AIエージェント同士が交渉すると、モデルによって価格が変わります

同じ自転車の交渉価格が違っていました

2026年4月24日、AnthropicがProject Dealという社内中古取引実験を公開しました。2025年12月、社員69人にそれぞれ100ドルの予算を割り当て、Claudeエージェントが Slack上で社員の代わりに物品の売買を行うようにしました。1週間にわたって実施したこの実験のうち、実際の物品交換につながった市場では186件、総額4,000ドルを超える取引が成立しました。こうした取引方式をエージェントコマースと呼びます。¹

参加者の指示どおりカウボーイ口調で値切ったり、「自分へのプレゼントを買って」という指示に対して卓球ボールを19個選んだエージェントもいました。ある参加者は、すでに持っているのと同じスノーボードを購入することになりました。人の好みをある程度把握して取引を進めたものの、本人が直接買っていたら避けたであろう選択も出てきたわけです。

私が注目したのは、モデルごとの交渉結果と参加者の評価が一致していなかった点です。OpusはHaikuより有利な価格で取引したにもかかわらず、満足度と公正性の評価では明確な差は確認されませんでした。AIが代わりに購入する場合、ユーザーはどのような基準で取引結果を評価すべきなのでしょうか。

Opusがより有利な価格で交渉しました

実験では独立した4つの市場を同時に運営しました。うち2つの市場ではいずれもClaude Opus 4.5を使用し、残る2つの市場では参加者にOpus 4.5とHaiku 4.5のどちらかを無作為に割り当てました。参加者は、どの市場の結果に従って実際に物品を交換することになるのか、あらかじめ知らされていませんでした。最終的に実際の交換に使われた市場は、いずれもOpusを使った市場でした。

研究チームは、残りの市場での仮想取引も含めてモデルによる違いを分析しました。

• 取引件数：2つのモデルを混在させた市場で、Opusを使った参加者はHaikuを使ったときより平均約2件多く取引に合意しました（p=0.001）。²
• 同じ商品の販売価格：2つの混合市場において販売者モデルが入れ替わり、両方で取引が成立した44個の商品を比較したところ、Opusの販売価格は平均3.64ドル高くなりました。故障した自転車は、Haikuでは38ドル、Opusでは65ドルで販売することに合意しました。
• 購入者と販売者のモデルを合わせて考慮した分析：4つの市場で2回以上取引された商品を比較すると、Opusは販売者として平均2.68ドル多く受け取り、購入者として平均2.45ドル少なく支払う効果があると推定されました。

取引全体の平均価格は20.05ドルだったため、数ドルの差も小さくはありません。ただし、最後の2つの数字を足して「すべてのHaikuユーザーが5ドルずつ損をした」と計算することはできません。それぞれ異なる取引から推定した販売・購入の効果であり、実際の交換はすべてOpusを使った市場の結果に従って行われました。