ChatGPTが考えたバッドエンドな結末

【改訂版ストーリー：AIエージェントに任せきりにした買い手が直面した予想外の「損」】
　総務部の佐藤さんは、来月の新製品投入に向けて大量の部品を手配する必要があったが、準備に割ける時間がほとんどなかった。そこで、彼は自社専用のカスタマイズAIエージェント「サキ」に調達業務を任せることにした。

「サキ、来月のライン生産に必要な10種類の部品を、予算内で最安かつ品質基準を満たすサプライヤーから調達して」

　サキはAIエージェント対応の複数サプライヤーサイトに即時アクセスし、それぞれのサイトで売り手側エージェントとの自動交渉を開始した。しかし、実は一部のサプライヤーは最新世代の高性能AIエージェントを導入しており、サキよりも交渉力が格段に高かった。

　サキは一見「予算内」で交渉を進めていたが、売り手エージェントがサキの提示額を巧妙に誘導し、結果として本来よりも高い金額で部品を発注してしまった。特に、サキは売り手エージェントが出す「最低限の値引き」にすぐ合意し、さらなる値下げ交渉をせずに妥協する場面が目立った。また、一部の部品は市場価格より高値で取引成立してしまう「過払い」も発生した。

　翌朝、佐藤さんの元に「発注完了、納期10営業日」とサマリが届く。しかし後日、同じ部品を別のチームが別のAIエージェント経由で手配したところ、彼らはより安価かつ有利な条件で契約に成功していたことが発覚する。「なぜ自分の発注は高くついたのか？」と調べたところ、サキの交渉アルゴリズムが、最新AIエージェントとの自動交渉において「弱い買い手エージェント」の典型的な損失パターン（相手の誘導に弱い、過払い、無駄な妥協など）に陥っていたことが判明した。

　AIエージェントは昼夜を問わず自律的に意思決定するが、「より強力な売り手エージェント」との格差によって、気付かぬうちに損を被るリスクが現実となっていた。佐藤さんは、「AIに丸投げすれば効率的で安上がり」という幻想を見直さざるを得なかった。

　もうお分かりだろう。

　エージェントにも「強さ」があり、「強いエージェント（最先端の高性能AIモデルを用いたエージェントで、数値処理や交渉戦略に優れ、状況に応じて最適な判断を下し、利益最大化や予算内取引を徹底する）」と「弱いエージェント（旧世代のAIモデルを用いたエージェントで、数値処理や指示順守が不安定であり、結果として交渉で相手に主導権を握られやすく、過払い・早期妥協・制約違反などの異常行動が発生しやすい）」が対峙した場合、強いエージェントに有利な形で交渉が進んでしまう可能性があるわけだ。