投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「対話」から「自律的な行動」へとシフトしており、AIエージェントが自らタスクを完遂する時代が到来しつつあります。最近、暗号資産（仮想通貨）プロジェクト「HeyElsa」がトークン発行計画を発表したニュースは、AIエージェントが独自の経済活動を行う「Agent Economy」の可能性を示唆しています。本記事では、AIエージェントと決済・ブロックチェーン技術の融合がもたらすビジネスへのインパクトと、日本企業が留意すべきガバナンスについて解説します。
「話すAI」から「行動するAI」へ：自律型エージェントの台頭
現在、世界のAI開発の最前線は、単に質問に答えるだけのLLM（大規模言語モデル）から、ユーザーの目標を達成するために自律的にツールを使いこなし、タスクを実行する「AIエージェント」へと移行しています。これを「エージェンティック・ワークフロー（Agentic Workflow）」と呼びます。
例えば、これまでのAIは「旅行プランを提案して」と頼めば日程表を作るだけでした。しかし、AIエージェントは航空券の予約サイトにアクセスし、空席を確認し、場合によっては予約まで完了させることを目指しています。ここで浮上するのが、「AIがサービスを利用する際の対価をどう支払うか」という決済の問題です。
AIに銀行口座は作れない：決済手段としてのWeb3の可能性
人間や法人は銀行口座やクレジットカードを持てますが、AIソフトウェア自体は法的な人格を持たないため、既存の金融インフラを利用することには高いハードルがあります。企業がクレジットカード情報をAPIに埋め込むことはセキュリティリスクが高く、ガバナンスの観点からも推奨されません。
こうした背景から、今回のニュースにあるような「Crypto AI Agent（暗号資産×AIエージェント）」という領域が注目されています。ブロックチェーン技術を用いれば、AIエージェントに固有のウォレット（財布）を持たせることが技術的に容易だからです。これにより、エージェント同士がAPI利用料を少額決済（マイクロペイメント）で支払い合ったり、計算リソースを自動調達したりする「M2M（Machine to Machine）経済圏」の構築が構想されています。
日本企業におけるリスクとガバナンスの壁
技術的な親和性は高いものの、実務への適用には慎重な検討が必要です。特に日本においては、以下の課題があります。
第一に、「AIの暴走による金銭的損失」のリスクです。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）や誤判断を起こし、高額なサービスを誤って契約したり、不要なリソースに課金し続けたりする可能性があります。企業としてAIに決済権限を持たせることは、稟議・承認プロセスを飛び越えることと同義になりかねません。
第二に、「法規制と税務」です。日本では暗号資産の法人保有や期末時価評価課税などの税制、およびマネーロンダリング対策（AML）の規制が厳格です。AIエージェントが暗号資産で自律的に決済を行う仕組みを既存のコンプライアンス体系に組み込むことは、現時点では極めて困難と言わざるを得ません。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの先端事例として「AI×クリプト」の動きを注視しつつも、日本企業の実務担当者は以下のステップで現実的な活用を進めるべきです。
- 「決済」を含まない自律化から始める：
いきなり外部への支払いを自動化するのではなく、社内システム間の連携や、承認手前までのプロセス（調査、起案、下書き作成）をAIエージェントに任せることから始め、業務効率化の実績を作る。 - 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の維持：
AIが提案までは行い、最終的な決済や契約の「実行ボタン」は必ず人間が押すフローを厳守する。これにより、AIの利便性を享受しつつガバナンスを担保する。 - アイデンティティ管理の強化：
将来的にAIが社外とやり取りする時代を見据え、「そのAIが当社の正規のエージェントであること」を証明するデジタル証明書や認証基盤（分散型IDなど）の技術動向をウォッチしておく。
「HeyElsa」のようなプロジェクトは、未来のインフラの実験場としては興味深いものです。しかし、企業の意思決定者は、技術の「新しさ」に飛びつくのではなく、自社のガバナンス体制と照らし合わせ、安全かつ着実に自動化の範囲を広げていく姿勢が求められます。