投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「対話」から「行動」へとシフトしており、AIエージェントがユーザーの代わりに購買を行う「エージェンティック・コマース（Agentic Commerce）」が米国を中心に注目を集めています。米金融テクノロジー大手FISの動向などを踏まえ、AIが経済活動の主体となる未来における金融インフラの課題と、日本企業が備えるべき戦略について解説します。
AIが「財布」を持つ未来：エージェンティック・コマースの台頭
生成AIブームの初期段階では、文章や画像の作成といったクリエイティブなタスクが中心でした。しかし現在、技術の潮流は「自律型AIエージェント（Agentic AI）」へと急速に移行しています。これは、AIが単に回答を返すだけでなく、ユーザーの意図を汲み取り、予約、注文、決済といった具体的なアクションを完遂することを指します。
米国の金融テクノロジー大手FIS（Fidelity National Information Services）に関連する報道によれば、この「エージェンティック・コマース」は2030年までに米国だけで1兆ドル（約150兆円）規模の収益を生み出す可能性があると予測されています。これは、消費者が商品を探して購入ボタンを押すという従来のEコマース体験が、AIに「適当なものを買っておいて」と指示するだけの体験へと変質することを意味します。
金融インフラの課題：その取引は「本人」か「ボット」か？
AIエージェントによる購買が普及する上で、最大の障壁となるのが既存の金融インフラ、特に不正検知（Fraud Detection）の仕組みです。これまで銀行やカード会社は、人間には不可能な速度や頻度で行われる取引を「ボットによる攻撃」や「不正利用」と見なして遮断してきました。
しかし、エージェンティック・コマースにおいては、正当な権限を与えられたAIエージェントが、人間の代わりに高速かつ大量の比較検討・購買処理を行う可能性があります。FISが指摘するように、銀行は今後、「悪意あるボット」と「善意のAIエージェント」を正確に識別するためのルール再構築を迫られます。
これには、単なるIPアドレスや行動パターンの分析だけでなく、AIエージェント専用の認証プロトコルや、ブロックチェーン技術等を用いたデジタルアイデンティティの確立が必要になるでしょう。
日本市場におけるリスクと商習慣の壁
日本国内に目を向けると、この潮流はさらに複雑な課題に直面します。日本は世界的に見ても金融規制が厳格であり、犯罪収益移転防止法に基づく本人確認（eKYC）や、クレジットカード決済における3Dセキュア（本人認証サービス）の導入が進んでいます。
現状の日本のEコマースや金融サービスの多くは、最終的に「人間の目と手」による確認を前提としています。例えば、決済画面でSMS認証コードの入力を求められた場合、自律型AIエージェントはそこで処理を停止せざるを得ません。AIにどこまで決済権限を委譲できるかという法的な位置づけも、現行法では曖昧です。
また、日本企業特有の組織文化として、失敗（誤発注やAIの暴走）に対する許容度が低い点も挙げられます。AIが誤って高額な商品を購入した場合の責任の所在（ユーザーか、AI開発ベンダーか、プラットフォーマーか）が明確化されない限り、企業導入は慎重にならざるを得ないでしょう。
「対人間」から「対マシン」へのUI/UX転換
一方で、この変化は日本企業にとって大きなチャンスでもあります。少子高齢化による人手不足が深刻化する日本において、BtoB取引やバックオフィス業務（備品発注や在庫補充など）をAIエージェントが代行することは、生産性向上の切り札となり得ます。
これを実現するためには、企業は自社のサービスや商品情報を、人間が見るための「Webサイト（HTML）」としてだけでなく、AIが読み取りやすい「API」や「構造化データ」として提供する準備が必要です。これまではSEO（検索エンジン最適化）が重要でしたが、今後はAIO（AI最適化：AIにいかに自社商品を選んでもらうか）がマーケティングの核心となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と国内の実情を踏まえ、日本の意思決定者が今検討すべきポイントを以下に整理します。
1. APIファーストなサービス設計への転換
AIエージェントが外部から利用しやすいよう、自社サービスのAPI整備を進めてください。人間向けのUI（画面）だけでなく、機械向けのインターフェースを持つことが、将来的な販路拡大に直結します。
2. AI時代のガバナンスと責任分界点の策定
社内でAIエージェントを活用して購買や契約を行わせる場合、「誰が承認者となるか」「金額の上限はいくらか」といった社内規定（AIガバナンス）を整備する必要があります。また、ベンダー選定においては、AIの誤動作時の補償範囲を契約レベルで確認することが実務上の重要事項となります。
3. 認証・セキュリティの高度化
サービス提供側の企業は、従来の「ボット排除」の思想から脱却し、「正当なAI代理人」を受け入れるための認証基盤（FIDO認証の応用など）の検討を始める時期に来ています。セキュリティ部門と事業部門が連携し、利便性と安全性の新たなバランスを探ることが求められます。