AIはコンテンツ生成や質問への回答から、ツールの呼び出し、タスクの実行、さらには決済の開始へと進化しつつある。しかし、AI Agentがトリガーした取引は、いったい誰が承認したのか？資金や裏付けとなる資産は信頼できるのか？取引プロセスはどれだけの業務情報を露出するのか？問題が起きた場合、誰が責任を負うのか？

10月7日、シンガポールで開催された「MONEY MOVES WITH AI」イベントで、法律・決済・AI関連分野の登壇者がさまざまな角度からこれらの問題を議論した。いくつかのセッションは「決済の自動化」を単なる効率化のアップグレードとして捉えるのではなく、取引の発生前・実行中・完了後の信頼メカニズムに議論を落とし込んだ。

決済は自動実行できるが、責任の境界は明確にする必要がある

VD Law GroupのマネージングパートナーであるSergiu-Traian Vasilescu氏は、コンプライアンスを事業拡大後の補足作業ではなく、プロダクト設計の一部として捉えている。

彼のセッションでは、異なる法域における規制の違い、クロスボーダーの事業アーキテクチャ、資金を誰が保有するか、そしてAI Agentが決済を実行する際に生じうる責任問題に触れた。プロダクトはコードによって迅速に異なる市場へ参入できるが、ライセンス、コンプライアンス義務、責任の境界がそれに伴って自動的に適用されるわけではない。

これはAI決済が直面する現実的な問題でもある。Agentが指示に従って支払いを行えるとき、その指示の権限はどこから来るのか？金額、対象、用途の制限を誰が設定するのか？誤送金や権限逸脱の操作が発生したとき、企業は検証に足る記録を十分に残しているのか？

自動化は運用コストを下げる一方で、承認と責任の設計をより重要にする。決済を自動実行させるには、「支払えるかどうか」だけに注目するのではなく、「誰が支払いを許可するのか、誰への支払いを許可するのか、最大いくらまで支払えるのか」を事前に明確にする必要がある。

身元の検証は、取引意図の検証と同じではない

オープンマイクのいくつかのセッションでは、問題をさらに取引の各段階まで分解した。

そのうちの一つは、KYCとKYTは顧客の身元確認、取引相手のスクリーニング、異常の検出には役立つが、特定の操作が実際にユーザーの承認を得たことを必ずしも証明できるわけではないと提起した。アカウントが本物であることは、そのアカウントが開始するすべての取引が保有者の真の意図に合致することを必ずしも意味しない。

この区別はAI Agentのシナリオにおいて特に重要である。AgentはAPIの継続的な呼び出しや支払い実行の権限を得る可能性があるため、システムに必要なのは「誰であるかの確認」だけでなく、「今回の操作が承認範囲内かどうか」の確認でもある。権限の上限額、用途の制限、取引ごとの確認、追跡可能なログは、いずれもさらに議論できる管理手段である。

リスク管理は資金の背後にある資産と取引を見る必要がある

別のオープンマイクのセッションは、PayFiとTradFiのリスク管理から切り込み、KYR（Know Your Receivable、売掛債権の把握）という考え方を提起した。取引当事者の検証に加えて、融資や支払いの根拠となる資産や売掛債権が真実で、執行可能で、追跡可能かどうかを判断する必要があるというものだ。

登壇者はInvoiceMateを事例に、AIリスクオーケストレーションをどのように用いて裏付けとなる取引と売掛債権を検証し、取引相手、資金用途、決済、返済状況を継続的に注視するかを議論した。

これはリスク管理の問題を「参加者が誰か」から「取引の背後にある経済的事実は何か」へと前進させる。決済と融資のプロセスが速くなるにつれ、リスクの識別も取引そのものにできるだけ追いつく必要があり、取引前の一度きりの身元審査だけに依存すべきではない。

決済データも業務情報を漏らしうる

x402とAI Agent決済に関するセッションでは、視点がプライバシーへと移った。Agentがモデル、データ、計算サービスの呼び出しのために行う継続的な支払いは、徐々に行動の軌跡を形成しうる。支払いの対象、頻度、金額から、外部の観察者は企業がどのようなサービスを利用し、どのようなタスクを進めているかを推測する機会を得る可能性がある。

したがって、決済の透明性と商業上のプライバシーの間でバランスを取る必要がある。セッションでは、機密情報の露出を減らす可能性のある手段として、トラステッド・エグゼキューション・エンバイロメント（TEE）、コンフィデンシャル・コンピューティング、コンフィデンシャル・セトルメントなどの技術的方向性が挙げられた。それらが具体的にどの問題を解決できるかは、実際のシステムがどのように設計・展開されるかにも依存する。

クロスボーダー経営には支払い能力と受取能力の両方が必要

DogPayのJoanna氏は、企業のクロスボーダー運営の観点からこの議論を補足した。彼女はAIショートドラマ事業を例に挙げ、企業が異なる市場に参入する際、広告、クラウドサービス、外部チームなどの支出が複数の国に分散しうる一方で、企業は現地で収入を受け取り、その資金を現地運営に継続投入できるようにする必要もあると述べた。

したがって、クロスボーダー決済は単に資金をある地域から別の地域へ送金することではない。複数の地域で事業を営む企業にとって、資金の流出と現地での受取はつなげる必要があり、支払い、受取、その後の資金活用が一体となって事業の持続可能性に影響を与える。

信頼は取引の前後を通じて貫かれる必要がある

法的責任、取引の承認から、裏付け資産の検証、決済のプライバシー、クロスボーダーの資金手配に至るまで、これらのセッションが議論したのは同じ取引の異なる段階である。AI Agentが決済に参加できるかどうかは、最終的には決済インターフェースを呼び出せるかどうかだけでなく、権限がどのように設定されるか、リスクがどのように識別されるか、情報がどのように保護されるか、そしてエラー発生後に責任を追跡できるかどうかにも依存する。

イベントはDogPayが主催し、Alibaba CloudとDeBoxがスポンサー支援を提供した。