投稿者 global-ai-media 
Web3投資会社Hashedの子会社ShardLabが、AIエージェントが予算と条件に基づいて自律的に決済を行うデモを公開しました。生成AIが単なるコンテンツ生成から「実務の実行」へと進化する中、AIに決済権限を持たせる技術の可能性と、日本企業が留意すべきガバナンス上の課題について解説します。
「自律的な決済」を行うAIエージェントの登場
Hashedの子会社であるShardLabが公開した「オンチェーン・エージェント・スタック」のデモは、AIの進化における重要な転換点を示唆しています。このデモでは、ユーザーが予算と条件を設定するだけで、AIエージェントが独立してプロセスを実行し、直接支払い（決済）まで完了させる様子が示されました。
これまでChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、情報の検索や文章の作成は得意としてきましたが、現実世界での「アクション（行動）」、特にお金を動かす行為については、セキュリティやインフラの制約からハードルが高いとされてきました。今回の事例は、ブロックチェーン技術を活用することで、AIに「財布（ウォレット）」を持たせ、自律的な経済活動を行わせる試みと言えます。
チャットボットから「エージェント」への進化
現在のAIトレンドの中心は、対話型AIから「AIエージェント」へと移行しつつあります。AIエージェントとは、与えられた目標（例：「来週の出張の手配をして」）に対して、必要なタスクを自ら計画し、外部ツール（検索、予約サイト、決済システムなど）を使って実行まで行うシステムを指します。
しかし、従来の銀行APIやクレジットカード決済をAIに直接操作させることは、認証の複雑さや不正利用のリスク管理の観点から容易ではありませんでした。ここで注目されているのが、プログラムによる制御が容易なブロックチェーン上の決済（オンチェーン決済）です。スマートコントラクト（自動契約実行プログラム）とAIを組み合わせることで、事前に決められたルールと予算の範囲内であれば、人間の承認なしにAIが即座に決済を行うことが技術的に可能になります。
日本企業における活用可能性と課題
日本企業において、AIが自律的に決済を行う仕組みを導入する場合、既存の商習慣や法規制との整合性が大きな課題となります。
例えば、調達や経費精算のプロセスにおいて、AIが最安値のサプライヤーを選定し発注・支払いまで完了できれば、劇的な業務効率化が見込めます。しかし、日本の組織文化では「稟議」や「承認」プロセスが厳格であり、AIによる自律的な支出をどの程度許容するかは、技術よりもガバナンスの問題となります。
また、法的な観点からも、AIは法人格を持たないため、AIが行った契約や支払いの法的責任の所在（誰が責任を負うのか）を明確にする必要があります。資金決済法や犯罪収益移転防止法（犯収法）などの規制対応も、AIがウォレットを操作する際には慎重な検討が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が押さえておくべきポイントは以下の通りです。
- 「実行」フェーズへの準備：AI活用は「生成・要約」の段階から、業務を完遂する「実行」の段階へ向かっています。将来的にAIが予約や決済まで代行する可能性を見据え、API連携が可能な業務フローの整理を進めておくことが推奨されます。
- ガバナンス（Human-in-the-loop）の設計：いきなりAIに全権を委ねるのではなく、AIがプランと決済案を作成し、最終的な「支払いボタン」は人間が押す、あるいは少額決済のみAIに任せるといった、リスクをコントロールできる「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が現実的な第一歩です。
- 新たなビジネスモデルの検討：自社サービスにおいて、人間だけでなく「AIエージェント」を顧客として想定する視点も必要になるかもしれません。AIが利用しやすいAPIや決済手段（マイクロペイメントなど）を提供することで、将来的なB2A（Business to Agent）市場を取り込める可能性があります。