投稿者 global-ai-media 
決済大手Visaが、AIエージェントによる決済機能やUSDC（ステーブルコイン）を用いた決済基盤の強化に向けて動き出しています。これは生成AIが単なる「対話や創作のツール」から、人間に代わって経済活動を完結させる「自律的な主体」へと進化する重要な転換点を示唆しています。本記事では、このグローバルな動向を紐解きつつ、厳格な法規制や商習慣を持つ日本企業が、将来的に「AIによる自律決済」とどう向き合い、ガバナンスを構築すべきかを解説します。
AIが「財布」を持つ意味：チャットからアクションへ
これまでの生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の主な用途は、情報の検索、要約、あるいはコンテンツの生成といった「知的作業の補助」でした。しかし、現在グローバルで急速に進んでいるトレンドは「エージェンティックAI（Agentic AI）」、つまり自律的に目標を達成するために行動するAIです。VisaがAIエージェント向けの決済機能に注力するというニュースは、AIがインターネット上で情報を探すだけでなく、予約や購入、契約といった「経済的なアクション」を完結させる時代の到来を告げています。
例えば、AIアシスタントに対し「来週の大阪出張の手配をしておいて」と指示するだけで、AIがフライトとホテルを選定し、カレンダーへの登録だけでなく、企業の経費規定に則った上で実際の「決済」まで完了させる未来が近づいています。技術的にはAPIを通じた連携で可能になりつつありますが、ここで重要になるのは、AIという主体にどこまでの決済権限（財布）を持たせるかという認証と信用の問題です。
ステーブルコインとの融合とプログラマブル・マネーの可能性
Visaの動向においてもう一つ見逃せないのが、USDC（米ドル連動型ステーブルコイン）などのブロックチェーン技術との連携です。なぜ従来のクレジットカード決済網だけでなく、暗号資産技術が絡むのでしょうか。それは、AIエージェントと「プログラマブル・マネー（プログラム可能な通貨）」の親和性が極めて高いからです。
AI同士がマイクロペイメント（少額決済）を行ったり、特定の条件（納品物がデジタルで確認された瞬間など）が満たされた瞬間に自動で支払いを実行したりする場合、従来の銀行システムよりも、スマートコントラクト（契約の自動実行）を実装できるブロックチェーン基盤の方が効率的なケースがあります。日本国内でも2023年の資金決済法改正により、ステーブルコインの発行・流通に関する法的枠組みが整備されつつあります。AIエージェント経済圏の拡大に伴い、企業の決済手段としてこれらのデジタル通貨が現実的な選択肢に入ってくる可能性は、中長期的に無視できません。
日本企業における導入の壁：稟議・ガバナンスと「AIの責任」
技術的にAI決済が可能になったとしても、日本企業でこれを実務に適用するには、独特の組織文化と商習慣という壁を乗り越える必要があります。日本の多くの企業では、購買プロセスにおいて厳格な「稟議（Ringi）」や「承認フロー」が存在します。「AIが良さそうな備品を勝手に注文した」という状況は、従来の内部統制やガバナンスの観点からは許容しがたいリスクです。
したがって、日本企業がこの技術を取り入れる際には、「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計が不可欠です。例えば、AIは商品の選定とカートへの投入までを行い、最終的な「購入ボタン」の承認権限のみ人間が持つ、あるいは「1回あたり5,000円未満、月額合計5万円まで」といったプリペイド型の予算枠（アローワンス）をAIエージェントに付与し、その範囲内でのみ自律行動を許可するといった多層的なガードレールの設置が求められます。また、AIが誤発注した場合の責任の所在や、経費精算システムとのAPI連携など、バックオフィス業務のDX（デジタルトランスフォーメーション）とセットで考える必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
VisaのAIエージェント決済への取り組みは、AIが「調べる存在」から「実行する存在」へシフトしていることを象徴しています。日本企業の意思決定者や実務担当者は、以下の3点を意識して今後の戦略を練るべきです。
第一に、「AIエージェントのためのガバナンス」の検討開始です。人間用の社内規定だけでなく、将来的に「ソフトウェアエージェント」が社内リソースや予算にアクセスする際の認証・権限管理（IAM for AI）をどうするか、情報システム部門や法務部門と議論を始める時期に来ています。
第二に、小規模な「自律化」の実験です。いきなり対外的な決済をAIに任せるのではなく、社内の会議室予約や備品在庫の監視・発注リスト作成など、リスクの低い領域から「AIにタスクを完結させる」プロセスを試験導入し、エラー率や管理コストを検証することが重要です。
第三に、決済・金融規制のモニタリングです。AIと金融の融合領域（FinAI）は法規制の変化が激しい分野です。日本の資金決済法や金融庁のAIガイドラインの動向を注視し、コンプライアンスを遵守しながら、新たな技術による業務効率化の波に乗り遅れないよう備える姿勢が求められます。