投稿者 global-ai-media 
米暗号資産取引所Coinbaseが、AIエージェント自身が暗号資産ウォレットを保有し、自律的に決済を行える機能を発表しました。これはAIが単なる「対話・生成」のツールから、経済活動を伴う「実行・代行」の主体へと進化する重要な転換点です。本記事では、このニュースを起点に、AIエージェントによる決済の仕組みと、日本企業が備えるべきガバナンスやリスク管理について解説します。
生成から「実行」へ：AIエージェントと決済の融合
生成AIブームが一巡し、現在グローバルで最も注目されているのが「AIエージェント（Agentic AI）」です。従来のチャットボットが人間の指示に基づいてテキストや画像を生成するのに対し、AIエージェントは自律的に計画を立て、外部ツールを操作し、タスクを完遂することを目的としています。
今回Coinbaseが発表した「AIエージェント向けウォレット」は、この動向を象徴する動きです。これまでAIは、APIを通じて情報を取得することはできても、サービスの利用料を支払ったり、リソースを購入したりするための「決済手段」を自律的には持っていませんでした。銀行口座やクレジットカードの開設には本人確認（KYC）が必要であり、人間ではないAIには高いハードルがあったからです。ブロックチェーン技術を活用したこの仕組みは、AIにプログラム可能な「財布」を持たせることで、AI間の経済圏（Machine-to-Machine Economy）への道を開く可能性があります。
実務的な制御とガバナンスの仕組み
企業が最も懸念するのは「AIが勝手に資金を使い込むのではないか」というリスクです。今回のCoinbaseの発表でも強調されているのが、人間による制御機能です。具体的には、AIエージェントが使用できる金額の上限設定や、トランザクションを実行できる条件（安価なAPIレートの時のみ実行するなど）を事前に定義することができます。
技術的には、秘密鍵（資産を動かすためのパスワード）をAIに直接渡すのではなく、MPC（Multi-Party Computation）などの技術を用いて、人間が設定したポリシーに合致した場合のみ署名が行われるような設計が一般的になりつつあります。これは、企業における「経費精算」や「稟議承認」のプロセスをコード化し、AIに守らせることに他なりません。
日本企業における活用と課題
日本国内でこの技術をビジネスに適用する場合、技術面以上に法規制と商習慣の壁が存在します。まず、日本の資金決済法や金融商品取引法の下で、AIが主体となって行う取引の法的有効性や、仮にAIが誤発注を行った際の責任の所在（開発ベンダーか、利用者か）は、現行法では解釈が分かれる可能性があります。
また、日本企業の厳格な購買プロセスやコンプライアンス基準にどう適合させるかも課題です。例えば、AIが自動購入したサービスの領収書（インボイス制度対応）をどのように経理システムに統合するか、といった実務的な「ラストワンマイル」が導入の障壁となるでしょう。一方で、Web3領域やスタートアップ企業を中心に、少額のAPI利用料の支払いや、クラウドレンダリングリソースのスポット購入など、マイクロペイメント領域から徐々に実証が進むと考えられます。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントに決済能力を持たせるというトレンドは、業務効率化の究極形である「自律化」に向けた不可避な流れです。日本企業の意思決定者やエンジニアは、以下の3点を意識しておく必要があります。
1. 「AIガバナンス」の具体的実装
抽象的な倫理規定だけでなく、「1回の決済は500円まで」「日次上限は1万円」といった具体的なガードレール（制限）をシステム的にどう実装するか、技術検証を始める段階にあります。
2. 責任分界点の明確化
AIに決済権限を委譲する場合、どこまでをAIの判断とし、どこから人間の承認（Human-in-the-loop）を必須とするか、社内規定の見直しが必要です。
3. 小規模な閉域での実験
いきなり外部への支払いにAIを使うのではなく、まずは社内通貨やポイントシステム、あるいはサンドボックス環境内でのリソース配分など、リスクが限定的な範囲でAIエージェントの自律的な経済活動をテストすることが推奨されます。