投稿者 global-ai-media 
VisaがAIエージェントによる自律的な決済トランザクションの実証に成功したというニュースは、生成AIのフェーズが「対話」から「実行」へと移行しつつあることを象徴しています。本稿では、AIが経済活動の主体となる「エージェンティックAI（Agentic AI）」の潮流を解説し、日本企業がこの技術をビジネスに取り入れる際に直面する機会と、特に留意すべきガバナンスやリスク管理の視点について論じます。
「チャットボット」から「仕事をするエージェント」へ
Visaが数百件に及ぶ「AIエージェント主導の決済」を完了させたという事実は、単なる技術デモ以上の意味を持ちます。これまで多くの企業が導入してきたLLM（大規模言語モデル）ベースのアプリケーションは、主に情報の検索、要約、翻訳といった「コンテンツ生成」や「対話」に主眼が置かれていました。しかし、今まさに起きているトレンドは、AIが自律的にツールを使いこなし、タスクを完遂する「エージェンティックAI（Agentic AI）」への進化です。
AIエージェントとは、人間が詳細な手順を指示しなくとも、目標（ゴール）を与えられれば自ら計画を立て、Web検索やAPI連携、そして今回のような「決済」といったアクションを実行できるシステムを指します。Visaの事例は、AIが単に商品の推奨をするだけでなく、実際に購入プロセスまでを代行できるインフラが整いつつあることを示唆しています。
日本企業における活用可能性：B2B調達とバックオフィス
日本国内の文脈において、AIエージェントによる決済や契約執行が直ちにコンシューマー向け（B2C）で普及するかといえば、商習慣や心理的なハードルから時間を要するでしょう。一方で、企業間取引（B2B）や社内業務においては、大きな効率化の余地があります。
例えば、資材調達や備品購入のシーンです。在庫が閾値を下回った際に、AIエージェントが複数のサプライヤーの価格と納期を比較し、事前に設定された予算とコンプライアンスルールの範囲内で、最適な発注と決済を自動で行うといった運用が考えられます。人手不足が深刻化する日本において、定型的な調達業務や経費精算プロセスをAIエージェントが自律的に処理することは、生産性向上の有力な選択肢となります。
「AIに財布を持たせる」リスクとガバナンス
しかし、AIに決済権限を与えることには重大なリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘や誤り）」により、存在しない商品を注文したり、不適切な価格で取引を行ったりする可能性はゼロではありません。
日本の企業組織、特に稟議制度や承認プロセスが厳格な組織文化において、AIエージェントを導入するには以下の点が論点となります。
- 権限の範囲設定：AIが自律的に決済できる金額の上限や、取引可能なベンダーのホワイトリスト化など、ガードレール（防御壁）の設計が不可欠です。
- 責任の所在：AIが誤発注を行った場合、その損失を誰が負担するのか。法的な法人格を持たないAIの行為を、企業としてどう監督するかという規定が必要です。
- 認証とセキュリティ：「その取引を行ったのは本当に自社のAIエージェントか」を証明するデジタルアイデンティティの管理や、AIに対する不正なプロンプトインジェクション攻撃への対策も求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Visaの事例は、決済インフラ側がAI対応を進めていることを示しており、今後SaaSやECプラットフォームも「AIエージェントによる操作」を前提としたAPI公開を進めると予想されます。日本企業は以下のステップで向き合うべきでしょう。
1. ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）の維持
いきなり完全自律型の決済を導入するのではなく、AIエージェントが比較検討と起案を行い、最終的な「決済ボタン」は人間が押す、あるいは少額決済のみ自動化するといった、人間が介在するプロセスから開始するのが現実的です。
2. 業務フローの標準化とAPI化
AIエージェントが活躍するためには、社内システムや取引先との連携がデジタル化されている必要があります。FAXや電話が主体の業務フローではAIは手足が出せません。社内システムのAPI化やデータ整備が、将来的なエージェント導入の前提条件となります。
3. 新たなガバナンスモデルの構築
「AI利用ガイドライン」を策定している企業は増えていますが、次は「AIの自律的アクション」に関する規定が必要です。特に金融取引を伴う場合、経理・財務部門や法務部門を早期に巻き込み、AIを「新人担当者」のように見立てて権限管理を行う視点が求められます。