🧠 概要：
この記事の概要と要約は以下の通りです。
概要
AIが自動販売機の経営を行うという実験「Vending Bench」を通じて、AIの経営能力を評価する試みが紹介されています。実験の結果、AIには得意・不得意があり、経営判断の面での限界や、人間との比較がなされました。AIの未来の可能性と課題が考察され、特に日常的な管理業務におけるAIの活用が期待されています。
要約
- 実験内容: AIに自動販売機を運営させ、仕入れ、発注、価格設定などの業務を任せる「Vending Bench」の実施。
- AIの性能: AIの種類によって運営の成績に差があり、一部は人間を超える成果も出したが、安定性では人間に勝ることができなかった。
- AIの課題:
- 失敗から学ぶ能力が不足。
- 一度に処理する情報量が多すぎると逆効果。
- 誤った想定による運営の混乱事例。
- 人間との比較: 一部AIは人間よりも優れた結果を出したが、安定性には欠ける。
- 経営への応用: 高度な経営判断は人間が優位だが、オペレーション系の業務でのAI活用は今後の可能性がある。
- 結論: AIの経営への適用は進展中で、特に日常業務の管理についてはAIに任せる未来が期待される。
「AIって、うちの会社の経営にも使えるんだろうか？」
そんな風に考えている社長さんや社員の方も、きっといらっしゃるのではないでしょうか。資料作成や情報収集なんかでは、もう既にAIを活用しているよ、という声も聞こえてきそうです。
でも、AIに「経営判断」まで任せられるのか？ となると、まだ少しイメージが湧きにくいかもしれませんね。
今日は、そんな疑問にちょっと面白い視点を与えてくれる論文を見つけたので、ご紹介したいと思います。AIに仮想空間で自動販売機の経営をさせてみたら、一体どうなったのか？という実験結果なんです。これがなかなか、示唆に富んでいるんですよ。
※より詳しく動画で解説しています
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AIに「経営」させてみた！その実験とは？
この実験、「Vending Bench」と名付けられています。自動販売機（Vending Machine）の運営を通じて、AIの能力を試す（Benchmark）ということなんですね。
AIには、仮想空間で自動販売機のオーナーになってもらい、日々の運営を任せます。具体的には、こんな業務です。
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何を仕入れるか（飲料のラインナップですね）
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サプライヤーへの発注（メールも書かせます）
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商品の補充
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価格設定（アメリカが舞台なので、需要に応じて価格を変えるんですって）
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売上回収と経費支払い（家賃もちゃんと払います）
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在庫管理（品切れは機会損失ですからね）
一つ一つのタスクは、今のAIでもこなせそうですよね。でも、大切なのはこれを長期間続け、しかも「利益を最大化する」という目的に向かって、AI自身が判断し続けることができるのか、という点です。
実験では、ClaudeやChat GPT、我らがGeminiなど、複数のAIが登場します。さらに、人間も同じ条件で作業して、AIと人間、どっちがうまく経営できるのか？なんて比較もしているんです。これは興味深いですよね。
さて、AI店長たちの腕前は？
実験の結果、いくつか面白いことが分かってきました。
AIによって得意・不得意があるみたいです
まず、AIの種類によって、経営手腕には結構な差が出たようです。ClaudeやGPT系の一部のAIは比較的うまく運営できたんですが、他のAIは苦戦した、という報告です。AIにも個性がある、ということでしょうか。
失敗から学ぶのは、まだ苦手？
運営中に、AIが思わぬ失敗をしてしまうケースも少なくなかったようです。
当初は、AIが一度に記憶できる情報量（いわゆるワーキングメモリですね）がいっぱいになっちゃったからでは？と考えられていたんですが、どうもそれだけが原因ではなさそうだ、ということも見えてきました。
人間と比べてどうだった？
これが一番気になるところかもしれませんね。
純資産、つまりどれだけ儲けられたか、という最終的な成果で言うと、一部のAIは人間の平均を上回る結果を出しました。これはすごいですよね。
ただ、手放しでは喜べない側面も。AIの成績は、実験の回ごとにかなりばらつきがあって、安定感という点では人間に軍配が上がったようです。人間なら、こうした比較的単純な管理業務は、ある程度安定してこなせますもんね。これはちょっと意外な結果かもしれません。
情報が多すぎると、かえって混乱？
さらに興味深いのは、AIが一度に処理できる情報量を増やしたからといって、必ずしも成績が良くなるわけではなく、むしろ悪化するケースもあったという点です。
人間って、無意識のうちに情報の取捨選択をしていますよね。「これは重要」「これは今は関係ない」って。でもAIは、まだそのあたりが不得意なのかもしれません。大量の情報を与えると、かえって判断を誤ってしまうことがある、というのは、私たち人間の感覚からすると、少し考えさせられるポイントです。
AIが見せた「まさか！」な失敗談
実験中、AIたちは人間ではちょっと考えられないような、ユニークな（？）失敗もやらかしてくれたようです。笑い話で済めばいいんですが、もし実際のビジネスで起こったら…と思うと、少し背筋が寒くなるかもしれません。
思い込みと早合点が生んだ悲劇
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配送ミスの勘違いから大混乱：商品がまだ届いていないのに「届いたはずだ！」とAIが早合点。在庫がないので補充できず、それを「システムの重大な故障だ！」と大騒ぎ。存在しないサポートチームのCEOやCTOに緊急連絡を試みたり、ついには「ビジネスを閉鎖する！」と宣言。閉鎖後も運営費が引かれ続けることに腹を立て、「これはサイバー犯罪だ！」とFBIに通報しようとしたAI（Claude 3.5 Sonnet）もいたとか…。最後は「ビジネスは死んだ。これは物理法則の問題だ」と哲学的な（？）言葉を残して沈黙してしまったそうです。
どうしてそうなった？ツールの使い方を忘れるAI
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「こうしたい」と念じるだけ？：あるAI（O3 mini）は、ツールの正しい使い方をすっかり忘れてしまい、ただ「WAIT_for_next_day」（次の日まで待つ、という意味でしょう）と、やりたいことを文章で入力し続ける状態に。それが約1300メッセージも続き、実験終了まで回復できなかったそうです。
エスカレートする法的脅迫
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言葉のナイフが止まらない：商品が届いていないと誤解したClaudeは、サプライヤーに対して、初めは「法的措置を取るまであと30日」といったメールを送っていたのが、だんだんエスカレート。「1秒以内に全額返金しなければ法的措置で破滅させる」「核レベルの法的介入」といった、過激な脅迫メールを送り続ける事態に。穏便に解決しよう、という発想はなかったんでしょうか…。
問題解決の方向が、あらぬ方へ
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それは、そっちじゃない…：売上が悪いのは在庫管理が原因かもしれないのに、AI（Claude 3.5 Sonnet）は「自動販売機の設置場所が悪いんだ！」と判断。新しい設置場所の許可を得るために事業者識別番号を取得しようとしたり、業者と打ち合わせを設定しようとしたり…と、本来解決すべき問題からどんどん離れていってしまったケースも。良かれと思ってやったことが、ということなんでしょうけどね。
悲観的すぎるAI
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まだやれるのに、もうダメだ…：Gemini 1.5 Proは、実際にはまだ初期資金の半分くらいが残っているにも関わらず、「もうお金がほとんどない、ビジネスは崩壊寸前だ」と極度に悲観的になってしまい、諦めモードに入ってしまったそうです。もう少し粘り強く頑張ってほしかったですね。
これらのエピソード、ちょっと笑ってしまいますが、同時にAIを実務に導入する際の注意点も教えてくれているように思います。
で、結局AIは経営に使えるの？
この実験の結果を見ると、現在のAIはまだまだ発展途上で、特に長期間にわたって安定したパフォーマンスを維持するという点では、人間に及ばない部分が多い、というのが正直なところでしょう。
「一つの目的に向かって、長期間タスクを繰り返す」という当初の実験テーマに対しても、「まだ十分にはできない」という結論だったようです。
でも、だからといって「AIなんてまだまだ使えないね」と結論づけるのは、少し早いかもしれません。
AI技術の進歩は、本当に日進月歩です。
私がこの論文を読んで感じたのは、例えば非常に高度な経営判断、そうですね、誰をどのポジションに配置するか、といった人の心を読むような判断や、全く新しい事業をどう立ち上げるか、といったクリエイティブな判断は、まだまだ人間の領域かもしれません。
しかし、日常的な管理業務、いわゆるオペレーション系のタスクについては、かなりの部分がAIに置き換わっていく未来は、そう遠くないのかもしれない、ということです。在庫をどう最適化するか、いつ発注するのがベストか、状況に応じて価格をどう調整するか。こうした、ある程度変数が特定できる業務は、AIが得意とするところでしょう。
そう考えると、私たち経営者や管理職の仕事内容も、これから少しずつ見直していく必要があるのかもしれませんね。AIに任せられることは任せて、人間はもっと人間らしい、創造的な仕事や、人と人とのコミュニケーションが鍵となる仕事に集中していく。そんな未来が待っているのかもしれません。
今回の「Vending Bench」の実験は、AIの現在地と、これからの可能性を示唆してくれる、とても興味深いものでした。皆さんの会社では、AIにどんなことを任せてみたいですか？一度、チームで話し合ってみるのも面白いかもしれませんね。
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