エージェント商取引は、AIエージェントによって駆動されるビジネスモデルで、AIエージェントはユーザーに代わってさまざまなタスクを実行できます。これには、製品の検索、オプションの比較、推奨の提供、購入の完了が含まれます。これらのAIエージェントは、電子商取引プラットフォームと対話し、取引を処理し、ショッピングプロセス全体を管理できるようになっており、ショッピング体験をより個別化された、安全な、便利なものにすることを目的としています。ある大手Eコマースプラットフォームの「Buy for Me」機能(は、AIエージェントがユーザーをサポートして第三者ブランドから商品を購入することを可能にし)、あるAI企業の「Operator」ツール(はオンラインショッピングタスクを自動的に完了することができ)、現在最も知られている例です。
AIエージェントビジネスの台頭 支払いシステムを再構築する新たな革命
人工知能駆動の変革がビジネスの世界を再構築している
人工知能による変革の波が静かにビジネスの基盤を再構築しています。2025年以降、人工知能は単なる助手ではなく、自律主体にますます近づくと予想されています。私たちは、通常のツールから自律的な知能体への変化の分岐点にいます。
2023年の下旬から、多くのインターネット、決済、Eコマースの巨人企業が「スマートエージェントビジネス」と「スマートエージェント決済」に取り組み始めました。その背後にある論理は非常に明確です: 伝統的なビジネス世界は、スマートエージェントインターフェースの大規模な適用が、従来の30年間のGUIに基づいたすべてのビジネスロジックと生産関係を覆すという、ますます明確な傾向を見ています。この基盤の上に、従来のEコマース運営、広告マーケティング、金融決済のロジックが完全に書き換えられ、新たなカテゴリが登場する可能性があります: Agentic Commerce ( スマートビジネス )。
このエージェントビジネスの変革は、単に電子商取引のスマート化の延長に過ぎません。本稿は、読者にエージェントビジネスに関する全景的な視点を提供し、その技術構造と経路を体系的に整理し、この変革のビジネス革新性を分析し、最終的な実現過程における核心的な難題について探討し、最終的に暗号通貨技術がなぜ不可欠な基盤インフラストラクチャーとなる可能性があるのかを論証することを目的としています。
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1. エージェンティックコマースとは何ですか?
エージェント商取引は、AIエージェントによって駆動されるビジネスモデルで、AIエージェントはユーザーに代わってさまざまなタスクを実行できます。これには、製品の検索、オプションの比較、推奨の提供、購入の完了が含まれます。これらのAIエージェントは、電子商取引プラットフォームと対話し、取引を処理し、ショッピングプロセス全体を管理できるようになっており、ショッピング体験をより個別化された、安全な、便利なものにすることを目的としています。ある大手Eコマースプラットフォームの「Buy for Me」機能(は、AIエージェントがユーザーをサポートして第三者ブランドから商品を購入することを可能にし)、あるAI企業の「Operator」ツール(はオンラインショッピングタスクを自動的に完了することができ)、現在最も知られている例です。
現在、エージェンティックコマースはまだ新興の分野であり、公開されているビジネスや商業データはあまり多くありません。ある研究機関の2024年の報告によると、現在、eコマース業界の企業や商人のうち、エージェンティックAIを自社の業務やサービスに導入しているのは1%未満です。しかし、市場はこの技術に非常に高い関心を寄せており、2025年のeコマース統計調査によると、90%のeコマース企業が自社のビジネスにエージェンティックAIを組み込む方法を学びたいと考えています。
では、なぜ伝統的な支払い巨頭は、エージェンティックコマースがまだ大規模に適用されていないにもかかわらず、昨年と今年にかけて積極的にさまざまな新しい適応型エージェントシナリオの支払い製品を発表したのでしょうか？彼らはその背後に何か大きな機会を見出していたのでしょうか？
1.1 人間ユーザーの役割は「実行者」から「委託者」に変わり、重要なビジネス意思決定の段階は「チェックアウトページ」から「意図層」に前置きされました。
従来のオンラインショッピングは、巧みに設計されたバーチャルスーパーを散策するようなものです：消費者は自ら棚を見て回り、商品を比較し、最終的にチェックアウトします。このプロセスは「能動的な探索」を中心に展開されます。商人の最適化目標は、このプロセスを非常にスムーズにし、美しいインターフェース、正確な推薦、迅速な支払いを通じてユーザーのあらゆるためらいを減らすことです。
今、Agentic Commerceの新しい世界を想像してみてください: あなたは一つ一つのEコマースサイトを閲覧したり、コストパフォーマンスを比較したり、手動で注文したりする必要がありません。ただAIアシスタントにぼんやりとした指示を言うだけで、例えば「ランニングに適した靴を買って」と。しかし、AIはすぐに起動し、無数の商人を検索し、製品を選別し、価格、評価、物流を分析し、さらにはサプライチェーンの環境への配慮さえ考慮します。プロセス全体を通じて、あなたは一度も画面に触れず、一度もパスワードを入力することもないかもしれません。
重要な変化は、ユーザーの役割が「実行者」から「委託者」に変わり、ビジネス行動の核心が「クリックストリーム」から「インテントストリーム」にアップグレードされたことです。消費はもはや一連の離散的な選択ではなく、最終目標に対する全体的な権限付与です(人間のユーザーはAIアシスタントに直接言うことができます: 地中海スタイルで家をリフォームしたいので、素材を選ぶのを手伝ってください)
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"チェックアウトページ"から"意図レイヤー"にビジネスの意思決定が移行すると、既存のビジネスシステムは雪崩のような衝撃に直面します。マーケティングからユーザー成長戦略まで、数十年にわたる人間行動分析に基づく従来のeコマースビジネスロジックの基盤がAIエージェントの合理的な意思決定によって覆されます。
• A/Bテスト: AIはミリ秒内に数十のオプションを比較できるため、ボタンアイコンの色がどれがより高いコンバージョン率を持つかを2週間もテストするのは無意味になりました。
• パーソナライズされた推奨: 従来のすべての人間のブラウジング履歴に基づく推奨アルゴリズムが無効になり、推奨モデルはAIの意思決定ロジックに基づいて再構築する必要があります。
• カート回復: AIの意思決定には、人間のように様々な体験や他の主観的または客観的な理由によって"ためらい"や"放棄"が生じることはありません。カート放棄率や様々な対応策は歴史となります( 現在、世界の平均カート放棄率は70%です)
伝統的なマーケティングは「視覚経済」に依存しています：美しい画像、感情を揺さぶる動画広告、「期間限定購入」の赤いボタン、これらはすべて人間の衝動的な消費を刺激するための戦略であり、商業者が人間の行動心理学に基づいた計略を隠しています。それに対して、AIには衝動がなく、絶対的に合理的な意思決定エージェントです。AIはAPIから返されたデータが明確であるか、パラメータが完全であるかにのみ注目し、冷酷に製品の仕様、過去の価格、物流の効率、ユーザー評価、さらにはサプライチェーンのカーボンフットプリントを比較します。これからは「ユーザーの心を占有する」ことはなくなるでしょう。
未来のエージェンティックコマースマーケティングは、魅力的な広告を作ることではなく、"機械が読み取れる信頼の履歴"を構築することです。"プロダクトエージェントフィット"が"プロダクトマーケットフィット"に取って代わります。あなたの製品が主流のAIエージェントエコシステム(、例えばMCPサーバーやA2Aプロトコル)によって簡単にインデックスされ、理解され、推奨されるかどうかが、その市場での存続を決定します。
しかし、エージェントは人間の委託目標に基づいて推論決定を迅速に行い、最終目標「商業行為の完了」に向けて「意図を生み出し」急速に前進する前に、エージェントは堅い壁である従来の決済システムにぶつかって止まります。
2. 致命的不兼容:なぜ従来の金融システムがエージェンティックコマースの減速帯なのか
インテリジェントエージェントは情報収集、分析、意思決定を完璧に行うことができますが、ビジネスのサイクルの最後のステージに達すると、私たちが数十年かけて築いてきた完全に人間のために設計された金融決済システムという硬い壁にぶつかります。
現代の支払いとリスク管理システム全体は、本質的に「逆自動化システム」です。その核心的な設計哲学は、自動化は詐欺に等しいと仮定することです。
私たちの現在の支払いプロセスの各段階について考えてみてください:
• グラフィック認証コード: 機械が認識しにくい問題を使用して、あなたが "人間" であることを証明します。
• SMS認証コード/二要素認証:あなたがSMSを受信できる物理デバイスを持っていて、コードを手動で入力できると仮定すると、この行為はプログラムにとって非常に困難です。
• 3Dセキュリティ認証:それは新しい銀行のページに強制的にリダイレクトし、独立した取引パスワードの入力を要求します。これにより、すべての自動化プロセスが完全に中断されます。
• リスク管理行動分析: 高度なリスク管理システムは、あなたのマウスの動きの軌跡、タイピング速度、デバイスフィンガープリンティングなどの"人間の特徴"を分析して、取引の真実性を判断します。
これらの「セキュリティ対策」は、エージェンティックコマースの時代には「束縛」となり、「あなたは人間ですか？」のような様々な問いかけが、私たちが派遣した自主的な知能体を阻んでいます。
したがって、支払いの未来はもはや「チェックアウトページ」ではなく、「契約」でなければなりません。これは信頼と権限メカニズムに関する革命です。私たちは、ユーザーが自分のAIエージェントに対して、明確な範囲、期限、金額の制限を持つ「プログラム可能な権限」を安全に発行できる全く新しいデジタル証明書システムを必要としています。
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エージェンティックペイメントはこのプロトコルに属し、エージェンティックコマースの最終的な決済段階に相当します。AIエージェントは、安全かつ効率的な方法(、例えばトークン化された証明書)を使用して、ユーザーのために取引を実行します。これにより、支払いプロセスがシームレスかつ安全に行われ、通常はユーザーが設定した制限やコントロールがあり、信頼性と安全性が保たれます。ある決済会社の「エージェンティックトークン」は、AIエージェントがサブスクリプションや定期支払いを完了するのをサポートします。また、ある決済プラットフォームのエージェントツールキットは、AIエージェントが支払いプロセスを処理するのに役立ち、多くの決済大手も同様のツールを持っています。ある企業が最近、あるAI企業との実験を行ったのは、この二者の組み合わせであり、ユーザーはAIインターフェースを使用して新しい家の装飾に関する全方位の提案を行い、具体的な製品を提供します。ユーザーが気に入ったプランを確認すると、エージェントはその会社が構築したエージェント支払いバックエンドを使用して自動化された支払い決済と発送を完了します。
ここまで読んで、なぜ多くの決済大手がAgentic Commerceに対応した決済ソリューションを急いで導入しようとしているのか、だいたい理解できたのではないでしょうか。彼らは次世代の「機械ネイティブ」な決済プロトコルのルール作りにおいて、誰が支配者になるかを賭けているからです。これは未来のビジネス世界の基盤となるインフラを掌握するための賭けであり、この変革の最終目的は、決済をその本質、つまり価値の無感覚な流動性に戻すことです。
3. Agentic Commerceのためにスムーズな体験をサポートする金融インフラを構築する具体的な課題は何ですか？どうすればよいですか？
3.1 コアチャレンジ: 信頼、意図、および自動化
エージェンティックペイメントシステムの構築のジレンマは、単なる技術的実現ではなく、パラダイムシフトに起因する根本的な問題を解決することです。
決済分野において、エンドユーザーについて言及する際、私たちが通常注目するのは認証であり、承認ではありません。もしあなたがECサイトで「購入」をクリックした場合、あなたは明確に承認を与えたことになります。異議を唱えるのは非常に難しい(なぜなら、あなたはクレジットカード情報を入力し、明確にボタンをクリックしたからです)。したがって、従来の決済の核心は「人を識別する」ことに基づいており、その魂の問いは「私はどのようにしてオペレーターがあなた本人であることを確認できますか？」―すなわち認証です。
しかし、将来のAIエージェント駆動のビジネス時代において、支払い分野は重要な変化を迎えようとしています。承認は支払いプロセスの重要な要素となり、承認に関する問題は現在、より複雑で興味深いものになっています。なぜなら、ユーザーの承認指示は従来の電子商取引における「ボタンをクリックして購入」のシンプルなシーンのように明確ではなく、人間のユーザーは多様な方法で支払いの意図を表現できるからです。もう一つの複雑な点は、支払い要求が発せられたときに、私たちは一体誰に承認を与えているのかということです。人間のユーザーなのか、エージェントなのか、それともエージェントを開発している企業なのか?
現在私たちが考えられるエージェントの支払いシーンにおける権限の問題:
• 身分のゴースト: この「取引リクエスター」は、エンドユーザーである人間、AIモデル、エージェントアプリケーション開発者、またはそれを実行するサーバーであるべきでしょうか？私たちは「機械」のために設計された検証可能な身分基準が不足しており、これがあらゆる段階でのセキュリティホールにつながる可能性があります。
• 権限の境界: どのようにして金融権限を安全にAIに委任するか? 権限の境界(の金額、時間、商業者)はどのように正確に定義され、厳格に実施されるのか、また権限自体が改ざんされたり濫用されたりしないことをどのように確保するのかも新たな問題である。
• 責任の所在: スマートエージェントがエラーを起こしたり、悪意ある利用によって損失が生じた場合、誰が責任を負うのかは非常に厄介な問題です。権利と責任が不明確であることは、大規模な応用にとって最大の障害です。
意図検証の問題は実際には認可の問題から派生したもので、LLMの確率的本質と金融の確定的要求との間には自然な矛盾があります。支払いレイヤーはAIの「幻覚」を修正することはできませんが、巧妙に設計された金融システムはAIの出力とユーザーの真の意図との間のギャップを埋めることができなければなりません。
• 指令から意図へ: 伝統的な支払いは「支払い指令」(「商人Xに$50を支払う」)を処理しますが、この指令が正確であると仮定しています。一方、スマートエージェントの支払いは「取引意図」(「ミディアムサイズのオートミールラテを購入して」)を処理する必要があります。