投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単なるコンテンツ生成から、タスクを自律的に遂行する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へとフェーズを移しつつあります。特に決済・金融領域において、AIが人間の代わりに取引を行う未来が現実味を帯びる中、既存の認証システムや商習慣は根本的な見直しを迫られています。本稿では、AIエージェント時代に向けたシステム設計とガバナンスのあり方について解説します。
対話から「実行」へ：エージェンティックAIの台頭
昨今のAIトレンドの中心は、ChatGPTに代表される「人間と対話するAI」から、目標を設定すれば自律的にタスクを完遂する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へとシフトしています。従来のAIが情報の検索や要約を主目的としていたのに対し、エージェンティックAIは、旅行の予約、商品の購入、あるいは複雑な業務プロセスの実行といった「アクション」を伴うのが特徴です。
元記事でも触れられているように、この技術的進歩は特に金融・決済エコシステムに大きな波紋を広げています。これまでは人間が画面を操作して決済ボタンを押していましたが、今後はAIエージェントがユーザーの代理として決済フローを開始し、完了させるシナリオが増加します。これは単なる自動化（RPA）とは異なり、AIが状況判断を行い、動的に意思決定を行う点で質が異なります。
「マシン・カスタマー」がもたらすUXとセキュリティのジレンマ
AIが決済主体となる「マシン・カスタマー（Machine Customers）」の時代において、最大の課題は既存のセキュリティおよび認証モデルとの不整合です。現在のWebサービスや決済ゲートウェイの多くは、利用者が「人間」であることを前提に設計されています。CAPTCHA（「私はロボットではありません」というチェック）や、スマートフォンへのSMS認証などは、AIによる自動操作をブロックするための仕組みですが、これらは正当なAIエージェントによる決済の障壁となります。
企業は、AIによるアクセスを許可しつつ、不正なボットによる攻撃を防ぐという難しい舵取りを迫られます。APIベースでのセキュアな取引基盤の整備や、AIエージェントにどこまでの権限（決済限度額や承認範囲）を委譲するかという設計が、今後のプロダクト開発において不可欠となります。
KYCから「KYM」へ：認証のパラダイムシフト
金融業界ではKYC（Know Your Customer：顧客本人確認）が厳格に求められますが、今後は「KYM（Know Your Machine/Model）」という概念が必要になるでしょう。つまり、「取引を行っているAIエージェントは誰の代理で、正規の認証を受けているか」を検証する仕組みです。
これは技術的な実装だけでなく、法的な責任分界点の議論も含みます。もしAIエージェントが誤って高額な決済を行ったり、意図しない契約を結んだりした場合、その責任はユーザーにあるのか、AIベンダーにあるのか、それともプラットフォーム側か。日本の法律や約款は、AIによる「自律的な意思表示」を明確には想定していないケースが多く、実務上のリスクとなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
日本の商習慣や組織文化を踏まえ、エージェンティックAIの普及に備えて企業が検討すべきポイントを整理します。
1. APIファーストなシステム設計への転換
AIエージェントはGUI（画面）ではなくAPIを介してシステムと対話することを好みます。自社サービスがAIによって利用されることを想定し、安定したAPIの提供とドキュメント整備を進めることが、将来的な「マシン・カスタマー」の取り込みに繋がります。特にレガシーな基幹システムを持つ企業は、APIゲートウェイの整備が急務です。
2. 権限委譲のガバナンス策定
社内業務でAIを活用する場合、AIに「決済」や「発注」の権限をどこまで与えるか、稟議規定の見直しが必要です。例えば、「1万円未満の消耗品発注はAIの判断で即時実行、それ以上は人間の承認フローに回す」といった、ハイブリッドな承認プロセスの構築が現実的な解となります。
3. 法的リスクへの備えと約款の改定
AIが引き起こす予期せぬトランザクションに対する免責事項や、利用規約の改定を法務部門と連携して進める必要があります。特にB2B取引においては、AIによる自動発注が法的拘束力を持つ契約として成立するかどうか、事前に取引先と合意形成を図ることがトラブル防止の鍵となります。
AIが「行動」し始める時代において、企業は利便性の追求だけでなく、AIを受け入れるための「社会的な受け皿（インフラ・法・倫理）」を整えるフェーズに入っています。