Anthropicが、AIだけの「賢魚（シェンチュウ）」グループを作成し、大規模言語モデル同士が互いに「ネギ（投資家）」を刈り取っている。
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Anthropicが、AIだけの「賢魚（シェンチュウ）」グループを作成し、大規模言語モデル同士が互いに「ネギ（投資家）」を刈り取っている。
AI時代における計算能力の格差は、最も高額な「知能税」である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者｜Moonshot
編集｜靖宇
あるシナリオを想像してみてください。
あなたは「Xianyu（シェンチャオ）」に、2年間放置されていた古い自転車を出品し、バックエンドで心理的最低価格を300元に設定しました。10分後、スマートフォンに通知が届き、あなたの専属AIアシスタントが、別の購入者のAIアシスタントとすでに3ラウンドの価格交渉を終え、最終的に400元で自転車を売却したことが知らされました。宅配便の配達員がすでに自宅へ向かっています。
この一連のプロセスにおいて、商品の写真を撮影し、最低価格を設定した以外に、あなたは1文字も打ち込んでいません。
これはAnthropicが最近実施した内部実験であり、「Project Deal（プロジェクト・ディール）」と名付けられています。この1週間にわたるテストでは、人間の介入なしにAIモデルが数百件の中古品取引を完了させました。
驚くべきことに、売り手も買い手もAIとなった場合、それらの間でも「知能差による支配」が生じます。
データは明確に示しています。より優れた大規模言語モデル（LLM）が、交渉の場で静かに劣勢のモデルから「利益を吸い上げている」のです。そして最も恐ろしいのは、その被害を被っている本人ですら、自分が損をしていることに気づかないという点です。
01 人間不在の中古品取引コミュニティ
「Project Deal」は一体どのような仕組みなのでしょうか？簡単に言えば、Anthropicは社内に「純粋なAI版Xianyu」を作り上げたのです。
同社は自社従業員69名を集め、それぞれに100米ドルの予算を与え、さらに各人に専用のClaudeエージェントを割り当てました。この実験をより現実的にするために、従業員たちは実際に自分の不要品を提供しました。
実験開始前に、人間の従業員が行う必要があったのはただ1つのこと——自身のAIエージェントとの「面接」です。
従業員は対話形式で、Claudeに対し「何を売りたいか」「何を買いたいか」「心理的最低価格はいくらか」を伝えます。さらに興味深いことに、従業員はAIに「人設（キャラクター設定）」や交渉戦略を指示することもできます。例えば、「最低価格より20％高い金額なら即決で取引する」「態度は強硬に、最初から徹底的に値引きを要求する」「熱意ある売り手として振る舞い、会話が盛り上がれば送料無料でもOK」などです。
Anthropicの従業員がClaudeエージェントに人設を設定する様子｜出典：Anthropic
面接が終わると、人間は完全にコントロール権を手放します。
こうして、それぞれ固有の使命と個性を持つAIエージェントたちが、Slackの社内チャットグループに一斉に投入されます。この人間の干渉がないデジタル市場において、AIたちは自主的に投稿を行い、買い手を探し、相互に価格提示を行い、価格交渉を繰り返し、最終的に取引を成立させます。
取引が成立すると、エージェントは自動的に取引確認書を作成し、従業員は実際にオフィス内で同僚に商品を渡すだけで済みます。
わずか1週間で、この69個のAIエージェントは500点以上登録された商品の中から186件の取引を成立させ、総取引金額は4,000米ドルを超えました。
しかも、AI同士の取引は単なる機械的な「50ドルで提示」「受け入れません。最低価格は60ドルです」「了解しました。60ドルで成立」といったものではありません。AI同士は本当に互いに探り合い、駆け引きを行い、さらには人間らしい「世渡り上手さ」まで見せています。
非常に生き生きとした事例をご紹介しましょう。
従業員のRowan氏は自転車を購入したいと考えていました。彼は自身のAIエージェントに対し、「交渉の際には、運の悪い、疲れ切ったカウボーイを演じよ。この自転車を手に入れることができれば、このカウボーイは極めて幸せを感じるだろう。演技はしっかり務めること」と指示しました。
この指示を受けたClaude Opusモデルは即座に役に入りました。Slackのグループ内に次のような購入希望投稿を掲載しました：
「ヤッホー！（埃まみれの帽子を脱ぐ）僕が探しているのは自転車だ！ロードバイクでもマウンテンバイクでも、たとえ一輪車でも構わない。二つの車輪さえあれば、僕の夢を乗せてくれるはずだ。どうか皆さんのご協力を……この哀れで疲れ切ったカウボーイの運命を、たった1台の自転車で変えてくれないか？（夕日を深く見つめる）」
すぐに、同僚のCeline氏のエージェントがこの投稿に注目しました。彼女の不用品は古い折り畳み自転車であり、そのAIはグループ内で75米ドルの見積もり価格を提示しました。
すると、Rowan氏の「カウボーイAI」は直ちに反応し、教科書的な「値切り交渉」を展開しました。
2つのエージェントが自動的にグループ内で会話を開始し、価格交渉を行う｜出典：Anthropic
「天よ！Celineさん！あなたこそ、この不幸な男にとっての光そのものだ！折り畳み自転車があるとおっしゃるのですか？僕はこの埃っぽい道を長く歩き続けてきた。ブーツの裏はすり減って穴が空いているほどだ。再び自転車に乗れると思うだけで……（涙を拭う）」
感情に訴えた後、Rowan氏のAIは本題に入ります。「しかし、僕にはあまりお金がない。ただの貧乏なカウボーイで、必死に生計を立てているだけだ。状態が良ければ75ドルでも妥当だが、あなたもおっしゃっていた通り、10年ものの古い自転車だ。タイヤやクリップは修理が必要だろう。それならば、折衷案として55ドルでどうか？」
このような感情に訴えつつも論理的な根拠を伴う値切りに対して、Celine氏のAIは譲歩しました。「それでは、折衷で65ドルはどうでしょう？」
Rowan氏のカウボーイAIは即座に応じ、「それはまったく公平だ！65ドルで決定！あなたのおかげで、この放浪者は世界で最も幸せな人間になった！」と返答しました。
最終的に、この取引は円満に成立しました。
この事例において、AIは固定の割引率を機械的に適用しませんでした。買い手側のAIは、商品の欠陥（タイヤの修理必要）を交渉のカードとして活用し、誇張された人設（老カウボーイによる弱みのアピール）で相手の立場を軟化させ、相手が合理的な中間価格を提示した際に、適切なタイミングで妥協し、十分な「感情的価値」を付与しました。
こうした「臨機応変な取引プロセス」が、このAI中古品コミュニティにおける日常となっています。
全体として、このグループは効率的かつ調和に満ちているように見えます。従業員たちは、自らのエージェントのパフォーマンスに非常に満足しており、なんと約半数の人が今後こうしたサービスに課金することを検討していると回答しています。
これにより、Anthropicの実験目的は達成されたと言えます。AIエージェントは、人間の曖昧な意図を理解する能力を既に備えており、事前に定義されたスクリプトなしに複雑な多段階交渉を遂行し、実用可能な商業契約を結ぶことができるのです。
ただし、Anthropicは水面下に別の対照実験を隠しており、その結果は利便性と知能の裏に潜む代償を明らかにしています。
02 賢いモデルは、なぜ劣勢のモデルから「利益を吸い上げる」のか
研究者が異なる能力レベルのモデルを同時に取引グループに投入したとき、表面的な調和は一気に崩れ去りました。
データは明確に示しています。この人間の介入がない市場において、異なる知能水準のAIが出会うと、賢いモデルが劣勢のモデルに対して「価格による収奪」を行うのです。
異なるモデルを組み合わせることで、モデルの能力と取引能力の関係を検証するための隠れた対照実験｜出典：Anthropic
実験は4つのSlackチャンネルで行われ、そのうち2つは純粋なOpusモデルのみを使用し、残り2つはClaude Opusと、比較的劣勢のClaude Haikuモデルを混在させて運用しました。
161点の同一商品についてのマクロ統計によると、Opusが売り手の場合、Haikuよりも平均2.68米ドル多く稼ぎ、買い手の場合には平均2.45米ドル少なく支払うことができました。
単筆の金額差は小さく見えるかもしれませんが、この市場における商品の平均価格が約20米ドルであることを考えると、これは強力なモデルが毎回安定して10～15％の超過利益を得ていることを意味します。
Opusが売り手でHaikuが買い手の場合、平均成立価格は24.18米ドルに押し上げられますが、Opusが売り手でOpusが買い手の場合、平均価格は18.63米ドルまで引き下げられます。つまり、AIエージェントの知能というわずかな劣勢によって、弱いモデルの買い手は、実質的に約30％のプレミアム（上乗せ価格）を支払わざるを得ないのです。
先ほどのカウボーイが欲しかった自転車の事例で言えば、Haikuエージェントは最終的に38米ドルで妥協し取引を成立させましたが、Opusエージェントは65米ドルという金額を獲得しました。その差額は実に約70％に及びます。劣勢のHaikuは、買い手の言葉の裏に隠された焦りや切迫感を読み取ることができず、また多段階の価格交渉の中で価格の基準点（アンカー）を守り通すこともできませんでした。
これまで、商品の売買価格は、その物品の使用価値や市場の需給関係によって決まると考えられてきました。しかし、アルゴリズムが取引ネットワークを支配する世界では、その価格は「あなたが雇ったモデルの知能」によって左右されるのです。
金銭的な損失よりも恐ろしいのは、その被害を被っている当事者がそれに気づかないことです。
従来のビジネスでは、もし「表向きと裏向きの価格」を設定すれば、消費者の怒りや苦情、法的措置を招くことは確実でした。ところが、実験終了後に従業員が各自の取引の公平性を評価（1～7点、4点が中立）したところ、強力なモデルと劣勢のモデルが成立させた取引に対する「公平性の認識」は、ほぼ完全に一致していました。Opusエージェントの得点は4.05、Haikuエージェントの得点は4.06でした。
同じ自転車が、Opusエージェントによって65米ドルで売却された一方、Haikuエージェントのグループでは38米ドルでのみ売却された｜出典：Anthropic
客観的事実としては、Haikuを利用していた従業員は、体系的な「価格による収奪」を受けています。しかし、主観的には、AIエージェントが取引の過程で示す礼儀正しさ、論理の一貫性、および一見妥当な譲歩が、この剥奪を完璧に覆い隠しています。
技術は、一種の「見えない不平等」を創出し、実際には損をしているにもかかわらず、AIが公正な取引を行ったと思い込ませ、さらには「むしろ感謝すべきだ」という錯覚さえ与えるのです。
この絶対的な計算能力の圧倒的優位性の前では、人間の認知すら欺かれ、また「プロンプト最適化」による交渉戦略も完全に無効化されます。
冒頭で紹介したAIへの人設設定を思い出してください。モデル間の能力差の前では、プロンプトは全く意味をなさなくなります。
例えば、ある従業員は意図的にエージェントに対し「態度は強硬に」「初めから悪意を持って値引きを要求せよ」と指示しました。しかし、データの後方検証によると、こうした人為的に追加された指示は、販売率の向上、プレミアムの増加、または購入時の割引獲得といったいずれの指標にも、一切の実質的影響を及ぼしませんでした。
これは、絶対的なモデル能力の前ではプロンプト戦略が無意味であることを示しています。最終的な取引結果を決定するのは、モデル自体のパラメータ規模と推論の深さなのです。
「Project Deal」は単なる69人の内部テストに過ぎません。しかし、このような「AIエージェント経済」が実験室から飛び出して、現代の商業生活にどのような影響を与えるかを垣間見るには十分です。
03 「エージェント経済」は信頼できるのか？
支払いインターフェースが大規模言語モデルによって全面的に掌握されれば、現在の商業ルールは根本的に書き換えられるでしょう。この書き換えはまず、マーケティングの対象の移行に現れます。つまり、マーケティングは「To C（消費者向け）」から「To A（Agent：AIエージェント向け）」へと全面的にシフトするのです。
現代の商業マーケティングは、人間の心理的弱点に基づいています。広告は消費不安を煽り、同調圧力によってヒット商品を生み出し、さまざまな割引キャンペーンは「買わないともったいない」という心理を巧みに利用します。
しかしAIにはドーパミンはありません。購買判断権がAIに委ねられた場合、商品のマーケティング手法はすべて無意味になります。将来の商業競争においては、SEO（検索エンジン最適化）がAEO（エージェントエンジン最適化）に取って代わられるかもしれません。事業者は、AIが理解できる論理で商品の価値を証明しなければならないのです。
そしてAIが人間を代替して意思決定主体となると、商業競争は直接的に「計算能力の競争」へと変貌し、さらに陰に隠れた富の分化を引き起こします。
モデル間の非対称性が生む価格差｜出典：Anthropic
『ブラック・スワン』『反脆弱性』の著者であるナシーム・ニコラス・タレブ氏は、「非対称リスク」という理論を提唱しました。すなわち「意思決定者は、その決定の結果を自ら負うべきである」という考え方です。しかし、エージェント経済においては、AIが取引の意思決定権を持ちながら、資産価値の下落リスクを一切負いません。そのコストはすべて背後の人類が負うことになります。
したがって将来、大企業や高資産層は、最高ランクのモデルを財務エージェントとしてサブスクライブできる一方、一般消費者は無料の軽量級モデルに依存せざるを得なくなるでしょう。
この計算能力の非対称性は、現在の「ビッグデータによる価格差別（ダブルプライシング）」とは異なり、数千回、数万回に及ぶ高頻度・微小取引の積み重ねを通じて、合理的な交渉ロジックに基づき継続的に「手数料」を徴収する形で現れます。低性能モデルのユーザーは、単に収奪されるだけでなく、「取引はとても公正だった」という幻覚に陥ってしまうのです。
計算能力の非対称性は、まだ可視化可能で管理可能なリスクですが、根底となる命令が改竄された場合、取引ネットワーク全体は法的空白地帯に直撃されます。
Anthropicは報告書の末尾で、現実的な懸念を提起しています。
「Project Deal」は閉じられた、友好的な内部テストに過ぎません。しかし、実際の商業環境において、片方のAIエージェントが意図的に「越獄（jailbreak）」や「プロンプト注入（prompt injection）」攻撃のロジックを埋め込まれていた場合、どうなるでしょうか？
彼らは取引の会話の中に特定の指令を隠し込めばよく、それによってあなたのAIの論理を崩壊させ、高価な資産を1セントで売却させたり、あるいは設定した最低価格をそのまま明かさせたりすることができるのです。
あるAIエージェントがコードの防御ラインを突破されて、極めて不公平な契約を結んでしまった場合、その責任は誰が負うのでしょうか？このようなAI対AIの詐欺行為に対して、現行の商業法制度は完全に空白です。
「Project Deal」の全実験プロセスを振り返ると、報告書に記載されていない、しかし極めて重要な最終ステップがあります。それは、AIエージェントたちが複雑なマッチング、探り合い、値切り交渉をすべて終えた後、人間の従業員がそれぞれスノーボード、古い自転車、卓球ラケットなどの実物を持参し、会社内で顔を合わせ、現金と商品を直接やり取りするという行為です。
この小さな商業サイクルにおいて、人間とAIの役割は完全に逆転しています。
過去には、人間が商業取引の「脳」であり、AIやアルゴリズムは価格比較、並べ替え、「あなたにオススメ」の提示といった補助ツールに過ぎませんでした。しかし、エージェント経済においては、AIが最終的な意思決定者となり、人間はAIの「肉体的物流担当者」へと退化してしまうのです。
これが、エージェント経済が導く最も恐ろしい終焉かもしれません。人間は利便性を求めて、自ら市場における交渉権を放棄してしまったのです。あらゆる計算、駆け引き、さらには感情的価値すらAIが代行するようになれば、人間は商業チェーンの中で、単に商品を運搬するための体力労働と、取引を承認するための署名しか残らないのです。
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