投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。その際、最大の課題となるのが「本人確認」と「信頼性」の確保です。欧州大手通信事業者テレフォニカ（Telefónica）が提唱する「Identity and Trust Orchestration」の概念をもとに、通信キャリアが持つSIM情報や位置情報APIが、いかにしてAIエージェントの安全な社会実装を支える鍵となるかを解説します。
「チャット」から「アクション」へ：AIエージェントに求められる信頼基盤
大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIはテキストを生成する段階から、ユーザーに代わって予約や決済、複雑なワークフローを実行する「エージェント」の段階へと進化しています。しかし、AIが実社会でアクションを起こす際、企業が直面する大きな壁が「セキュリティ」と「本人確認」です。
例えば、AIエージェントが金融取引や個人情報へのアクセスを行う場合、「その指示を出しているのは本当に正当なユーザーか？」「デバイスは乗っ取られていないか？」という検証が不可欠です。ここで注目されているのが、通信キャリアが持つネットワーク情報のAPI活用です。
テレフォニカが示す「Identity and Trust Orchestration」
RCR Wireless Newsの報道によれば、スペインの大手通信事業者テレフォニカは、AIエージェントの収益化において、以下のネットワークAPI群が重要な役割を果たすとしています。
- 電話番号検証（Number Verification）：SMS認証などの手数を踏まず、ネットワークレベルでユーザーの電話番号を検証する技術。
- SIMステータス（SIM Status）：SIMスワップ詐欺（携帯電話のSIMカードを乗っ取られる詐欺）のリスクがないか、最近SIMが再発行されていないかを確認する機能。
- デバイスコンテキストと位置情報：ユーザーが現在どこにいるか、どのようなネットワーク環境にいるかという文脈情報。
テレフォニカはこれらを統合し「Identity and Trust Orchestration（アイデンティティと信頼のオーケストレーション）」として提供することで、AIエージェントが安全かつシームレスにタスクを実行できる環境を構築しようとしています。
日本企業における実装と課題：Open Gateway構想との関連
この動きはテレフォニカ一社に限った話ではありません。GSMA（GSM Association）が推進する「GSMA Open Gateway」構想には、日本の主要通信キャリア（NTTドコモ、KDDI、ソフトバンク、楽天モバイル）も参画しています。日本国内でも、通信キャリアの共通APIを通じて、上記のような本人確認や不正検知機能が利用可能になりつつあります。
日本企業がAIエージェントを自社サービスに組み込む際、特に金融（FinTech）、Eコマース、重要インフラの分野では、LLM単体の判断に頼ることはリスクが高すぎます。通信キャリアのAPIをバックエンドで連携させることで、「AIがユーザーの要求を受け付ける裏側で、通信ネットワーク情報を用いて本人確認を完了させる」といったUX（ユーザー体験）とセキュリティの両立が可能になります。
リスクとガバナンス：プライバシーへの配慮
一方で、通信キャリアのデータ（特に位置情報や契約情報）は極めて機微な個人情報です。AIエージェントがこれらのデータを活用する場合、改正個人情報保護法などの日本の法令に準拠し、ユーザーから明確な同意を得るプロセス（オプトイン）の設計が不可欠です。
また、AIが「リスクあり」と判断した場合のフォールバック（人間による対応や追加認証への誘導）をどう設計するかは、サービス品質を左右する重要な要素となります。全てを自動化するのではなく、リスクレベルに応じた「人とAIの分担」を設計図に落とし込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと日本の状況を踏まえ、実務担当者は以下の点に着目すべきです。
1. 「AIエージェント」×「キャリア認証」の検討
自社のAIサービスで決済や個人情報変更などの「アクション」を伴う場合、従来のID/パスワードだけでなく、通信キャリアAPIを活用したサイレントな認証（ユーザー操作を必要としない認証）の導入を検討してください。これにより、セキュリティを高めつつ、カゴ落ち（離脱）を防ぐことができます。
2. 外部APIへの依存と可用性の管理
通信キャリアのAPIを利用する場合、それは外部依存性が増すことを意味します。APIの障害時や遅延時にAIエージェントがどう振る舞うべきか、エラーハンドリングと代替手段をシステム要件に含める必要があります。
3. 透明性の確保と説明責任
「なぜAIがその取引を承認したのか、あるいは拒否したのか」を説明できるようにしておくことは、日本の商習慣において特に重要です。キャリア情報を用いた検証を行った事実を監査ログとして残し、コンプライアンス対応を万全にすることが、信頼されるAIサービスの第一歩となります。