9️⃣AI時代を読み解くキーワード⑨ AI Protocol──AI同士がつながる時代の「共通語」と「交通ルール」

調達AIが取引先AIへ価格や納期を問い合わせ、条件を比較し、人間に最終承認を求める。

そんな仕事の進め方です。

🔳AI Orchestrationとの関係

前回取り上げたAI Orchestrationは、

複数のAI、データ、ツール、人間を一つの仕事として動かす仕組み

でした。

オーケストレーションが「指揮者」なら、

AI Protocolは、

演奏者同士が理解する共通の楽譜や合図

と考えると分かりやすいでしょう。

そしてAgentic AIは、その仕組みを使って実際に仕事をする「プレイヤー」です。

つまり、

Agentic AI × AI Protocol × AI Orchestration

が組み合わさることで、AIは「質問に答える存在」から「仕事をする存在」へ変わっていきます。

🔳企業の顧客が「AI」になる

ここが企業経営では重要です。

現在は、人間が企業のWebサイトやアプリを操作しています。

しかし将来、

「京都へ二泊三日の旅行を手配して」

と自分のAIへ頼めば、

AIが航空会社、ホテル、交通機関などのAIと交渉するようになるかもしれません。

つまり企業にとっての顧客が、

人間だけではなく「顧客の代理AI」になる

可能性があります。

Webサイトも、人間に見やすければよいだけではありません。

AIが、

・商品
・価格
・在庫
・購入条件
・返品条件
・利用可能なサービス

を理解できる必要があります。

企業には将来、

「AIが利用できる営業窓口」

を用意する発想が必要になるでしょう。

🔳人財育成も変わる

人財育成でも同じです。

社員が、

「次のプロジェクトマネジャーになるには何を学べばいい？」

と相談する。

すると、

キャリア支援AIが本人の希望を確認し、

人財AIがスキルを調べ、

業務AIが今後のプロジェクトを確認し、

学習AIが教材を提案する。

さらに管理職支援AIが、経験を積むためのジョブアサインを提案する。

こうなれば、

研修だけではない人財育成

が可能になります。

🔳ただし「つながるほど危険」でもある

便利になる一方、リスクも大きくなります。

AIが外部システムへ接続できるということは、

・ファイルを読める
・メールを送れる
・データを書き換えられる
・システムを操作できる

ということでもあります。

そこで重要なのが、

最小権限の原則

です。

予定調整AIなら、予定確認と登録だけ。

資料作成AIなら、資料を読むだけ。

何でもできる万能AIを作るのではなく、

仕事に必要な権限だけを与える。

そして重要な操作では、人間の承認を入れる。