AI駆動のビジネス変革：インテリジェントエージェントのビジネス全景洞察

人工知能はビジネスの基盤を再構築しています。私たちは、知能体が普通のツールから自律的な主体へと変貌する転換点にいます。2024年末以来、PayPal、Visa、Mastercardなどの巨頭が「知能体ビジネス」や「知能体決済」に取り組んできており、その背後には明確な論理があります：知能体インターフェースの大規模な応用は、従来のGUIに基づくビジネス論理と生産関係を覆すでしょう。この基盤の上で、電子商取引の運営、広告マーケティング、金融決済の論理が完全に書き換えられ、新しいビジネスカテゴリ「エージェンティックコマース」が台頭しています。

この記事は、読者にエージェントビジネスの全体像を提供し、その技術構造と経路を体系的に整理し、この変革の商業的革新性を分析し、実現過程で直面する核心的な難題を探求し、最終的に暗号技術がなぜその不可欠な基盤インフラストラクチャーとなる可能性があるのかを論証することを目的としています。

1. エージェンティックコマースとは？

エージェンティックコマースは、AIエージェントによって駆動されるビジネスモデルであり、AIエージェントはユーザーの代わりにさまざまなタスクを実行できます。これには、製品の検索、オプションの比較、推奨の提供、購入の完了が含まれます。これらのAIエージェントは、電子商取引プラットフォームと相互作用し、取引を処理し、ショッピングプロセス全体を管理することができ、ショッピング体験をよりパーソナライズされ、安全で便利にすることを目指しています。

現在、エージェンティックコマースはまだ新興の分野であり、公開されているビジネスや商業データはあまり多くありません。ガートナーの2024年の報告によると、現在、eコマース業界の企業や商人のうち、1%未満がエージェンティックAIを自社のビジネスやサービスに導入していますが、市場はこの技術に非常に高い関心を寄せています。2025年のeコマース統計調査によると、90%のeコマース企業がエージェンティックAIを自社のビジネスに組み込む方法を学ぶことに意欲的です。

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1.1 人間のユーザーの役割は「実行者」から「委託者」に変わり、重要なビジネス意思決定の段階は「チェックアウトページ」から「意図層」に前置きされました。

従来のオンラインショッピングは、精巧にデザインされたバーチャルスーパーを探索することに似ています：消費者は自ら棚を見て回り、商品を比較し、最終的にチェックアウトします。このプロセスは「能動的探索」に基づいて展開されます。商家の最適化目標は、このプロセスを非常にスムーズにし、美しいインターフェース、正確な推奨、迅速な支払いを通じてユーザーのためらいを最小限に抑えることです。

今、エージェンティックコマースの新しい世界を想像してみてください：あなたは、eコマースサイトを一つ一つ閲覧したり、コストパフォーマンスを比較したり、手動で注文したりする必要はありません。AIアシスタントに「ランニングに適した靴を買って」といった曖昧な指示をするだけで済みます。AIはすぐに起動し、無数の商人を検索し、製品を絞り込み、価格、評価、物流を分析し、さらにはサプライチェーンの環境への配慮も考慮します。この過程で、あなたは一度も画面に触れず、パスワードを入力することもありません。

重要な変化は、ユーザーの役割が「実行者」から「委託者」に変わり、商業行動の核心が「クリックストリーム」から「インテントストリーム」にアップグレードされることです。消費はもはや一連の離散的な選択ではなく、最終目標に対する全体的な権限付与となります（人間のユーザーはAIアシスタントに直接言うことができます：地中海スタイルで家をリフォームしたいので、素材を選んでください）。

商業決定が「チェックアウトページ」から「意図層」に移行する際、既存の商業システムは雪崩のような衝撃に直面します。マーケティングからユーザー成長戦略に至るまで、数十年にわたって人間の行動分析に基づいた伝統的なeコマースのビジネスロジックの根底がAIエージェントの合理的な決定によって覆されます。

• A/Bテスト: AIはミリ秒内に数十のオプションを比較できるため、ボタンアイコンの色がどれがよりコンバージョン率が高いかをテストするのに2週間かかるというのは無意味になった。

• パーソナライズされた推薦: 従来のすべての人間のブラウジング履歴に基づく推薦アルゴリズムが無効になり、推薦モデルはAIの意思決定ロジックに基づいて再構築する必要があります。

• カート回復: AIの意思決定には、人間のように様々な体験や他の主観的または客観的理由から生じる「ためらい」や「放棄」はありません。カート放棄率やさまざまな最適化戦略は歴史となるでしょう（現在、世界平均カート放棄率は70%です）。

伝統的なマーケティングは「目の経済」に依存しています：美しい画像、感情を揺さぶる動画広告、「期間限定セール」の赤いボタン、これらはすべて人間の衝動的な消費を刺激するための戦略であり、商人が人間の行動心理学に基づいて練り上げたものです。それに対して、AIには衝動がなく、絶対に合理的な意思決定エージェントです。AIはAPIから返されるデータが明確かどうか、パラメータが完全であるかどうかにのみ注目します。AIは冷酷に製品仕様、過去の価格、物流の効率、ユーザー評価、さらにはサプライチェーンの炭素フットプリントを比較します。これにより、「ユーザーの心の占有」はもはや存在しません。

未来のエージェンティックコマースマーケティングは、目を引く広告を作成することから、「機械可読の信頼履歴」を構築することに変わります。「Product-Agent Fit」が「Product-Market Fit」に取って代わります。あなたの製品が主流のAIエージェントエコシステム（MCPサーバー、A2Aプロトコルなど）によって簡単にインデックスされ、理解され、推奨されるかどうかが、その市場での生死を決定します。

しかし、エージェントは人間の委託目標に基づいて迅速に推論決定を行い、最終目標である「商業行為の完了」へと急速に進む前に、エージェントは堅固な壁にぶつかって停止します------従来の決済システム。

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2. 致命的不兼容：なぜ従来の金融システムがエージェンティックコマースのスローダウンとなるのか

AIは情報収集、分析、意思決定を完璧に行うことができますが、ビジネスのクローズドループの最後の段階に差し掛かると、私たちが数十年かけて築いてきた完全に人間のために設計された金融決済システムという硬い壁にぶつかります。

現代の支払いとリスク管理システム全体は、本質的に「逆自動化システム」です。その核心的な設計哲学は、自動化は詐欺に等しいと仮定することです。

私たちの現在の支払いプロセスの各ステップについて考えてみましょう：

• グラフィック認証（CAPTCHA）：機械が認識しにくい問題を使って、あなたが「人間」であることを証明します。

• SMS認証コード/二要素認証（2FA）：あなたがSMSを受信できる物理デバイスを持っていて、手動で認証コードを入力できると仮定すると、この行為はプログラムにとって非常に困難です。

• 3Dセキュリティ認証：新しい銀行ページに強制的にリダイレクトされ、独立した取引パスワードの入力を求められます。これにより、あらゆる自動化プロセスが完全に中断されます。

• リスク管理行動分析：高度なリスク管理システムは、取引の真実性を判断するために、マウスの動き、タイピング速度、デバイスフィンガープリンツなどの「人間の特徴」を分析することさえあります。

すべての「安全対策」が、エージェンティックコマースの時代には「足枷」になってしまった：「あなたは人間ですか？」といった様々な質問が、私たちが派遣した自律型エージェントを阻んでいる。

したがって、支払いの未来はもはや「チェックアウトページ（Checkout Page)）」ではなく、「プロトコル(」でなければなりません。これは信頼と権限メカニズムに関する革命です。私たちは、ユーザーが自分のAIエージェントに対して、明確な範囲、効力、金額制限を持つ「プログラム可能な権限」を安全に発行できる新しいデジタル証明書システムを必要としています。

エージェンティックペイメントはこのプロトコルの一部であり、エージェンティックコマースにおける最終的な決済段階に属します。AIエージェントは、安全で効率的な方法（トークン化された証明書など）を使用して、ユーザーを代表して取引を実行します。これにより、支払いプロセスはシームレスかつ安全になり、通常はユーザーが設定した制限や管理が行われ、信頼性と安全性が保たれます。

ここまで来ると、VISAやMastercardなどの大手企業がAgentic Commerceに適応した支払いソリューションを急いで導入しようとしている理由を大体理解できると思います。なぜなら、彼らは次世代の「マシンネイティブ」な支払いプロトコルのルールメーカーが誰になるかを賭けているからです。これは未来のビジネス世界の基盤インフラを掌握するための賭けであり、この変革の最終地点は、支払いを本質に戻し、価値の無感覚な流動を実現することです。

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3. Agentic Commerceのためにスムーズな体験をサポートする金融インフラを構築する具体的な課題は何ですか？どうすればよいですか？

3.1 コアチャレンジ:信頼、意図、Automation)

Agentic Paymentシステムの構築におけるジレンマは、単なる技術的実現ではなく、パラダイムシフトに起因する根本的な課題を解決する必要がある。

1. 「誰ができるか」: 認証の課題 (Authentication) 従来の支払いからエージェント コマース エージェントの承認まで (Authorization)

支払い分野において、エンドユーザーについて話すとき、私たちは通常、認証ではなく承認に焦点を当てます。もしあなたがECサイトで「購入」をクリックした場合、あなたは明示的に承認を与えたことになります。異議を唱えることは難しいです（なぜなら、あなたはクレジットカード情報を入力し、明示的にボタンをクリックしたからです）。したがって、従来の支払いの核心は「人を識別する」ことに基づいて構築されており、その魂の問いは「どのようにして操作する人があなた本人であることを確認できますか？」-------つまり、認証です。

しかし、将来的AIエージェント主導のビジネス時代において、支払い分野は重要な変化を迎えようとしています：認可は支払いプロセスの重要な要素となり、認可に関するこの問題は、今やより複雑で興味深いものに思えます。なぜなら、ユーザーの認可指示は、従来のeコマースにおける単純な「ボタンをクリックして購入する」というシーンのようには明確ではなく、人間のユーザーはさまざまな方法で支払いの意図を表現できるからです。もう一つの複雑な点は、支払い要求が発出されたときに、私たちは一体誰に認可を与えているのかということです。それは人間のユーザーなのか、エージェントなのか、それともエージェントを開発した会社なのか？

現在私たちが考えられるエージェント支払いシーンにおける承認の問題：

• 身分ゴースト：この「取引リクエスター」は、エンドユーザーである人間、AIモデル、エージェントアプリケーション開発者、またはそれを運用するサーバーのいずれであるべきでしょうか？私たちは「機械」のために設計された、検証可能な身分基準のセットが不足しており、これがすべての段階でセキュリティホールを引き起こす可能性があります。

• 権限の境界：金融権限を安全にAIに委託するには？権限の境界（額面、時間、商業者）はどのように正確に定義され、厳格に実行され、また権限自体が改ざんされたり悪用されたりしないようにするには新しい問題です。

• 責任の所在：スマートエージェントがエラーを起こしたり、悪用されて損失を被った場合、誰が責任を負うのかは非常にトリッキーな問題です。権限と責任が不明確であることは、大規模なアプリケーションの最大の障害です。

2. 「何をすべきか」:インテント検証(Theインテント検証Gap)

意図検証の問題は実際には権限付与の問題の派生であり、LLMの確率的本質と金融の確定的要求の間には自然な矛盾が存在します。支払いレイヤーはAIの「幻覚」を修正することはできませんが、巧妙に設計された金融システムはAIの出力とユーザーの真の意図の間のギャップを埋める必要があります。

• 命令から意図へ：従来の支払い処理は「支払い命令」（Merchant Xに50ドル支払う）を扱いますが、この命令が正確であると仮定しています。一方、エージェント支払いは「取引意図」（「私にミディアムオートミールラテを買って」）を処理する必要があります。支払いシステムは、最終的な支払い命令と最初の自然言語の意図を照合する能力を持つ必要があります。

• AIの行動制約：私たちが必要としているのは、AIの思考を理解できる決済システムではなく、強力な"バリア"を備えたシステムです。それは、構造化データ、APIレベルの厳格なルール、さらにはスマートコントラクトのロジックを通じてAIの行動を制約し、ユーザーが設定した"安全領域"内で結果を実行することを保証します。例えば、スターバックスでの消費を10ドル以下に制限するルールは、AIの"幻覚"によって引き起こされる高額または誤った取引を効果的に防ぐことができます。

3. マシンネイティブな資金保管と決済方法

前文では、従来の決済システムが本質的に「反自動化」の遺伝子を持っていることが言及されています。従来のGUI設計に基づくセキュリティ対策は、エージェンティックコマースのシナリオでは完全自動化の障害となるため、私たちは機械ネイティブの新しい決済APIと決済ネットワークを必要としています。これには以下の特性が含まれる可能性があります：

• プログラム的にフレンドリー (Programmatic-First): すべてのインタラクションは、GUI上での人間のクリックを模倣するのではなく、構造化されたAPIを介して行われるべきです。

• フリクションレス決済 (Frictionless Settlement): 取引はほぼゼロの遅延で行えるべきです。