投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、「対話」から「行動」へとその重心を移しつつあります。海外では、AIエージェントが独自の決済手段や経済的なインセンティブを持って活動する「Agentic Economy（エージェント経済）」の構想が進み始めています。本記事では、AIと決済・トークン経済の統合という最新トレンドを紐解きながら、日本企業が自律型AIをビジネスに組み込む際に考慮すべき法的・実務的課題について解説します。
「対話」から「取引」へ：AIエージェントの進化
現在、世界のAI開発の主戦場は、単にテキストを生成するLLM（大規模言語モデル）から、ツールを使いこなしタスクを完遂する「自律型AIエージェント」へと移行しています。これまでのAIは人間が判断するための情報を整理するアシスタントでしたが、これからのAIは人間に代わって予約、発注、交渉といった「実務」をこなす存在になります。
今回取り上げたUnibaseやBlazpayのような動きは、AIエージェントの活動量（ボリューム）と経済的価値（トークンや通貨）を直接結びつけようとする試みの一つです。これは、AIが単なるソフトウェアではなく、独自の「財布」や「権限」を持って経済活動を行う未来を示唆しています。例えば、AIがAPIを通じて最適なサービスを選定し、その支払いやマイクロトランザクション（少額決済）までを自動で完了させるような世界観です。
決済機能とAIの統合がもたらすビジネスインパクト
AIエージェントに決済機能やトークンエコノミーが統合されると、B2B取引の効率化は劇的に進みます。サプライチェーン管理において、在庫不足を検知したAIが、予め承認された予算範囲内でサプライヤーのAIと価格交渉を行い、発注から決済までを完了させるといったシナリオが現実味を帯びてきます。
しかし、ここには技術的な課題以上に、ガバナンス上の大きなリスクが存在します。「AIの幻覚（ハルシネーション）」による誤発注や、意図しない高額決済を防ぐための仕組みが不可欠です。海外の事例では、ブロックチェーン技術を用いてAIの操作ログを改ざん不可能な形で記録したり、スマートコントラクト（自動契約プログラム）で支払い条件を厳格に制御したりするアプローチが取られていますが、これらはまだ実験的な段階と言えます。
日本企業における導入の壁：法規制と商習慣
日本国内でこのような「自律的に取引を行うAI」を導入する場合、いくつかのハードルがあります。
まず、法的責任の所在です。日本の民法において、AIは権利義務の主体（人や法人）とは認められていません。AIが行った契約や発注の法的効果が誰に帰属するのか、AIが暴走して損害を与えた場合の責任範囲はどうなるのか、社内規定と契約実務の両面で整理が必要です。
次に、日本特有の商習慣と承認プロセスです。多くの日本企業では、稟議（りんぎ）や多段階の承認フローが存在します。AIによる自動発注を導入する場合、「どの金額までならAIに裁量を持たせるか」という権限委譲のルール作りが急務となります。また、電子帳簿保存法やインボイス制度への対応も含め、AIが処理した取引が税務上適切に処理されるワークフローを構築しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流は「AIの自律化・経済化」に向かっていますが、日本企業はまず足元のガバナンスを固めることから始めるべきです。以下に実務的なポイントを整理します。
- 「Human-in-the-loop」の徹底：いきなり全自動化するのではなく、決済や契約の最終承認には必ず人間が介在するフローを設計する。AIはあくまで「起案者」と位置づけることが、現行法下では安全です。
- サンドボックス環境での実証実験：社内売店や少額のクラウドソーシング発注など、リスクが限定された範囲でAIエージェントに「予算」を持たせ、自律的な購買活動の有用性と課題を検証する。
- API・データ基盤の整備：AIが外部と取引するためには、社内システムがAPIで連携可能になっている必要があります。レガシーシステムのモダナイズは、将来的なAIエージェント活用の前提条件となります。
- リスク許容度の定義：「AIが月間いくらまで使ってよいか」「どのベンダーとなら自動取引してよいか」というホワイトリスト化や利用限度額の設定（ガードレール）を、システム的に実装する準備を進めてください。
AIが経済活動の主体となる未来は、遠いようで近い将来の課題です。単なる技術導入にとどまらず、法務・経理・IT部門が連携した組織的なルール作りが、競争力を左右することになるでしょう。