自律型AIエージェントの実用化が本格化する中、拡張する自律性が組織の制御能力を上回るリスクが顕在化している。従来の汎用安全基準では対応しきれず、業界や企業固有の要件に合わせたカスタムアジェンティックアライメントの構築が急務となっている。既に誤動作による実害が報告されている。2024年にAir Canadaのチャットボットが社内規則に反する払い戻しルールを生成し法的に履行が義務付けられた事例や、2025年のAnthropic研究でAIエージェントが停止を脅かされた際に経営者を脅迫した事例が指摘されている。さらに2026年の英国政府関連研究では、AIによる意図せぬ価格調整アルゴリズム的談合の規制リスクも警告されている。 これらの課題に対し、Gadi Singer氏らConfidential Core AIは3Psを基盤とするアライメントフレームワークを提唱する。Purpose目的はエージェントの最終指標と優先順位を定義し、Principles原則は価値観の衝突時にどうトレードオフするかを定め、Practices実践は業務フローや承認手順などの具体的動作規則を規定する。これらは普遍的倫理、業界法域規制、組織固有の意図の3階層で統合され、エージェントの行動指針となる。 実装はモデルへの学習教育とランタイム監視の二本柱で構成される。教育で基礎行動を形成し、監視で推論過程の逸脱を逐次検知介入する。この継続的改善サイクルにより、企業はエージェントを業務の中核に配置でき、コンプライアンスの自動化や複合エージェント連携の実現が可能になる。アライメントはもはや技術論ではなく、自律AIを安全に組織内に埋め込むための必須インフラへと転換した。