投稿者 global-ai-media 
MastercardがオーストラリアのLLM開発企業Maincodeと提携し、AIエージェントによる決済プロセスの実証実験を開始しました。生成AIが単なる「対話相手」から、具体的な業務を完遂する「実行者」へと進化していることを象徴するこの事例をもとに、自律型AI（Agentic AI）の実装における可能性と、日本企業が留意すべきリスク管理について解説します。
「対話」から「行動」へ進化する生成AIの現在地
生成AIの活用フェーズが、新たな段階に入りつつあります。これまで主流だったチャットボット形式での「情報の検索・要約・生成」にとどまらず、AIがユーザーの意図を汲み取り、外部システムと連携してタスクを完遂する「AIエージェント（Agentic AI）」への注目が高まっています。
今回報じられたMastercardとオーストラリアのAI企業Maincodeの提携は、まさにこのトレンドを象徴するものです。この実証実験では、LLM（大規模言語モデル）を搭載したエージェントが、ユーザーに代わって決済プロセスを実行することを目指しています。これは、ECサイトでの商品検索から支払い完了までを、人間が画面を遷移しながら行うのではなく、AIが自律的にAPIを叩いて処理することを意味します。
金融・決済領域は、高い信頼性が求められるため生成AIの導入には慎重な分野でしたが、この事例は、技術的な成熟とガバナンスの整備によって、AIに「財布の紐」を委ねる実験が始まっていることを示唆しています。
汎用モデルではなく「特化型LLM」を選択する理由
本事例で注目すべき点は、MastercardがGPT-4のような汎用的な巨大モデル単体ではなく、Maincodeというローカルな、あるいは特定のドメインに強みを持つLLMパートナーを選択していることです。
決済のようなミッションクリティカルな業務において、AIには以下の要素が不可欠です。
- ドメイン知識の正確性：金融特有の用語や商習慣、複雑な決済フローを正確に理解していること。
- データ主権とセキュリティ：顧客の決済データが学習に利用されたり、国外のサーバーへ不透明な形で送信されたりしないこと。
- 低遅延（レイテンシ）：決済処理において、ユーザーを待たせない応答速度。
汎用LLMは多才ですが、特定の業務プロセスにおいては「重すぎる」あるいは「制御しきれない」場合があります。特定のタスクや地域（この場合はオーストラリアの法規制や商習慣）に最適化されたモデル（SLM：Small Language Modelsなどを含む）を組み合わせるアーキテクチャは、今後のエンタープライズAI実装の主流になっていくと考えられます。
「ハルシネーション」が許されない決済領域のリスク管理
AIエージェントに決済権限を持たせる場合、最大のリスクは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「誤作動」です。チャットボットが回答を間違えるのと、AIが誤った金額で決済を実行してしまうのでは、被害の深刻度が異なります。
そのため、システム設計においては、AIが完全に自律して動くのではなく、重要な意思決定（決済確定など）の直前には必ず人間の承認を挟む「Human-in-the-loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」の仕組みや、AIが出力した実行コマンドをプログラムコードで厳密に検証するガードレール機能の実装が不可欠です。Mastercardの取り組みも、こうした安全策をどのように技術的に担保するかが、実用化への最大の焦点となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本国内でAI活用を進める企業や組織が意識すべきポイントを整理します。
1. 「検索」から「代行」へのロードマップを描く
現在、社内ナレッジ検索（RAG）の導入が一巡しつつある企業では、次のステップとして「業務代行」を見据えるべきです。例えば、経費精算、備品発注、日程調整など、定型的ながら手間の掛かる処理をAIエージェントに任せる検証を始める時期に来ています。
2. 国産・特化型LLMとの連携を視野に入れる
日本の商習慣や法規制（改正個人情報保護法、金融商品取引法など）に対応するためには、海外製の汎用モデルだけでなく、日本語性能に優れた国産LLMや、業界特化型のモデルを採用する「マルチモデル戦略」が有効です。特に金融や医療、行政サービスにおいては、データの置き場所（データレジデンシー）の観点からも、国内ベンダーとの連携が選択肢に入ります。
3. 既存システム（Legacy）とAIの接続
AIエージェントが活躍するには、社内の基幹システムやSaaSがAPIで操作可能になっている必要があります。日本の大企業に多い「画面操作が必須のレガシーシステム」は、AIエージェント導入のボトルネックになります。AI活用の前段階として、社内システムのAPI化やモダナイゼーションを進めることが、結果としてAIによる自動化の恩恵を最大化することに繋がります。
Mastercardの事例は、AIが単なる「知恵袋」から「実務パートナー」へと進化していることを示しています。日本企業においても、リスクを適切にコントロールしながら、AIに「行動」させるための準備を進めることが競争力維持の鍵となるでしょう。