AI決済の99%はUSDCを使用しており、Circleは静かに最大の勝者となっていますが、AIエージェントからの資金はどこに行くべきでしょうか？

著者: RWA研究所

2026年3月、Circleのグローバルマーケティング責任者であるピーター・シュローダー氏は、Xプラットフォームに関するデータを発表しました。それによると、過去9ヶ月間でAIエージェントは1億4,000万件の決済を完了し、総額は4,300万ドルに達しました。これらの決済の98.6%はUSDCで行われ、1件あたりの平均決済手数料はわずか0.31ドルでした。さらに重要なのは、購買力を持つAIエージェントの数が40万人を超えたことです。

このデータはどんな財務報告よりも多くのことを物語っています。AI エージェントは概念から実際の経済活動へと移行しつつあります。

40万のAIエージェント、1億4000万件の取引、4300万ドル。これは機械間で自律的に完了した価値交換です。人間の介入、銀行の承認、クレジットカードの認証は一切ありませんでした。コードとプロトコルの間で、以前は人間の署名、照合、決済を必要としていたプロセスが完了しました。

Circleの株価はここ数日で75%急騰し、60ドルから105ドルに上昇しました。市場はこの上昇を、同社の決算報告（2025年第4四半期の売上高は前年同期比77%増の7億7000万ドル、純利益は1億3300万ドル）に対する好反応と解釈しています。しかし、真に注目すべきは数字そのものではなく、その背後にある構造変化です。AIエージェントが新たな経済主体となるにつれ、金融インフラ全体のロジックを書き換える必要があるのです。

この書き換えプロセスにおいて、より深い疑問が浮上しています。AIエージェントが自由に使える資金を持ち、タスクを完了することでUSDCを獲得できるようになると、彼らはどのようにそれらの資金を管理するのでしょうか？支払いが最初のステップであり、資産管理が2番目のステップです。RWA（リアルワールドアセット）セクターは、まさにこの2番目の疑問に答える必要があります。

I. 支払い能力から資産保有へ

AI エージェントがどのような金融サービスを必要としているかを理解するには、まずその経済活動パターンを理解する必要があります。

デロイトの「2026年テクノロジー、メディア、通信業界予測」レポートによると、企業やサービスプロバイダーが効率的なエージェントベースの共同スケジューリングを実現できれば、世界のエージェントベースAI市場は2030年までに450億ドルに達すると予想されています。このマルチエージェントコラボレーションモデルの基本的な特徴は、複雑なタスクが複数のステップに分割され、異なる専門エージェントが共同で完了し、各呼び出しにマイクロペイメントが伴うことです。

API呼び出しを例に挙げてみましょう。AIアプリケーションは、複数の大規模な言語モデルを同時に呼び出し、複数のデータベースにアクセスし、複数のコンピューティングリソースを使用する必要がある場合があります。各呼び出しには、0.01ドル、0.05ドル、0.1ドルという金額が加算されます。これらの支払額は極めて少額ですが、その頻度は非常に高いです。Circleのデータによると、過去9か月間で1億4,000万件の取引があり、1件あたりの平均支払額はわずか0.31ドルでした。これはマイクロペイメント市場の典型的な特徴です。

問題は、AIエージェントがユーザーへのサービス提供であれ、分散コンピューティングネットワークへの参加であれ、収益を生み出し続けるにつれて、そのアカウントに資金が蓄積されていくことです。これらの資金は無期限に流動性を保つことはできません。合理的な経済主体であれば、遊休資金をどうするかを考えるはずです。

これは、AI エージェントを「支払者」から「資産保有者」へと変革するための論理的な出発点です。

従来の金融システムでは、個人や企業は短期の遊休資金を銀行に預け、マネーマーケットファンドや短期国債を購入して収益を得ています。AIエージェントも、投機のためではなく、自身の経済モデルを最適化するために、この能力を必要としています。決済のために一定量のUSDCを口座に保有することは不可欠ですが、余剰資金を放置することは機会損失につながります。余剰資金が短期米国債に裏付けられたトークン化されたファンドに自動的に投資され、決済が必要な際に自動的に償還されるようになれば、「運用効率」は向上するでしょう。

さらに、AIエージェントが長期運用のために価値を蓄えたり、ガス料金の変動によるコストの不確実性をヘッジしたりする必要がある場合、リスクレベルの異なる資産を配分する必要があるかもしれません。この時点で、AIエージェントはもはや単なる「支払者」ではなく「投資家」になります。ただし、この投資家はコードの一部です。

Circleは、AIエージェントを「支払者」にするという課題に取り組んでいます。しかし、AIエージェントを「投資家」にするには、異なるインフラが必要です。

II. RWAとAIエージェント：双方向の競争が進行中

Circle が過去数年間に行なったことは、3 層の機能の構築と要約できます。

第一層は、ステーブルコインの発行と流動性ネットワークで構成されています。Circleの公式発表によると、2025年末時点でUSDCの流通量は753億ドルに達し、前年比72%増となり、ステーブルコイン取引量の約50%を占めています。これは、AI決済に利用可能な価値の担い手となります。

第2層は、高効率なオンチェーン決済ネットワークです。Circleは2025年8月、機関投資家向け金融サービス向けに特別に設計されたArc Chainをリリースしました。2026年3月には、数万件の小額決済をオフチェーンで集約し、定期的にブロックチェーンにパッケージ化することで、開発者の取引コストをゼロにするNanopaymentsシステムをリリースしました。テストネットは既に、Arbitrum、Arc、Avalanche、Base、Ethereumを含む12のEVMチェーンをサポートしています。決済プロトコルレベルでは、x402プロトコルにより、ウェブサイトやAPIはリクエストを返す際にHTTP 402決済リクエストを直接送信し、インターネットリクエストに直接決済を埋め込むことができます。

第3層は、従来の金融システムに接続します。Circle Payments Network（CPN）は、銀行、決済サービスプロバイダー、クロスボーダー決済機関、そして法人顧客を結び付けます。2026年2月現在、55の金融機関が参加しており、年間取引額は約57億米ドルに達しています。今年2月には、アジアや中東を含む複数の地域で、現地通貨とステーブルコインの直接決済システムが追加されました。

これら3つの機能は、AIエージェント経済における「決済インフラ」を構成します。しかし、完全な経済には「資産管理インフラ」も必要です。そして、まさにこれがRWAが参入できる領域です。

ここ数年のRWA（リアルワールドアセット）トークン化の探求は、主に伝統的な金融における「オンチェーンマッピング」に焦点を当ててきました。Defillamaのデータによると、2025年6月時点で、RWAの総ロック額（TVL）は125億ドルに達し、2024年から124%増加しています。シティバンクやスタンダードチャータード銀行といった大手グローバル銀行は、決済、資産管理、クロスボーダー取引におけるRWAの応用を検討しています。

しかし、AIエージェントの経済世界に参入するには、RWAは「AIネイティブ」な変革を遂げる必要があります。これは単に資産をブロックチェーン上に置くことではなく、資産を「AIが理解し、取引できる」ものにすることです。

まず、データの標準化があります。Ondo Financeのような主要なRWAプロジェクトは、基礎となるキャッシュフロー、法的条件、リスク格付け、その他の情報を構造化された機械可読なデータ形式に変換することを目指しています。2025年7月、Ondo Financeはトークン化された米国債を世界中の投資家に発行した最初のプロジェクトとなり、これは大統領デジタル資産市場タスクフォースが発表したホワイトハウスの報告書にも記載されています。

第二に、ロジックはプログラム可能です。配当、利払い、自社株買い、清算に関するルールはスマートコントラクトに記述され、コードによって自動的に実行されます。これにより、AIエージェントと資産間のやり取りにおいて「トラストレス」が実現されます。つまり、相手方が義務を履行するかどうかを信頼する必要はなく、コードが定められたルールに従って実行されることのみを信頼すればよいのです。

第三に、流動性の断片化があります。RWAをトークン化すると、理論的には極めて小さな単位、例えば0.01ドルの国債や0.1平方メートルの不動産の収益権に分割できます。これは、AIエージェントの小規模な資産配分ニーズにとって極めて重要です。ナノペイメントは既にマイクロペイメントの技術的実現可能性を証明しており、同じロジックをマイクロ投資にも適用できます。

JPモルガン・チェースのKinexys部門は、関連するケーススタディを提供しています。2025年5月、KinexysはOndo Chainテストネット上で、Ondo Financeのトークン化米国債ファンド（OUSG）を使用し、Chainlinkのクロスチェーン・インフラストラクチャを介して決済を行い、トークン化された米国債の初の公開取引を完了しました。この取引は「デリバリー・ツー・ペイメント」（DvP）モデルを採用し、資産と支払いの同時交換を可能にしました。JPモルガン・チェースのKinexys部門は現在、1日あたり20億ドル以上の取引を処理しており、設立以来、1.5兆ドルを超える想定元本取引を促進してきました。

この事例の価値は、RWAと機関投資家レベルの決済ネットワークの統合を実証したことにあります。将来、AI主導のエージェント経済においては、取引主体がJPモルガン・チェースからAIエージェントに移行し、取引規模も数百万ドルから数ドルに縮小する可能性がありますが、根底にあるロジックは変わりません。つまり、価値の移転と保管はシームレスに接続されなければならないということです。

3 つ目は、決済ネットワークの先に、別の可能性の層があることです。

上記のロジックを接続すると、完全な閉じたループが形成され始めます。

AIコンテンツ生成エージェントは、複数の顧客にサービスを提供することで、アカウントに相当量のUSDC残高を蓄積しています。その基盤となるプロトコルは、資金管理ルールを定めています。1000USDCを超える残高は、RWAアグリゲーターを通じて、3つのトークン化された短期国債ファンドと1つのトークン化されたグリーンエネルギーファンドに均等に自動的に配分されます。ある月に顧客の需要が減少し、アカウント残高の補充が必要になった場合、プロトコルは自動的にRWAの一部を引き換え、日常業務のためにUSDCに戻します。

このプロセスにおいて、AIエージェントは以下のアクションを実行します：口座残高の監視、様々な資産のリスクリターン特性の評価、購入と償還の実行、そして後続の監査のための取引フローの記録。これらのアクションはすべてコードによって自動的に完了し、人間の介入は必要ありません。

例えば、AI旅行プランナーがユーザーのためにフライトとホテルを予約した後、ユーザーはUSDCを予算として自分のアカウントに送金します。フライトを待っている間、AIエージェントはフライトの遅延データに基づいてRWA保険商品が提供されていることを検出します。そして、アカウントに一時的に未使用のUSDCを使用して、この保険の少量を自動的に購入します。数時間後、フライトが遅延すると、RWA保険商品はルールに従って自動的に支払いを開始し、AIエージェントのアカウント残高が増加します。

これらのシナリオを構成する各技術モジュールは既に存在しています。USDCはバリューキャリアを提供し、Nanopaymentsはマイクロペイメントのコスト問題を解決し、x402プロトコルはインターネットリクエストに支払いを直接埋め込むことを可能にし、トークン化された国債はOndo Chainなどのプラットフォームで既に実行されており、DvP決済メカニズムはJPモルガン・チェースによって検証されています。残された課題は統合、つまり支払いレイヤー、資産レイヤー、取引レイヤーを接続し、AIエージェントがAPI呼び出しのようにこれらの金融機能を呼び出せるようにすることです。

香港Web3.0標準化協会の李明執行会長は、RWAの開発について「Web3.0の標準化されたエントリーポイントを見つけ、RWAエコシステムを繋げたいと考えています」と述べました。AIエージェントエコノミーにとって、このエントリーポイントは決済と資産の繋がりとなるかもしれません。

IV. 新世界の古い問題：リスクと責任

もちろん、今日の AI 決済から明日の AI 資産管理に至るまでには、克服すべき障害がまだ数多くあります。

まず、データの真正性の問題があります。RWAの基盤となる資産はオフチェーン上に存在し、その状態、価値、リスク情報はブロックチェーンに確実に伝達される必要があります。AIエージェントが誤ったデータや改ざんされたデータに依存すると、「投資判断」に欠陥が生じます。香港Web3.0標準化協会などが共同で発表した「RWA産業発展研究報告書」は、資産の大規模展開を成功させるには、価値の安定性、明確な法的所有権、そしてオフチェーンデータの検証可能性という3つの大きなハードルを満たす必要があると指摘しています。

第二に、AIエージェントのモデルリスクがあります。たとえデータが正確であっても、AIエージェントの投資判断ロジックに欠陥がある可能性があります。AIエージェントの誤った判断の責任は誰が負うべきでしょうか？本人でしょうか、契約書でしょうか、それともAIエージェント自身でしょうか？この責任問題は、法規制レベルでは未だに未解決のままです。

第三に、流動性リスクがあります。RWAのオンチェーン取引の深さは主流の暗号資産よりもはるかに低く、一部の資産は流動性が低い可能性があります。多数のAIエージェントが同時に同じRWAファンドを償還する必要がある場合、取引が正常に完了するかどうかについて不確実性が生じます。

第四に、規制の違いがあります。国によってリスクアセットに対する規制姿勢は異なり、同じ資産であっても法域によって法的地位が大きく異なる場合があります。AIエージェントはこうした複雑さを認識し、対処する能力が必要であり、現在のAI機能には高い要求が課せられます。

最後に、技術的セキュリティの問題があります。スマートコントラクトの脆弱性、クロスチェーンブリッジ攻撃、秘密鍵漏洩といったリスクは、取引主体がAIだからといって完全になくなるわけではありません。むしろ、AIエージェントが取引を自動化すると、脆弱性を悪用する速度と規模は人間の操作をはるかに上回る可能性があります。

結論

初期データに戻ると、AI エージェント 40 万、トランザクション 1 億 4,000 万件、金額 4,300 万ドルです。

これらの数字の重要性は、その規模にあるのではない。人間が毎年支払う何兆ドルもの金額と比較すれば、4,300万ドルは取るに足らない金額だ。真の意義は、機械が独立した経済主体となり、独自の収入、独自の口座、そして独自の支払い能力を持つようになるという方向性を示していることにある。

機械が収入を生み出すようになれば、すぐに資産管理の必要性が出てくるでしょう。これは遠い夢ではなく、AIエージェント経済の進化にとって自然な道筋です。

Circleは、この未来に向けた「決済神経系」の基盤を構築しています。AIエージェントが効率的かつ低コストで価値を移転できるようにするのです。RWA（リレーションシップ・マネジメント・アンド・アプリケーション）セクターが果たすべき役割は、この経済における「エネルギー貯蔵システム」となることです。AIエージェントがまるで自分のコードを管理するかのように資産を管理できるようにすることで、この未来の経済の基盤を築くのです。

この評価が正しいとすれば、RWA 実践者が今日検討する必要がある質問は次のようになります。40 万の AI エージェントが構成可能な資産を探し始め、1 億 4,000 万件の支払い後に資産管理のニーズが生じたとき、手元にある RWA 製品は AI エージェントによって評価、選択、保有、取引される準備ができているでしょうか。

（本記事は、Circleの公式財務報告書および発表、デロイトの「2026年テクノロジー、メディア、通信業界予測レポート」、Devilamaのデータ、Ondo Financeの公開情報、JPモルガン・チェース・キネクシスの公式開示情報、香港Web3.0標準化協会の「RWA業界発展調査レポート」など、公開されている情報に基づいており、いかなる投資アドバイスも含まれていません。市場にはリスクが伴いますので、投資にはご注意ください。）