投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単に対話を行う「チャットボット」から、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。米国発のWeb3プロジェクト「HodlHer」の資金調達事例を端緒に、AIが金融・取引システムと融合する際の可能性と、日本企業が直面するガバナンス上の課題について解説します。
AIが「OS」として機能する時代
生成AIブームの初期段階では、ユーザーがプロンプトを入力し、テキストや画像を生成させることが主なユースケースでした。しかし現在、技術の焦点は「AIエージェント」へと急速にシフトしています。AIエージェントとは、与えられた目標（ゴール）に対して、AI自身が必要な手順を計画し、外部ツールやAPIを操作してタスクを完遂するシステムのことです。
今回報じられた「HodlHer」というプロジェクトは、ブロックチェーン（Injective）上で動作する「AIエージェント駆動型OS」の開発を目指し、150万ドルの資金調達を行いました。これは単なる暗号資産（仮想通貨）のニュースにとどまらず、AIが「意思決定」だけでなく「資産の移動」や「契約の執行」という実務的なレイヤーに踏み込み始めたことを象徴しています。
Web3とAIエージェントの親和性とリスク
なぜWeb3（ブロックチェーン）領域でAIエージェントの活用が進むのでしょうか。最大の理由は、ブロックチェーン上の取引がプログラム可能（プログラマブル）であり、APIを通じてAIが直接操作しやすい環境が整っているためです。従来、人間が複雑な手順で行っていた資産運用や取引管理を、AIエージェントが自律的に代行する未来が描かれています。
しかし、これには重大なリスクも伴います。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘や誤り）を起こし、誤った送金や不利な契約締結を自律的に行ってしまった場合、その損失は取り返しがつかないものになる可能性があります。特に金融領域では、一度のミスが致命的な信用毀損につながります。
日本企業における「自律型AI」導入のハードル
この潮流を日本国内のビジネス環境に当てはめて考えると、法規制と組織文化の両面で大きな課題が浮き彫りになります。
まず、日本の商習慣や法規制（金融商品取引法や民法など）において、AIが行った行為の法的責任（Liability）を誰が負うのかという議論は未だ発展途上です。「AIが勝手にやったこと」という言い訳は通用せず、最終的には導入した企業や管理者の責任となります。特にコンプライアンス意識の高い日本企業において、完全に自律したAIに財布の紐（決済権限）を握らせることは、現時点では時期尚早と判断されるケースが大半でしょう。
また、日本企業の強みである「現場の細やかな調整」や「暗黙知」を、AIエージェントがいかに再現できるかも課題です。ルールベースでは記述しきれない商習慣をAIに学習させ、かつガバナンスを効かせるためには、相当慎重な設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Web3×AIエージェントという最先端の事例から、日本の実務者が学ぶべきポイントは以下の通りです。
1. 「Human-in-the-Loop」の徹底
AIエージェントを導入する場合でも、最終的な承認や重要な分岐点には必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop」の設計が不可欠です。特に決済や契約締結などの「執行」フェーズにおいては、AIはあくまで提案者に留め、人間が承認ボタンを押すフローを維持することが、当面のリスク管理として現実的です。
2. 業務プロセスのAPI化と標準化
AIエージェントが活躍するためには、社内のシステムや業務フローがAPIで連携可能になっている必要があります。将来的なAIによる自動化を見据え、今のうちから社内システム（ERPやCRMなど）のデータ構造を整理し、標準化を進めておくことが、DXの基盤となります。
3. サンドボックス環境での検証
いきなり基幹業務に自律型AIを導入するのではなく、影響範囲の限定された社内業務や、少額の取引からPoC（概念実証）を開始すべきです。AIがどのような挙動を示すかを観察し、自社のガバナンス基準に照らして許容できるエラー率を見極めるプロセスが重要です。
「HodlHer」のような事例は、未来の技術動向を示唆していますが、それをそのまま日本企業に適用するのではなく、自社のリスク許容度に合わせて「自律」と「管理」のバランスを調整することが求められます。