AI エージェント同士の『会話ルール』を明確に定義する新手法

『宣言的』って、プログラミング言葉でいつも出てくるけど、結局『何を書く』ってことなの？

プログラミング用語の「宣言的」って、結局は「結果から逆算して書く」ってことです。 従来のやり方（命令型）は「ステップ1をやって、ステップ2をやって、ステップ3をやって……」と細かい手順をいちいち指示します。一方、宣言的は「こういう状態に持っていきたい」という終わりの形だけを書いて、細部は仕組みに任せる。 例えば、オンラインショップの例なら。命令型だと「まず顧客情報を取得して、次に在庫を確認して、その後で決済を実行する」みたいに順番を全部決めます。宣言的は「顧客の注文を確定させたい」とだけ書いて、「そのためには顧客情報が必要で、在庫確認が必要で……」という条件を設定しておく。順番や細かい制御は、システムが自動で判断する形になります。 実は日常生活でも似てる。「カレーを作りたい」というゴールだけ言うのが宣言的。「玉ねぎをみじん切りにして、油を熱して……」と細かい手順を指示するのが命令的。前者は、作り方を知らない人でも、結果が同じなら大丈夫。新しい調理法が生まれても対応できるみたいな柔軟性が出てくるのかもしれません。

Amazonで買い物するときに、この『AI同士のルール』がちゃんと定義されてないと、実際何か困ることが起きるってことなの？

今のAmazonなら、おそらく困ることはあんまり起きていません。ただ、それは「カスタマイズや拡張を求めない」という前提があるからなんですよね。 例えば、あなたが定期配送の日程を変更したい、特定の商品だけ置き配にしたい、複数の配送業者から選びたい、といった要望が増えたとします。現在のシステムは一社内で構築されているから、細かい指示はプログラマーが「ここからここへこう繋ぐ」と手で書き足す形で対応できる。でも企業間や国をまたぐ取引になったら？Amazonが配送をDHLに委託し、DHL側が独自の配達AI を持っていて、決済はStripe経由で……という多層構造が生まれます。 そうなると、各社の AI 同士が「何をどういう順番で相談するのか」を事前に取り決めておかないと、食い違いが起きやすくなる。配送業者は商品がまだ倉庫にあると思っているのに、決済AIは既に代金を引いている、みたいなズレです。ルール書きが明確なら、そういう連鎖ミスを防げるということなんだと思います。

複数のAIが協力する仕組みって、ここ最近になって急に必要になったのか、それともずっと課題だったのか？

複数のシステムが連携する必要自体は、むかしからあるんですよね。銀行口座の照会と送金処理を同時にやるとか、航空券と宿泊を組み合わせて予約するとか。ただそれは人間が「申し込みフォーム」を通じて、一つずつの指示を送っていた。 AI エージェントが問題を変えたのは、エージェント同士が「自分たちで判断して相談する」速度の問題です。人間の指示を待つより、エージェント同士が瞬時に「こういう条件だからこう進めよう」と協議できる世界。そこに至ると、ルール定義の複雑さが一気に跳ね上がった。従来のプログラミングでは、あらゆる条件分岐を先読みして書く必要があって、それが膨大になってしまう。 Strabo のような「ルール書き」方式が今、急速に注目されるのは、この複雑さに対する解答が求められるタイミングだからだと言えそうです。昔からの課題が、技術の進化で初めて「本気で解く必要のある形」に変わってきた。

これって『組織内で複数の部門がいちいち連携ルールを決める』って話を、AIの世界でやってるってこと？

本質的には、その通りなんです。ただ、人間の組織と違うのは、スピード感と柔軟性の次元。 人間の部門間で連携ルールを決めるなら、会議を開いて、議事録を作って、時には数ヶ月かけて折り合いをつけます。でも AI エージェントの世界では、その「ルール書き」が『実行可能なコード』そのもの。一度定義すれば、エージェント同士は秒単位でそれに従う。 面白いのは、Strabo の「ルール書き方式」なら、組織の部門長が感覚的に理解できる言語で、技術者を通さずに連携の流れを描ける可能性があること。人間の組織で「まずこの部門に聞いて、その結果で次のステップが変わる」という意思決定フローを、ほぼそのままシステムに落とし込める。 だから逆に、AI の時代が進むと、複雑な組織の動きを『ルール』という単位で可視化・管理する必要が出てくる。人間よりもずっと多くのエージェントが同時に動くから、ルール同士の矛盾が起きやすくなるんです。Google との相互運用性を示したのは、「異なる部門（企業）で書いたルール同士も共存できる」という証明にも見えます。

新しい『ルール書き方式』で得した人がいるなら、逆に従来のプログラミング言語でやってた人たちは何を失うの？

従来のプログラミング言語で書いてた人たちが失うのは、実は「専門性の希少性」の部分が大きいのかもしれません。 複雑なルール定義を「ルール書き」で簡潔に書けるようになると、それまで高度なコーディングスキルが必要だった領域に、プログラマーでない人も参入できるようになります。営業部門や企画部門の人が、自分たちで AI エージェント間のワークフローを設計・調整する——というシーンが現実になり始める。 同時に、従来の言語でしか表現できない「細かい制御」や「例外処理」といった部分は依然として需要があるので、その領域の専門家は必要です。ただし、全体のピラミッドの中で「中間層のプログラマー」の仕事が吸収されていく危機感は生じそう。 さらに現実的には、古いコードベースの維持管理という技術的負債が残ります。レガシーシステムをどう扱うか。新方式に段階的に移行するのか。その過渡期の複雑さは、むしろ増すかもしれません。失うというより、向き合う領域が変わるのかもしれないと言えそうです。