【ITニュース解説】Instinct puts its AI agent in group chats, and non-users can join the thread

Instinctというサービスが、AIエージェントをグループチャットに導入するという新しい取り組みを開始した。これは、友人たちと協力して旅行の計画を立てたり、カープールの手配をしたり、イベントを調整したりする際に、AIの力を借りるというものだ。この新しい機能で特に注目すべき点は、Instinctのアカウントを持たない人でも、これらのグループチャットに参加し、AIエージェントの支援を受けられることにある。

通常、新しいサービスを使うためには、まずアカウントを作成し、ログインするという手順が必要となる。しかしInstinctでは、非ユーザーでもチャットに参加できるため、アカウント登録という「壁」を乗り越えることなく、すぐにAIエージェントから価値を得られる仕組みになっている。これは、より多くの人にサービスを使ってもらうための賢い戦略と言えるだろう。AIエージェントそのものが、製品への入り口となるのだ。

だが、この便利な機能は同時に、システム設計における新たな課題も提起する。AIエージェントが、アカウントを持つユーザーと持たないユーザー、それぞれ異なる背景や信頼レベル、利害を持つ人々と接することになるため、誰にどのような情報を、どこまで見せるべきかという難しい判断が求められるようになる。

Instinctはこの課題に対し、「二つのエージェント」という考え方で対処している。一つは「パーソナルエージェント」で、これは個人の好みやこれまでの履歴など、あなただけのプライベートな情報を保持している。もう一つは「グループスコープエージェント」で、これはグループチャット内で明示的に公開された情報だけを受け取る。

つまり、あなたの個人的な情報を持つパーソナルエージェントと、グループで共有された情報だけを扱うグループスコープエージェントは、完全に別々の存在として機能するのだ。この二つのエージェントの間にある「境界線」こそが、Instinctという製品の最も重要な部分であり、システム設計の核心となる。旅行の旅程やカープールの参加者リストといった具体的な成果物は、この境界線が適切に機能した結果として生まれるものだ。

この設計において最も重要になるのが、情報共有に対する「同意（パーミッション）」の仕組みだ。もしシステムが、ユーザー一人ひとりに、何かアクションを起こすたびに「この情報を共有していいですか？」と尋ねる設計になっていたら、例えば5人でのチャットでイベントを一つ決めるだけでも、何十回もの許可を求められることになり、誰も使い続けたくなくなるだろう。

そこでInstinctが採用したのは、「スレッドごとの同意」という考え方だ。これは、特定のチャットスレッド全体に対して、「このスレッドでは、私の利用可能な時間帯を共有しても良いが、私の現在地は共有しない」といった形で、一括して情報共有の許可を与えるというものだ。これにより、煩わしい許可確認を減らしつつ、個人のプライバシーを守ることが可能になる。

また、一度共有を許可した情報を取り消す場合も、その取り消しがグループチャット全体に明確に表示されるように設計する必要がある。もし誰かが共有を取り消したことが他のメンバーに伝わらなかったら、それはシステムのバグか、あるいは裏切りと捉えられ、グループ全体の信頼が損なわれる恐れがあるからだ。情報の公開や取り消しは、チャット内で全員が確認できる「イベント」として扱われるべきなのだ。

なぜ旅行計画やカープールのようなタスクが、このような複雑な設計を必要とするのか。それは、これらのタスクが単に「完璧な答えを生成すること」よりも、「グループ全員が合意すること」を重要視する「調整問題」だからだ。AIがどんなに素晴らしい旅行プランを作成しても、グループの誰もがそれに納得しなければ、その計画は失敗となる。

ここで、適切に設計された同意の仕組みが威力を発揮する。この仕組みがあることで、AIエージェントは、ユーザーが自分の個人的な情報を友人にいちいち説明することなく、そのユーザーの代理として行動できる。例えば、AIが「この日はAさんが空いています」と提案できたとしても、Aさんがその情報を共有することを許可していなければ、AIは動けない。

このInstinctの事例から、他のマルチユーザーAIエージェント製品を開発する上で学ぶべき重要な教訓がある。それは、情報共有に対する同意の仕組み（コンセントゲート）を、システムのデータモデルの設計段階から非常に重要な要素として組み込むことだ。そして、その同意の範囲を明確にし、情報の取り消しパスも透明で可視的にすること。共有されるAIエージェントのパフォーマンスは、それがアクセスを許可された情報の質と範囲に大きく依存するのだ。