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、全体のショッピングプロセス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的としています。ある会社の「Buy for Me」機能と別の会社の「Operator」ツールは、現在最も知られている例です。
インテリジェントエージェントのビジネス大変革：クリックストリームからインテントストリームへのパラダイムシフト
インテリジェントエンティティのビジネス変革：アーキテクチャ、トレンド、実現の道筋
人工知能はビジネスの世界の基盤を再構築しています。我々は、知能が普通のツールから自律的な知能体へと変貌を遂げる分岐点にいます。2024年の下旬から、インターネット、決済、ECの巨頭たちが「知能体ビジネス」と「知能体決済」を展開し始めています。知能体インターフェースの大規模な応用は、30年間にわたりGUIに基づいて築かれてきたビジネスロジックと生産関係を覆すでしょう。従来の電子商取引運営、広告マーケティング、金融決済のロジックは完全に書き換えられ、新たなカテゴリー「Agentic Commerce (Intelligence Commerce)」が現れるでしょう。
このエージェントビジネスの変革は、単に「eコマース」のスマート化の延長に過ぎないわけではありません。本稿は、エージェントビジネスに関する全景的な視点を提供し、その技術構造と道筋を体系的に整理し、この変革のビジネスの革新性を分析し、最終的な実現過程で直面する核心的な難しさについて考察し、最終的にcrypto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、全体のショッピングプロセス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的としています。ある会社の「Buy for Me」機能と別の会社の「Operator」ツールは、現在最も知られている例です。
現在、Agentic Commerceはまだ新興の分野であり、公に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。ある機関の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1%未満しか、自社のビジネスやサービスにagentic aiを導入していませんが、市場はこの技術に対する関心が非常に高いです。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びたいと考えています。
1.1 人間ユーザーの役割が"実行者"から"委託者"に変わり、重要なビジネス決定のプロセスが"チェックアウトページ"から"意図レイヤー"に前倒しされました。
従来のオンラインショッピングは、巧妙に設計された仮想スーパーマーケットを訪れるようなものです：消費者は自ら棚をブラウジングし、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「能動的な探索」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、エージェント商取引（Agentic Commerce）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」といった曖昧な指示を言うだけです。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。あなたはこの過程で、一度も画面に触れることも、パスワードを入力することもないかもしれません。
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。商業行為の中心は「クリックストリーム」から「インテントストリーム」に進化します。消費はもはや一連の離散的な選択ではなく、最終目標への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：地中海風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）。
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商業決定が「チェックアウトページ」から「意図層」に移行すると、既存のビジネス体系は雪崩的な影響を受けることになります。マーケティングからユーザー成長戦略まで、数十年にわたる人間行動分析に基づく従来のeコマースビジネスロジックの基盤が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案を比較できるため、ボタンのアイコンの色がどちらがコンバージョン率が高いかを2週間テストすることは全く意味がなくなります。
• パーソナライズされた推奨: 既存のすべての人間のブラウジング履歴に基づく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。
• カート回収: AIの意思決定には、人間が様々な体験やその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ません。カート放棄率やそれに関連する最適化戦略は歴史的なものになるでしょう（現在の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「注目経済」に依存しています：美しい画像、感情的な動画広告、「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な消費を促すための戦略であり、商業者が人間の行動心理学を巧みに利用していることが隠されています。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。AIは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関心を持ち、製品の仕様、過去の価格、物流のタイムフレーム、ユーザー評価、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Agentic Commerce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。"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、推薦されることができるかどうかが、その市場での生存を決定します。
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と意思決定を行い、最終目標である「商業行為の完了」に向かって急速に進む前に、エージェントは堅い壁にぶつかって止まります------従来の支払いシステム。
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2. 致命的不兼容：なぜ従来の金融システムはエージェンティックコマースの減速帯なのか
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、ビジネスのクローズドループの最後の段階に入ると、私たちが数十年かけて構築し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。
現代の決済とリスク管理システム全体は、本質的に「反自動化システム」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段階について考えてみましょう：
• 画像認証コード（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ち、手動で認証コードを入力できると仮定すると、この行動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が求められます。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、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ツなどの「人間の特性」を分析して、取引の真実性を判断します。
これらすべての「安全対策」は、エージェンティックコマースの時代には「足枷」に変わりました。「あなたは人間ですか？」に相当するさまざまな質問が、私たちが派遣した自律的なインテリジェントエージェントを阻んでいます。
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)」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、期間、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。
エージェンティックペイメントはこのプロトコルに属しており、エージェンティックコマースの最終的な決済段階に位置しています。AI代理は、安全で効率的な方法（トークン化された証明書など）を用いてユーザーの代わりに取引を実行します。これにより、支払いプロセスはシームレスかつ安全に保たれ、通常はユーザーが設定した制限と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「エージェンティックトークン」は、AI代理がサブスクリプションや定期的な支払いを完了するのをサポートします。ある会社のエージェントツールキットは、AI代理が支払いプロセスを処理するのを助けるためのもので、似たようなツールを持つ会社もあります。ある会社が最近別の会社と行った実験は、この2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直接指示を出し、新しい家の装飾に関する包括的な提案や具体的な製品を提供することができます。ユーザーが自分の気に入る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を完了し、発送します。
ここまで読んで、あなたはある会社や他の巨頭たちがAgentic Commerceに適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」な支払いプロトコルのゲームルールを定義する者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、この変革の最終目的は、支払いをその本質に戻すこと、すなわち価値の無感覚な流動にあるのです。
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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ことです。
支払い分野において、エンドユーザーについて言及する際、私たちは通常、承認ではなく認証に焦点を当てます。もしあなたがECサイトで「購入」をクリックした場合、それはあなたが明確に承認を与えたことを意味します。異議を唱えるのは難しい（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ため）ので、従来の支払いの核心は「人を識別する」ことに基づいています。その核心的な問いは、「どのようにしてオペレーターがあなた本人であることを確認するのか？」---------すなわち認証です。
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、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つつあり、この認可に関する問題は今やより複雑で興味深く見えます。なぜなら、ユーザーの認可の指示は、従来のeコマースの「ボタンをクリックして購入」というシンプルなシーンのように明確ではなく、人間のユーザーは支払い意図を表現するために多様な方法を用いることができるからです。もう一つの複雑な点は、支払い要求が発信されるとき、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。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スマートエージェントの支払い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、人間、AIモデル、エージェントアプリ開発者、またはそれを実行しているサーバーであるべきですか？「機械」のために設計された検証可能なアイデンティティ基準が不足しているため、各段階がセキュリティの脆弱性になる可能性があります。
• 許可の境界：どのようにして金融権限を安全にAIに委任することができるのか？許可の境界（額、時間、商人）はどのように正確に定義され厳格に実行されるのか、また許可自体が改ざんされず乱用されないことをどのように確保するのかも新たな問題である。
• 責任の帰属：エージェントが誤動作したり、悪用されて損失が発生した場合、誰が責任を負うかは非常に厄介な問題です。権限と責任の不明確さは大規模な適用の最大の障害です。
意図検証の問題は、実際には認可の問題の派生であり、LLMの確率的本質と金融の決定的要求との間には自然な矛盾があります。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、設計が優れた金融システムは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ことができなければなりません。
• 指令から意図へ：従来の決済処理は「支払い指令」（商人Xに50ドル支払う）を扱っており、この指令が正確であると仮定しています。しかし、スマートエージェント決済は「取引意図」（「中杯のオートミールラテを買ってください」）を処理する必要があります。決済システムは、最終的な支払い指令と最初の自然言語意図を検証する能力を持つ必要があります。
• AI行動制約：私たちが必要としているのは、AIの思考を理解することができる決済システムではなく、強力な「バリア」を持つシステムです。それは構造化データやAPIレベルの厳格なルールを通じて実現できます。