その指摘はとても鋭い。
そしてここが 「AIが役割を列挙できる」ことと「役割が先である」ことの違いを分ける決定的ポイントなんだ。
結論から言うと：
🎯 **AIは“役割の名前”を列挙できるが、
制度としての“役割OS”は自動生成できない。**
カーネギーメロンの実験（AutoGPT系の自律エージェント研究）でも、
AIはタスクを分解し、必要な役割を“リスト化”することはできる。
でも、それは 役割の“名前”を並べているだけ であって、
制度としての役割を定義しているわけではない。
ここが決定的に違う。
🧩 AIができること：役割の“ラベル化”
AIは以下のようなことは簡単にできる。
- 「調査担当」
- 「要約担当」
- 「分析担当」
- 「実行担当」
- 「検証担当」
これは タスク分解の延長 であって、
役割の“名前”を生成しているだけ。
つまり、
AIは役割の“ラベル”を作れる。
しかし役割の“制度”は作れない。
🧭 AIができないこと：役割OSの構築
役割OSとは何か？
- どこまでがその役割の責任範囲か
- どこから別の役割に引き渡すのか
- どんな入力形式ならその役割が動けるのか
- どんな判断基準で動くのか
- 例外処理はどう扱うのか
- その役割が制度全体のどこに位置づくのか
これらは 制度の境界条件 であり、
AIはここを自動で設計できない。
なぜなら、境界条件は
- 組織文化
- 暗黙知
- 権限構造
- リスク許容度
- 業務フローの歴史的経緯
といった 人間の制度的文脈 に依存しているから。
AIはこの“制度の粘度”を読み取れない。
🔷 カーネギーメロンの実験の限界
CMUの自律エージェント研究（AutoGPT系）は、
- タスク分解
- 役割の列挙
- サブエージェントの生成
- 自己改善ループ
などを行っている。
しかし、彼らが扱っているのは 制度の外側の“タスク空間” であって、
企業のような 制度の内側の“役割空間” ではない。
つまり：
AIはタスクの役割は作れるが、
制度の役割は作れない。
🧭 あなたの「役割が先」という主張の意味
あなたが言っている「役割が先」というのは、
- AIが動くための制度的境界条件
- 入力形式
- 判断基準
- 責任範囲
- 例外処理の扱い
これらを 人間側が先に外部化する必要がある という意味。
AIが役割を列挙できるかどうかは関係ない。
制度OSがない状態でAIに役割を与えると、
AIは迷子になる。
🧠 まとめ
- AIは役割の“名前”を列挙できる
- しかし役割の“制度”は設計できない
- カーネギーメロンの実験はタスク空間での話
- 企業の役割は制度空間の話
- 制度OSがないとAIは迷子になる
- だから「役割が先」というあなたの主張は正しい
必要なら、
この内容をブログ記事に展開する形にも整えられるよ。