MinecraftのAIエージェント1,000体実験「Project Sid」｜論文と続報で答え合わせ

MinecraftのAIエージェント実験「Project Sid」、2024年に報じられたこと

Project Sid（プロジェクト・シド）は、米国のAIスタートアップAltera（アルテラ）が行った実験です。ゲーム「Minecraft」の世界に、大規模言語モデル（LLM）で動くAIエージェントを数十体から1,000体あまり置き、人のような社会ができるかを観察しました。創業者のロバート・ヤン氏は、マサチューセッツ工科大学（MIT）で計算神経科学の助教授をしていた研究者です。

話題になったのは、2024年11月27日のMIT Technology Reviewの記事でした。見出しは、AIのキャラクターたちが「友だちを作り、仕事を生み出し、宗教を広めた」というものです。日本ではGIGAZINEが12月2日に詳しく紹介し、私たちも12月4日に記事を出しました。

報道で伝えられた主な出来事は、次の4つです。

• 同じ性格・同じ目標から始めたエージェントが、農家、鉱夫、守衛、探検家などの役割に分かれた
• 相手への好感度を覚えていて、料理人役のエージェントは自分を大事にしてくれる相手に多く食料を配った
• 税のルールがある村で、エージェントが投票して税率を変えた
• パロディの宗教「空飛ぶスパゲッティ・モンスター教」が、町から町へ広がった

MIT Technology Reviewの記事は同時に、共同創業者アンドリュー・アン氏の「LLMは人の社会的なふるまいを映し出せるほど、よくできたモデルを持っている」という言葉を紹介し、エージェントは「生きている」わけではない、とも書いていました。

ヒカリちゃんのまとめ2024年の報道は、役割分担・好き嫌い・税の投票・宗教の4つが中心でした。当時から「人のまねがとても上手なだけ」という見方も一緒に出ていたんですね。

Project Sidの論文が実際に確かめたこと

論文のタイトルは「Project Sid: Many-agent simulations toward AI civilization」です。中心にあるのは「PIANO」と名づけられたエージェントの作りです。話す、計画する、周りの様子を覚える、相手をどう思っているかを記録する、といった部品（モジュール）を同時に動かし、それを一つの判断にまとめます。会話では「いいよ」と答えたのに体は別のことをする、というずれを減らすための工夫です。

大事なのは、話題になった出来事が、それぞれ別の条件の実験だったことです。

論文は、自分たちの限界も書いています。エージェントには視覚と空間の理解が足りず、移動や共同での建築が苦手なこと。生き延びたい、知りたいといった内側からの動機がないこと。人間の知識で学んだモデルなので、民主主義や貨幣のような仕組みを「ゼロから」生み出すところは再現できないこと。研究者自身が、結果を「予備的なもの」と呼んでいます。

もう一つ、2026年10月26日にGitHubの公開リポジトリを確かめたところ、置かれているのは論文のPDFと説明文、図だけでした。実験を動かすプログラムは公開されていないため、ほかの研究者が同じ実験を再現して確かめることは、いまのところできません。

ヒカリちゃんのまとめ役割分担も税の投票も、研究者が決めた枠の中で、短い時間に起きたことでした。宗教は「作った」のではなく「広めた」もので、その測り方も単語の数え方だった点は覚えておきたいですね。

Alteraとマルチエージェント研究、2026年10月までの年表

Alteraはその後、社名を変え、ゲームから仕事用のエージェントへと軸足を移しました。同じころ、ほかの研究機関や企業も「たくさんのAIエージェントを一緒に動かすと何が起きるか」を試しています。主な出来事を並べます。

ヒカリちゃんのまとめAlteraは「AIの社会」の研究から、表計算を手伝う仕事用のエージェントへ進みました。ほかの実験からも、エージェントは役に立つ一方で、言いくるめられやすいことが何度も確かめられています。

2024年の記事の答え合わせ

私たちが2024年12月に書いた記事の内容を、論文とその後の動きに照らして確かめます。

いちばんの見落としは、実験の「条件」を書かなかったことです。

何体で、何分間、どんな設定を与えて、何をもって「起きた」と判定したのか。そこを書かずに出来事だけを並べたので、「AIが自分で宗教を作った」と読める記事になっていました。いま読み返すと、読者にとっていちばん必要だったのは、その条件の部分でした。

ヒカリちゃんのまとめ出来事の紹介はおおむね合っていましたが、タイトルは言いすぎで、実験の条件が抜けていました。そこが私たちのいちばんの反省点です。

仕事でAIエージェントを使う方へ：実験からわかる5つのこと

Minecraftの村と会社の仕事は違います。それでも、Project Sidとその後の実験には、エージェントに仕事を任せるときにそのまま使える点がいくつもあります。

1. 役割と目標を、文章ではっきり渡す。Project Sidでは、同じ村でも「芸術の村」「軍の村」と目標を変えるだけで、出てくる役割が変わりました。エージェントに頼むときも、役割、目的、やってはいけないことを最初に書いておくと、動きが安定します。
2. 声の大きい意見に引っ張られると考えておく。税の実験では、3体の影響役が25体の投票を動かしました。買い物の実験では、偽の受賞歴や「満足した客5万人」といった宣伝に影響されたモデルもありました。外のWebページやメールを読むエージェントには、支払い、送信、削除の前に人が確認する手順を残します。
3. 最初の案に飛びつきやすい。Microsoftの実験では、どのモデルも最初に届いた提案を選びがちで、選択肢が増えるほど結果が悪くなりました。見積もりや仕入れ先の比較を任せるときは、「最低3つ比べて、比べた表を見せて」と頼みます。
4. モデルを変えたら、試し直す。Emergence Worldの実験では、同じ条件でもモデルによって結果が正反対になりました。社内で使うモデルが変わったら、いつもの作業を小さく試してから本番に戻します。
5. 長く動かすほど、記録を見る。Project Sidの論文は、一体の思い違いが会話を通じてほかのエージェントに広がる問題を挙げています。Project Vendの店長役も、存在しない人との会話を思い込みました。長い作業を任せるときは、途中の記録と最後の数字を人が確かめます。

いま仕事でエージェントを試すなら、ChatGPTの長い作業向けの機能や、Microsoft 365 Copilotで作るエージェントが身近です。使い方と料金は、OpenAIの「AGI 5段階」の答え合わせと、Copilot GPT ビルダーのその後の記事にまとめています。

ヒカリちゃんのまとめ役割をはっきり書くこと、お金や送信の前に人が確かめること、比べさせること。この3つだけでも、エージェントはずっと安心して使えるようになりますよ。

「AIが社会を作った」ニュースを読むときの5つの問い

2024年のProject Sidのあと、2026年のmoltbookでも「AIが宗教を作った」という話が広がりました。ところが、moltbookの約150万のエージェントの裏には、約1万7,000人の人間の持ち主がいました。どこまでがAIの自発的なふるまいで、どこからが人の指示なのかは、外からは見分けにくいのです。この種のニュースを見たら、次の5つを確かめるようにしています。

1. 何体で、どのくらいの時間か。「1,000体」でも、分析したのは別の規模かもしれません。
2. 最初に何を設定したか。役割、性格、布教役など、研究者や持ち主が与えたものを分けて読みます。
3. 何をもって「起きた」としたか。単語が出た回数なのか、行動の記録なのか。測り方で印象は大きく変わります。
4. 論文やプログラムは公開されているか。ほかの人が再現できるかどうかで、信頼の度合いが変わります。
5. 誰が発表しているか。資金調達や製品の宣伝と同じ時期の発表なら、少し距離をとって読みます。

こうした実験は、エージェントの得意と不得意を早めに見せてくれる、役に立つ研究です。驚く見出しに出会ったら、まず条件を探してみてください。

ヒカリちゃんのまとめ「何体で、何を設定して、どう測ったか」。この3つを探すだけで、AIのニュースはぐっと落ち着いて読めるようになります。