投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる情報の検索・要約から、ユーザーに代わってタスクを完遂する「AIエージェント」へと移行しつつあります。Mastercardがニュージーランドで試験運用を開始した「Agent Pay」は、AIによる代理購入・決済を実現する象徴的な事例です。本記事では、この事例を端緒に、AIに「実行」を委ねる際のリスク管理と、日本企業が取り入れるべき「Human in the Loop（人間による介入）」の設計思想について解説します。
「対話」から「行動」へ：Mastercard Agent Payが示唆する変化
これまでの生成AI、特にChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の主な用途は、文章作成、コード生成、あるいは社内ナレッジの検索といった「情報の生成」に留まっていました。しかし、2024年以降の明確なトレンドは、AIが自律的に外部ツールを操作し、目的を達成する「AIエージェント」への進化です。
Mastercardがニュージーランドで試験的に導入した「Agent Pay」は、この流れを金融・決済領域で具現化したものです。報道によれば、この機能は「Book for me（私の代わりに予約して）」といったリクエストに応じ、商品やサービスの選定からカートへの追加、そして決済の承認プロセスまでをAIがサポートします。
ここで重要となるのが、単にAIが提案するだけでなく、最終的な金銭的トランザクション（取引）のトリガーまでを視野に入れている点です。これは、EコマースやFinTechにおけるユーザー体験（UX）を根本から変える可能性を秘めています。
「Human in the Loop」が意味する実務的防衛線
企業がAIエージェントを導入する際、最大の懸念事項となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「誤動作」による実害です。特に決済のような不可逆的な操作において、AIの暴走は許されません。
Mastercardの事例で特筆すべきは、同社がこれを「Human in the Loop（人間が介在する）」技術と明確に定義している点です。AIが自律的に全てを決済するのではなく、「I authorise this AI agent…（このAIエージェントに権限を付与します）」という承認プロセスを必須としています。
これは技術的な限界を補うための措置であると同時に、法的な責任の所在を明確にするための「ガバナンスの防衛線」でもあります。AIに提案はさせるが、決定と責任は人間が持つ。この設計思想は、AIの精度が100%ではない現状において、実務上最も現実的かつ安全な解と言えます。
日本市場における受容性と法的・文化的ハードル
この「実行型AI」を日本国内で展開する場合、どのような課題が想定されるでしょうか。日本の商習慣や法規制の観点から考えると、いくつかのハードルと機会が見えてきます。
まず、日本では「割賦販売法」や「資金決済法」など、厳格な金融規制が存在します。AIが「代理」として振る舞う場合、それが法的な「意思表示」としてどう扱われるか、あるいは誤発注時のキャンセルポリシーをどう設計するかは、極めて繊細な問題となります。
一方で、日本の組織文化である「稟議（承認プロセス）」との親和性は意外に高いかもしれません。「Human in the Loop」の構造は、担当者が起案（AIが提案）し、上長が承認（人間が決済実行）するという日本の業務フローに自然に組み込める可能性があります。
例えば、B2B領域において、出張手配や備品購入をAIエージェントが代行し、経理担当者が最終承認ボタンを押すだけの状態にする、といった活用は、人手不足に悩む日本企業にとって強力な業務効率化の手段となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
Mastercardの事例は、これからのAI開発・導入において「どこまでをAIに任せ、どこで人間がブレーキをかけるか」という権限設計こそが競争力の源泉になることを示しています。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 「参照」から「実行」へのロードマップ策定：
現在は社内文書の検索（RAG）に留まっているAI活用を、API連携による「予約」「申請」「発注」などの実行タスクへどう広げるか検討を開始してください。 - UXとしての「Human in the Loop」の設計：
AIを全自動化するのではなく、ユーザーが「確認・修正・承認」するステップを、煩わしくない形でUI/UXに組み込むことが、信頼獲得の鍵となります。 - 責任分界点の明確化：
AIが誤った発注や送金を行った場合、ベンダー、導入企業、エンドユーザーの誰が責任を負うのか。利用規約や社内規定の改定を含めたガバナンス体制の整備が必要です。
AIは「賢いチャットボット」から「信頼できる実務パートナー」へと進化しようとしています。技術的な連携だけでなく、それを制御する「人間の意思決定プロセス」をどうデザインするかが、今後のプロダクト開発の成否を分けるでしょう。