インテリジェントエージェントビジネス全景洞察：アーキテクチャ、トレンドと実現パス

人工知能はビジネス界の基盤を再構築しています。我々は、知能体が普通のツールから自律的な知能体へと変貌する転換点にいます。2024年下旬から、Paypal、Visa、Mastercard、Stripe、Amazonなどの巨頭が次々に「知能体ビジネス」と「知能体決済」に進出し、その背後には明確なロジックがあります：知能体インターフェースの大規模な適用は、従来のGUIに基づくビジネスロジックと生産関係を覆すでしょう。この基盤の上で、従来の電子商取引の運営、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、新たなカテゴリが登場する可能性すらあります：Agentic Commerce (Intelligence Commerce)。

このエージェントビジネスの変革は、単なる「eコマース」のスマート化の延長にとどまるものではありません。本稿は、エージェントビジネスに関する全体的な視点を提供し、その技術構造やパスを体系的に整理し、この変革のビジネスの革新性を分析し、最終的な実現プロセスにおける核心的な難しさについて考察し、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最終的に論証します。

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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を代表して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対話し、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、安全で便利なものにすることを目的としています。ある会社の「Buy for Me」機能(は、AIエージェントがユーザーを支援して第三者ブランドから商品を購入することを可能にします)と、ある会社の「Operator」ツール（オンラインショッピングタスクを自動的に完了する）は、現在最もよく知られている例です。

現在、Agentic Commerceはまだ新興分野であり、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。Gartnerによる2024年の報告によれば、現在、eコマース業界の企業や商人の1%未満が自社のビジネスやサービスにagentic aiを導入していますが、市場はこの技術に対して非常に高い関心を持っています。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agentic aiを自社のビジネスに組み込む方法を学ぶことを希望しています。

では、なぜ伝統的な決済巨頭がエージェンティックコマースがまだ大規模に適用されていないうちに、昨年と今年にかけて積極的にさまざまな新しいスマートエージェントシーンの支払い製品を導入したのでしょうか。彼らは背後に何か巨大な機会を見ていたのでしょうか？

1.1 人間ユーザーの役割は「実行者」から「委任者」に変わり、重要なビジネス判断の段階は「チェックアウトページ」から「意図レイヤー」に前移されました。

従来のオンラインショッピングは、巧妙にデザインされた仮想スーパーマーケットを散策するようなものです：消費者は自ら棚を眺め、商品を比較し、最終的にチェックアウトします。この全過程は「能動的探索」を中心に展開されます。商家の最適化目標は、このプロセスを非常にスムーズにすることであり、洗練されたインターフェース、正確な推薦、迅速な支払いを通じてユーザーのあらゆるためらいを減らすことです。

今、Agentic Commerce（エージェント商取引）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。ただAIアシスタントに、"ランニングに適した靴を買って"という曖昧な指示を伝えるだけです。AIはすぐに動き出し、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。このプロセス全体で、あなたは一度も画面に触れることなく、一度も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」に変わることです。ビジネス行動の核心は「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ます。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再装飾したいので、素材を選んでください）。

"チェックアウトページ"から"インテントレイヤー"にビジネス決定が移行すると、既存のビジネス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まで、数十年間にわたって人間の行動分析に基づいて築かれてきた従来のeコマースビジネスロジックの基盤は、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はミリ秒以内に数十の案を比較できるため、ボタンアイコンの色をどれがよりコンバージョン率が高いかテストするのに2週間かかるのは無意味になった。

• パーソナライズされた推奨: 従来の人間のブラウジング履歴に基づくすべての推奨アルゴリズムが無効になり、推奨モデルは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、人間が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」のようなものは存在しない。カート放棄率やそれに対応する様々な最適化戦略は過去のものとなる（現在、全世界の平均カート放棄率は70%）。

伝統的なマーケティングは「目を引く経済」に依存しています：美しい画像、感情を引き起こすビデオ広告、「期間限定購入」の赤いボタン、これらはすべて人間の衝動的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対して隠された意図を持っていることを示しています。それに対して、AIは衝動を持たず、絶対的に合理的な意思決定エージェントです。APIから返されるデータが明確であるか、パラメータが完全であるかにのみ注目します。製品仕様、過去の価格、物流の効率、ユーザーの評価、さらにはサプライチェーンのカーボンフットプリントを冷酷に比較します。これからは「ユーザーの心の占有」はなくなります。

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ではなく、"機械が読み取れる信頼の履歴"を構築することです。"プロダクト・エージェント・フィット"が"プロダクト・マーケット・フィット"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（例えば、MCPサーバー、A2Aプロトコル）によって簡単にインデックス化され、理解され、推奨されるかどうかが、その市場の存亡を決定します。

しかし、エージェントは人間の委託目標に基づいて推論と意思決定を迅速に行い、最終目標「商業行為の完了」に向けて急速に進む前に、エージェントは硬い壁にぶつかり、停止します------従来の決済システム。

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減速帯であるのか

インテリジェントエージェントは情報収集、分析、意思決定を完璧に行うことができますが、ビジネスの閉じたループの最後の段階に達すると、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支払いシステムという硬い壁にぶつかります。

現代の決済とリスク管理のシステムは、本質的に「反自動化システム」です。その核心となる設計哲学は、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てください：

• 画像認証（CAPTCHA）：機械が識別しにくい問題を用いて、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場合、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：それは新しい銀行の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要求します。これにより、すべての自動化プロセスが完全に中断されます。

• リスクコントロール行動分析：高度なリスクコントロールシステムは、マウスの動き、タイピング速度、デバイスのフィンガープリンティングなどの「人間の特徴」を分析して、取引の真実性を判断します。

これらの「安全措置」は、エージェンティックコマースの時代には「足枷」に変わった：様々な「あなたは人間ですか？」に相当する尋問が、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エージェントに明確な範囲、期限、および金額制限を持つ「プログラム可能な権限」を安全に発行できる全く新しいデジタル証明書システムを必要としています。

Agentic Paymentはこのプロトコルに属し、Agentic Commerceの最終的な支払い決済段階にあたります。AIエージェントは、安全で効率的な方法（例えば、トークン化された証明書）を使用してユーザーを代表し、取引を実行します。これにより、支払いプロセスがシームレスで安全に保たれ、通常はユーザーが設定した制限やコントロールがあり、信頼性と安全性が維持されます。ある会社の「Agentic Tokens」は、AIエージェントがサブスクリプションや定期支払いを完了するのをサポートし、ある会社のAgent ToolkitはAIエージェントが支払いプロセスを処理するのを助けます。ある会社とある会社も同様のツールを持っています。最近、ある会社とある会社が行った実験は、この二つの組み合わせであり、ユーザーはある会社をインターフェースとして使用し、直接指示を出して新しい家の装飾に関する包括的な提案を行い、具体的な製品を提供します。ユーザーが自分の好きなプランを確認すると、エージェントは直接、ある会社が構築したエージェント支払いバックエンドを使用して自動化された支払い決済発送を完了します。

ここまで読んで、伝統的な決済大手がエージェンティックコマースに適した決済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たと思います。なぜなら、彼らは次世代の「マシンネイティブ」決済プロトコルのルールを定義する者が誰であるかに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、この変革の最終的なゴールは、決済をその本質に戻し------価値の無感流転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システムの構築のジレンマは、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問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)

決済分野では、エンドユーザーに関して話すとき、私たちは通常、認証に焦点を当て、承認にはあまり注意を払わないことが多いです。もしあなたがECサイトで「購入」をクリックした場合、あなたは明確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、明確にボタンをクリックしたからです）。したがって、従来の決済の核心は「人を識別する」ことに基づいており、その根本的な問いは「どのようにして操作する人があなたであることを確認するのか？」-----つまり、認証です。

しかし、将来のAIエージェント主導のビジネス時代において、決済分野は重要な変化を迎えようとしています：認可が決済プロセスの重要な要素となりつつあり、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見えます。なぜなら、ユーザーによる認可の指示は、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」シーンのように明確ではなく、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、実際に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ている会社なのか？

現在私たちが考えられるエージェント払いのシナリオにおける権限に関する問題：

• アイデンティティゴースト：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の開発者、またはそれを実行しているサーバーのいずれであるべきでしょうか？私たちは、"マシン"のために設計された検証可能なアイデンティティ基準のセットを欠いており、これがすべての段階でセキュリティの脆弱性を引き起こす可能性があります。

• 権限の委任範囲：金融権限をAIに安全に委任するにはどうすればよいか？権限の範囲（額面、期間、商家）はどのように正確に定義され、厳格に実行されるのか、また、権限自体が改ざんされたり濫用されたりしないようにするための新しい問題です。

• 責任の帰属：スマートエージェントが誤動作したり、悪意を持って利用された結果、損失が発生した場合に、誰が責任を負うのかというのは非常にトリッキーな問題です。責任と権限が不明確であることは、大規模な応用にとって最大の障害です。

2. 「何をすべきか」:インテント検証ギャップ(Theインテント検証Gap)

意図の検証問題は実際には認可問題の派生であり、LLMの確率的本質と金融の決定論的要求には自然な矛盾があります。決済レイヤーはAIの「幻覚」を修正することはできませんが、優れたデザインの金融システムはAIの出力とユーザーの真の意図との間のギャップを埋める必要があります。

• 指示から意図へ：従来の支払い処理は「支払い指示」（Merchant Xに50ドル支払う）を扱っていますが、この指示が正確であることを前提としています。一方、エージェント支払いは「取引意図」（「私に中杯の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、最終的な支払い指示と最終的な支払い意図を関連付ける能力を持つ必要があります。