Tiger Research：暗号資産大手がAIエージェントの支払いインフラにどう賭けているか

本レポートは Tiger Research によって執筆されました。真の意味での自律的オートメーションを実現するには、ネイティブな決済能力が必須です。市場はすでにこの変革に向けた積極的な準備を始めています。

コアポイント

• 支払い主体が人間からAIエージェントへと移行しており、これにより決済インフラが真の自律性を実現するための核心要件となっています。
• 大手テック企業（Google AP2やOpenAI Delegated Paymentを含む）は、既存のプラットフォームインフラ上に承認ベースの自動決済システムを設計しています。
• 暗号通貨は、ERC-8004およびx402標準を活用し、NFTベースのアイデンティティとスマートコントラクトを用いて、非仲介型の決済モデルを実現しています。
• 大手テック企業は利便性と消費者保護を優先する一方、暗号通貨はユーザー主権とより広範なエージェントレベルの実行能力を強調しています。
• 将来の重要な問題は、決済がプラットフォームによって制御されるのか、それともオープンプロトコルによって実行されるのかです。

1. 決済はもはや人間の独占物ではない

出典：macstories（Feder1C0 Viticci）

最近、「OpenClaw」が大きな注目を集めています。ChatGPTやGeminiなどの主に情報の検索と整理を担当するAIシステムとは異なり、OpenClawはAIエージェントがユーザーのローカルPCやサーバー上で直接タスクを実行することを可能にします。

WhatsApp、Telegram、Slackなどのインスタントメッセージングプラットフォームを通じて、ユーザーは指示を出し、エージェントはその後、メール管理、カレンダー調整、ウェブ閲覧を含むタスクを自律的に実行します。

オープンソースソフトウェアとして動作し、特定のプラットフォームに縛られないため、OpenClawの機能は個人用AIアシスタントに近いものです。このアーキテクチャは、その柔軟性とユーザーレベルの制御権から高く評価されています。

しかし、重要な限界が依然として存在します。AIエージェントが完全な自律性を実現するためには、決済を実行できなければなりません。現在、エージェントは製品を検索し、選択肢を比較し、商品をカートに追加することはできますが、最終的な支払い承認には依然として人間の承認が必要です。

歴史的に、決済システムは人間主体を中心に設計されてきました。AIエージェント主導の環境では、この前提はもはや成立しません。自動化が完全に自律的になるためには、エージェントは定義された制約範囲内で独立して評価、承認、取引を完了できなければなりません。

この変革を見据えて、大手テック企業と暗号ネイティブプロジェクトは過去1年間、エージェントレベルの決済を実現することを目的とした技術フレームワークを発表してきました。

2. 大手テック企業：既存インフラ上に構築されたエージェント決済

2025年1月、GoogleはAP2（Agent Payment Protocol 2.0）を発表し、そのAIエージェント決済インフラを拡張しました。OpenAIとAmazonも関連する取り組みを概説していますが、Googleは現在構造化された実施フレームワークを持つ唯一の大企業です。

AP2は取引プロセスを3つの承認層（Mandate Layers）に分割します。この構造により、各段階を独立して監視・監査することが可能になります。

• 意図承認（Intent Mandate）： ユーザーが実行したい操作を記録します。
• カート承認（Cart Mandate）： 事前設定されたルールの下で購入をどのように実行すべきかを定義します。
• 支払い承認（Payment Mandate）： 資金の実際の移動を実行します。

例： EkkoがGoogle Shopping上のAIエージェントに「200ドル以下のウィンタージャケットを探して購入して」と指示したと仮定します。

• 意図承認： EkkoがAIエージェントに「最高予算200ドルのウィンタージャケットを1着購入する」と指示します。この情報はデジタル契約として、つまり意図承認としてオンチェーンに記録されます。
• カート承認： AIエージェントは意図に従い、パートナー企業内で一致する商品を検索し、条件に合う商品をカートに追加します。価格を確認（199ドル、予算内 ✓）し、配送先住所を確認します。
• 支払い承認： Ekkoが選択された商品を確認し、承認をクリックします。199ドルはGoogle Payを通じて処理されます。あるいは、AIエージェントは事前設定されたパラメータ内で自動的に支払いを完了することもできます。

プロセス全体を通じて、ユーザーは追加情報を入力する必要はありません。Google AP2は既存のユーザー資格情報（事前登録されたカードと住所）に依存しており、参入障壁を低くし、導入プロセスを簡素化しています。

出典：Google

しかし、Googleは現在、パートナーネットワーク内の企業のみをエージェント決済でサポートしています。したがって、その使用範囲は管理されたエコシステム内に制限されており、より広範な相互運用性とオープンなアクセスが制限されています。

3. 暗号通貨：セルフカストディとオープンな交換

暗号分野もAIエージェント向けの決済インフラを開発していますが、そのアプローチは大手テック企業とは大きく異なります。大規模プラットフォームは管理されたエコシステム内で信頼を構築しますが、暗号分野は別の問題から始めます：AIエージェントは、中央集権的なプラットフォームに依存せずに信頼を得ることができるか？

この目標を解決することを目指す2つのコア標準があります：イーサリアムのERC-8004とCoinbaseのx402です。

まずアイデンティティ層です。ブロックチェーン上で動作するAIエージェントは識別可能でなければなりません。ERC-8004がこの機能を果たします。それはNFTの形で発行されますが、芸術的な収集品ではなく、構造化されたアイデンティティデータを含むクレデンシャルNFTです。各トークンは3つの部分で構成されます：

1. アイデンティティ（Identity）
2. レピュテーション（Reputation）
3. 検証（Validation）

これらの要素が組み合わさって、検証可能なオンチェーンアイデンティティ証明書を構成します。

決済メカニズムに関しては、x402が決済経路として機能します。Coinbaseによって開発されたx402は、AIエージェントのための暗号ネイティブな決済標準です。これにより、エージェントはステーブルコインを使用して自律的な取引を行うことができます。その中核的な特徴は自動化されたスマートコントラクトの実行であり、条件付きロジックが直接コードに埋め込まれており、条件が満たされると、人間の介入なしに決済が発生します。

ERC-8004（アイデンティティ）とx402（決済）が組み合わさると、AIエージェントは中央集権的なプラットフォームに依存せずに取引相手を検証し、取引を実行することができます。

例： Ekkoが彼のエージェントAに、最高予算800ドルの中古ノートパソコンを購入するよう指示します。売り手のエージェントBが直接コミュニケーションを取ります。

• 相互検証： ERC-8004 NFTを通じてアイデンティティとレピュテーションスコアを確認します（例：レピュテーション72、残高確認）。
• スマートコントラクトエスクロー： 800ドルがウォレットからスマートコントラクトのエスクロー（Escrow）に移動し、商品受領確認まで資金がロックされます。
• 決済とレピュテーション更新： 取引が完了すると、x402が自動的に決済し、双方のレピュテーションレコードが自動的に更新され、それぞれのERC-8004 NFTに書き込まれます。

プロセス全体を通じて、仲介者は存在しません。2つのAIエージェントは、ブロックチェーンベースの検証と決済を通じて直接取引を行い、エージェント対エージェント（A2A）ビジネスの暗号ネイティブなモデルを体現しています。

4. 大手テック vs 暗号通貨：AIエージェント運用領域の違い

Google AP2は、検証済みパートナーのために設計された管理モデルを代表しています。 Googleは消費者を保護するために市場参加者を制限しています。AIエージェントの実行は完全に決定的ではなく確率的な結果を持つため、取引エラーが発生した場合、責任は最終的に決済インフラプロバイダーに帰属する可能性があります。失敗の確率を下げるために、Googleはそのエコシステムを縮小する動機を持っています。

制限されたエコシステムは安定性を高めますが、エージェントがより広範な市場で自律的に動作し、選択肢を最適化する能力も制限します。

対照的に、ERC-8004とx402は、よりオープンなアーキテクチャを反映しています。 暗号モデルは許可不要（Permissionless）と相互運用性を実現することを目指しています。

現在、エンドツーエンドの実行は完璧ではありませんが、長期的なビジョンは、エージェントが日常的な消費を独立して管理することです。大規模プラットフォームは主要な小売チャネルを統合しようとするかもしれませんが、オープンな暗号標準は、小額で高頻度のプログラム可能な支払い（マイクロペイメント）を処理する際に構造的な利点を持っています。例えば、エージェントが単価0.01ドルで1000枚の素材画像を購入する場合、暗号ネイティブな経路の運用効率はより高くなります。

もちろん、中央集権的な機関の欠如はトレードオフをもたらします：アイデンティティ評価基準を分散型の方法で確立しなければならず、失敗に対して最終的な責任を負う単一の主体は存在しません。

まとめ

大手テック企業と暗号分野はどちらも同じ目標を追求しています：自律的なAIエージェントビジネスの実現。違いはアーキテクチャにあります：大手テック企業は閉鎖的で管理されたシステムを好み、暗号分野はオープンでプロトコルベースのモデルを推進しています。

将来のトレンドは、ゼロサムゲームではなく、2つのアプローチの相互運用である可能性が高いです。