AIエージェントが今できることはどんどん増えています。ASTERで取引戦略を実行してくれるものもあれば、VIRTUALのように健康データ分析を提供するものもあります。

ここで問題です——市場にはこんなに多くのAIエージェントがある中で、どれが本当に自分に合っているのか？どれが信頼できるのか？

直感で選ぶ？それはリスクが高すぎます。プロモーションを見る？どれも自分が優れていると言っています。

今、面白いアイデアがあります：AIエージェント同士に「相互学習」させるというものです。

具体的にはどうするか？ネットワーク上であなたがこれらのエージェントを使えば使うほど、彼らはあなたの習慣やニーズをより深く理解します。さらに、エージェント同士で情報を共有し、コミュニティで検証された信頼スコアに基づいて、最適なものをいくつか推奨してくれるのです。

こうすることで、あなたが受け取る推奨はランダムではなく、あなた自身の利用傾向＋他のユーザーの検証フィードバックに基づくものとなります。信頼の仕組みは、単一のプラットフォームの保証ではなく、分散型コミュニティのコンセンサスによって成り立っています。

各推奨には出所をたどることができ、透明性が高く、あなたの行動データによって継続的に最適化されます。

このモデルはまだ初期段階ですが、理論的には筋が通っています。ユーザーが自分で適当に選ぶよりも、AIエージェントネットワーク自身が信頼できるものを選別したほうが良いのです。

今後の発展は実際の効果次第ですが、少なくとも注目に値する方向性です。