執筆：Ivy & Hazel AI 支払いはもはや概念ではない。x402、MPP、Tempo、AP2——過去一年で、Coinbase、Stripe、Google、Visaはさまざまなレベルでプロトコルの骨格を築いてきた。実際のオンチェーンデータ、実商戶の接続、実モデルの誤読も次々と現れ始めている。 先週土曜日、支无不言（Agent Payment）組織はクローズドミーティングを開催し、支払いインフラ、ウォレットサービス、大手支払い事業、投資機関などから16名のゲストが、約3時間にわたり4つの質問に答えた：AI支払いはどこで起きているのか、AIを安全に使ってお金を使わせるにはどうすればいいのか、このビジネスはどうやって儲かるのか、大手とスタートアップの対立はどこに向かうのか。 以下はこの議論から浮かび上がった核心的判断だ： Agent 支払いの最も成熟したシナリオはAPI呼び出しであり、単一取引0.01米ドルは頻度で規模を支えている；AIの出力の不確実性と金融業の確実性要求には根本的な対立がある。これがAgent支払いの最も根底にある技術的矛盾だ；Agent支払いの安全フレームワークは、本人確認から意図確認へと移行している；チャージバック（chargeback）メカニズムはAgentシナリオでは機能しなくなり、三層の仲裁が新たな支払い安全のパラダイムとなるだろう；大手の設計哲学はAgentを信用せず、取引だけを信頼している；Agent支払いの本当の課題は支払いそのものではなく、上流の取引段階がAgentのために再構築されていないことにある；スタートアップの役割は大手のコンポーネント供給者であり、C端のサービス提供者ではない。 Hazel Hu ポッドキャスト『支无不言』のホスト、華語公共物品基金GCCのコア貢献者、X：withhazelhu；即刻：一匹の気持ちの入っていない越越 Ivy Zeng ポッドキャスト『支无不言』のホスト、Agentic Paymentの実用例を探求、Fintechの成長に注力、かつてVCで投後、また新型銀行で2Cプロダクトの大区成長を担当。X：IvyLeanIn Thomas Zheng 支无不言キャピタルマーケット責任者、6年以上の一次市場資金調達コンサル経験、多くの業界トッププロジェクトを支援し、協力と共赢を促進 Insight 01 実場面——Agent支払いは既に起きているが、その形態は予想と異なる API呼び出しはAgent支払いの最も成熟したオンチェーンシナリオだ ClawRouter (というアプリを例に、USDC支払いを用いてLLM API)のオンチェーンデータ分析を行った結果、API呼び出しシナリオは高頻度の小額取引の特徴を示す：2026年4月上旬時点で、約1400の独立アドレスが53万回の取引を行い、総額は約2.8万ドルに達している。プラットフォームは無料モデルも提供しているため、実際の利用量は過小評価されている可能性があり——無料部分だけでも月約100万回のAPI呼び出しがある。 図：ClawRouter公式サイト ある支払いインフラスタートアップのデータも示す。昨年9月以降、Agentic Paymentのネイティブ支払い層に取り組み始めてから、API呼び出しは約半分を占めている。 额度授权はAgent支払いの基本的な認可モデルだ A2A(Agent 2 Agent)の红包（レッドパケット）増加キャンペーンの成功が、認可メカニズムの革新と普及を促した。この認可モデルの核心は、承認ではなく额度（クレジット）にある：ユーザーは事前にAIに额度を許可し、その範囲内でAIは自主的に呼び出しを行える。逐一確認は不要だ。「この範囲内で、AIはあなたの確認なしにあなたのお金を動かせる。」 オフライン消費はまだ実現していない。必要なのは支払いではなく体験だ オンラインとオフラインの決済分野の探索は、実商戶5000万をカバーし、シナリオは航空券予約、携帯充電、ギフトカード購入などを含む。しかし、C端の消費シナリオは、ユーザーの習慣形成と体験の飛躍という二重の課題に直面している。 専門家やKOLは、Agentはすでに成熟した商業モデルを持つと蒸留している 成功例もこの道筋を裏付けている：名医やKOLは自身の専門知識やコンテンツをAgentに蒸留し、リアルタイムの対面ができないときに先にAgentを使う。例えば、ある自媒体従事者は過去のコンテンツをアプリに蒸留し、月額199元で販売し、好調な売上を記録している——15分のライブ通話には数千から数万元の費用がかかるが、彼のAgentバージョンは数十から数百元で済む。 図：自媒体従事者が過去のコンテンツを蒸留してアプリ化 取引Agentは支払いAgentよりも早くPMF（プロダクト・マーケット・フィット）を見つける 暗号通貨分野のデータは、取引シナリオが現在の実ユーザーニーズの集中点であり、そのビジネスモデルは自然と手数料収入を伴うことを示している。初期のブロックチェーンの発展史を例にとれば、Gas料金が高騰しているときに商家やステーブルコインに先行投資したシナリオ構築者、例えばTron（トロン）などは、Gas料金が上昇してもユーザは移行しにくい。 C端の消費シナリオは未だ実需で検証されていない 春節期間中、数億人のユーザが千問点奶茶を利用した現象は議論を呼んだ：ユーザの利用は、より良い体験のためか、それとも1回25元の補助金のためか？対話形式の情報密度は限定的であり、将来的にはC to Bシナリオはスマートグラスを通じたシームレスな対話を必要とし、そのためには体験の飛躍が求められる。 参加者は、ユーザの痛点をより解決できるシナリオの方向性を列挙した： 調達シナリオ：厳格な予算管理が必要で、複数のサプライヤを比較（例：阿里巴巴のAI電商Agent - Accio）複雑なタスク：結婚式準備や旅行予約など、多段階の調整を要するシナリオチケット争奪：コンサートチケットなど高い即時性を求める場面 図：阿里のAI電商Agent - Accio Agent支払いは新たな流量入口だ 流量獲得の観点から、Agent支払いは初期のSEOや短編動画に似ており、新たな流量の機会を表す。最初にSEOを研究した人々は「微末」から始まったが、彼らはSEOから早期流量を継続的に獲得する方法を見つけ続けている。「金谷園餃子館」のエピソードは、ビットコインでピザを買った初期の話に類似し、何年経っても人々の記憶に残るだろう。 金谷園餃子館のスキル背景：2026年4月7日、OpenClawの盛況の中、餃子館の店主は「金谷園餃子館・SKILL」というAI能力モジュールを作成。このAIスキルはAI Agent向けであり、直接人間向けではない。インストール後、AIアシスタントは自動的にメニュー情報、営業時間、待ち行列ルールを問い合わせ、オンラインで順番を取ることも可能だ。2025年冬至には、待ち行列人数過多により、デリバリーのサーバが店舗APIを異常と誤認し封鎖されたこともあり、店主はAIを使った待ち行列体験の最適化を目指している。 図：金谷園餃子館のMeituan待ち行列スキル 本当のAgent支払いはまだ始まっていない マクロ的に見ると、今議論されている真のAgentic Paymentは、確かに早すぎるかもしれない。子供の成長に例えると、今は1歳から5歳の段階で、収入源は親からの支援、可処分額は親の許可によるもので、何を買うかも親が決めている段階だ。本人の意図（intention)）はまだ形成されていない。 現在のAgent支払いは生産性シナリオに集中 参加者の共通認識は、真のAgent支払いは現時点では生産性シナリオに限定されているということだ： 1. API呼び出し：生産性向上の過程で大規模モデルを呼び出したりAPIを購入したりする2. 企業シナリオ：企業の生産性向上における調達や財務チームのAgent3. Vibe Coding：迅速にデモやプロダクトを開発するシナリオ Insight 02 アイデンティティと認可——AIの不確実性 vs 金融の確実性 Agent支払いの安全性には4層のフレームワークが必要：アイデンティティ、リスク管理、コンプライアンス、仲裁 支払いの安全性は、アイデンティティ、リスク管理、コンプライアンスの3つの次元に分けられ、AI支払いもこの枠組みに従うべきだ。そして最終的に仲裁を第4層として加える。 一、アイデンティティ層：本人確認は意図確認へと移行中 IDを発行し、信用スコア体系を構築（Agentの専門性、採用度、効果、Token価格などの5つの次元で評価）、本人確認を完了させる。ブロックチェーンを用いて追跡可能で検証可能な分散型DIDアイデンティティシステムを構築。これにより、従来の支払いの本人確認から、Agentシナリオにおける意図確認へと移行している。意図確認では、そのAgentの支払いが合理的か、行動過程がニーズを満たしているか、最終的な意図に合致しているか、規制に適合しているかを考慮する。 二、リスク管理層：AIの不確実性と金融の確実性は根本的に対立 本質的な矛盾は、AIの出力の不確実性と、金融業界の高い確実性要求および試行錯誤コストの間にある。実場面では： - 金額識別の誤り（0.01 USDCが1万USDCと読まれる） - 誘導されやすい（外卖の説明に「食べれば百病治る」と書かれ、多くのモデルはこれに従って注文する） 図：AIが0.1 USDCを10,000 USDCと誤読 また、サプライチェーンの投毒もリスク管理の新たな課題だ。OpenAIの爆発的な人気以降、npmパッケージの投毒例も出ており、ユーザは直接そのパッケージを使わなくても、その依存関係のパッケージが投毒されている可能性がある。リスク管理は、本人認証層（マネーロンダリング対策）、モデル側（ドリフト、幻覚）、実行チェーン（投毒攻撃）など複数の層をカバーする必要がある。 大手テック企業の設計哲学は、すべてのAgentを悪意とみなすことだ。彼らが追求するのは、「検証可能なAgent」ではなく、「検証可能な取引チェーン」だ。認可プロトコル（Mandate）を導入し、タスクを分解し、制約条件を設定し、クロスチェックを行うことで、不正防止のアーキテクチャは、データの層別ゼロ知識証明、ゼロトラスト原則、自自己検証メカニズムを網羅している。 三、コンプライアンス層：半分分散化されたライトニングネットワークは微支払いの良策だ 従来の金融とブロックチェーンは、大量の同時処理においてボトルネックを抱える。Agent設計においては、まず微支払いとして定義することが重要だ。微支払いの安全性は、あまり中央集権的でもなく、過度に分散化されてもいない方式で設計できる。長らく沈黙していたライトニングネットワークは、理論的TPS（取引毎秒数）が非常に高いため、Agentic Payment時代に新たな命を吹き込む可能性がある。 四、仲裁層：階層的仲裁メカニズムは従来のチャージバックに取って代わる 従来のVisaネットワークのクレジットカードチャージバックは、Agentic Paymentでは実現が難しい。新たな階層的仲裁メカニズムの構築が必要だ： 1. 第一層：AIによる自動仲裁。明確な争議（重複請求、金額誤り、サービス未提供）を解決2. 第二層：AI仲裁チームによる判断を要する部分（サービス品質、認可範囲）3. 第三層：人間が関与する複雑争議の仲裁 Insight 03 ビジネスモデル——エコシステムの奪取、AIの再価格設定、リスク管理と認可 スタートアップは「愛のために電力を供給」し、エコシステムの奪取を狙う ビジネスモデルがまだ確立していない段階で、起業者の正直な答えは「愛のために電力を供給し、ポジションを取り、風が吹くのを待つ」——あるAPIプラットフォームの創業者はこう語る。 取引シナリオは自然と手数料収入を伴う 初期のブロックチェーンの発展史を例にとると、Gas料金が高騰しているときに商家やステーブルコインに先行投資したシナリオ構築者、例えばTron（トロン）などは、Gas料金が上昇してもユーザは移行しにくい。 請求書の集約は、小額支払いの非経済性を解決する鍵だ クレジットカード支払いでは、取引額が10ドル以下の場合、商戶は損失を被る可能性がある。Agentic Paymentのシナリオでは、小額の支払いが多いため、請求書の集約を行い、一回あたりの決済額を増やすことが解決策だ。 結果に基づく価格設定は、定量化可能な作業にのみ適用可能 ユーザは1つのAPIを呼び出すだけだが、その結果には大きな差異がある。AIサービスの価格設定はどうすればいいのか？参加者は、結果に基づく料金は、単純な作業（例：カスタマーサポートの工数解決）に限り適用できると考える。一方、販売Agentのリード獲得の質のように、結果の主観性が高い場面では難しい。結果に基づく料金は、少数の単純な作業にしか適用できず、主流は引き続き呼び出し量やサブスクリプションの旧ロジックに留まるだろう。Agentの出力の検証性が突破されるまでは。 Pricing your AI product: Lessons from 400+ companies and 50 unicorns | Madhavan Ramanujam Vibe Codingの商業化の鍵は、サブスクリプションと利用量の変換だ 新しいAI企業や一般開発者が、Vibe codingで開発した製品を迅速に商業化できるようにすることが目標だ。多くの独立開発者はデモ製品の開発は簡単だが、最終的なビジネスモデルの構築は難しい。重要なのは、ユーザが大規模モデルを使うコストを、月額パッケージやサブスクリプション＋クレジットに変換する方法だ。 Insight 04 競争構造——大手の攻勢とスタートアップの戦略 ステーブルコインは従来のカード組織に対して次元を下げた攻撃を仕掛けている Stripeは、ステーブルコイン企業Bridgeを買収する前、評価額は920億ドルのピークから700億ドル以下に下落した。買収後、評価額はすぐに900億ドル台に回復し、最新の資金調達ラウンドでは1591億ドルの評価を得ている。彼らが提供するステーブルコインの清算サービスの手数料は1.5％で、従来のカード組織の平均2.8％〜3％を大きく下回り、将来的には1％にまで下がる可能性もある。対照的に、従来の支払い企業のビジネスモデルは非常に脆弱で（例：Visaは支払い手数料に高度に依存）、PayPalなどは伝統的な事業への影響を懸念し、規模拡大に慎重だ。 スタートアップは将来的に大手のコンポーネント供給者になる可能性が高い 今後長期間、ビジネスモデルは、一般のC端ユーザがこれらのツールを直接呼び出すのではなく、大手が一括封装して提供する形に変わるだろう。大手は顧客となり、スタートアップは供給者となり、開発したツールを組み合わせて高価格で販売する。こうした流れは、業界の集中化を加速させる。 AI税は、3〜5年以内に高頻度の小額支払いの標準的な形態となる 参加者の中には、AIによる税収はUBI（ベーシックインカム）や失業手当の財源となると考える者もいる。高頻度の小額AI支払いは、基盤的なインフラになる可能性がある。想定される徴税方法は： 1. 「AI浸透率」の概念を導入し、浸透率に応じて段階的に課税2. トークン呼び出し量に応じて課税し、それを付加価値税のような税基とする 本当の課題は支払いではなく、上流の取引段階の再構築にある——Agentのための取引環境は未だ整っていない プロトコルとユーザウォレットを通じて支払いは解決できそうだが、最大の問題は取引が成立しないことだ。なぜなら、すべての支払いはまず取引が必要だからだ。例えば、ECサイトや航空券購入のシナリオでは、Agentだけでは取引が完結しない。取引Agentが存在しないため、その後の支払いが進まない。 C端の破壊的拡大：地推（地面での営業）の重要性とスタートアップの境界線 なぜOpenClawが突然これほど話題になったのか？国内では地推によって広まった。大手企業がクラウドサービスを売り込み、地推を行った結果だ。これは、早期のモバイル決済の普及と似ている。高齢者も使える理由の一つは、地推による補助金——「アプリをインストールし、使い方を教え、実際に50元を渡す」という手法だ。 しかし、スタートアップにとって、多くのニーズは時間をかけて実現される。あるAI支払いインフラの起業者は、こう語る：彼らはこの点を判断した後、まずユーザシナリオを追求しないことに決めた。なぜなら、ユーザ教育コストは一部のスタートアップだけで負担すべきではなく、業界全体で負担すべきだからだ。もし業界自体が成立しなければ意味がないし、成立すれば大手にコストを負担させ、その恩恵を享受すれば良い。逆に、彼らは抽象化に集中する——業界のすべてのアカウント、ウォレット、さらにはブリッジやチェーン、支払いネットワークまでも抽象化し、ユーザはそれらを理解しなくて済む状態を目指す。これを理解した上で、小規模チームの勝ち筋と、どのコストを避けるべきかも見えてくる。 これが今日のAgent支払い参加者全員が答えるべき問いだ：それは「Agent支払いは成功するか」ではなく、「成功する前にどの層に立つのか」だ。プロトコル層、ウォレット層、アイデンティティ層、認可層、取引層、清算層——それぞれに賭ける人もいれば、待つ人もいる。大手は全体のチェーンを飲み込みにかかり、スタートアップはそれに組み込まれる準備をしている。生き残るのは、自己過大評価せず、かつ自分の価値を過小評価しない人たちだ。
16ビットAI決済従事者の視点から見るシナリオ、矛盾、そして最終局面
執筆：Ivy & Hazel
AI 支払いはもはや概念ではない。x402、MPP、Tempo、AP2——過去一年で、Coinbase、Stripe、Google、Visaはさまざまなレベルでプロトコルの骨格を築いてきた。実際のオンチェーンデータ、実商戶の接続、実モデルの誤読も次々と現れ始めている。
先週土曜日、支无不言（Agent Payment）組織はクローズドミーティングを開催し、支払いインフラ、ウォレットサービス、大手支払い事業、投資機関などから16名のゲストが、約3時間にわたり4つの質問に答えた：AI支払いはどこで起きているのか、AIを安全に使ってお金を使わせるにはどうすればいいのか、このビジネスはどうやって儲かるのか、大手とスタートアップの対立はどこに向かうのか。
以下はこの議論から浮かび上がった核心的判断だ：
Agent 支払いの最も成熟したシナリオはAPI呼び出しであり、単一取引0.01米ドルは頻度で規模を支えている；
AIの出力の不確実性と金融業の確実性要求には根本的な対立がある。これがAgent支払いの最も根底にある技術的矛盾だ；
Agent支払いの安全フレームワークは、本人確認から意図確認へと移行している；
チャージバック（chargeback）メカニズムはAgentシナリオでは機能しなくなり、三層の仲裁が新たな支払い安全のパラダイムとなるだろう；
大手の設計哲学はAgentを信用せず、取引だけを信頼している；
Agent支払いの本当の課題は支払いそのものではなく、上流の取引段階がAgentのために再構築されていないことにある；
スタートアップの役割は大手のコンポーネント供給者であり、C端のサービス提供者ではない。
Hazel Hu
ポッドキャスト『支无不言』のホスト、華語公共物品基金GCCのコア貢献者、X：withhazelhu；即刻：一匹の気持ちの入っていない越越
Ivy Zeng
ポッドキャスト『支无不言』のホスト、Agentic Paymentの実用例を探求、Fintechの成長に注力、かつてVCで投後、また新型銀行で2Cプロダクトの大区成長を担当。X：IvyLeanIn
Thomas Zheng
支无不言キャピタルマーケット責任者、6年以上の一次市場資金調達コンサル経験、多くの業界トッププロジェクトを支援し、協力と共赢を促進
Insight 01
実場面——Agent支払いは既に起きているが、その形態は予想と異なる
API呼び出しはAgent支払いの最も成熟したオンチェーンシナリオだ
ClawRouter (というアプリを例に、USDC支払いを用いてLLM API)のオンチェーンデータ分析を行った結果、API呼び出しシナリオは高頻度の小額取引の特徴を示す：2026年4月上旬時点で、約1400の独立アドレスが53万回の取引を行い、総額は約2.8万ドルに達している。プラットフォームは無料モデルも提供しているため、実際の利用量は過小評価されている可能性があり——無料部分だけでも月約100万回のAPI呼び出しがある。
図：ClawRouter公式サイト
ある支払いインフラスタートアップのデータも示す。昨年9月以降、Agentic Paymentのネイティブ支払い層に取り組み始めてから、API呼び出しは約半分を占めている。
额度授权はAgent支払いの基本的な認可モデルだ
A2A(Agent 2 Agent)の红包（レッドパケット）増加キャンペーンの成功が、認可メカニズムの革新と普及を促した。この認可モデルの核心は、承認ではなく额度（クレジット）にある：ユーザーは事前にAIに额度を許可し、その範囲内でAIは自主的に呼び出しを行える。逐一確認は不要だ。「この範囲内で、AIはあなたの確認なしにあなたのお金を動かせる。」
オフライン消費はまだ実現していない。必要なのは支払いではなく体験だ
オンラインとオフラインの決済分野の探索は、実商戶5000万をカバーし、シナリオは航空券予約、携帯充電、ギフトカード購入などを含む。しかし、C端の消費シナリオは、ユーザーの習慣形成と体験の飛躍という二重の課題に直面している。
専門家やKOLは、Agentはすでに成熟した商業モデルを持つと蒸留している
成功例もこの道筋を裏付けている：名医やKOLは自身の専門知識やコンテンツをAgentに蒸留し、リアルタイムの対面ができないときに先にAgentを使う。例えば、ある自媒体従事者は過去のコンテンツをアプリに蒸留し、月額199元で販売し、好調な売上を記録している——15分のライブ通話には数千から数万元の費用がかかるが、彼のAgentバージョンは数十から数百元で済む。
図：自媒体従事者が過去のコンテンツを蒸留してアプリ化
取引Agentは支払いAgentよりも早くPMF（プロダクト・マーケット・フィット）を見つける
暗号通貨分野のデータは、取引シナリオが現在の実ユーザーニーズの集中点であり、そのビジネスモデルは自然と手数料収入を伴うことを示している。初期のブロックチェーンの発展史を例にとれば、Gas料金が高騰しているときに商家やステーブルコインに先行投資したシナリオ構築者、例えばTron（トロン）などは、Gas料金が上昇してもユーザは移行しにくい。
C端の消費シナリオは未だ実需で検証されていない
春節期間中、数億人のユーザが千問点奶茶を利用した現象は議論を呼んだ：ユーザの利用は、より良い体験のためか、それとも1回25元の補助金のためか？対話形式の情報密度は限定的であり、将来的にはC to Bシナリオはスマートグラスを通じたシームレスな対話を必要とし、そのためには体験の飛躍が求められる。
参加者は、ユーザの痛点をより解決できるシナリオの方向性を列挙した：
調達シナリオ：厳格な予算管理が必要で、複数のサプライヤを比較（例：阿里巴巴のAI電商Agent - Accio）
複雑なタスク：結婚式準備や旅行予約など、多段階の調整を要するシナリオ
チケット争奪：コンサートチケットなど高い即時性を求める場面
図：阿里のAI電商Agent - Accio
Agent支払いは新たな流量入口だ
流量獲得の観点から、Agent支払いは初期のSEOや短編動画に似ており、新たな流量の機会を表す。最初にSEOを研究した人々は「微末」から始まったが、彼らはSEOから早期流量を継続的に獲得する方法を見つけ続けている。「金谷園餃子館」のエピソードは、ビットコインでピザを買った初期の話に類似し、何年経っても人々の記憶に残るだろう。
金谷園餃子館のスキル背景：2026年4月7日、OpenClawの盛況の中、餃子館の店主は「金谷園餃子館・SKILL」というAI能力モジュールを作成。このAIスキルはAI Agent向けであり、直接人間向けではない。インストール後、AIアシスタントは自動的にメニュー情報、営業時間、待ち行列ルールを問い合わせ、オンラインで順番を取ることも可能だ。2025年冬至には、待ち行列人数過多により、デリバリーのサーバが店舗APIを異常と誤認し封鎖されたこともあり、店主はAIを使った待ち行列体験の最適化を目指している。
図：金谷園餃子館のMeituan待ち行列スキル
本当のAgent支払いはまだ始まっていない
マクロ的に見ると、今議論されている真のAgentic Paymentは、確かに早すぎるかもしれない。子供の成長に例えると、今は1歳から5歳の段階で、収入源は親からの支援、可処分額は親の許可によるもので、何を買うかも親が決めている段階だ。本人の意図（intention)）はまだ形成されていない。
現在のAgent支払いは生産性シナリオに集中
参加者の共通認識は、真のAgent支払いは現時点では生産性シナリオに限定されているということだ：
API呼び出し：生産性向上の過程で大規模モデルを呼び出したりAPIを購入したりする
企業シナリオ：企業の生産性向上における調達や財務チームのAgent
Vibe Coding：迅速にデモやプロダクトを開発するシナリオ
Insight 02
アイデンティティと認可——AIの不確実性 vs 金融の確実性
Agent支払いの安全性には4層のフレームワークが必要：アイデンティティ、リスク管理、コンプライアンス、仲裁
支払いの安全性は、アイデンティティ、リスク管理、コンプライアンスの3つの次元に分けられ、AI支払いもこの枠組みに従うべきだ。そして最終的に仲裁を第4層として加える。
一、アイデンティティ層：本人確認は意図確認へと移行中
IDを発行し、信用スコア体系を構築（Agentの専門性、採用度、効果、Token価格などの5つの次元で評価）、本人確認を完了させる。ブロックチェーンを用いて追跡可能で検証可能な分散型DIDアイデンティティシステムを構築。これにより、従来の支払いの本人確認から、Agentシナリオにおける意図確認へと移行している。意図確認では、そのAgentの支払いが合理的か、行動過程がニーズを満たしているか、最終的な意図に合致しているか、規制に適合しているかを考慮する。
二、リスク管理層：AIの不確実性と金融の確実性は根本的に対立
本質的な矛盾は、AIの出力の不確実性と、金融業界の高い確実性要求および試行錯誤コストの間にある。実場面では：
金額識別の誤り（0.01 USDCが1万USDCと読まれる）
誘導されやすい（外卖の説明に「食べれば百病治る」と書かれ、多くのモデルはこれに従って注文する）
図：AIが0.1 USDCを10,000 USDCと誤読
また、サプライチェーンの投毒もリスク管理の新たな課題だ。OpenAIの爆発的な人気以降、npmパッケージの投毒例も出ており、ユーザは直接そのパッケージを使わなくても、その依存関係のパッケージが投毒されている可能性がある。リスク管理は、本人認証層（マネーロンダリング対策）、モデル側（ドリフト、幻覚）、実行チェーン（投毒攻撃）など複数の層をカバーする必要がある。
大手テック企業の設計哲学は、すべてのAgentを悪意とみなすことだ。彼らが追求するのは、「検証可能なAgent」ではなく、「検証可能な取引チェーン」だ。認可プロトコル（Mandate）を導入し、タスクを分解し、制約条件を設定し、クロスチェックを行うことで、不正防止のアーキテクチャは、データの層別ゼロ知識証明、ゼロトラスト原則、自自己検証メカニズムを網羅している。
三、コンプライアンス層：半分分散化されたライトニングネットワークは微支払いの良策だ
従来の金融とブロックチェーンは、大量の同時処理においてボトルネックを抱える。Agent設計においては、まず微支払いとして定義することが重要だ。微支払いの安全性は、あまり中央集権的でもなく、過度に分散化されてもいない方式で設計できる。長らく沈黙していたライトニングネットワークは、理論的TPS（取引毎秒数）が非常に高いため、Agentic Payment時代に新たな命を吹き込む可能性がある。
四、仲裁層：階層的仲裁メカニズムは従来のチャージバックに取って代わる
従来のVisaネットワークのクレジットカードチャージバックは、Agentic Paymentでは実現が難しい。新たな階層的仲裁メカニズムの構築が必要だ：
第一層：AIによる自動仲裁。明確な争議（重複請求、金額誤り、サービス未提供）を解決
第二層：AI仲裁チームによる判断を要する部分（サービス品質、認可範囲）
第三層：人間が関与する複雑争議の仲裁
Insight 03
ビジネスモデル——エコシステムの奪取、AIの再価格設定、リスク管理と認可
スタートアップは「愛のために電力を供給」し、エコシステムの奪取を狙う
ビジネスモデルがまだ確立していない段階で、起業者の正直な答えは「愛のために電力を供給し、ポジションを取り、風が吹くのを待つ」——あるAPIプラットフォームの創業者はこう語る。
取引シナリオは自然と手数料収入を伴う
初期のブロックチェーンの発展史を例にとると、Gas料金が高騰しているときに商家やステーブルコインに先行投資したシナリオ構築者、例えばTron（トロン）などは、Gas料金が上昇してもユーザは移行しにくい。
請求書の集約は、小額支払いの非経済性を解決する鍵だ
クレジットカード支払いでは、取引額が10ドル以下の場合、商戶は損失を被る可能性がある。Agentic Paymentのシナリオでは、小額の支払いが多いため、請求書の集約を行い、一回あたりの決済額を増やすことが解決策だ。
結果に基づく価格設定は、定量化可能な作業にのみ適用可能
ユーザは1つのAPIを呼び出すだけだが、その結果には大きな差異がある。AIサービスの価格設定はどうすればいいのか？参加者は、結果に基づく料金は、単純な作業（例：カスタマーサポートの工数解決）に限り適用できると考える。一方、販売Agentのリード獲得の質のように、結果の主観性が高い場面では難しい。結果に基づく料金は、少数の単純な作業にしか適用できず、主流は引き続き呼び出し量やサブスクリプションの旧ロジックに留まるだろう。Agentの出力の検証性が突破されるまでは。
Pricing your AI product: Lessons from 400+ companies and 50 unicorns | Madhavan Ramanujam
Vibe Codingの商業化の鍵は、サブスクリプションと利用量の変換だ
新しいAI企業や一般開発者が、Vibe codingで開発した製品を迅速に商業化できるようにすることが目標だ。多くの独立開発者はデモ製品の開発は簡単だが、最終的なビジネスモデルの構築は難しい。重要なのは、ユーザが大規模モデルを使うコストを、月額パッケージやサブスクリプション＋クレジットに変換する方法だ。
Insight 04
競争構造——大手の攻勢とスタートアップの戦略
ステーブルコインは従来のカード組織に対して次元を下げた攻撃を仕掛けている
Stripeは、ステーブルコイン企業Bridgeを買収する前、評価額は920億ドルのピークから700億ドル以下に下落した。買収後、評価額はすぐに900億ドル台に回復し、最新の資金調達ラウンドでは1591億ドルの評価を得ている。彼らが提供するステーブルコインの清算サービスの手数料は1.5％で、従来のカード組織の平均2.8％〜3％を大きく下回り、将来的には1％にまで下がる可能性もある。対照的に、従来の支払い企業のビジネスモデルは非常に脆弱で（例：Visaは支払い手数料に高度に依存）、PayPalなどは伝統的な事業への影響を懸念し、規模拡大に慎重だ。
スタートアップは将来的に大手のコンポーネント供給者になる可能性が高い
今後長期間、ビジネスモデルは、一般のC端ユーザがこれらのツールを直接呼び出すのではなく、大手が一括封装して提供する形に変わるだろう。大手は顧客となり、スタートアップは供給者となり、開発したツールを組み合わせて高価格で販売する。こうした流れは、業界の集中化を加速させる。
AI税は、3〜5年以内に高頻度の小額支払いの標準的な形態となる
参加者の中には、AIによる税収はUBI（ベーシックインカム）や失業手当の財源となると考える者もいる。高頻度の小額AI支払いは、基盤的なインフラになる可能性がある。想定される徴税方法は：
「AI浸透率」の概念を導入し、浸透率に応じて段階的に課税
トークン呼び出し量に応じて課税し、それを付加価値税のような税基とする
本当の課題は支払いではなく、上流の取引段階の再構築にある——Agentのための取引環境は未だ整っていない
プロトコルとユーザウォレットを通じて支払いは解決できそうだが、最大の問題は取引が成立しないことだ。なぜなら、すべての支払いはまず取引が必要だからだ。例えば、ECサイトや航空券購入のシナリオでは、Agentだけでは取引が完結しない。取引Agentが存在しないため、その後の支払いが進まない。
C端の破壊的拡大：地推（地面での営業）の重要性とスタートアップの境界線
なぜOpenClawが突然これほど話題になったのか？国内では地推によって広まった。大手企業がクラウドサービスを売り込み、地推を行った結果だ。これは、早期のモバイル決済の普及と似ている。高齢者も使える理由の一つは、地推による補助金——「アプリをインストールし、使い方を教え、実際に50元を渡す」という手法だ。
しかし、スタートアップにとって、多くのニーズは時間をかけて実現される。あるAI支払いインフラの起業者は、こう語る：彼らはこの点を判断した後、まずユーザシナリオを追求しないことに決めた。なぜなら、ユーザ教育コストは一部のスタートアップだけで負担すべきではなく、業界全体で負担すべきだからだ。もし業界自体が成立しなければ意味がないし、成立すれば大手にコストを負担させ、その恩恵を享受すれば良い。逆に、彼らは抽象化に集中する——業界のすべてのアカウント、ウォレット、さらにはブリッジやチェーン、支払いネットワークまでも抽象化し、ユーザはそれらを理解しなくて済む状態を目指す。これを理解した上で、小規模チームの勝ち筋と、どのコストを避けるべきかも見えてくる。
これが今日のAgent支払い参加者全員が答えるべき問いだ：それは「Agent支払いは成功するか」ではなく、「成功する前にどの層に立つのか」だ。プロトコル層、ウォレット層、アイデンティティ層、認可層、取引層、清算層——それぞれに賭ける人もいれば、待つ人もいる。大手は全体のチェーンを飲み込みにかかり、スタートアップはそれに組み込まれる準備をしている。生き残るのは、自己過大評価せず、かつ自分の価値を過小評価しない人たちだ。