投稿者 global-ai-media 
米暗号資産取引所大手Coinbaseが、AIエージェントに「ウォレット（財布）」機能を持たせるツールを発表しました。これは、生成AIが単なる「対話・生成」から、決済や資産移動を伴う「自律的なタスク実行」へとフェーズを移行させていることを象徴する出来事です。本記事では、AIが経済活動の主体となる「Agentic AI（エージェント型AI）」の潮流と、日本の法規制や商習慣を踏まえた実務的な示唆について解説します。
AIエージェントへの「決済能力」の付与
Coinbaseが発表した新しいツールは、大規模言語モデル（LLM）をベースにしたAIエージェントに対し、暗号資産ウォレットを作成・管理し、送金や取引を行う能力を付与するものです。これまでClaudeやGPTなどのLLMを活用した「AIエージェント」は、コードの執筆や情報の検索、対話の自動化などは得意としていましたが、サービスの購入やリソースの調達といった「支払い」を伴うアクションにおいては、人間による決済代行が必要でした。
今回、AIに直接ウォレットを持たせることで、エージェントはAPIの使用料を自ら支払ったり、クラウド上のリソースを自動調達したりといった、経済活動を含むタスクを完結できるようになります。これは、AIがデジタルの世界で自律的に活動する「Agentic Workflow（エージェント型ワークフロー）」を実現する上で、欠けていた最後のピースの一つが埋まったことを意味します。
なぜ従来の銀行口座ではなくブロックチェーンなのか
日本企業のエンジニアやプロダクト担当者の中には、「なぜ銀行APIやクレジットカードではなく、暗号資産（クリプト）なのか」と疑問を持つ方もいるでしょう。これには明確な理由があります。
従来の金融システムは、厳格な本人確認（KYC）や物理的な住所、法的実体としての「人間」や「法人」を前提としています。一方、ソフトウェアであるAIエージェントにとって、24時間365日稼働し、プログラムで制御可能なブロックチェーン上のウォレットは極めて親和性が高いのです。特に、国境を越えたマイクロペイメント（少額決済）や、AI同士の複雑な取引においては、スマートコントラクトによる自動化が容易なWeb3技術が、インフラとして合理的であるという側面があります。
自律性の拡大に伴うリスクとガバナンス
しかし、AIエージェントに「財布」を持たせることは、企業にとって大きなリスクも伴います。最大の懸念は、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や誤作動が、直接的な金銭的損失に直結する点です。もしエージェントが誤った判断で高額なAPIキーを購入したり、不正なアドレスに送金したりした場合、その損失を取り戻すことは困難です。
したがって、実務においては「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」の設計が不可欠です。例えば、決済額が一定ラインを超える場合は人間の承認を必須とする、あるいは利用可能な資金の上限（アローワンス）を厳格に設定するといった、二重三重のガバナンス機構が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のCoinbaseの動きは海外の事例ですが、日本のビジネス環境においても以下の3つの重要な視点を提供しています。
- 「自律型」へのシフトを見据える：現在のAI活用は「業務支援」が中心ですが、将来的にはAIが予算を持ち、自律的に外部サービスと連携・決済を行う時代が到来します。中長期的なDX戦略において、AIを「労働力」としてだけでなく「経済主体」として扱う視点が必要です。
- 法規制とコンプライアンスの壁：日本では暗号資産に関する規制（資金決済法など）が厳格です。企業が保有するAIエージェントが暗号資産を扱う場合、会計処理や税務、カストディ（管理）の問題が発生します。現段階では、パブリックチェーン上の暗号資産を直接扱わせるよりも、閉じた系でのポイント活用や、既存の銀行APIと連携させた擬似的な自律決済の実験から始めるのが現実的でしょう。
- IoT×AI×決済の可能性：製造業や物流に強みを持つ日本企業にとって、機械（AI）が機械に支払いを行うM2M（Machine to Machine）エコノミーは大きなチャンスです。例えば、自動配送ロボットがエレベーターの使用料を微小な単位で支払う、あるいは工場のAIが部品の在庫切れを検知して自動発注・決済を行うといったシナリオは、人手不足解消の切り札になり得ます。
AIに「財布」を持たせる技術はまだ黎明期ですが、それは単なる技術トレンドではなく、ビジネスプロセスの構造変化を予兆しています。リスクを正しく評価しつつ、限定的な環境で「AIの自律性」をテストしていくことが、競争力維持の鍵となるでしょう。