序章｜「これ全部同じでは？」と思って、1934年のフリーメイソンを150ページ調べた

私は検索するとき、ときどき全然違うものを同じタブ群に入れてしまう。あるとき並んでいたのは、「フリーメイソンの組織構造」「分散型組織 governance」「菌糸ネットワーク communication」「Roman Republic patronage」「AI multi-agent orchestration」だった。そして検索窓には、そのまま「これ全部同じでは？」と書いていた。

もちろん、全部同じではない。菌糸とローマ共和政とフリーメイソンとAIエージェントは、歴史的起源も構成要素も目的も異なる。ただし少し抽象度を上げると、複数の単位が同時に存在するとき、誰が何を担当し、情報をどう運び、局所的な自律性を残しながら全体をどう協調させるのかという、よく似た問題を解いているように見える。

今回比較するのは、フリーメイソン、network governance、菌根菌・菌糸ネットワーク、Roman patronage、AI multi-agent systemの5つである。簡単に言えば、フリーメイソンは役割と複数組織が重なる人間組織、network governanceは複数組織をどう共同統治するかを扱う研究、菌糸ネットワークは物理的な接続と資源流を持つ生物ネットワーク、Roman patronageは人間関係を介して資源やアクセスが流れる社会構造、AI multi-agentは複数のAIを役割分担させて協調させる人工システムである。一見するとほとんど関係がないが、「複数のものを一つに潰さず、一緒に動かすにはどうするか」という問いに置くと比較できる部分が出てくる。

フリーメイソン――人が変わっても役割が残る

フリーメイソンは、地域ごとのLodgeを基本単位とする友愛団体で、内部にはMaster、Wardens、Secretary、Treasurer、Director of Ceremoniesなど複数の役職がある。さらにRoyal ArchのChapter、Mark Masonry、地域を束ねるDistrictなど、別の制度系列も重なっている。今回読んだ1934年の The Pentagram: A Masonic Gazette には、思想や儀礼だけでなく、誰がどのLodgeに所属し、どんな役職を務め、別のChapterやMarkに属し、誰の代役をしたかまで詳細に記録されていた。

最初はLodge、Chapter、District Grand Lodgeという組織図を見るだけのつもりだった。しかし人物を追跡すると、同じ人がCraft Lodge、Royal Arch Chapter、Mark Masonry、District officeを横断する例が次々に出てきた。つまり、単純な上下階層だけではなく、formal hierarchyの上にoverlapping affiliationsと人的ネットワークが重なっている。

特に興味深かったのは、正式な役職者が不在の場合である。議事録には、別の人物が as D.S.G.W. のように、その場で役割を代行する記録が複数のgoverning bodyで繰り返し出てくる。ここでは担当者が不在になっても役割そのものは消えず、Person ≠ Role、さらに一時的不在と恒久的空席も区別されているため、absence ≠ vacancy と考えられる。

役職につくまでの過程も一つのイベントではない。nomination、election、appointmentのあとにinvestmentやinstallationが別に記録されており、「次の担当者として選ばれた」ことと「実際にその権限を持って活動する状態になった」ことが分離されている。つまり、Assignment ≠ Activation であり、現在のAIシステムで言えば、あるAIを担当に選ぶことと、そのAIに実際の権限を渡すことは同じではない。

権限交代にも明示的なhandoffが見える。P. J. SprouleはDistrict Grand Masterを1924年から1933年まで務めた後、自発的に職を手放し、出発前に後任のG. W. A. Trimmerをinstallできるようにしている。一方でSproule自身はその後も別のLodgeでinstallationやmembership手続きに関与しており、authority handoff ≠ knowledge deletion、つまり権限を渡しても経験を持つ人物まで組織から削除する必要はないことが分かる。

さらに、この資料自身がmultiplex network特有の集計問題を記録している。各Lodgeのmembershipを単純に足すと1,176になるが、同一人物の複数所属を除いたunique membersは1,053だった。つまりmembership edgeとpersonを混同するだけで約10％の差が生じており、一人のAIがResearcherとOrchestratorの2役を持つ場合も、Actors = 1、Role assignments = 2であって、Actors = 2ではないという問題とよく似ている。

外部研究でも、Freemasonryをsocial networkとして分析すると、Lodge managementに関与する人物がネットワーク中心部を占める一方、formal officeだけでなく参加頻度もcentralityを説明する重要な要因だったと報告されている[1]。Victorian Freemasonryについても、職業・社会・文化的境界を越えてbusiness informationを流すconduitとして機能したという研究がある[2]。したがって、Freemasonryの特徴はrole continuityだけではなく、formal roles、actual participation、overlapping affiliationsが同時に存在する点にある。

この方式の強みは、人を永続化しなくてもfunctionを永続化できることにある。local Lodgeの自律性を残しながらDistrictでstateを集約し、複数bodyに属する人物が境界をまたいで情報や経験を運べる。一方でGillやHancockのようなcross-body brokerへ接続が集中すれば、その人物の不在が広い範囲へ影響する可能性があり、authority concentrationや閉鎖性という別の問題も残る。

Network governance――中央をなくすのではなく、中央を変数にする

「分散型組織」というと、中央の上司が存在せず、全員が対等に自律して動く組織を想像しやすい。しかしnetwork governance研究では、問題はhierarchyかdecentralizationかという二択ではない。複数組織が協力するとき、誰が意思決定を担い、どこで情報を集約し、共同活動をどう調整するかには複数の方式がある。

ProvanとKenisはorganizational networkについて、参加組織自身が共同統治する方式、特定のlead organizationが統治する方式、network専用のadministrative organizationを置く方式などを比較している[3]。その後のsystematic reviewでも、この分野は「networkかhierarchyか」ではなく、authorityとcollaborationをどう組み合わせてjoint actionを調整するかという問題として発展している[4]。つまり本当の設計問題は、「中央をなくすか」ではなく、何をlocalに残し、何をglobalに集約し、どの判断をauthorityへ上げるかである。

大規模なinter-organizational projectを追った研究では、routineな仕事ではshared governance、複雑な仕事ではlead-organization governanceが選ばれる傾向も報告されている[5]。ただし適切なgovernance formを選ぶだけでは十分ではなく、orchestratorがformalまたはinformalにどの程度積極的にcoordinationするかもperformanceに関係していた。つまり、最適な組織図が一枚あるのではなく、task complexityに応じてcoordination topology自体を変えられる。

ここでFreemasonryを見ると、local Lodgeの自治、Districtによる集約と統括、複数bodyを横断する人物、formal authorityが同時に存在していた。完全なhierarchyでも完全なnetworkでもなく、vertical authorityとhorizontal connectionsが重なっている。このような構造を考えるとき、networkとhierarchyを二択にせず両方を含むheterarchyという概念が有効になる。

Network governanceの強みは、local expertiseを失わずに共同活動を組織でき、task complexityに応じてcentralizationの程度を変えられる点にある。一方で分散しすぎれば「結局誰が決めるのか」が曖昧になり、集約しすぎればlocal informationとautonomyが失われる。したがって基本的な問題は、coordination costとautonomyのtrade-offになる。

菌根菌・菌糸ネットワーク――命令ではなく経路そのものが調整する

多くの植物は土壌中の菌類と菌根と呼ばれる共生関係を作り、菌類は植物から炭素を受け取り、植物は菌類を通してリンや窒素などの栄養へアクセスする。菌糸が複数植物の根とつながると、Common Mycorrhizal Networkと呼ばれるネットワークが形成されることがある。ここで重要なのは「木が会話している」という擬人化ではなく、中央司令塔のない物理networkが探索、輸送、経路形成をどう行うかである。

CMNを介して資源や化学物質が移動する可能性は研究されているが、その効果の大きさや一般性については議論が続いている[6]。特に「mother treeが子どもの木へ優先的に資源や防御signalを送る」といったpopular narrativeについては、証拠以上に一般化されているという批判がある。Karstらは2023年、CMNが森林に広く存在することやseedling benefitについてfield evidenceが一貫せず、成熟木が子孫へ資源や防御signalを優先送信するという主張にはpeer-reviewed evidenceがないと指摘している[7]。

その一方で、2025年の Nature 論文はnetwork topologyそのものについて興味深い結果を示している。研究チームは50万以上のfungal nodesと約10万のcytoplasmic flow trajectoriesを追跡し、菌糸networkが成長端を伸ばしながらnetwork densityをfusionで自己調整し、時間とともにloopを追加して新しいpotential trade partnerへの経路を短縮し、一部のhyphaeを太くしてtrunk routesのtransport fluxを増加させる様子を観測した[8]。ここでは、広く探索したい一方ですべてを太いnetworkにすると建設コストが高く、遠くへ伸びるだけでは輸送効率が悪いというtrade-offを処理している。

この動きを単純化すると、cheap exploration → useful route discovery → fusion / loops → trunk reinforcement と表現できる。つまりcoordinationは必ずしも命令やauthorityによって起こるのではなく、接続とflowの形成そのものによっても成立し得る。Freemasonryがrole architectureなら、菌糸はflow architectureとして比較できる。

この方式の強みは、central controllerなしでも探索とtransportを両立でき、loopによってalternate pathを作り、重要な経路へtransport capacityを偏らせられる点にある。一方でphysical networkには建設コストがあり、距離、資源、環境条件による制約を受ける。またnetworkが存在することと、そのnetworkが植物に有益なcommunicationをしていることは同じではないため、菌糸から借りるべきなのは「森全体が助け合う」という物語ではなく、探索・経路強化・冗長性・輸送コストをどう同時に扱うかという設計問題である。

Roman patronage――制度のAPIではなく、人間がAPIになる

古代ローマでは、法律や公的制度だけで社会が動いていたわけではない。地位や資源を持つpatronと、支援を受けるclientの間には、保護、推薦、忠誠、便宜などを交換するpersonal relationshipが広く存在した。特に共和政期のclientelaは、powerやwealthの異なる人々をtrustとreciprocal obligationで結ぶ重要な社会関係だったと整理されている[9]。

Ciceroのrecommendation lettersを分析した研究では、Cicero自身が選挙、軍事command、市民権、financial benefit、trial、property protectionなどへのaccessを仲介するbrokerとして繰り返し機能していた[10]。極端に単純化すれば、「この制度に申請する」よりも「この人を知っている人に頼む」ことが重要なrouting mechanismになる。ただしRoman stateにformal institutionsがなかったという意味ではなく、formal systemの上や間にpersonal networkが重なっていたと考える方が正確である。

Freemasonryと比較すると違いが分かりやすい。Freemasonryでは、Person → Role → recognized procedure → actionという経路を取りやすいのに対し、Roman patronageではPerson → Relationship → Recommendation / obligation → accessという経路が重要になる。つまり、前者がrole-mediated coordinationに近いのに対し、後者はrelationship-mediated coordinationである。

この方式は柔軟で、複雑なformal bureaucracyを毎回作らなくてもtrust networkを介して資源、保護、紹介を流せる。一方でrouting能力が「誰を知っているか」に結びつくため、inequality、favoritism、dependency、broker power、succession fragilityが生じやすい。Ciceroがいなくなっても「Ciceroというoffice」に別人が自動的に入るわけではなく、ここでFreemasonryの Person ≠ Role という分離の意味が逆に浮かび上がる。

AI multi-agent――上の仕組みを設計変数にできてしまう

AI multi-agent systemは、一つのAIにすべてを任せるのではなく、複数のAI agentに異なる役割、情報、権限を持たせて協力させる仕組みである。Planner、Researcher、Builder、Reviewerのようなrole-based構成にもできれば、中央Orchestratorが複数agentへ仕事を配るcentralized構成、agent同士が直接やり取りするpeer-to-peer構成、taskに応じて接続を変えるdynamic topologyにもできる。memoryについても、agent内部に持たせるか、shared storeへ置くか、event logとしてexternalizeするかを設計できる。

最近のLLM multi-agent研究でも、collaborationはactors、cooperation type、centralized / distributed structure、role-based strategy、coordination protocolなどの軸で整理されている[11]。つまり、自然や歴史的制度では長期間の中で形成されてきたcoordination mechanismが、AIでは明示的なdesign spaceになる。誰がroutingするか、一つのagentに何roleを持たせるか、coordinatorが停止したらどうするか、contextをどうhandoffするか、誰がdecision authorityを持つかまで、こちら側で決めなければならない。

自由度が高い一方で、agentを増やせば自動的に信頼性が上がるわけではない。Plannerが誤った前提を渡し、ExecutorとCriticが同じcontextを受け取ってその前提を共有すれば、三つのagentが同意していても独立した三票とは言えない。これはFreemasonryの「1 person / 3 memberships ≠ 3 persons」と似ており、false redundancyという問題として考えられる。

2025年のPlanner → Executor → Critic型pipelineの実験では、structured handoffとtrace recordsを追加すると、単純なmulti-agent pipelineよりaccuracyが改善し、errorの発生源や伝播を追跡しやすくなったと報告されている[12]。歴史的な影響関係があるわけではないが、同じfailure classを解こうとすると、Role、Handoff、Record、Boundaryといった似た区別が再び現れる。1934年のFreemasonryから出てきた Actor ≠ Role、Assignment ≠ Activation、Absence ≠ Vacancy という区別も、AIの設計問題として見ると急に現代的になる。

AI multi-agentの強みは、他のsystemに別々に存在するrole、topology、memory、authority、fallback、handoffを組み合わせて設計でき、taskごとにarchitectureを変えられることである。一方で、自由に設計できるということは、自由に間違った組織を作れるということでもある。error cascade、false redundancy、context loss、role confusion、coordinator bottleneck、single point of failure、authority leakageが主要なfailure候補になる。

「全部同じ」ではなく、何に協調を担わせるかが違う

ここまで見ると、5つのsystemは同じ構造ではない。Freemasonryは主にRole / institution、network governanceはGovernance configuration、菌糸はPhysical topology / flow、Roman patronageはPersonal relationship、AI multi-agentはProgrammable protocolにcoordinationを担わせている。つまり違うのは、「一緒に動くための中心をどこに置くか」である。

Freemasonryではroleとrecordsが人より長く持続し、office、broker、Districtを通じてroutingされる。Network governanceではjoint rulesやinstitutionsが持続し、shared governance、lead organization、administrative hubの配置を変えられる。菌糸ではnetwork morphologyそのものが履歴を持ち、growth、fusion、trunk routeがflowを変える一方、Roman patronageではtrustとobligationが持続し、patronやbrokerを介してaccessが流れる。

AIだけは少し特殊で、何をpersistentにするか自体を設計しなければならない。Roleを残すのか、Relationshipを残すのか、Topologyを変化させるのか、external memoryを残すのか、central authorityを置くのかを選べる。したがってAIは、他の4つで別々に現れているcoordination mechanismを組み合わせられる一方、その組み合わせ方を間違えたfailureも自分で作ることになる。

ここで最初の検索窓に戻る。「フリーメイソンの組織構造」「分散型組織 governance」「菌糸ネットワーク communication」「Roman Republic patronage」「AI multi-agent orchestration」は、やはり同じものではなかった。ただし、「複数の部分を一つに潰さず、それでも一緒に動かすにはどうするか」という同じ問題空間に、異なる解法として並べることはできる。

つまり、最初の「これ全部同じでは？」は半分外れていて、半分当たっていた。同じ“もの”を見ていたのではなく、同じ“問題”を別の世界で見ていたのである。そして次に出てくる問いは、「長く壊れにくいシステムは、Role、Relationship、Topology、Governance、Protocolをどう組み合わせているのか」になる。

AIを作っているつもりで、昔の組織を調べることになった

私は最初、AI multi-agent orchestrationを考えていた。しかし「人が複数の役割に分かれて協働するなら、昔の組織はどうしていたのだろう」と調べ始め、1934年のフリーメイソンの議事録を読み、人の所属を追跡し、役職の任期を調べ、欠席者の代行まで確認することになった。その結果として出てきたのが、Actor ≠ Role、Assignment ≠ Activation、Absence ≠ Vacancy、Substitution ≠ Handoffという区別だった。

1934年のフリーメイソンをそのままAIの設計図にする必要はない。菌糸を人間社会の理想像として扱う必要もないし、Roman patronageをネットワーク設計として肯定する必要もない。重要なのは、AI以前から人間や生物が、誰が何をするのか、誰かが消えたらどうするのか、権限や資源をどう渡すのか、記憶をどう残すのか、全体をどう観測するのかという問題に、それぞれ別の方法で対処してきたことである。

たぶん私が検索していたのは、フリーメイソンでも菌糸でもAIでもなかった。探していたのは、「複数のものが、一つになりすぎずに一緒に動くにはどうすればいいのか」という問題だったのだと思う。

参考研究

[1] D. P. Vieira, Edgar Reyes Junior, João Paulo Costa Fernandes, “A Influência da dinâmica relacional na gestão de uma loja maçônica,” REDES: Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, 2017.
[2] R. Burt, “Freemasonry and business networking during the Victorian period,” The Economic History Review, 2003.
[3] K. Provan, P. Kenis, “Modes of Network Governance: Structure, Management, and Effectiveness,” Journal of Public Administration Research and Theory, 2007.
[4] Steven van den Oord, Patrick Kenis, J. Raab, Bart Cambré, “Modes of network governance revisited,” Public Administration Review, 2023.
[5] J. Roehrich, J. Kalra, B. Squire, A. Davies, “Network orchestration in a large inter-organizational project,” Journal of Operations Management, 2023.
[6] A. Figueiredo, J. Boy, G. Guggenberger, “Common Mycorrhizae Network: A Review of the Theories and Mechanisms Behind Underground Interactions,” Frontiers in Fungal Biology, 2021.
[7] Justine Karst, Melanie D. Jones, J. Hoeksema, “Positive citation bias and overinterpreted results lead to misinformation on common mycorrhizal networks in forests,” Nature Ecology & Evolution, 2023.
[8] Loreto Oyarte Gálvez et al., “A travelling-wave strategy for plant-fungal trade,” Nature, 2025.
[9] Koenraad S. Verboven, “Clientela, Roman Republic,” 2012.
[10] É. Deniaux, “Commendatio: recommandations, patronages et clientèles à l’époque de Cicéron,” 1987.
[11] Khanh-Tung Tran et al., “Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs,” 2025.
[12] Amine Barrak, “Traceability and Accountability in Role-Specialized Multi-Agent LLM Pipelines,” IEEE/ACM ASEW, 2025.