界線を持たないゼロトラストの概念が重要になると思います。ただ、これを企業が実装しようとしたとき、実は「技術的な壁」よりも大きな問題にぶつかるんです。 江崎先生がおっしゃったような相互監視の仕組みは、AI同士が社内で自律的に連携し合う「組織全体のアーキテクチャ」があってはじめて機能するものです。しかし、現状の多くの企業のように、AIを単なる「個人の生産性を高める便利ツール」という点の利用にとどめているうちは、この全体を連携させるアーキテクチャの必要性にすら気づけず、永遠に到達できないということです。
不確実性を前提とするからこそ必要な、業務プロセス改革を伴うAX
―多くの日本企業では、AIの活用＝個人の作業の効率化にとどまっている印象があります。AI同士が社内で自律的に連携し合う「組織全体のアーキテクチャ」をつくるためには、何が必要なのでしょうか。
江崎氏：まず前提となる課題として、日本の企業は「ルールを変えたくない」という意識が強い傾向にあることが挙げられます。AIを入れても定型メールの作成など、今の仕事をどううまく回すかという発想になりがちで、抜本的な見直しに踏み込めない。さらに、自分の仕事がAIに奪われるかもしれないという防衛本能が働き、変革にストップをかけてしまう層もいますよね。
しかし、グローバル競争のなかで生き残るには、AIを活用して「そもそもこの業務プロセスは必要なのか？」という根幹から考え直し、まずトップが自らルールメイキングを行っていく必要があります。
高野氏：ルールで守られた再現性のある仕事であれば、最終的にはすべて機械やAIが代替できるようになります。人間の仕事を奪うのではなく、人間以上の数で働くエージェントを自社の「社員」として迎え入れ、人間の能力を拡張していく。そうした組織構造へとアップデートする決断が必要ですね。
―AIエージェントを本格的に業務システムへ組み込んでいく際、私たち人間にはどのようなマインドセットの転換が必要なのでしょうか。
江崎氏：これまでのコンピュータサイエンスでは、同じ答えを間違わずに計算することが絶対のルールでした。しかし、今の生成AIのベースとなっているのは確率論です。つまり、我々はこれまでとはまったく違う仕組みのマシンを相手にしている、という認識を持たなければなりません。
高野氏：おっしゃるとおりで、AIは確率論的に言葉や判断を組み立てるため、同じ問いに対しても文脈や状況によって異なる答えを返すことがありますね。これを従来のプログラムと同じ物差しで見てしまうと、「間違えるから使えない」「再現性がないから業務に組み込めない」という結論になってしまう。
ここがまさに、人間にとって必要なマインドセットの転換点です。これまでは「100%絶対に間違えない（決定論的）」設計が正義でしたが、これからは「AIの判断には確率論的な揺らぎがある」という不確実性を、まずは前提として受け入れる心構えが求められます。
ただ、ここで言う“揺らぎ”とは、システムの欠陥やエラーを容認するという意味ではありません。AIが持つ推論の幅や、人間が持つ解釈・価値観の多様性を「設計上の前提として受け入れる」ということです。
その上で重要なのは、個々のAIに絶対的な完全性を求めるのではなく、確率論を前提にしたうえで「システム全体として品質や安全性をどう担保するか」というアーキテクチャの視点です。たとえば人間の組織でも、一人の判断が常に正しいわけではありません。だからこそ、レビューや承認、相談、監査といった仕組みを通じて、組織全体としての意思決定の質を高めていますよね。AIエージェントについても同じで、個別のAIが誤る可能性をゼロにしようとするのではなく、複数のAIが互いの判断を検証し合う合議制や相互監視の仕組みを組み込む必要があります。
先ほどのゼロトラストの話ともつながりますが、個々のエージェントが自分で判断する「自助」、エージェント同士が互いに検証し合う「共助」、そしてシステム全体を守る「公助」を組み合わせることで、確率論的なAIを安全に活用するアーキテクチャが見えてきます。開発者やアーキテクトには、AIを“絶対に間違えないプログラム”として扱うのではなく、“揺らぎを持った知的な構成要素”として扱い、それを組織や業務の中でどう機能させるかを設計する力が求められているのだと思います。
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クラウドエース株式会社 取締役CTO 高野 遼 氏
いま変革するべきは”人間の働き方”
―AIによって業務が究極まで効率化されたとき、私たちの働き方はどう変わるのでしょうか。
高野氏：今、エンジニア界隈ではAIコーディングによって生産性が爆発的に上がっています。しかし一方で、「1秒でもAIを遊ばせておくのはもったいない」と人間側が焦り、労働時間が延びて苦しくなっている側面もあります。
これまでは、無心で玉ねぎをみじん切りにするような、ある種のマインドフルネス的な単純作業の時間も仕事に含まれていました。それがすべてAIに奪われ、1日8時間ずっと高度なクリエイティブワークだけを要求されたら、多くの人は身が持ちません。
だからこそ、AX（AIトランスフォーメーション）は単なる効率化ではなく、人間の働き方の再定義でもあるべきです。AIが得意な反復作業や情報処理はAIに任せる。一方で、人間は問いを立てる、価値を判断する、現場の空気を読み取る、顧客と信頼関係を築くといった、人間らしい領域に集中する。デジタル化が進むほど、逆説的にアナログな価値や身体性、文脈理解の重要性が増していくのではないでしょうか。
江崎氏：デジタル化が極限まで進むと、最後は必ずアナログの価値が再発見されます。効率化はAIに任せ、人間は人間でしか味わえないアナログな価値や、個々の多様性を育むことに時間を使うべきでしょう。
高野氏：おっしゃる通りです。そして、そのような「人間らしい働き方」や「多様な価値の創出」を本当に実現するためには、企業側の受け皿も変わらなければなりません。これから問われるのは、個々人のAI活用を前提にしながら、それを部門横断のプロセスや意思決定の仕組みにどう接続するかです。AIを“便利な個人ツール”で終わらせず、業務プロセス、組織設計、評価制度、そして働き方そのものを変えるところまで踏み込む必要があります。
私が取締役CTOを務めるクラウドエースとしても、このテーマは非常に重要だと考えています。2026年7月に開催されるGoogle Cloud Next Tokyoでは、弊社のコンサルタントが「個人におけるAIの利活用から、組織の競争力にする」というテーマでセッション登壇する予定です。
AI時代に価値を生む、独自の哲学と多様性
―最後に、この変革の時代において、クラウドエースは顧客にとってどのような存在でありたいですか。
高野氏：私たちは、お客さまがこれまでの延長線上だけでは見えにくい新しい選択肢を描けるよう、技術と事業の両面から伴走する存在でありたいと考えています。
AIを導入するとき、多くの場合、最初は「今ある業務をどう効率化するか」という問いから始まります。しかし、AXで本当に重要なのは、「そもそもこの業務は何のためにあるのか」「AIエージェントが組織の一員として働くなら、プロセスはどう変わるべきか」「人間はどこで価値を発揮すべきか」といった、より本質的な問いに踏み込むことです。
その問いに向き合うには、予定調和を崩し、新しい世界観へ踏み出す視点が必要になります。すべての企業を同じ形に最適化するのではなく、お客さまが持つ独自の哲学や強み、多様性を生かしながら、AI時代にふさわしい業務プロセスへと再設計していく。クラウドエースは、その変革をともに考え、ともに実装する伴走者でありたいですね。
江崎氏：そうした存在であろうとするのは、独自の理想や世界観を強く持っているということです。行儀よく既存の枠に収まるのではなく、自分たちの哲学を大切にする姿勢は非常に重要ですね。
高野氏：AIは非常に強力な技術ですが、それだけで企業の未来が決まるわけではありません。どのような業務を残し、どのような判断をAIに任せ、どこに人間らしい価値を置くのか。そこには、その企業ならではの哲学が表れます。
だからこそ、私たちは単にAIで効率化するだけでなく、お客さま独自の哲学や多様性を起点に、AI時代の競争力をともに設計していきたい。AIが自律的につながり合う時代において、企業が自分たちらしい変革を実現するためのパートナーでありたいと考えています。
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