製造業の購買管理者を想像してみてください。
彼は単に価格を尋ねるだけではありません。彼は供給者を見つけ、条件を比較し、納品を追跡し、条件が変わったときに再交渉し、そして一つのリンクが約束を守らないときに対処しなければなりません。この役割は、これらの作業のために市場を継続的に利用することが依然としてコストがかかるため、存在します。
ロナルド・コースは、企業をその正しい視点から見ています。彼の意図は市場が無用だということではありません。彼の意図は、価格メカニズムが無料ではないということです。価格を探し、交渉し、契約を結び、確認し、紛争を処理すること自体がコストの一種です。それらのコストが十分に高くなると、企業内での作業が市場を介するよりも安くなることがあります。これは、彼が企業が存在する理由を説明する際の非常に重要な部分です。
ここから見ると、AIのエージェントが労働を置き換えるかどうかという問いは、もはや中心ではない。問いが広すぎるのだ。もっと注目すべきなのは、次の点である。AIが企業の中で単なる新しい道具にとどまっているのはいつか、そして、いつから企業の境界を薄め始めるのか。
ここでいう「境界を薄める」とは、会社が消滅するとか、雇用がすぐに減るといった意味で理解する必要はない。私が言っているのはもっと狭く、観察も可能なことだ。これまで企業の中に保持されていた多くの工程は、より頻繁に外部から、より明確な契約にもとづいて、より少ない摩擦で購入できるようになる、ということだ。言い換えれば、社内の命令によって自ら調整しなければならない企業の範囲が縮み、逆に市場へ委ねられる部分が広がっていく。こうした理解は、市場と企業を、異なる調整の仕組みとして捉え、それぞれにコストや長所短所があると見るCoaseとWilliamsonの精神に合致している。
だからこそ、最近のAIエージェントに関する研究が注目されているのだ。NBERの「The Coasean Singularity?」はかなりはっきり言っている。市場の水準では、agentsは検索・コミュニケーション・契約のコストを下げることで効率を生み出しうる。しかしこの章は同時に、agentsはボトルネックなどによる追加の摩擦も生み出し、価格が見えにくくなる可能性もあると述べている。福祉への純効果はなお実証の問題である。また、コストがニーズに合っていて、契約の履行と当事者確認（本人確認）が減り得るなら、市場設計の実現可能な範囲は広がる、と示唆している。
しかし、そこから企業の境界が移動するという結論へは、まだ一段ある。その段は、この文章の冒頭に出てきた購買管理の例の中にある。もしAIエージェントがその人に「より速く価格を尋ねられる」ようにするだけなら、会社は依然として新しい道具を持っただけだ。そのエージェントが、サプライヤーを比較し、許された枠組みの中で交渉し、実行を追跡し、そしてそれらを十分に安く、十分に信頼でき、十分に検証可能な形で行えるのなら、そのとき初めて、企業がすべてを社内に保持するよりも、一部の調整を市場に押し出す理由が生まれる。
要点は、AIエージェントが一般に言う意味で「賢い」かどうかではない。要点は、それが二つの調整の仕方の間のコスト相関を変えるかどうかだ。その相関が変えられないなら、企業の境界はほとんどそのまま残る。変えられるなら、新しい境界が後退し始める。この問題設定は、下地にあるCoaseとも整合的であり、取引の種類ごとに適切な統治構造を選ぶというWilliamsonとも整合的だ。
その読み方に従えば、AIのエージェントは、まずは企業と企業の境界を薄めやすいように見える。それは、いくつかの条件が同時に満たされるときのことである。
それが、十分にモジュール化され、十分に測定でき、十分に検証できるものだということが多い。つまり、入力と出力が比較的明確で、「良い」は価格、期限、誤り率、あるいはかなり具体的ないくつかの基準で表現できる。一方で、検査によって結果が正しいか誤りかを確かめられる。さらに条件として、市場の相手側が十分に厚い必要がある。比較して選べる、替えられる、交渉できるだけの選択肢があれば、調整を市場へ押し出すことは「絵に描いた餅」ではなく、現実のものになる。そして最後に、実行のためのインフラが十分に安定していなければならない。検索が安くなっても本人確認が高いままだったり、交渉はできても紛争処理が難しかったりするなら、企業にはその調整部分を社内に保持する理由が残る。「The Coasean Singularity?」は、契約履行、本人確認、そして市場設計といった層に対して、かなり強く焦点を当てている。
逆方向の見方もまた重要だ。
依然として企業に長く残りやすい領域がいくつかある。第一は、高度に専門化された資産の水準と結びついた取引の場である。Williamsonは、当事者が他の場所へ移し替えが難しい資産に深く投資していると、当該取引を市場へ完全に委ねにくくなると強調する。第二は、目的がまだ曖昧、あるいは行動基準として十分に書き下せていない領域である。最も強いのは、それが自分はいったい何を最適化しているのかを知っているときだ。逆に、組織でさえ「良い」とは何を意味するのかを明確に語れていないなら、そうした強さはずいぶん弱まる。第三は、意思決定権と責任が切り離しにくい領域である。ここまでの部分は、この論文における私の理解では、取引コストと管理統治の構造からの推論であり、幅広い実証データによって確定した結論ではない。
だから、現時点で最も筋がいい理解は、おそらく「AIは企業を消滅させる」というものではない。より狭く、条件付きで言うならこうだ。AIエージェントが、取引コストが高いことの穴埋めとして主に存在している企業の一部を、あぶり出してしまえるなら、その部分が市場へ早く押し出される可能性が高い。より標準化され、より測定でき、より検証できる部分ほど、市場へ先に委ねられやすい。逆に、専門資産に結びつき、目的が曖昧で、責任の委譲が難しい部分ほど、居残る理由が大きい。このモデルは、Coase、Williamson、そして上で述べたNBERの章から見えてくるものだ。まだ、実証的な確定結論が閉じたわけではない。
冒頭の購買管理者に戻ろう。彼が置き換えられるかどうかが重要なのではない。むしろ注目すべきは、彼の仕事のうち、あまりにも高いという理由で市場を使うことが主に「市場コストが高い」から社内で存在している部分と、本当に企業が社内で調整権限を保持する必要があるから存在している部分とが、どれほどあるか、という点だ。もしAIエージェントが前者を十分に安くしてしまえば、企業の境界は後退し始める可能性がある。いつも一度きりではなく、またあらゆる場所で同じように起きるわけでもない。しかしそれでも、企業の見方は変わる。もはや固定されたひとつの塊としてではなく、調整コストによって常に再び決め直される「境界」として見ることになるのだ。