エージェントコマース、決済、インフラストラクチャの解明

編集：Jia Huan、ChainCatcher

この1年間、私はエージェント経済のためのインフラ構築に尽力し、Stripe、Visa、Coinbase、Google、そしてエージェントコマースを推進する数十ものスタートアップチームと連携してきました。業界を徹底的に調査し、製品をローンチし、市場適合性を見極めようと努めてきました。

現状では実質的な需要はなく、スタートアップ企業はこの分野に進出する際に数多くの構造的な問題に直面する。

先月、StripeはSessionsカンファレンスで288の新製品を発表し、エージェント向けドキュメントが全ドキュメント閲覧数の約40%を占めました。同社のエージェントマーケットプレイスには1,000社以上の加盟店が登録していますが、Sessionsカンファレンスで取引を行うために登録したエージェントはごく少数でした。

Visaによると、同社のエージェント決済トークン（エージェントに紐づけられ、ユーザーに代わって決済を行うために使用されるトークン化された決済認証情報）は現在、3～9ヶ月の本人確認（KYC）承認期間が必要であり、実際には、資格を得るには最低2億5000万ドルの収益基準を満たす必要があるとのことです。現状では、AmazonやWalmartのような規模の企業だけが、この本人確認プロセスを完了できる状況です。

Coinbaseは、4月時点でx402プロトコルのアクティブエージェント数が69,000、トランザクション数が1億6,500万件に達したと報告した。しかし、独立したオンチェーン分析によると、実際の1日のトランザクション量は約17,000ドルで、その約半分はテストトランザクションであると示唆されている（2026年3月のCoinDeskのレポートによる）。

販売業者への代理店

私たちは、購買代行ビジネスの実際の運用状況を直接検証するためにshop.fast.xyzを構築しました。このサイトには、本物の商品、販売業者、取引が含まれています。

ほとんどの商品カテゴリーにおいて、現在のAIショッピングのユーザーエクスペリエンスは、従来のeコマースには遠く及ばない。衣料品、電化製品、家具などを購入する際、ユーザーは画像を見たり、様々な選択肢を閲覧したり、並べて比較したりできることを期待する。

チャットボットの対話形式は、実際には後退と言えるでしょう。なぜなら、人間は本来、視覚的に情報を得ることで買い物をする生き物であるにもかかわらず、豊富なビジュアルインターフェースを単なるテキストによる会話に置き換えているからです。

エージェントは、当初は困難が予想されていた分野でも見事に機能しました。ユーザーのニーズを理解し、「これと同じものを、もっと安く」といった指示にも効果的に対応しました。モデル層が重要な役割を果たしました。

しかし、10個の商品を並べて閲覧し、その中から1つを選ぶという体験に取って代わることはできません。チャットインターフェースはカルーセルやインタラクティブな表示で強化できますが、そうなると結局はチャットウィンドウ内にeコマースのフロントエンドを再構築しているに過ぎません。視覚的な比較ショッピングにおいては、チャットインターフェースがネイティブのeコマースインターフェースよりも優れているという説得力のある根拠は見つかっていません。

商人からの確かな需要は確認できたが、それは防衛的な需要だった。

販売業者は、代理店が自社の店舗を検索できるようにしたいと考えている。これは、顧客が代理店経由で購入するようになったからではなく、代理店経由の購入が主流になった場合に、自分たちが取り残されることを恐れているからだ。

これは「エージェントエンジン最適化（AEO）」戦略の一つですが、現状では必須というよりは付加的な要素が強いと言えます。販売業者は、これから到来するであろう大きな変化に備えているのです。

会話型コマースは、特定のシナリオにおいてユーザー体験を向上させることができます。それは、ユーザーがすでに欲しいものを知っている、購入頻度が高く意思決定コストが低い購入です。最も分かりやすい例はテイクアウトの注文です。市場規模は大きく、購入頻度は非常に高く、意思決定も迅速です（「前回あの店でパッタイを注文した」）。このような状況では、会話型エージェントが成功する可能性が高いと言えます。

しかし、大手フードデリバリープラットフォームはAPIを公開していません。唯一の方法は「コンピュータによる操作」、つまりAIに人間のようにアプリを視覚的に操作させることです。この方法は処理速度が遅く、不安定で、15ドルのランチ注文では推論コストが到底許容できるものではありません。

もう一つの大きな進歩は、一部の店舗のUIナビゲーションが非常に複雑で使いづらいという点にある。これには、幾重にも重なった割引、プロモーションコード、ロイヤルティプログラム、そして分かりにくい決済プロセスなどが含まれる。

「クーポンを使ってください」「ポイントを差し引いてください」「一番安い配送方法を探してください」「母国語で対応してください」といった要望を理解できるエージェントがいれば、今日の多くのユーザーエクスペリエンスの悪さを解消できます。これは特に、高齢者、他国のオンラインストアで買い物をする非ネイティブスピーカー、あるいは非常に特殊なニーズを持つユーザーにとって重要です。

これらの画期的な技術革新を実現するには、大規模な消費者間取引（B2C）流通チャネルが不可欠です。ユーザー獲得を巡っては、DoorDash（米国最大の食品配達プラットフォームで、市場シェアは56%）やAmazonといった大手企業と競合することになります。

消費者レベルでの大規模な流通網こそが、これらの巨大企業の強みである。代購（個人買い物代行）ビジネスの供給側は既に確立されているが、需要側はユーザーエクスペリエンスと流通チャネルによって制約されている。インフラをさらに構築しても、これら二つの問題は解決しない。

エージェントからAPIへ

私たちは数十人の開発者に、彼らの実際の支払いニーズについて話を聞きました。その共通認識は驚くほど一貫していました。エージェントは現在、計算、推論、データソースのためにAPIを頻繁に利用しています。開発者は既にサブスクリプション、アーカイブされたAPIキー、そしてコアプロバイダーとの請求関係を確立しています。

ステーブルコインを支持する典型的な論拠は、Stripeではクレジットカード決済処理の最低実質コストが約2.9%＋30セントであり、1ドル未満のAPI呼び出しは採算が合わないという点です。しかし、今日の取引頻度の低さを考えると、プリペイドクレジットはこの問題を解決します。開発者は事前にアカウントにチャージしておけば、問題は解決するのです。

より根深い問題はベンダー市場にある。主流のSaaS企業のほとんどは、わずかな金額で一時的なAPIアクセスを提供することを望んでいない。彼らのビジネスモデルは複数年にわたる企業契約に基づいている。収益が大規模な契約に依存している企業は、既存のビジネスモデルを回避するような価格設定メカニズムに抵抗するだろう。

機械ベースのビジネスは、構造的にロングテール市場であり、小規模なサービス、ニッチなデータソース、個人開発者、およびMCPサーバーで構成されています。MPPやx402などのプロトコルは、このセグメントに最適です。

しかし、定義上、これは特別なニーズを持つ上級ユーザー向けの市場であり、歴史的に見ても、開発者は支払意欲が最も低いグループの一つであることが多かった。

Stripe Projectsのローンチ時には、Vercel、Supabase、Cloudflare、Twilioなど32社のベンダーと提携し、開発者がソフトウェアの構築とデプロイに使用するツールのほとんどを網羅し、既存の課金システムを通じてアクセスできるようにしました。開発者の技術スタックにおける最上位のニーズは満たされています。

上位30のサービス以外にも、新たな決済チャネルの機会はあらゆる分野に存在する。機会は確かに存在するが、その規模は、これらの印象的な数字が示唆するよりもはるかに小さい。

コンテンツの獲得にも同じ原則が当てはまります。エージェントは常に記事を収集・要約しており、出版社はそれに対抗しています。

しかし、コンテンツの収益化が大規模になると、それはすでにパブリッシャーとインターネットの間に位置しているCDNプロバイダー（Cloudflareはこの目的のためにAI監査ツールをリリースしている）を通じて、あるいはパブリッシャーとAIラボ間の大規模なライセンス契約を通じて実現されるだろう。

このインフラ整備の機会は、最終的には既に流通チャネルを持つ巨大企業に恩恵をもたらすだろう。

エージェントからエージェントへ

エージェントビジネスモデルは長期的なビジョンであり、現状ではほぼ理論上の話で、実際に意味のある取引量を達成している企業は皆無である。スタートアップ企業は、エージェントの発掘、信頼関係の構築、契約条件の交渉、紛争解決といった中核的な課題に取り組んでいる。

この取引構造が導入されると、既存の決済システムとは大きく異なるものとなるでしょう。取引当事者はいずれも人間ではなく、遅延時間は1秒未満に抑えられます。1セント未満の少額から数百万ドルまで、あらゆる金額が単一の取引で処理されます。

さらに、既存の決済システムが前提としている二者間売買モデルとは全く相容れない、複数当事者による決済メカニズムも存在します。これが実現すれば、迅速かつ大規模に普及すると私たちは考えています。

これは専用の決済インフラへの長期的な投資であり、実際に存在する。しかし、「真の長期的な投資」は「現在の市場」とは異なる。

私たちはここ数ヶ月、この市場の推進者の1つとして活動しており、過去数年間でその基盤となるインフラを構築してきました。当社の分散ネットワークは、理論的には10億TPSを超える処理能力を持ち、レイテンシは50ミリ秒未満、平均安定性は10ミリ秒です。しかし、私たちは現在の市場の現実に対応していかなければなりません。

財務担当者

これは、既存の需要がある唯一のカテゴリーと言えるでしょう。顧客基盤は既に存在し、支払い意欲も高いのです。今日、ファンドマネージャー、財務チーム、そしてDeFiユーザーは皆、金融商品にお金を払っています。既存のワークフローにAIを組み込むことは、自然な製品進化と言えるでしょう。

エージェントファイナンスは、全く新しい行動パターンを生み出しました。数百ものポジションをリアルタイムで自律的に監視・調整できるエージェントは、人間が手動で再現することは不可能な方法で業務を遂行します。これは単なる自動化ではなく、能力の大幅な向上と言えるでしょう。

課題は競争環境にある。金融業界は厳しく規制されており、既存のビジネス関係に大きく依存している。既存の金融機関は、ライセンス、コンプライアンス体制、顧客関係を保有している。スタートアップ企業は、規制の緩い分野（DeFiなど）、大手企業の対応が遅い分野、あるいはAIによって大手企業にはない能力を生み出すことができる分野でニッチ市場を開拓できる可能性がある。

しかし、他の3つのカテゴリーと比較すると、この分野の競争力学は既存企業にとってより有利である。なぜなら、既存の製品や顧客基盤の上にAIを追加する方が、その逆を行うよりもはるかに容易だからである。

本当のマッチポイント

では、なぜ人々は今でもこのようなものを作り続けているのでしょうか？理由は2つあります。

まず、動機付けがあります。業界大手は、何年も先にならないと実現しない未来に賭けるだけの潤沢な資金力を持っています。彼らにとって、5年早く参入するコストは単なる誤差に過ぎませんが、1年遅れて参入するコストは壊滅的です。だからこそ、彼らはそれを構築する必要があるのです。

第二に、理解における盲点があります。主な事業が決済である場合、あらゆる問題が決済問題に見えてしまいます。エージェント経済には決済レイヤーが必要なので、その決済レイヤーを構築しましょう。

しかし、支払いはより大きな問題のほんの一部に過ぎません。真の課題は、エージェント間で資金を移転することではなく、エージェントと人間の間の作業を調整し、結果を検証し、精算を行うことにあります。支払いは精算の一部に過ぎず、精算は調整の一部に過ぎません。そして、調整こそが真の大きな課題なのです。

大規模なコラボレーションは、必然的に決済メカニズムを生み出す。決済は、この交響曲を構成する要素の一つに過ぎず、全てではない。コラボレーションの問題を解決する企業が決済事業を買収するのであって、その逆ではない。

既存の大企業の多くは、大規模な機械取引を伴う将来のシナリオに備え、防御的な体制を構築している。彼らは事実上無制限の資金力を持っているため、時間的な制約は問題にならない。

しかし、スタートアップ企業にはそんな余裕はない。真の市場を見つけ出さなければならない。ただ波が岸に打ち寄せるのを待っているだけではダメなのだ。

1年間の開発を経て、私たちは予想外の方向へと進みました。そこでは、市場活動は活発で急速に成長しており、まだ十分にニーズが満たされていません。それは、私たちがこれまで説明してきた4つのカテゴリーの枠外に存在する市場です。