AIエージェント経済における誇大広告と現実：640万件の決済に関する調査

金融コメンタリーと業界の動向は、ひとつのメッセージで一致している。自己統治型AIプログラムが、人間の指示なしに金融を掌握し、多額の資金を投資しようとしている、というものだ。

BeInCrypto IntelligenceがAWS、Cloudflare、Chainalysis、Zoomexと共同で作成した調査は、自律型金融のビジョンと、これらの自動化システムの実際の行動との間に大きな乖離があることを示している。

The State of AI Agent Payments 2026は、実際の決済とAI駆動の金融ツールを監視している。その結論は、このテーマをめぐる広範な熱狂に正面から異議を唱えるものだ。

• 35日間のサンプルにおける取引の90.8%は1セント未満の価値だった。 640万件の決済全体で、動いたのはわずか119,947ドル。活動の大半はAPI呼び出し、コンピューティングリソース、自動化されたデータ要求に関連していた。
• 機関投資家向けインフラはマイクロペイメントシステムに大きく遅れをとっている。 レポートの100点満点の尺度では、マイクロペイメントは60.7点だった。機関向け金融プロセスはわずか12.0点にとどまった。
• 金融上の選択は依然として人間の監視が支配している。 調査対象となった19のAIツールのうち、14は事前設定された支出・取引限度内で運用された。AIと表示されたインターフェースはHyperliquidの取引の0.55%未満を占めたにすぎず、Zoomexの注文準備ワークフローでは人間の承認が必要だった。

評価対象となった12の機関ワークフローのうち半数は、設定された枠内で決済を開始または完了できた。企業がエージェントに多額の資本を任せるかどうかは、依然として未解決の課題だ。

BeInCryptoは、マイクロペイメントと意味のある資本配分の間にある障壁について、3人の業界幹部に質問した。

より大きな決済には、より安全なカストディが必要

THORWalletの創業者兼CEOであるMarcel Robert Harmann氏は、今後1年でエージェント主導の取引が増えると見込んでいる。Hyperliquidのようなプラットフォームはすでに自動実行のためのAPIを提供している。核心的な課題は資金の管理にある。

「エージェントがデータや計算処理の費用を支払うマイクロトランザクションは、引き続き取引件数の大半を占めるだろう。実際の取引がより多くエージェントを通じて行われるようになれば、出来高も増えるだろう」

Harmann氏は、AIウォレットに無制限のアクセスを与えるリスクを減らす方法として、しきい値署名を挙げる。単一の鍵ではなく、決済には、ポリシー遵守を検証する署名者を含む、別々の参加者からの承認が必要になる可能性がある。

「しきい値署名を使えば、エージェントが1つの鍵シェアを保持し、独立したポリシー署名者が2つ目の鍵シェアを保持できます。私たちは新しい状況にワークフローを適応させることができます」

このアプローチにより、エージェントは資金に対する完全な制御を与えられることなく、より大きな取引を開始できる可能性がある。

Harmann氏はまた、取引量が増えるにつれ、規制当局が自動監視を導入すると予測している。人間がすべての機械決済を個別に確認することはできない、と同氏は主張する。監視システムは、機械の速度で不審な活動にフラグを立てる必要があり、最終的な権限は人が保持する。

金融システムそのものの再構築が必要になるかもしれない

ZeruAIの創業者兼CEOであるAshutosh Sahoo氏は、障壁は資産の保有方法よりも深いところにあると考えている。

「AIネイティブな金融システムの構築を始めるまで、マイクロペイメントを超える意味のある変化はないと見込んでいます。既存の銀行インフラ、コンプライアンス枠組み、責任モデルは、自律的な経済主体ではなく、人間と機関を中心に設計されてきました」

今日のエージェントは通常、固定された支出上限、取引の権限、緊急停止メカニズムの範囲内で動作する。Sahoo氏はこうした仕組みを、真の金融的独立性ではなく、監視付きの自動化と見なしている。

「真の転換点は、エージェントを人間の金融インフラに無理やり当てはめるのをやめ、彼らの能力を中心に金融システムを設計し始めたときに訪れます」

同氏のビジョンはコンプライアンスを再形成するだろう。大半の決済を事後的にチェックするのではなく、システムが支出許可とリスクルールをプロトコルを通じて直接執行できるようになる。

「コードが法であるなら、金融規制の多くは遡及的な監視ではなく、プロトコルレベルで執行可能になるでしょう」

それは、誰がそうしたルールを書き、誰がそれを変更できるのかという難しい問題を提起する。Sahoo氏はまた、機械が設計した金融システムは、その動作が一貫した論理に従っている場合でさえ、最終的には人間が理解するには複雑すぎるものになるのではないかと懸念している。

エージェントはすべてのルールに従っても、なお資金を失う可能性がある

HumanWrite Technologiesの創業者兼CEOであるTamara Frater氏は、進展は一様ではないと見込んでいる。コンピューティングパワーの購入は簡単だが、投資判断にははるかに大きなリスクが伴う。

「次の12か月はより多くの実験をもたらすかもしれませんが、市場が1ドル未満の決済から広範な自律的金融意思決定に直接飛躍するとは考えていません」

Frater氏は特に、エージェントの許可された権限の範囲内で発生するエラーを懸念している。システムが支出限度を守っていても、誤解を招く指示に従って行動したり、誤った場所に送金したりする可能性がある。

「最大の懸念は、エージェントが許可された権限の範囲内で動作しながら、誤った決定を下すことです。支出限度はエクスポージャーを減らしますが、受取人、指示、または基盤となる情報が正しいことは保証しません」

レポートは、合計281,200ドルが攻撃者管理のウォレットに到達し、その後回収された2件の事例に言及している。これらの事例は、機械の支出を上限で制限しても、機械が誰を信頼すべきかという問題は解決しないことを示している。

Frater氏は、自動化された取引が増えるにつれ、金融機関と規制当局が不審な活動の特定にAIを活用するだろうと見込んでいる。しかし同氏は、意思決定は責任ある個人にたどれるものでなければならないと主張する。

「課題は、責任の追跡を難しくせずに、監視をより速くすることです」

次の試練は実際の資本だ

3人の経営者は、AI決済がどのように進化するかについて見解が分かれる。Harmann氏はウォレットのセキュリティに焦点を当てる。Sahoo氏は自律型エージェントを中心に構築された金融インフラを求める。Frater氏は、許可されていながら誤った取引のリスクを強調する。

彼らの見解を結びつけるのは、決済を処理することと、財務上の意思決定を任されることの間にある隔たりだ。

投資家にとって、取引量は採用の指標としては不十分だ。より強力な試練は、持続的な商業決済価値と、企業がより少ない人間の関与でエージェントを信頼するかどうかである。

現時点では、エージェント型決済の第一波は、機械がオンチェーンでわずかな金額を処理できることを証明している。次の段階では、企業が機械にまとまった資金の管理を任せるかどうかが示されなければならない。