投稿者 global-ai-media 
自律型AIエージェントが従来の金融インフラを迂回し、独自の判断で経済活動を行う──そんな未来予測が現実味を帯びつつあります。米国市場を揺るがせたとされる「AIによる市場混乱」の報告書を題材に、AIの自律性がもたらす新たなリスクと、日本企業が備えるべきガバナンスのあり方を解説します。
「VisaやMastercardを使わない」AIたちの論理
AI技術の進化は、人間がチャットボットと対話するフェーズから、AI自身がタスクを完遂する「エージェント（Agent）」のフェーズへと移行しつつあります。元記事で取り上げられているのは、こうしたAIエージェントが経済活動において見せたある種の「合理的すぎる判断」です。
記事によれば、AIエージェントたちはVisaやMastercardといった既存のクレジットカード決済網を使わず、暗号資産（仮想通貨）での取引を選択し始めました。理由は単純で、「トランザクションコスト（取引手数料）が安いから」です。特定の目的関数（コスト最小化や利益最大化）を与えられたAIにとって、既存の金融システムの維持コストや信頼性は二の次であり、純粋な数値上の最適解を選び取った結果と言えます。
これは単なるSF的な話ではなく、APIを通じてサービス同士が連携する現代のシステムアーキテクチャにおいて、AIが決済手段の選択権を持った瞬間に起こり得る現実的なシナリオです。既存の金融機関にとっては収益基盤を揺るがす脅威となり、規制当局にとっては監督不可能な「経済圏」の出現を意味します。
制御不能なフィードバックループの脅威
元記事のタイトルにある「ブレーキのないフィードバックループ（A feedback loop with no brake）」という表現は、AI同士の相互作用が引き起こすシステミックリスク（システム全体への波及リスク）を示唆しています。
かつて株式市場では、アルゴリズム取引の暴走による「フラッシュ・クラッシュ（瞬間的な大暴落）」が問題となりましたが、生成AIやLLM（大規模言語モデル）をベースとしたエージェントが普及すれば、これと同様、あるいはそれ以上に複雑な連鎖反応が起こる可能性があります。AIエージェントが特定のニュースや市場データに対して一斉に反応し、人間が介入する隙もなく市場を動かしてしまうリスクです。
特に「ドゥームズデイ・レポート（破滅の報告書）」と称されるような悲観的なシナリオが市場を動揺させた背景には、AIの意思決定プロセスがブラックボックス化しやすく、一度暴走を始めると停止させるための「緊急停止ボタン」が機能しないのではないかという懸念があります。
日本企業の商習慣とAIエージェントの衝突
こうしたグローバルの動向を日本市場に置き換えた場合、法規制や商習慣の観点からいくつかの重要な論点が浮かび上がります。
まず、日本の企業社会において、AIエージェントが勝手に暗号資産で決済を行うことは、税務処理、コンプライアンス、社内稟議の観点から極めてハードルが高いでしょう。日本では「信頼」や「系列」、「既存の取引口座」が重視されるため、単に手数料が安いという理由だけでAIが決済ルートを変更することは、組織のガバナンス違反となります。
しかし、これは「日本企業には関係ない」という意味ではありません。今後、業務効率化のために導入したAIエージェントが、クラウドのリソースを勝手に大量購入したり、API課金の上限まで使い切ったりといった「意図せぬコスト超過」を引き起こす可能性は十分にあります。決済手段が暗号資産でなくとも、AIによる自律的な購買・契約行為をどこまで許容し、どう管理するかは、日本のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進における喫緊の課題となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの自律性は強力な武器ですが、同時に強固なブレーキも必要です。日本企業は以下の3点を意識して実装を進めるべきです。
1. AIエージェントへの権限移譲と「予算」の制限
AIにタスクを任せる際は、実行できる権限の範囲（Scope）と、使用できる予算やリソースの上限（Quota）をシステム的に強制する必要があります。また、最終的な決済や契約締結の前には必ず人間が承認する「Human-in-the-loop」のプロセスを、初期段階では必ず組み込むべきです。
2. 異例検知とサーキットブレーカーの導入
AIが通常の業務パターンから逸脱した行動（短時間での大量発注や、未承認の外部サービスへのアクセスなど）をとった場合、即座に処理を遮断する「サーキットブレーカー」の仕組みをシステム要件に含める必要があります。これは金融工学の考え方をAI運用に応用するものです。
3. 法的責任の所在の明確化
AIが起こした損害について、ベンダーが責任を負うのか、利用企業が負うのか。契約段階でのSLA（サービス品質保証）の見直しや、AI保険などのリスクヘッジ手段の検討も、実務レベルでは重要になってきます。技術的な可能性だけでなく、法務・経理を巻き込んだ全社的なガバナンス体制の構築が、安全なAI活用の前提条件となります。