Google Cloud Next 2026では、A2Aプロトコルが150を超える組織で本番稼働していると紹介された。
もはや、複数のAIエージェントによるシステムの自律化は未来の話ではない。

前回まで描いてきた「承認ボタン」「認知的降伏」「責任の蒸発」——それらの問いに答えが出せていない一方で、システムの自律化は進んでいる。人が時間をかけて判断することは、すでに終わりつつある。

AIエージェント同士が指示を出し合い、タスクを処理し、合意を形成する。人はその起点と終点に存在するだけとなり、各プロセスを人が承認することは形骸化しつつある。

システムの自律が加速していくなか、人の役割は何に向かうのだろうか。

AIエージェントは、システムとしてタスクを処理するだけではない。

2025年、PNAS（米国科学アカデミー紀要）に掲載された研究は、最新LLMの対話性能を統計的に分析した。

PNAS（米国科学アカデミー紀要）：1914年創刊。自然科学、医学、社会科学など幅広い分野を扱う査読付き学術誌。

「人と見分けがつかない応答」ということは、AIが疑似的にしろ人格を持つに等しい。そして、人格を持つに等しいAIは、互いに連携するエージェントとして、自律システムの中に組み込まれていく。

複数のAIエージェントが組み込まれた自律システムを考えてみよう。

司令塔エージェントは、ユーザーの依頼を理解し、タスクを分解して、専門エージェントをアサイン。そして専門エージェントからの結果を統合する。専門エージェントは、それぞれの特質に応じて、調査・分析・検証といった役割に分かれ、任されたタスクを処理する。司令エージェント・専門エージェントの膨大な量のプロセスは、監査ログとして記録される。

人がこの膨大な量のプロセスを照会していくのは困難だろう。

あなたの職場でも、AIが作成した資料を確認する時間は、次第に短くなっていたり、なくなっていたりしないだろうか。

さらに、単一の企業内で完結していたAIシステムは、今や企業の壁を越えようとしている。

この企業の壁を越える中核の技術であるA2AとMCPは、AIエージェント基盤を支える補完的な標準として注目されている。この技術を通して、企業の交渉担当エージェント間で、直接交渉し、調整が完了する。そして、人はエージェントが調整した結果を受け取る。

この企業をまたがってのAI間通信には、安全性、信頼性、相互運用性を確保した通信基盤が必要だ。そのためには、規格の標準化が必要となるが、標準化には、見えにくい重力が働く。

同質化が進むシステムの中で、多様性や判断の独自性を保つのは、結局のところ人の役割ではないか。そしてその人としての役割が、さらに変わろうとしている。

「人は戦略ディレクターや例外ハンドラーへシフトする」という言説がある。AIが処理できない例外事態の対応に専念し、戦略的な目標設定に集中する——という役割分担だ。

この言説が描く未来は、一面では正しい。高度なシステムの中で人が付加価値を発揮できる領域は、確かに存在する。

「判断者の霧散」「認知的降伏」「責任の蒸発」が積み重なれば、ここには自然に到達してしまう。

自律化が進むなかで、人の関与が限定されていく可能性がある。やがて人は円環からはじき出され、ラバースタンプとしてのみ存在することになる。