AIエージェントに金融を任せられるか　問われる「信頼」と「権限」

この１年でエージェンティックAIはどうなったか

　2025年9月にKyndryl Instituteに寄稿した記事は、「金融サービスにおけるエージェンティックAIの時代はすでに到来している。今こそ行動すべきだ」という内容で結びました。そう私は確信していたのです。しかし当時はまだ、その裏付けができませんでした。それから1年、当時の予測とは多少異なりますが、私の主張は現実のものとなりつつあります。

　昨年の時点では、消費者がAIエージェントに権限を委ね、商品の購入から、契約・サービスの乗り替え、決済まで代行させる「Do It For Me（代行）」型経済は、まだ未来のものでした。しかし、1年も経たないうちに、それは机上の話ではなくなりました。

　AIエージェントによる商品購入は、26年春までに、デモンストレーションの段階から、パイロット運用、ベータ版の提供、さらには本番環境への初期導入まで進んでいます。決済大手のビザとマスターカードは、顧客に代わって行動するAIエージェントを想定した、トークン化、認証、支出管理などの専用基盤を構築。オープンAIは、ChatGPT内で購入手続きを完了できる「Instant Checkout」機能を導入しましたが、注文受付、決済処理、配送、カスタマーサポートは販売事業者側が担う仕組みとしています。アマゾンも、顧客の指示に基づき、他ブランドのサイトから商品を購入する機能を試験運用しました。各社の説明からも、AIエージェントの役割が、購入手続きを単に支援するだけでなく、自ら開始するところにまで広がりつつあることがわかります。

　こうした仕組みがまず買い物の領域で整備されたのは、そこに明確な需要と収益機会があったからです。AIエージェントにスーツケースを買わせる仕組みは、金融サービスにおいても、送金や金融商品・サービスの乗り替え、クレーム対応、利用限度額の管理、取引の実行、コンプライアンス対応に必要な情報の収集にまで使えます。ただし金融サービスにおいては、これらの仕組みにひとたび問題が起きたときの影響がはるかに深刻です。

　1年前なら「自律の時代がやってくる」と書いていたかもしれません。しかしその場合、大きく訂正をすることになっていたでしょう。完全自律がそこかしこで実現しているわけではありません。自律化は、金融業界ではまだ始まったばかりです。AIエージェントの本人確認、決済権限、ツールへのアクセス、取引を開始する権限。こうした自律的な行動を可能にする仕組みが、AIエージェントそのものが十分な信頼を得るよりも先に整いつつあります。これが「信頼と権限の逆転」です。つまり、AIエージェントの信頼性が追いつく前に、仕事を任せる仕組みが先行して整っているのです。

委任の設計：行動主体の特定はマスト、核心は権限

　これは一見新しい問題のようですが、本質は経済学に古くからある「プリンシパル・エージェント問題」です。依頼を受けたエージェント（代理人）に一定の裁量があり、プリンシパル（依頼人）がその行動をすべて監視できないとき、どうすればプリンシパルの利益に沿ってエージェントに行動してもらえるか、を問うものです。この1世紀、金融の世界では、契約および受託者責任、監督、そして最終的には裁判所によって、委任に必要な３つの要素を担保してきました。

　一方ソフトウェアエージェントには、免許も、受託者責任も、資格を剥奪されることへの恐れもありません。委任範囲、監視、対処を担保する役割は、技術的なアーキテクチャーで確保することになります。だからこそ、どのAIエージェントが行動したのかを特定できることが重要です。しかし、それだけでは十分ではありません。

　AIエージェントを特定できることは、責任の所在を明らかにするうえで不可欠です。しかし、規制当局がより厳しく問うのは、どのような権限が与えられていたのか、つまり「エージェントには何をすることが許されていたのか」です。AIエージェントが識別されていても、権限の範囲が定められていなければ十分ではありません。委任が安全かどうかを左右するのは、何を許可するかという権限です。企業は今、権限を念頭にシステムを設計する必要があるのです。

　だからこそ、どのAIモデルが登場するか以上に重要なのが、表には見えにくい標準化をめぐる動きです。 アンソロピック社のAIエージェントをツールやデータにつなぐ規格Model Context Protocol（MCP）は、25年12月にリナックス財団（Linux Foundation）傘下のエージェンティックAI財団に寄贈され、今では重要な基盤のひとつとなっています。ただし、MCPは一部にすぎません。決済や権限付与の分野では、Trusted Agent Protocol、Agentic Commerce Protocol、GoogleのAgent Payments Protocol、Machine Payments Protocol、Universal Commerce Protocolなど多くの規格が、標準の座を争っています。どの規格が標準になるかは、責任の所在をいかに明らかできるかによるでしょう。 AIエージェントの行動について、誰が権限を与えたかまでさかのぼって確認できるのか。それとも、複数のシステムをまたぐうちに、責任の所在が曖昧になってしまうのか。仕組み自体が、今まさに標準化を通じて決まろうとしているのです。これは公共の利益に関わる問題ですが、現状では、その方向性を主に民間企業が決めています。規制当局が自ら規格を策定する必要はありませんが、規格づくりの議論には参加しなければなりません。

英国の本当の強み：数多くのルールを設けるのではなく、現場に寄り添う
　英国は当初から、ルールブックを分厚くすることが、この時代の勝ち筋だとは考えていませんでした。英国は25年、AIに特化した法律を新たに制定せず、既存の原則に基づいて規制していく方針を明確にしました。たとえば、消費者義務、上級管理者認証制度、そして成果重視型規制です。私は今も変わらず、この選択を支持しています。現在のAIエージェントを前提にルールを作っても、すぐに時代遅れになってしまうでしょう。27年のAIエージェントは、また違ったものになっているはずです。

　しかし、「新しい法律を作らない」ことが、「計画がない」ことを意味するわけでは決してありません。英国の強みは、規制を控えることではなく、規制当局が現場に近いことにあります。この国では、AIエージェントが信頼を得る前にまずテストできる、オープンな環境が整っているのです。この判断が正しかったことは、この１年で得られた教訓からわかります。最大の課題は、信頼性、責任の所在、そしてAIエージェントに委ねる権限をどのように管理するかという問題であり、いずれも法律を制定するだけでは解決できません。必要なのはエビデンスです。AIエージェントが失敗する様子を安全な状況下で実際に観察し、何が望ましいのかを学び、それを企業が実際に取り入れられる要件に落とし込んでいくことです。

次の段階：「順序の逆転」を解消する

　この1年が「順序の逆転」を認識するための期間だったとすれば、次の1年はそれを解消するための期間です。取り組むべきことは具体的に挙げられます。重要なのは、AIモデルをさらに賢くすることではありません。

01 大規模利用が始まる前に、責任を担保する仕組みを構築する
エージェンティック金融がまだパイロット段階にある今のうちに、委任権限、権限設定、監査、権限の取り消し、責任、救済を設計に組み込むべきです。不祥事が起きてからの後づけでは遅すぎます。緊急停止の仕組みも、実際に停止する必要が生じる前の今こそ、最も低いコストで導入できます。

02 集中リスクを主要な警戒対象とする
金融システムが少数のモデルとプロバイダーに依存することになるのであれば、集中リスク、共通要因による障害、AIエージェントの群集行動を、ストレステストやクリティカルサードパーティー制度の中に課題として盛り込む必要があります。付随的な問題として扱うべきではありません。特定のモデルやプロバイダーへの依存を避けることも、個々の企業の判断に委ねるのではなく、金融システム全体の安定という観点から考える必要があるかもしれません。

03 標準化を公共の利益に関わる取り組みとする 
行動主体の特定、権限、決済に関する規格は、まさに今年、策定が進んでいます。英国は、責任の所在をトラックできる仕組みづくりに向けて、標準化に積極的に関与すべきです。「与えられた権限を証明できないAIエージェントに、規制対象となるような取引を開始させてはならない」ということも、原則として明快に打ち出すべきです。

04 国境を越えて連携する：AIエージェントに国境は通用しない
ある国や地域で権限を与えられたAIエージェントが、ほぼ同時に別の国や地域でも取引を行うことがあります。だからこそ、国境を越えて通用する行動主体特定の仕組みと、共通の監督基準が必要です。それがなければ、各国・地域の規制の違いから生じる抜け穴や、それを利用した取引が、AIエージェントによって人間とは比べ物にならない速さでくり返されることになります。GFINや同様のネットワークを通じたエージェンティック金融の国境を越えた連携は、あれば望ましいというものではありません。それ自体がインフラなのです。

1年前、私はエージェンティックAIの時代はすでに到来しており、今こそ行動すべきだと述べました。実際、自律を可能にするインフラは整備され、私たちは行動を開始しています。これからの1年の課題は、私たちがすでにＡＩエージェントに寄せ始めている信頼に、AIエージェントが真に応えられるようにすることです。