Tiger Research：暗号巨頭たちはどのようにAIエージェントの支払いインフラに賭けているか

本報告は Tiger Research によって作成されました。真の意味での自律的自動化を実現するためには、ネイティブな支払い能力が必要です。市場はこの変化に向けて積極的に準備を進めています。

核心要点

• 支払い主体が人間からAIエージェントに移行しています。これにより、支払いインフラが真の自律を実現するための核心要件となります。
• 大手テクノロジー企業（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の上に承認ベースの自動化支払いシステムを設計しています。
• 暗号通貨は、ERC-8004とx402標準を通じて、NFTベースのアイデンティティ認識とスマートコントラクトを利用し、仲介なしの支払いモデルを実現しました。
• 大手テクノロジー企業は利便性と消費者保護を優先し、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、支払い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. 支払いはもはや人間の専有物ではない

出典：macstories（Feder1C0 Viticci）

最近、"OpenClaw"が広く注目を集めています。ChatGPTやGeminiなどの情報を検索し整理する主要な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または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、ユーザーは指示を発信し、エージェントはその後自律的にタスクを実行します。これには、メール管理、カレンダー調整、ウェブブラウジングが含まれます。

OpenClawは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、その機能はまるで個人AIアシスタントのようです。このアーキテクチャは、その柔軟性とユーザーによる制御権のために高く評価されています。

しかし、重要な制限が依然として存在します。AIエージェントが完全に自律的であるためには、支払いを実行できる必要があります。現在、エージェントは製品を検索し、オプションを比較し、商品をカートに追加することができますが、最終的な支払いの承認は依然として人間の承認が必要です。

歴史的に見て、支払いシステムは人間主体の周りに設計されてきました。AIエージェント駆動の環境では、この仮定はもはや成り立ちません。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の範囲内で独立して評価、承認、取引を完了することができなければなりません。

この変化を見越して、大手テクノロジー企業と暗号ネイティブプロジェクトは、過去1年間にエージェントレベルの支払いを実現するための技術フレームワークを導入しました。

2. 大手テクノロジー企業：既存のインフラ上に構築されたエージェント支払い

2025年1月、GoogleはAP2（Agent Payment Protocol 2.0）を発表し、そのAIエージェント支払いインフラを拡張しました。OpenAIや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）に分けています。この構造により、各段階を独立して監視および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。

• ショッピングカート承認（Cart Mandate）： 事前に設定されたルールに基づいて購入をどのように実行するかを定義します。

• 支払い承認（Payment Mandate）： 資金の実際の移転を実行します。

例： EkkoがGoogle Shopping上のAIエージェントに「200ドル以下の冬のジャケットを探して購入するように依頼する」とします。

• 意図承認： EkkoはAIエージェントに「最高予算200ドルの冬のジャケットを購入するように指示します」。この情報はデジタル契約としてブロックチェーン上に記録され、意図承認となります。

• ショッピングカート承認： AIエージェントは意図に従い、パートナー商店で一致する商品を検索し、条件を満たす商品をカートに追加します。価格の確認（199ドル、予算内 ✓）、受取先住所を確認します。

• 支払い承認： Ekkoは選択した商品を確認し、承認をクリックします。199ドルがGoogle Payを通じて処理されます。または、AIエージェントは事前に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。

このプロセス全体で、ユーザーは追加情報を入力する必要がありません。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、これにより参入障壁が低くなり、採用プロセスが簡素化されます。

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対象にエージェント支払いをサポートしています。そのため、使用範囲は制御されたエコシステムに制限されており、より広範な相互運用性とオープンアクセスが制限されています。

3. 暗号通貨：自己管理とオープン交換

暗号分野でもAIエージェントのための支払いインフラが開発されていますが、そのアプローチは大手テクノロジー企業とはまったく異なります。大手プラットフォームは制御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まります：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のか？

この目標を達成するための2つのコア基準があります：EthereumのERC-8004とCoinbaseのx402です。

まずはアイデンティティ層です。AIエージェントがブロックチェーン上で動作するためには、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。これはNFTの形で発行されますが、アートコレクションではなく、構造化されたアイデンティティデータを含む証明NFTです。各トークンは3つの部分で構成されています：

1. アイデンティティ（Identity）

2. 評判（Reputation）

3. 検証（Validation）

これらの要素は共同で検証可能なオンチェーンID証明書を構成します。

支払いメカニズムに関しては、x402が支払いパスとして機能します。Coinbaseが開発したx402は、AIエージェントの暗号ネイティブ支払い標準です。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に取引を行うことができます。その核心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、条件ロジックがコードに直接埋め込まれており、条件が満たされると、人間の介入なしに決済が行われます。

ERC-8004（アイデンティティ）とx402（支払い）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対抗者を検証し、取引を実行することができます。

例： Ekkoは彼のエージェントAに800ドルの予算で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は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評判スコア（例：評判72、残高確認）をチェックします。

• スマートコントラクトのエスクロー： 800ドルがウォレットからスマートコントラクトエスクローに転送され、資金は受取確認までロックされます。

• 決済と評判の更新： 取引が完了すると、x402が自動的に決済を行い、双方の評判記録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。

このプロセス全体で、仲介者は関与しません。2つのAIエージェントはブロックチェーンに基づく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モデルを体現しています。

4. 大手テクノロジー vs 暗号通貨：AIエージェント運営領域の違い

Google AP2は、検証されたパートナーのために設計された制御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確率的結果を持ち、完全に確定的ではないため、取引エラーが発生した場合、責任は最終的に支払いインフラ提供者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はエコシステムを縮小する動機があります。

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運営し、選択を最適化する能力を制限します。

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）で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の消費を独立して管理することです。大手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営効率は高くなります。

もちろん、中央集権的な機関がないことはトレードオフも伴います：アイデンティティ評価基準を分散型で構築する必要があり、失敗に対する最終的な責任を負う単一の実体が存在しません。

まとめ

大手テクノロジー企業と暗号分野は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：大手テクノロジー企業は閉鎖的で制御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に基づくモデルを推進しています。

将来のトレンドは、2つのアプローチの相互運用である可能性が高く、ゼロサムゲームではありません。