投稿者 global-ai-media 
暗号資産ウォレットのTrust Walletが、AIに自律的な取引を実行させる「Agent Kit」を発表しました。「回答するAI」から「実行するAI」へと進化が進む中、日本企業がこの潮流を自社の業務自動化やプロダクト開発にどう活かし、リスクを管理すべきかについて解説します。
AIが自律的に取引を実行する「AIエージェント」の時代へ
大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIは単に質問に答えるだけの存在から、自律的に計画を立ててシステムを操作する「AIエージェント」へと移行しつつあります。その最前線とも言える動向が、金融・暗号資産の領域で現実のものとなっています。
大手暗号資産ウォレットのTrust Walletは先日、AIが暗号資産の取引を自律的に実行できる「Agent Kit」を発表しました。この仕組みでは、AIエージェント専用のウォレットを用意し、AIが直接ブロックチェーン上のトランザクション（取引）を実行することが可能になります。デジタルな価値の移動という極めてクリティカルな操作を、AIに委ねる試みとして注目に値します。
事前権限設定というガバナンスのアプローチ
システムにアクションを実行させる際、最も懸念されるのはAIの誤作動やハルシネーション（事実と異なるもっともらしい出力をする現象）による予期せぬ損失です。Trust WalletのAgent Kitでは、このリスクをコントロールするために「事前権限設定（Preconfigured Permissions）」というアプローチを採用しています。
具体的には、あらかじめユーザーが「ドルコスト平均法（価格変動リスクを抑えるため、定期的に一定金額分を購入する投資手法）での自動投資」や「特定の価格になった際の指値取引」といった限定的なタスクのみに権限を絞り込みます。AIに白紙の委任状を渡すのではなく、明確なガードレール（安全対策）の中で行動させるこの設計は、日本企業がAIをエンタープライズシステムに組み込む際にも非常に参考になる考え方です。
日本企業の業務プロセスにおける応用と壁
この「AIエージェント＋事前権限設定」のモデルは、暗号資産に限らず、日本の一般的なビジネス環境にも広く応用が可能です。たとえば、BtoBのサプライチェーンにおける在庫補充の自動発注、経費精算の自動承認プロセス、SaaSツールのアカウント権限管理の自動化などが挙げられます。
一方で、日本の法規制や商習慣に合わせた慎重な対応は不可欠です。実際の金銭が動く自動取引においては資金決済法や金融商品取引法への抵触リスクを精査する必要があります。また、BtoBの自動発注システムでは下請法などの観点から、AIが不適切な取引条件を提示・受諾しないための統制が求められます。加えて、日本の組織文化においては「誰が責任を負うのか」という職務分掌が重視されるため、AIの実行履歴を監査ログとして確実に残し、有事の際に追跡可能にする仕組み（トレーサビリティ）の構築が実務上のハードルとなるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
「回答するAI」から「実行するAI」へとテクノロジーが進化する中、日本企業が自社プロダクトや業務プロセスにAIエージェントを組み込む際の要点は以下の3点です。
第一に、システム設計の思想をアップデートすることです。AIがAPI経由で外部システムを直接操作することを前提に、どの業務プロセスであればAIに実行権限を委譲できるかを洗い出す必要があります。
第二に、段階的な権限付与と「Human-in-the-loop（人間の介在）」の活用です。初期段階ではAIに実行案を作成させるにとどめ、最終承認は人間が行うプロセスを挟むこと。そして実績が積まれた段階で、今回のAgent Kitのように「特定の金額範囲・特定条件のみ完全自動化を許容する」といったスモールスタートが推奨されます。
第三に、法務・コンプライアンス部門との早期連携です。AIによる自動実行が引き起こした結果に対する法的責任や説明責任を企業としてどう担保するか、企画段階から法的リスクとガバナンス体制を協議しておくことが、安全で持続可能なAI活用の鍵となります。