• Avalanche
• Basis Theory
• Chainalysis
• Circle
• Coinflow
• Crossmint
• delta Network
• Episode Six
• Evertec
• Fireblocks
• Fiserv
• Kala
• Lithic
• Mastercard
• Monad
• PayOS
• Rain
• Remitly
• Rialo by Subzero Labs
• Sardine
• Shift4
• Solana
• Turnkey
• Uniswap Labs
• Visa
• Yuno

決済ネットワークや決済処理会社だけでなく、ステーブルコイン、ブロックチェーン、暗号資産の保管・分析、不正対策、金融テクノロジーを手がける企業が加わっている点が特徴です。

APAは何を検討するのか

参加企業は、まずAPAの憲章と使命を共同で定め、調査やフレームワークの開発を進める予定です。中心となる論点は以下の通りです。

• AIエージェントをどのように識別するか
• エージェントが誰の指示で動いているのかを、どのように確認するか
• 利用者が付与した決済権限の範囲をどう証明し、制限するか
• エージェントによる不正利用や攻撃をどう検知するか
• 複数の取引をまたいでロイヤルティや報酬をどう付与・追跡するか
• エージェントが関わる取引に既存の規制や責任分担をどう適用するか

つまり、単に「AIが支払えるようにする」だけではありません。誰が取引を承認したのか、いくらまで使えるのか、問題が起きたとき誰が責任を負うのかを、決済事業者や加盟店が共通の方法で扱えるようにすることが課題です。

なぜ今、業界横断の調整が必要なのか

Rainは、McKinseyの予測として、世界のエージェンティック・コマースが2030年までに3兆〜5兆ドル規模になる可能性を挙げています。

想定されるのは、AIが利用者の代わりに商品を購入するケースだけではありません。AIエージェント同士、あるいはエージェントと機械が、計算能力、APIの利用、データへのアクセスなどの対価を自動で支払う「マシン・ツー・マシン」取引も含まれます。こうした決済では、非常に少額の支払いが高頻度で発生する可能性があります。

決済方式や本人確認の仕組みが企業ごとに分断されると、導入が遅れたり、プロトコルの隙間が攻撃に悪用されたりしかねません。そのため、エージェントの身元、利用者の委任、支出上限、責任の所在、不正情報の共有について、相互運用できる仕組みが必要になります。

VisaとMastercardの取り組みとの関係

Mastercardは、AIエージェントや接続されたシステム同士が自動的に送金できる「Agent Pay for Machines」を展開しています。この仕組みは、決済を許可し、処理を調整し、同社の決済ネットワーク上で機械の速度に合わせて精算することを目指した、実行基盤に近い取り組みです。特に、高頻度・低遅延・少額のマシン間決済が想定されています。

Visaもエージェンティック決済の機能開発を進めています。両社のAPA参加は、それぞれの独自サービスを置き換えるものではありません。むしろ、主要な決済レールを構築する企業が同じ議論の場に入り、各社の製品が将来必要とする業界横断のルールや相互運用性を調整する意味合いがあります。

創設メンバーが得るスタートアップ支援

APAの創設メンバーには、Rainの「Agentic Startup Program」への早期アクセスも提供されます。初回コホートは5社で、メンバーが参加できるデモデーも予定されています。

同プログラムの参加企業は、Rainのカード発行・資金移動インフラを利用できるほか、カード発行やバーチャル口座の手数料などのテストに使える5,000ドル分のクレジットを受け取ります。また、隔週の専門家セッションやオフィスアワーにも参加できます。

Rainの「Agent Control Layer」では、用途を限定したバーチャルカードや、AIエージェントの支出に対する決済上の制御も提供されます。

普及を妨げる可能性がある課題

規制と責任の不確実性

現在の消費者保護、決済認証、マネーロンダリング対策・顧客確認（AML/KYC）、不正取引に関する責任の枠組みは、人間が直接操作する取引を前提に設計されています。AIエージェントが開始した取引に、そのまま適用できるとは限りません。

デジタル資産の価格変動と不可逆性

法定通貨や規制対象のステーブルコインではなく暗号資産を使う場合、価格変動によって予算や決済額が予測しにくくなります。また、ブロックチェーンやスマートコントラクトによる送金は、エージェントや攻撃者が実行した後に取り消すことが難しい場合があります。

セキュリティとプライバシー

プロンプトインジェクション、認証情報やウォレット鍵の窃取、悪意ある加盟店、データ漏えい、AIの判断過程の不透明さ、監査記録の不足などが、委任された権限を不正支出へと変える可能性があります。

自律性と人間による管理の両立

ソフトウェアに実際の資金へアクセスさせるには、「本人の指示を受けた」とエージェントが主張するだけでは不十分です。明確な委任、支出上限、加盟店やカテゴリーの制限、権限の取り消し、必要に応じた人間へのエスカレーション、責任を追跡できる記録が必要になります。国際通貨基金（IMF）も、認証・権限の追跡可能性、判断の不透明さ、サイバーセキュリティ、エージェントの同時的な行動、法的責任の未解決問題を主要なリスクとして挙げています。

まとめ

APAは、完成済みの国際標準や規制当局の制度ではありません。市場が形成されつつある段階で、AIエージェントの本人確認、権限管理、不正対策、ロイヤルティ、規制対応について、複数の業界が共通の安全策を作ろうとする試みです。

AIが人に代わって買い物をするだけでなく、機械同士が計算資源やAPI、データの利用料を瞬時に支払う世界が現実になれば、決済の速さ以上に「誰が、何を、どの範囲で承認したのか」を証明する仕組みが重要になります。APAの今後の成果は、こうしたエージェンティック決済が一社単独の仕様ではなく、幅広い決済網で安全に機能するかを左右する可能性があります。

• Avalanche
• Basis Theory
• Chainalysis
• Circle
• Coinflow
• Crossmint
• delta Network
• Episode Six
• Evertec
• Fireblocks
• Fiserv
• Kala
• Lithic
• Mastercard
• Monad
• PayOS
• Rain
• Remitly
• Rialo by Subzero Labs
• Sardine
• Shift4
• Solana
• Turnkey
• Uniswap Labs
• Visa
• Yuno

決済ネットワークや決済処理会社だけでなく、ステーブルコイン、ブロックチェーン、暗号資産の保管・分析、不正対策、金融テクノロジーを手がける企業が加わっている点が特徴です。

APAは何を検討するのか

参加企業は、まずAPAの憲章と使命を共同で定め、調査やフレームワークの開発を進める予定です。中心となる論点は以下の通りです。

• AIエージェントをどのように識別するか
• エージェントが誰の指示で動いているのかを、どのように確認するか
• 利用者が付与した決済権限の範囲をどう証明し、制限するか
• エージェントによる不正利用や攻撃をどう検知するか
• 複数の取引をまたいでロイヤルティや報酬をどう付与・追跡するか
• エージェントが関わる取引に既存の規制や責任分担をどう適用するか

つまり、単に「AIが支払えるようにする」だけではありません。誰が取引を承認したのか、いくらまで使えるのか、問題が起きたとき誰が責任を負うのかを、決済事業者や加盟店が共通の方法で扱えるようにすることが課題です。

なぜ今、業界横断の調整が必要なのか

Rainは、McKinseyの予測として、世界のエージェンティック・コマースが2030年までに3兆〜5兆ドル規模になる可能性を挙げています。

想定されるのは、AIが利用者の代わりに商品を購入するケースだけではありません。AIエージェント同士、あるいはエージェントと機械が、計算能力、APIの利用、データへのアクセスなどの対価を自動で支払う「マシン・ツー・マシン」取引も含まれます。こうした決済では、非常に少額の支払いが高頻度で発生する可能性があります。

決済方式や本人確認の仕組みが企業ごとに分断されると、導入が遅れたり、プロトコルの隙間が攻撃に悪用されたりしかねません。そのため、エージェントの身元、利用者の委任、支出上限、責任の所在、不正情報の共有について、相互運用できる仕組みが必要になります。

VisaとMastercardの取り組みとの関係

Mastercardは、AIエージェントや接続されたシステム同士が自動的に送金できる「Agent Pay for Machines」を展開しています。この仕組みは、決済を許可し、処理を調整し、同社の決済ネットワーク上で機械の速度に合わせて精算することを目指した、実行基盤に近い取り組みです。特に、高頻度・低遅延・少額のマシン間決済が想定されています。

Visaもエージェンティック決済の機能開発を進めています。両社のAPA参加は、それぞれの独自サービスを置き換えるものではありません。むしろ、主要な決済レールを構築する企業が同じ議論の場に入り、各社の製品が将来必要とする業界横断のルールや相互運用性を調整する意味合いがあります。

創設メンバーが得るスタートアップ支援

APAの創設メンバーには、Rainの「Agentic Startup Program」への早期アクセスも提供されます。初回コホートは5社で、メンバーが参加できるデモデーも予定されています。

同プログラムの参加企業は、Rainのカード発行・資金移動インフラを利用できるほか、カード発行やバーチャル口座の手数料などのテストに使える5,000ドル分のクレジットを受け取ります。また、隔週の専門家セッションやオフィスアワーにも参加できます。

Rainの「Agent Control Layer」では、用途を限定したバーチャルカードや、AIエージェントの支出に対する決済上の制御も提供されます。

普及を妨げる可能性がある課題

規制と責任の不確実性

現在の消費者保護、決済認証、マネーロンダリング対策・顧客確認（AML/KYC）、不正取引に関する責任の枠組みは、人間が直接操作する取引を前提に設計されています。AIエージェントが開始した取引に、そのまま適用できるとは限りません。

デジタル資産の価格変動と不可逆性

法定通貨や規制対象のステーブルコインではなく暗号資産を使う場合、価格変動によって予算や決済額が予測しにくくなります。また、ブロックチェーンやスマートコントラクトによる送金は、エージェントや攻撃者が実行した後に取り消すことが難しい場合があります。

セキュリティとプライバシー

プロンプトインジェクション、認証情報やウォレット鍵の窃取、悪意ある加盟店、データ漏えい、AIの判断過程の不透明さ、監査記録の不足などが、委任された権限を不正支出へと変える可能性があります。

自律性と人間による管理の両立

ソフトウェアに実際の資金へアクセスさせるには、「本人の指示を受けた」とエージェントが主張するだけでは不十分です。明確な委任、支出上限、加盟店やカテゴリーの制限、権限の取り消し、必要に応じた人間へのエスカレーション、責任を追跡できる記録が必要になります。国際通貨基金（IMF）も、認証・権限の追跡可能性、判断の不透明さ、サイバーセキュリティ、エージェントの同時的な行動、法的責任の未解決問題を主要なリスクとして挙げています。

まとめ

APAは、完成済みの国際標準や規制当局の制度ではありません。市場が形成されつつある段階で、AIエージェントの本人確認、権限管理、不正対策、ロイヤルティ、規制対応について、複数の業界が共通の安全策を作ろうとする試みです。

AIが人に代わって買い物をするだけでなく、機械同士が計算資源やAPI、データの利用料を瞬時に支払う世界が現実になれば、決済の速さ以上に「誰が、何を、どの範囲で承認したのか」を証明する仕組みが重要になります。APAの今後の成果は、こうしたエージェンティック決済が一社単独の仕様ではなく、幅広い決済網で安全に機能するかを左右する可能性があります。