爆発的に広がる自動交渉の適用領域

小宮：調達交渉のユースケースは分かりやすいです。日本の製造業の強みである「すり合わせ」にAIを活用するイメージですか。

森永：はい、設計調整など高度なすり合わせも将来的なスコープですが、いまはまず「なぜか人が介在している」簡単な企業間調整から自動化を進めています。具体的には、製造業での「サプライチェーン計画（SCM）」が該当します。社内部門間や外部委託先との調整・合意に自動交渉が適用できます。

小宮：調達以外のユースケースは。

森永：物流業界も大きな適用領域です。ドライバー不足やトラック積載率の低さといった課題に対し、共同配送やドライバーの融通を「自動交渉」し、リソースを最適配分できます。

小宮：リソースの「融通」が鍵ですね。

森永：自動交渉で「余剰リソース」と「ニーズ」のマッチングが劇的に簡単になります。

　新型コロナウイルス感染症（COVID-19）で困難だった「防護服、人工呼吸器、病室、看護師を同時にそろえる」といった複雑な調整も、自動交渉なら数万人規模で同時実行し、リソースを必要な場所に届けられます。

小宮：企業間取引だけでなく、社会課題の解決にもつながる技術ですね。

森永：もう一つ、爆発的に大きくなると確信しているのが「データの売買」です。

　エージェントが何十億体と増えれば、彼らの「ご飯」であるデータが必要ですが、「カード履歴1カ月分を6円で」といった細かな商談は人手ではコストが合わず、マーケットが成立しませんでした。

小宮：欧州の「Catena-X」などデータスペース（データ連係基盤）でも、データ共有の条件合意が課題だと聞きます。

森永：そのとおりです。データスペース活用のボトルネックは、「どのデータを、いつまでに、いくらで、どの目的に使うか」といったデータ共有条件の合意形成が、現状「人力で高コスト」な点です。

　自動交渉AIなら、どんなに小さなロットや複雑な条件でも、無限の速さで商談を成立させられます。これで眠っていたデータが価値を持ち、データ売買が商業ベースに乗ると考えます。

小宮：データの売買とは、具体的にどのような取引ですか。

森永：「データベースの◯◯をください」という単純なものだけでなく、「▲▲で画像をとってきて」という業務委託や、「■■の条件で実験結果を送って」といった実験委託も、AIにとっては「データ」の売買です。

　実際、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）領域で、素材データや実験委託などをエージェント間で自動取引する検討も始まっています。データスペースは、XaaA経済圏が育つ最有力な培地だと考えます。

NECが狙う「高頻度取引」の自動化

小宮：海外にも「Pactum（パクタム）」社のようなAI交渉技術が登場してきていますが、NECの技術との違いは何ですか。

森永：ユースケースが違います。これまでの交渉AIが対象とするのは、たとえば多地域展開している大型小売店舗と、その数千の購買先との年1～2回の「購買基本契約」交渉のような場合でした。

　一方、これからNECが対象とするのは、調達での「納期・数量調整」のように、毎日何万件と発生する高頻度な取引です。フォーマットは決まっていますが、圧倒的な「数」と「速度」が求められます。

小宮：NECは「エージェント経済圏」で、どのようなポジションを狙いますか。

千葉雄樹氏（以下、千葉）：最終的にはAI同士がやり取りする「場」を提供し、マネタイズしたいと考えます。たとえば1回のやり取りで1円をいただき、それを何億回と繰り返していただくビジネスモデルです。

　理想は、人が介在せず、交渉プロセスを可視化する必要すらない世界。われわれのエージェントが他社のエージェントとAPIで直接やり取りし、意思決定が進む。その「場」をNECが提供したいのです。