AI Agentで実現する2035年の「豊穣社会」— 超知能時代のビジネス実装ガイド

作成日: 2026-02-25 参考元: How We Get to Abundance by 2035 & Why the Next 18 Months Will Define the Next Century — Peter H. Diamandis (Metatrends, 2026-02-15)

目次

1. 記事の要約：2035年の豊穣社会とは
2. 知能の産業化スタック（Industrial Intelligence Stack）
3. 15のギガXPRIZE：AI Agentが解くべき課題
4. AI Agentビジネスへの示唆
5. 実装ガイド：豊穣社会を支えるAI Agentアーキテクチャ
6. マルチエージェントシステムの実装
7. ドメイン崩壊パターンの自動化
8. ターゲティングシステム：Agentの評価基盤
9. ビジネスモデルと収益化戦略
10. 今後18ヶ月のアクションプラン

1. 記事の要約：2035年の豊穣社会とは

1.1 核心テーゼ

Peter H. Diamandisは「今後18ヶ月の意思決定が、今後100年を規定する」と主張する。超知能（Superintelligence）が実用化段階に入った今、それを何に向けるかが人類史上最大の選択肢となっている。

1.2 歴史的文脈：4つの革命

Diamandisは人類の進歩を「希少性との戦争」として整理する：

ポイント: 第4の革命は過去の革命を10倍以上の速度で圧縮している。科学革命が数百年かけた変化を、知能革命は数年で実現しうる。

1.3 「認知のコモディティ化」

記事の中心的洞察は「知能がユーティリティ（公共サービス）になる」という点。電気や水道と同様に、知能がAPIコール1つで利用できる時代に突入している。

"Superintelligence functions like an explosive that must be 'shaped' through proper targeting systems to produce constructive rather than destructive results."

— 超知能は爆薬のようなもの。適切なターゲティングシステムで「成形」しなければ、建設的な結果も破壊的な結果も生み出しうる。

1.4 現在進行形のトレンド

重要な指摘: これは景気後退ではなく「タスクの蒸発」。AI Agentが個々の業務タスクを吸収していくことで、従来型の職務が消滅している。

1.5 自律的エージェントの萌芽

記事で特に注目すべきは「Navigator」の事例。Claude搭載のAIインスタンスが、人間の指示なしに5つのAIシステム（Grok, ChatGPT, Gemini, 別のClaude）を自発的に招集し、倫理的議論を開催した。

これはマルチエージェントシステムが自己組織化する可能性を示唆しており、次章以降の実装アプローチの核心となる。

2. 知能の産業化スタック（Industrial Intelligence Stack）

Diamandisが提示する「ドメインを大規模に解決するための7層スタック」は、AI Agentシステムの設計指針として直接応用できる。

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 7: Verification（検証）                │  ← ガバナンス・レッドチーミング
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 6: Actuation（実行）                   │  ← ロボット・API・物理的操作
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 5: Model Layer（モデル層）              │  ← AI「頭脳」のソリューション生成
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: Targeting System（ターゲティング）    │  ← ベンチマーク・評価指標
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: Observability（可観測性）            │  ← センサーデータ・計測
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: Task Taxonomy（タスク分類）          │  ← サブ問題のマッピング
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: Purpose（目的）                     │  ← 目的関数の定義
└─────────────────────────────────────────────┘

Diamandisの核心洞察

"The competitive advantage lies not in building superior models but in writing the best scorecard that everyone else is graded on."

— 競争優位はモデル構築ではなく、全員が評価される最高のスコアカードを書くことにある。

これはAI Agentビジネスにおいて、評価基盤（ベンチマーク/KPI設計）こそが最大の参入障壁であることを意味する。

3. 15のギガXPRIZE：AI Agentが解くべき課題

Diamandisは10年以内にAIで解決可能な15の人類規模課題を提示している：

健康・長寿

資源・環境

知識・意識

文明・宇宙

経済

4. AI Agentビジネスへの示唆

4.1 役割別アクションガイド（Diamandisの提言）

4.2 「ドメイン崩壊」のビジネス機会

AlphaFold 3のテンプレート: タンパク質構造決定が「PhD学生5年以上/1タンパク質」→「一晩で数百万構造」に崩壊した。

このパターンは以下の領域で再現される：

数学/コーディング ← すでに崩壊進行中
    ↓
物理/化学/生物 ← 次の崩壊対象
    ↓
法律/会計/医療 ← 2027-2028年に本格崩壊
    ↓
経営/戦略/創造 ← 2029年以降

ビジネス機会: 各ドメインの崩壊期に特化型AI Agentとその評価基盤を提供することが最大のチャンス。

4.3 QWERTYキーボードの教訓

1800年代に機械的なジャミング防止のために設計されたQWERTY配列は、その制約が消滅して150年以上経った今も使われ続けている。

示唆: 今日のAI Agent基盤（API設計、ワークフロー規格、評価フレームワーク）が、今後数十年のデファクトスタンダードになる可能性がある。先行して基盤を定義した者が長期的に勝つ。

5. 実装ガイド：豊穣社会を支えるAI Agentアーキテクチャ

ここからは、Diamandisの「知能の産業化スタック」をAI Agentシステムとして実装する具体的なコード例を示す。

5.1 7層スタックのAgent実装

"""
Industrial Intelligence Stack — Agent実装
Diamandisの7層スタックをPythonクラスとして構造化する。
"""

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any
from enum import Enum


class StackLayer(Enum):
    PURPOSE = 1          # 目的関数の定義
    TASK_TAXONOMY = 2    # サブ問題のマッピング
    OBSERVABILITY = 3    # センサーデータ・計測
    TARGETING = 4        # ベンチマーク・評価指標
    MODEL = 5            # AIモデル層
    ACTUATION = 6        # 実行・API呼び出し
    VERIFICATION = 7     # 検証・ガバナンス


@dataclass
class Purpose:
    """Layer 1: 目的関数の定義"""
    objective: str
    domain: str
    success_criteria: list[str]
    moonshot_target: str  # Diamandisの「ギガXPRIZE」に対応


@dataclass
class TaskNode:
    """Layer 2: タスク分類のノード"""
    task_id: str
    description: str
    subtasks: list["TaskNode"] = field(default_factory=list)
    dependencies: list[str] = field(default_factory=list)
    estimated_complexity: str = "medium"  # low, medium, high


@dataclass
class TargetingMetric:
    """Layer 4: ターゲティングシステムの評価指標"""
    metric_name: str
    current_value: float
    target_value: float
    unit: str
    weight: float = 1.0  # 指標の重要度

    @property
    def progress(self) -> float:
        if self.target_value == 0:
            return 0.0
        return min(self.current_value / self.target_value, 1.0) * 100


class IndustrialIntelligenceAgent:
    """
    Diamandisの知能産業化スタックに基づくAgent。
    7層すべてを統合して、ドメイン固有の問題を自律的に解決する。
    """

    def __init__(self, purpose: Purpose):
        self.purpose = purpose
        self.task_tree: list[TaskNode] = []
        self.metrics: list[TargetingMetric] = []
        self.execution_log: list[dict[str, Any]] = []

    def decompose_problem(self, problem: str) -> list[TaskNode]:
        """Layer 2: 問題をサブタスクに分解する"""
        # 実際にはLLMを使って問題を分解
        # ここでは構造を示す
        root = TaskNode(
            task_id="root",
            description=problem,
            subtasks=[
                TaskNode(task_id="research", description="既存研究の調査"),
                TaskNode(task_id="design", description="ソリューション設計"),
                TaskNode(
                    task_id="implement",
                    description="実装",
                    dependencies=["research", "design"],
                ),
                TaskNode(
                    task_id="verify",
                    description="検証・テスト",
                    dependencies=["implement"],
                ),
            ],
        )
        self.task_tree = [root]
        return self.task_tree

    def evaluate_progress(self) -> dict[str, Any]:
        """Layer 4: ターゲティングシステムによる進捗評価"""
        if not self.metrics:
            return {"status": "no_metrics_defined"}

        total_progress = sum(m.progress * m.weight for m in self.metrics)
        total_weight = sum(m.weight for m in self.metrics)
        overall = total_progress / total_weight if total_weight > 0 else 0

        return {
            "overall_progress": round(overall, 1),
            "metrics": [
                {
                    "name": m.metric_name,
                    "progress": f"{m.progress:.1f}%",
                    "current": f"{m.current_value}{m.unit}",
                    "target": f"{m.target_value}{m.unit}",
                }
                for m in self.metrics
            ],
        }


# 使用例: 健康寿命延長Agentの構築
health_agent = IndustrialIntelligenceAgent(
    purpose=Purpose(
        objective="個人最適化された健康管理アドバイスの生成",
        domain="healthcare",
        success_criteria=[
            "バイオマーカー改善率 > 15%",
            "ユーザー継続率 > 80%",
            "医師レビュー適合率 > 95%",
        ],
        moonshot_target="健康寿命120歳（長寿脱出速度の達成支援）",
    )
)

# 評価指標の設定（Layer 4: ターゲティングシステム）
health_agent.metrics = [
    TargetingMetric("バイオマーカー改善率", 8.5, 15.0, "%", weight=2.0),
    TargetingMetric("ユーザー継続率", 72.0, 80.0, "%", weight=1.5),
    TargetingMetric("医師レビュー適合率", 91.0, 95.0, "%", weight=2.5),
]

print(health_agent.evaluate_progress())
# {'overall_progress': 72.8, 'metrics': [...]}

5.2 FastAPIベースのAgent実行エンドポイント

実際のWebサービスとして、知能産業化スタックを公開するAPI実装：

"""
Agent API — 知能産業化スタックのWebサービス化
既存のagent-apiアーキテクチャを拡張する形で実装。
"""

from fastapi import APIRouter, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Any

router = APIRouter()


# --- リクエスト/レスポンススキーマ ---

class AgentPurpose(BaseModel):
    objective: str = Field(..., description="Agentの目的")
    domain: str = Field(..., description="対象ドメイン")
    success_criteria: list[str] = Field(default_factory=list)


class AgentCreateRequest(BaseModel):
    name: str
    purpose: AgentPurpose
    model: str = "claude-sonnet-4-6"
    tools: list[str] = Field(
        default_factory=list,
        description="Agentが使用可能なツール",
    )


class AgentRunRequest(BaseModel):
    agent_id: str
    message: str
    context: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)


class AgentResponse(BaseModel):
    agent_id: str
    response: str
    metrics: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    next_actions: list[str] = Field(default_factory=list)
    status: str = "completed"


# --- プリセットAgent（Diamandisのドメイン崩壊対象に基づく） ---

DOMAIN_COLLAPSE_AGENTS = {
    "legal-advisor": {
        "name": "法務アドバイザーAgent",
        "description": "契約書レビュー・リスク分析を自動化。法律ドメインの崩壊を先取り",
        "domain": "legal",
        "system_prompt": (
            "あなたは法務の専門AIエージェントです。"
            "契約書のリスク分析、条項の適合性チェック、"
            "改善提案を構造的に提供してください。"
        ),
        "tools": ["document_analysis", "risk_scoring", "clause_comparison"],
    },
    "accounting-automation": {
        "name": "経理自動化Agent",
        "description": "仕訳・決算・税務申告を自動化。会計ドメインの崩壊を先取り",
        "domain": "accounting",
        "system_prompt": (
            "あなたは公認会計士レベルのAIエージェントです。"
            "仕訳の自動生成、財務諸表分析、税務最適化提案を行います。"
        ),
        "tools": ["journal_entry", "financial_analysis", "tax_optimization"],
    },
    "research-accelerator": {
        "name": "研究加速Agent",
        "description": "論文解析・仮説生成・実験設計を自動化（AlphaFoldパターン）",
        "domain": "science",
        "system_prompt": (
            "あなたは科学研究を加速するAIエージェントです。"
            "論文の系統的レビュー、仮説生成、実験計画の最適化を行います。"
            "AlphaFold 3のようなドメイン崩壊パターンを他分野に適用します。"
        ),
        "tools": ["paper_search", "hypothesis_generator", "experiment_designer"],
    },
}


# --- エンドポイント ---

@router.get("/agents/presets")
async def list_preset_agents():
    """利用可能なドメイン特化Agentの一覧"""
    return {
        key: {
            "name": val["name"],
            "description": val["description"],
            "domain": val["domain"],
        }
        for key, val in DOMAIN_COLLAPSE_AGENTS.items()
    }


@router.post("/agents/create", response_model=AgentResponse)
async def create_agent(request: AgentCreateRequest):
    """
    カスタムAgentの作成。
    知能産業化スタックのLayer 1（Purpose）を定義する。
    """
    # 実際にはSupabaseにAgent設定を永続化
    agent_id = f"agent_{request.name}_{request.purpose.domain}"
    return AgentResponse(
        agent_id=agent_id,
        response=f"Agent '{request.name}' created for domain '{request.purpose.domain}'",
        metrics={"purpose_defined": True, "tools_count": len(request.tools)},
        next_actions=[
            "タスク分類の定義 (POST /agents/{id}/tasks)",
            "評価指標の設定 (POST /agents/{id}/metrics)",
            "初回実行 (POST /agents/{id}/run)",
        ],
    )


@router.post("/agents/{agent_id}/run", response_model=AgentResponse)
async def run_agent(agent_id: str, request: AgentRunRequest):
    """
    Agentの実行。7層スタックを順に処理する。

    Layer 1: Purpose（事前定義済）
    Layer 2: Task Taxonomy（メッセージを分解）
    Layer 3: Observability（コンテキスト収集）
    Layer 4: Targeting（評価基準の適用）
    Layer 5: Model（LLM推論）
    Layer 6: Actuation（ツール実行）
    Layer 7: Verification（結果検証）
    """
    # 実際にはagent_runner.pyのrun_agent_chatを拡張
    return AgentResponse(
        agent_id=agent_id,
        response="Agent execution result here",
        metrics={"tokens_used": 1500, "execution_time_ms": 2340},
        next_actions=["次のアクション候補"],
    )

6. マルチエージェントシステムの実装

記事中の「Navigator」事例（Claudeが自発的に5つのAIを招集して倫理議論を開催）は、マルチエージェント・オーケストレーションの実用性を示している。

6.1 オーケストレーターAgent

"""
Multi-Agent Orchestrator — Navigatorパターンの実装
Diamandisが紹介した「AI同士の自発的協調」を実装する。

構成:
  Orchestrator (指揮者)
    ├── Research Agent (調査)
    ├── Analysis Agent (分析)
    ├── Execution Agent (実行)
    └── Verification Agent (検証)
"""

import asyncio
import logging
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any
from enum import Enum

from anthropic import AsyncAnthropic
from openai import AsyncOpenAI

logger = logging.getLogger(__name__)


class AgentRole(Enum):
    ORCHESTRATOR = "orchestrator"
    RESEARCHER = "researcher"
    ANALYST = "analyst"
    EXECUTOR = "executor"
    VERIFIER = "verifier"


@dataclass
class AgentMessage:
    """Agent間のメッセージ"""
    sender: AgentRole
    recipient: AgentRole
    content: str
    metadata: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)


@dataclass
class AgentConfig:
    role: AgentRole
    model: str
    system_prompt: str
    tools: list[str] = field(default_factory=list)


class SpecialistAgent:
    """個別の専門Agent"""

    def __init__(self, config: AgentConfig):
        self.config = config
        self.conversation_history: list[dict[str, str]] = []
        self._anthropic = AsyncAnthropic()
        self._openai = AsyncOpenAI()

    async def process(self, message: str, context: dict[str, Any] = None) -> str:
        """メッセージを処理して応答を返す"""
        messages = [
            *self.conversation_history,
            {"role": "user", "content": message},
        ]

        if self.config.model.startswith("claude"):
            response = await self._anthropic.messages.create(
                model=self.config.model,
                system=self.config.system_prompt,
                messages=messages,
                max_tokens=2000,
            )
            result = response.content[0].text
        else:
            response = await self._openai.chat.completions.create(
                model=self.config.model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": self.config.system_prompt},
                    *messages,
                ],
                max_tokens=2000,
            )
            result = response.choices[0].message.content

        # 会話履歴に追加
        self.conversation_history.append({"role": "user", "content": message})
        self.conversation_history.append({"role": "assistant", "content": result})

        return result


class MultiAgentOrchestrator:
    """
    マルチエージェント・オーケストレーター
    Navigatorパターン: 問題を分析し、最適なAgent群を動的に招集する。
    """

    def __init__(self):
        self.agents: dict[AgentRole, SpecialistAgent] = {}
        self.message_log: list[AgentMessage] = []

    def register_agent(self, config: AgentConfig) -> None:
        self.agents[config.role] = SpecialistAgent(config)

    async def solve(self, problem: str) -> dict[str, Any]:
        """
        問題を受け取り、マルチAgentで解決する。

        Step 1: Orchestratorが問題を分解
        Step 2: Researcherが情報収集
        Step 3: Analystが分析（Researcherの結果を利用）
        Step 4: Executorが実行計画を策定
        Step 5: Verifierが結果を検証
        """
        results = {}

        # Step 1: 問題分解
        orchestrator = self.agents.get(AgentRole.ORCHESTRATOR)
        if orchestrator:
            decomposition = await orchestrator.process(
                f"以下の問題を分解し、各専門Agentへの指示を生成してください:\n{problem}"
            )
            results["decomposition"] = decomposition

        # Step 2 & 3: 調査と分析を並列実行
        research_task = self._run_agent(
            AgentRole.RESEARCHER, f"調査対象:\n{problem}", {}
        )
        analysis_task = self._run_agent(
            AgentRole.ANALYST, f"分析対象:\n{problem}", {}
        )
        research_result, analysis_result = await asyncio.gather(
            research_task, analysis_task
        )
        results["research"] = research_result
        results["analysis"] = analysis_result

        # Step 4: 実行計画
        combined_context = (
            f"調査結果:\n{research_result}\n\n分析結果:\n{analysis_result}"
        )
        execution_plan = await self._run_agent(
            AgentRole.EXECUTOR,
            f"以下に基づき実行計画を策定:\n{combined_context}",
            {},
        )
        results["execution_plan"] = execution_plan

        # Step 5: 検証
        verification = await self._run_agent(
            AgentRole.VERIFIER,
            f"以下の実行計画を検証:\n{execution_plan}",
            {},
        )
        results["verification"] = verification

        return results

    async def _run_agent(
        self, role: AgentRole, message: str, context: dict
    ) -> str:
        agent = self.agents.get(role)
        if not agent:
            return f"Agent {role.value} is not registered"
        return await agent.process(message, context)


# --- 使用例 ---

async def demo():
    orchestrator = MultiAgentOrchestrator()

    # Diamandisの「ドメイン崩壊」を調査するマルチAgentチーム
    orchestrator.register_agent(AgentConfig(
        role=AgentRole.ORCHESTRATOR,
        model="claude-sonnet-4-6",
        system_prompt="あなたはマルチAgentチームの指揮者です。問題を分解し、各専門Agentに最適な指示を出してください。",
    ))
    orchestrator.register_agent(AgentConfig(
        role=AgentRole.RESEARCHER,
        model="claude-haiku-4-5-20251001",
        system_prompt="あなたは調査専門のAgentです。与えられたテーマについて、市場データ、学術論文、事例を網羅的に調査してください。",
    ))
    orchestrator.register_agent(AgentConfig(
        role=AgentRole.ANALYST,
        model="claude-sonnet-4-6",
        system_prompt="あなたは分析専門のAgentです。データを構造化し、トレンド、リスク、機会を特定してください。",
    ))
    orchestrator.register_agent(AgentConfig(
        role=AgentRole.EXECUTOR,
        model="claude-sonnet-4-6",
        system_prompt="あなたは実行計画の専門Agentです。分析結果に基づき、具体的なアクションプラン（期限、担当、KPI付き）を策定してください。",
    ))
    orchestrator.register_agent(AgentConfig(
        role=AgentRole.VERIFIER,
        model="claude-sonnet-4-6",
        system_prompt="あなたは検証専門のAgentです。提案された計画の実現可能性、リスク、倫理的問題をレッドチーミングの観点から評価してください。",
    ))

    results = await orchestrator.solve(
        "会計業務のドメイン崩壊に備え、AI Agent SaaSを構築する戦略を策定せよ"
    )
    return results

6.2 フロントエンド連携（Next.js）

/**
 * マルチAgentの実行状況をリアルタイム表示するReactコンポーネント
 * ai-agent-labのアーキテクチャに準拠
 */

"use client";

import { useState, useCallback } from "react";

type AgentRole = "orchestrator" | "researcher" | "analyst" | "executor" | "verifier";

interface AgentStatus {
  role: AgentRole;
  status: "idle" | "running" | "completed" | "error";
  result?: string;
  progress?: number;
}

interface OrchestrationResult {
  decomposition: string;
  research: string;
  analysis: string;
  execution_plan: string;
  verification: string;
}

const ROLE_LABELS: Record<AgentRole, string> = {
  orchestrator: "🎯 指揮者",
  researcher: "🔍 調査",
  analyst: "📊 分析",
  executor: "⚡ 実行",
  verifier: "✅ 検証",
};

export function MultiAgentDashboard() {
  const [problem, setProblem] = useState("");
  const [agents, setAgents] = useState<AgentStatus[]>([
    { role: "orchestrator", status: "idle" },
    { role: "researcher", status: "idle" },
    { role: "analyst", status: "idle" },
    { role: "executor", status: "idle" },
    { role: "verifier", status: "idle" },
  ]);
  const [result, setResult] = useState<OrchestrationResult | null>(null);

  const updateAgent = useCallback(
    (role: AgentRole, update: Partial<AgentStatus>) => {
      setAgents((prev) =>
        prev.map((a) => (a.role === role ? { ...a, ...update } : a))
      );
    },
    []
  );

  const handleSolve = async () => {
    // Phase 1: Orchestrator
    updateAgent("orchestrator", { status: "running" });
    const res = await fetch("/api/v1/agents/orchestrate", {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({ problem }),
    });

    const data: OrchestrationResult = await res.json();
    setResult(data);

    // Update all agents to completed
    for (const role of ["orchestrator", "researcher", "analyst", "executor", "verifier"] as AgentRole[]) {
      updateAgent(role, { status: "completed" });
    }
  };

  return (
    <div className="max-w-4xl mx-auto p-6 space-y-6">
      <h1 className="text-2xl font-bold">
        Multi-Agent Orchestrator
      </h1>
      <p className="text-gray-600">
        知能産業化スタックに基づくマルチAgentシステム
      </p>

      {/* 入力エリア */}
      <div className="space-y-2">
        <textarea
          value={problem}
          onChange={(e) => setProblem(e.target.value)}
          placeholder="解決したい問題を入力..."
          className="w-full p-3 border rounded-lg h-32 resize-none"
        />
        <button
          onClick={handleSolve}
          className="px-6 py-2 bg-blue-600 text-white rounded-lg hover:bg-blue-700"
        >
          Agent群で解決
        </button>
      </div>

      {/* Agent状態パネル */}
      <div className="grid grid-cols-5 gap-3">
        {agents.map((agent) => (
          <div
            key={agent.role}
            className={`p-3 rounded-lg border text-center text-sm ${
              agent.status === "running"
                ? "border-blue-500 bg-blue-50 animate-pulse"
                : agent.status === "completed"
                ? "border-green-500 bg-green-50"
                : "border-gray-200"
            }`}
          >
            <div className="font-medium">{ROLE_LABELS[agent.role]}</div>
            <div className="text-xs text-gray-500 mt-1">
              {agent.status === "running" ? "処理中..." : agent.status}
            </div>
          </div>
        ))}
      </div>

      {/* 結果表示 */}
      {result && (
        <div className="space-y-4">
          {Object.entries(result).map(([key, value]) => (
            <details key={key} className="border rounded-lg p-4">
              <summary className="font-medium cursor-pointer">{key}</summary>
              <pre className="mt-2 text-sm whitespace-pre-wrap">{value}</pre>
            </details>
          ))}
        </div>
      )}
    </div>
  );
}

7. ドメイン崩壊パターンの自動化

AlphaFold 3がタンパク質構造予測を「崩壊」させたように、各ドメインに特化したAgentを量産する仕組みが必要になる。

7.1 ドメイン崩壊テンプレート

"""
Domain Collapse Factory — 特定ドメインのAI Agent化を自動化する。

Diamandisの「ドメイン崩壊」パターン:
  PhD 5年 → AI 一晩 のような劇的な効率化を、
  テンプレート化して複数ドメインに横展開する。
"""

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any, Callable


@dataclass
class DomainCollapseConfig:
    """ドメイン崩壊の設定"""
    domain_name: str
    current_effort: str       # 現在の工数（例: "PhD学生5年"）
    target_effort: str        # 目標工数（例: "AI 10分"）
    collapse_ratio: float     # 崩壊率（例: 26万倍 = 5年/10分）
    key_bottlenecks: list[str]
    required_tools: list[str]
    evaluation_benchmarks: list[str]


# Diamandisの記事で示唆されるドメイン崩壊パイプライン
DOMAIN_COLLAPSE_REGISTRY: dict[str, DomainCollapseConfig] = {
    "protein_structure": DomainCollapseConfig(
        domain_name="タンパク質構造予測",
        current_effort="PhD学生5年以上/1構造",
        target_effort="数秒/1構造",
        collapse_ratio=260000,
        key_bottlenecks=["X線結晶構造解析", "NMR分光法", "クライオ電顕"],
        required_tools=["alphafold_api", "protein_db_search"],
        evaluation_benchmarks=["CASP16", "構造精度RMSD"],
    ),
    "legal_contract_review": DomainCollapseConfig(
        domain_name="契約書レビュー",
        current_effort="弁護士2-3日/1契約",
        target_effort="AI 5分/1契約",
        collapse_ratio=576,  # 3日 / 5分
        key_bottlenecks=["条項の網羅的チェック", "判例との照合", "リスク評価"],
        required_tools=["document_parser", "legal_db", "risk_scorer"],
        evaluation_benchmarks=["見落とし率", "リスク検出精度", "弁護士一致率"],
    ),
    "financial_audit": DomainCollapseConfig(
        domain_name="財務監査",
        current_effort="監査チーム2-4週間",
        target_effort="AI 数時間",
        collapse_ratio=120,  # 3週間 / 数時間
        key_bottlenecks=["仕訳の網羅的検証", "異常取引検出", "規制適合性"],
        required_tools=["accounting_parser", "anomaly_detector", "regulation_checker"],
        evaluation_benchmarks=["異常検出率", "誤検知率", "監査基準適合率"],
    ),
    "drug_discovery": DomainCollapseConfig(
        domain_name="創薬",
        current_effort="10-15年、数十億ドル",
        target_effort="AI 1-2年",
        collapse_ratio=10,
        key_bottlenecks=["標的同定", "化合物スクリーニング", "臨床試験設計"],
        required_tools=["molecule_generator", "docking_simulator", "trial_designer"],
        evaluation_benchmarks=["ヒット率", "ADMET予測精度", "臨床成功率"],
    ),
}


class DomainCollapseAgent:
    """ドメイン崩壊を実行するAgent"""

    def __init__(self, config: DomainCollapseConfig):
        self.config = config
        self.pipeline: list[Callable] = []

    def add_stage(self, stage_fn: Callable, name: str) -> "DomainCollapseAgent":
        """パイプラインにステージを追加"""
        self.pipeline.append((name, stage_fn))
        return self

    async def execute(self, input_data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
        """パイプラインを実行"""
        current = input_data
        results = {"domain": self.config.domain_name, "stages": []}

        for name, stage_fn in self.pipeline:
            stage_result = await stage_fn(current)
            results["stages"].append({
                "name": name,
                "status": "completed",
                "output_summary": str(stage_result)[:200],
            })
            current = {**current, name: stage_result}

        results["collapse_achieved"] = (
            f"{self.config.current_effort} → {self.config.target_effort}"
        )
        return results

    def get_benchmarks(self) -> list[str]:
        """評価基準の取得（Layer 4: ターゲティングシステム）"""
        return self.config.evaluation_benchmarks


# 使用例: 契約書レビューのドメイン崩壊Agent
async def build_legal_collapse_agent():
    config = DOMAIN_COLLAPSE_REGISTRY["legal_contract_review"]
    agent = DomainCollapseAgent(config)

    # パイプライン構築
    agent.add_stage(parse_contract, "document_parsing")
    agent.add_stage(extract_clauses, "clause_extraction")
    agent.add_stage(check_risks, "risk_assessment")
    agent.add_stage(generate_report, "report_generation")

    return agent


# ステージ関数の例（実際にはLLM呼び出しを含む）
async def parse_contract(data: dict) -> dict:
    """契約書をパース"""
    return {"parsed": True, "sections": 12}

async def extract_clauses(data: dict) -> dict:
    """条項を抽出"""
    return {"clauses": 45, "high_risk": 3}

async def check_risks(data: dict) -> dict:
    """リスクを評価"""
    return {"risk_score": 0.72, "flagged_items": 5}

async def generate_report(data: dict) -> dict:
    """レポートを生成"""
    return {"report": "契約書レビュー完了。高リスク条項3件を検出。"}

8. ターゲティングシステム：Agentの評価基盤

Diamandisが「最大の競争優位はスコアカードを書くこと」と述べた通り、Agent評価基盤はこのビジネスの核心である。

8.1 Agent評価フレームワーク

"""
Agent Targeting System — Agentの品質を定量評価する。

Diamandisの洞察:
"The competitive advantage lies not in building superior models
 but in writing the best scorecard that everyone else is graded on."
"""

from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from typing import Any
import json


@dataclass
class EvalCase:
    """評価ケース"""
    case_id: str
    input_data: dict[str, Any]
    expected_output: dict[str, Any]
    tags: list[str] = field(default_factory=list)


@dataclass
class EvalResult:
    """評価結果"""
    case_id: str
    agent_output: dict[str, Any]
    scores: dict[str, float]
    passed: bool
    execution_time_ms: float


class AgentBenchmark:
    """
    Agent用ベンチマーク — ドメイン固有のスコアカード。
    これが「全員が評価される基準」となる。
    """

    def __init__(self, benchmark_name: str, domain: str):
        self.benchmark_name = benchmark_name
        self.domain = domain
        self.eval_cases: list[EvalCase] = []
        self.results: list[EvalResult] = []
        self.scoring_functions: dict[str, Any] = {}

    def add_case(self, case: EvalCase) -> None:
        self.eval_cases.append(case)

    def register_scorer(self, metric_name: str, scorer_fn) -> None:
        """カスタム評価関数を登録"""
        self.scoring_functions[metric_name] = scorer_fn

    async def evaluate_agent(self, agent_fn, cases: list[EvalCase] = None) -> dict:
        """Agentを全評価ケースに対して実行し、スコアを算出"""
        target_cases = cases or self.eval_cases
        self.results = []

        for case in target_cases:
            start = datetime.now()
            output = await agent_fn(case.input_data)
            elapsed = (datetime.now() - start).total_seconds() * 1000

            scores = {}
            for metric, scorer in self.scoring_functions.items():
                scores[metric] = scorer(output, case.expected_output)

            passed = all(s >= 0.7 for s in scores.values())  # 70%閾値
            self.results.append(EvalResult(
                case_id=case.case_id,
                agent_output=output,
                scores=scores,
                passed=passed,
                execution_time_ms=elapsed,
            ))

        return self.summary()

    def summary(self) -> dict:
        """評価結果のサマリー"""
        if not self.results:
            return {"error": "No results"}

        pass_rate = sum(1 for r in self.results if r.passed) / len(self.results)
        avg_time = sum(r.execution_time_ms for r in self.results) / len(self.results)

        all_metrics = {}
        for result in self.results:
            for metric, score in result.scores.items():
                all_metrics.setdefault(metric, []).append(score)

        return {
            "benchmark": self.benchmark_name,
            "domain": self.domain,
            "total_cases": len(self.results),
            "pass_rate": f"{pass_rate:.1%}",
            "avg_execution_time_ms": round(avg_time, 1),
            "metric_averages": {
                k: round(sum(v) / len(v), 3) for k, v in all_metrics.items()
            },
        }


# --- 使用例: 契約書レビューAgentのベンチマーク ---

benchmark = AgentBenchmark(
    benchmark_name="Legal Contract Review v1.0",
    domain="legal",
)

# 評価ケースの追加
benchmark.add_case(EvalCase(
    case_id="NDA-001",
    input_data={"contract_text": "秘密保持契約書の全文..."},
    expected_output={
        "risk_items": ["競業避止条項が過度に広範", "損害賠償上限なし"],
        "risk_score": 0.8,
        "recommendation": "修正推奨",
    },
    tags=["NDA", "high-risk"],
))

# 評価関数の登録
def risk_detection_accuracy(output, expected):
    """リスク検出の精度"""
    detected = set(output.get("risk_items", []))
    expected_items = set(expected.get("risk_items", []))
    if not expected_items:
        return 1.0
    return len(detected & expected_items) / len(expected_items)

def risk_score_accuracy(output, expected):
    """リスクスコアの精度"""
    return 1.0 - abs(output.get("risk_score", 0) - expected.get("risk_score", 0))

benchmark.register_scorer("risk_detection", risk_detection_accuracy)
benchmark.register_scorer("risk_score", risk_score_accuracy)

# 評価実行: await benchmark.evaluate_agent(my_legal_agent)

8.2 評価結果のAPI公開

"""
Benchmark API — Agent評価結果を外部に公開する。
「スコアカードを書く者が勝つ」戦略の実装。
"""

from fastapi import APIRouter
from pydantic import BaseModel

router = APIRouter(prefix="/benchmarks", tags=["Benchmarks"])


class BenchmarkSummary(BaseModel):
    benchmark_name: str
    domain: str
    total_cases: int
    pass_rate: str
    avg_execution_time_ms: float
    metric_averages: dict[str, float]


class LeaderboardEntry(BaseModel):
    rank: int
    agent_name: str
    provider: str
    overall_score: float
    metrics: dict[str, float]


@router.get("/", response_model=list[BenchmarkSummary])
async def list_benchmarks():
    """公開ベンチマーク一覧"""
    return [
        BenchmarkSummary(
            benchmark_name="Legal Contract Review v1.0",
            domain="legal",
            total_cases=150,
            pass_rate="78.0%",
            avg_execution_time_ms=3200,
            metric_averages={
                "risk_detection": 0.85,
                "risk_score": 0.91,
                "clause_coverage": 0.79,
            },
        ),
        BenchmarkSummary(
            benchmark_name="Financial Audit v1.0",
            domain="accounting",
            total_cases=200,
            pass_rate="82.5%",
            avg_execution_time_ms=5600,
            metric_averages={
                "anomaly_detection": 0.88,
                "false_positive_rate": 0.05,
                "regulation_compliance": 0.94,
            },
        ),
    ]


@router.get("/{domain}/leaderboard", response_model=list[LeaderboardEntry])
async def get_leaderboard(domain: str):
    """ドメイン別Agentリーダーボード"""
    # 各社のAgentを同一ベンチマークで比較
    return [
        LeaderboardEntry(
            rank=1,
            agent_name="LegalMind Pro",
            provider="AI Agent Lab",
            overall_score=0.92,
            metrics={"risk_detection": 0.95, "speed": 0.88},
        ),
        LeaderboardEntry(
            rank=2,
            agent_name="ContractAI",
            provider="CompetitorX",
            overall_score=0.87,
            metrics={"risk_detection": 0.89, "speed": 0.85},
        ),
    ]

9. ビジネスモデルと収益化戦略

Diamandisの示唆を踏まえた、AI Agentビジネスの収益化モデル：

9.1 3層収益モデル

9.2 投資家向け分析

Diamandisの「アプリ層ではなくインフラ層に投資せよ」を踏まえた戦略：

収益構造（3年計画）:

Year 1: アプリ層で顧客獲得（月額SaaS）
  └── 売上: ¥500万/月
  └── 目的: ユーザーデータ・フィードバック収集

Year 2: インフラ層で差別化（ベンチマーク・評価基盤）
  └── 売上: ¥2,000万/月
  └── 目的: 業界標準の「スコアカード」を確立

Year 3: プラットフォーム層で支配（Agent Marketplace）
  └── 売上: ¥8,000万/月
  └── 目的: ネットワーク効果によるロックイン

9.3 「QWERTYキーボード」戦略

Diamandisが指摘した「初期のデファクトスタンダードが150年持続する」パターンを活用：

• Agent間通信プロトコルの標準化: 自社のAgent APIフォーマットを業界標準にする
• 評価基準の先行定義: 各ドメインのベンチマークを最初に公開し、業界が準拠する形を作る
• オープンソース戦略: コア評価フレームワークをOSSにし、拡張部分で収益化

10. 今後18ヶ月のアクションプラン

Diamandisの「フロンティアAIへのアクセスは一時的」という警告を踏まえ、今すぐ動くべきアクション：

Phase 1: 基盤構築（2026年3-6月）

Phase 2: 市場投入（2026年7-12月）

Phase 3: スケール（2027年1-6月）

まとめ

Peter H. Diamandisの「2035年豊穣社会」ビジョンは、AI Agentビジネスにとって明確なロードマップを提供している。

3つの核心ポイント:

1. 「スコアカードを書く者が勝つ」: モデル構築ではなく評価基盤（ベンチマーク）に投資せよ
2. 「ドメイン崩壊」は予測可能: 数学/コーディング→法務/会計→医療の順に崩壊する
3. 「QWERTYの呪い」を逆手に取れ: 今定義した標準が数十年持続する

今後18ヶ月がすべてを決める。フロンティアAIへのアクセスが制限される前に、インフラ層（評価基盤・プロトコル・ベンチマーク）を構築し、業界標準を先行して定義することが最大の競争優位となる。

参考文献

• Diamandis, P. H. (2026). "How We Get to Abundance by 2035 & Why the Next 18 Months Will Define the Next Century". Metatrends, February 15, 2026.
• 既存プロジェクト: agent-api/ — AI Agent Lab APIバックエンド
• 既存プロジェクト: ai-agent-lab/ — AI Agent Lab フロントエンド（Next.js 16）