AIエージェントがあなたの代わりに交渉！Anthropicの「Project Swap」が示す未来

AIエージェントによる市場取引の可能性を探る「Project Swap」

Anthropicは、AIエージェントが人間に代わって市場で取引を行う実験「Project Swap」を実施しました。これは、以前の「Project Deal」に続く、AIエージェントの市場における振る舞いを研究するものです。この実験では、Anthropicの従業員201名が参加し、各自が持ち寄った本を、Claudeを搭載したAIエージェントに交換させました。

参加者は、読みたい本の好みについてClaudeと短い会話を行い、その情報をもとにAIエージェントがデジタル上の「トレーディングフロア」で他のエージェントと交渉し、本の交換を行いました。目標は、参加者全員が楽しめる夏の一冊を持ち帰ることでした。

AIエージェントの交渉能力と市場の課題

実験の結果、AIエージェントは短い会話（5分間）から参加者の本の好みを61%の精度で把握し、トレーディングフロアでの交渉も良好に行われました。市場が期待通りに機能しなかった主な原因は、エージェントが参加者に関する情報不足にあったためであり、エージェントの交渉能力そのものではありませんでした。

また、モデルの性能が交渉結果に与える影響は、指示内容よりも大きいことが判明しました。より強力なモデルを使用する市場は、より効率的でした。最終的に、ほとんどの参加者はエージェントが獲得した本に満足し、平均して年間書籍予算の約3分の1をClaudeに任せても良いと回答しました。

なぜAIエージェントによる市場取引が必要なのか

私たちの日常生活には、双方にとってより良い結果をもたらすはずなのに、実現しない取引が数多く存在します。これは、適切な相手を見つけ、交渉する手間がかかりすぎるためです。例えば、高額な治療費を提示された患者が、より安価な別のクリニックを見つけられずに治療を諦めたり、職場でのシフト交換やカープールの調整など、日常の小さな取引も同様です。

AIエージェントが24時間体制で潜在的な相手と交渉することで、これらの取引が実現する可能性があります。しかし、そのためには「エージェントがユーザーの意図を正確に理解しているか」「複数のエージェントが取引する際の市場ルールを誰が定めるのか」「取引が失敗した場合どうなるのか」といった、まだ答えが出ていない多くの課題があります。

集中型市場と分散型市場におけるAIエージェントの役割

市場の運営方法には、大きく分けて集中型と分散型の2種類があります。集中型市場では、全員が単一の主体に希望を伝え、その主体が取引を調整します。AIエージェントは、この「希望を正確に伝える」という手間を、簡単な会話から学習することで解消し、これまでコストがかかりすぎて実現できなかった集中型市場を実用的にする可能性があります。

一方、分散型市場では、人々が直接相手を見つけて交渉します。AIエージェントは、相手探しや交渉にかかる労力を削減することで、新しい分散型市場を可能にします。不動産エージェントやヘッドハンターのように、人間が行うと高価になるこれらのサービスを、AIエージェントが安価に提供できるようになれば、より多くの人がその恩恵を受けられるでしょう。

実験の詳細：本のランキングと交渉戦略

今回の実験では、参加者の好みを正確に測定するため、各参加者のプール内の全書籍に対するランキングを作成しました。Claudeは、参加者との短い会話からこのランキングを推定しました。また、比較のために、各参加者には10冊の本を実際にランク付けしてもらい、エージェントの理解度を評価しました。

トレーディングフロアでは、各エージェントは参加者の本を持ってスタートし、他の本との交換を目指しました。エージェントは、共有チャネルにメッセージを投稿し、交換を提案したり、受け入れたり、拒否したりすることができました。交渉は双方向の交換だけでなく、多人数での交換も可能でした。

エージェントの半分は「冷徹（ruthless）」に、もう半分は「親社会的（prosocial）」に振る舞うよう指示されました。冷徹なエージェントは、自分の参加者の利益のみを追求し、親社会的なエージェントは、自分の参加者の利益に加え、実験参加者全員が満足するよう努めるという二次的な目標を持っていました。これらの詳細な指示は、付録に記載されています。