エージェントへの支払いに関する痛ましい真実に気づくのに1年かかった。

著者：ジェシー

編集：Jiahua、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などのチームや、エージェントビジネスを推進する数十のスタートアップ企業と連携してきました。業界全体を網羅的に調査し、製品をローンチし、市場適合性を追求してきました。

現状では、この分野に対する実際の需要は存在せず、スタートアップ企業はこの分野に進出する際に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へのアクセス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向けビジネスマーケットプレイスには1,000社以上の加盟店が登録されています。しかし、Sessionsカンファレンスにおいて、実際に取引を行った登録エージェントの数はわずか一桁でした。

Visaは、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トークン化された決済に使用される）は現在、3～9ヶ月の本人確認（KYC）承認期間が必要であり、資格を得るには最低2億5000万ドルの収益基準を満たさなければならないと述べた。現在、この本人確認プロセスを完了できるのは、AmazonやWalmartのような規模の企業に限られている。

Coinbaseは、4月時点でx402プロトコル上に69,000のアクティブなエージェントと1億6,500万件のトランザクションがあると報告した。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（CoinDesk、2026年3月）。

商人の代理人

私たちは、購入型コマースの実際の適用性を直接検証するためにshop.fast.xyzを構築しました。そこには、実際の製品、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コマースに比べてはるかに劣っています。服、電化製品、家具などを購入する際には、写真を見たり、様々な選択肢を閲覧したり、比較検討したりしたいものです。

チャットボットの対話形式は、実際には退歩と言える。豊富なビジュアルインターフェースを純粋なテキスト対話に置き換えているが、人間は本質的に視覚的に情報を得る買い物客なのだ。

エージェントは、当初は難しいと思われていた分野でも優れた性能を発揮します。ユーザーのニーズを理解し、「似たようなもので、もっと安いもの」といった指示にも効果的に対応できます。モデル層が重要な役割を果たしています。

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、その程度であれば、基本的にはチャットウィンドウにeコマースのフロントエンドを再現しているに過ぎません。視覚的な情報に基づいて価格を比較する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ことを証明する説得力のある理由はまだ見つかっていません。

商人からの需要は確かに存在するが、それは防衛的な需要だ。

販売業者は、自社の店舗を代理店が検索できるようにしたいと考えている。これは、既存の顧客が代理店経由で購入しているからではなく、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）」の戦略の一つですが、現状では必須というよりは、あれば便利な機能といったところです。加盟店はまだ到来していない波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。市場規模が大きく、購入頻度が非常に高く、意思決定も迅速です（「前回あのお店でパッタイを注文するのを手伝って」）。会話型エージェントは、このような場面で大きな可能性を秘めています。

しかし、主要なテイクアウト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が人間のように視覚的にアプリケーションを操作することです。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持続可能ではありません。

もう一つの大きな問題点は、一部の店舗における極めて複雑なUIナビゲーションにある。これは非常に使いづらい。複数の割引、プロモーションコード、ポイントプログラム、そして分かりにくい決済プロセスなどがその例だ。

「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」「最安値の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、現状の不便な体験を簡素化できます。これは特に、高齢者、海外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、あるいは特別なニーズを持つニッチなユーザーにとって重要です。

どちらの画期的な事業展開も、大規模な消費者向け（B2C）流通チャネルを必要とします。あなたは、DoorDash（米国最大の配送プラットフォームで、市場シェアは56%）やAmazonと、ユーザー獲得の接点を巡って競合することになります。

消費者規模の流通網は巨大企業にとって有利な点である。購買型商取引の供給側は準備が整っている一方、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を受けている。インフラをさらに構築しても、これらの2つの問題は解決しない。

API用エージェント

私たちは数十人の開発者と実際の支払いニーズについて話し合いました。状況は驚くほど一貫しており、API向けエージェントの利用は、計算、推論、データソースなどを含め、現在非常に頻繁に行われています。開発者は既にサブスクリプションサービス、アーカイブされたAPIキー、主要サプライヤーとの請求関係を持っています。

ステーブルコインを支持する一般的な論拠は、Stripeではクレジットカード決済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、今日の低頻度な取引量であれば、プリペイド方式でこの問題を解決できます。開発者はアカウントに事前に資金をチャージできるため、問題は解決します。

より根本的な問題はサプライヤー市場にある。主流のSaaS企業のほとんどは、わずか数セントの費用で一時的な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。大規模な契約に依存している企業は、既存の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。

機械商取引は、小規模なサービス、ニッチなデータソース、個人開発者、MCPサーバーなどを含む、構造的にロングテール市場です。MPPやx402といったプロトコルは、このサブマーケットに非常に適しています。

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社のサプライヤーパートナーと提携し、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大の需要は既に満たされています。

上位30のサービス以外のあらゆる分野に、新たな決済チャネルの機会は存在する。機会は確かに存在するが、その規模は、華やかな数字が示唆するよりもはるかに小さい。

コンテンツ獲得においても同様の傾向が見られる。エージェントは記事を継続的に収集・要約しており、出版社はそれに対抗している。

しかし、コンテンツの収益化が大規模に実現する際には、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は既にこの目的のためにAI監査ツールをリリースしている）や、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。

このインフラ整備によるビジネスチャンスは、最終的には既に流通チャネルを持つ巨大企業に流れ込むだろう。

エージェントのためのエージェント

エージェント同士の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にとどまっており、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。様々なスタートアップ企業が、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。

この取引構造が実際に実現すれば、既存の決済システムとは根本的に異なるものとなるでしょう。取引に関わる当事者はいずれも人間の身元情報を含みません。遅延時間は1秒未満に抑えられ、1セント未満の少額から数百万ドルまで、あらゆる規模の資金が同じプロセスで処理されます。

さらに、既存の決済手段におけるあらかじめ設定された二者間売買モデルとは全く異なる、複数当事者による決済メカニズムが導入されるでしょう。これが実現すれば、迅速かつ大規模に展開され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」と「現在の市場」は全く別の問題である。

数ヶ月にわたり、私たちはこの市場を推進する一翼を担い、過去数年にわたり、この市場を支え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、理論上、1秒あたり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、私たちは市場の現状に即した対応をしなければなりません。

金融エージェント

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。今日では、ファンドマネージャー、財務チーム、DeFiユーザーなど、あらゆる人々が金融ツールに料金を支払っています。既存のワークフローにAIを統合することは、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す。数百ものポジションをリアルタイムで自律的に監視し、リバランスできるエージェントは、人間が手動では再現できない方法で動作します。これは単なる自動化ではなく、大幅な能力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、顧客関係を既に確立している。スタートアップ企業は、規制が比較的緩やかな分野（DeFiなど）、大手企業の対応が遅い分野、あるいはAIによって大手企業が持ち合わせていない能力を生み出すことができる分野に足がかりを見出すことができる。

しかし、他の3つのカテゴリーと比較すると、ここでは成熟企業にとって競争力がより有利である。なぜなら、既存の製品や顧客基盤の上にAIを重ね合わせることは、その逆よりもはるかに容易だからである。

真の競争優位性

では、なぜ皆まだこれらの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。

まず第一に、動機付けが重要です。業界大手は、実現までに何年もかかるかもしれ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なものになりかねません。だからこそ、彼らは事業を構築しなければならないのです。

2つ目は、認知的な盲点です。主な業務が決済である場合、あらゆる問題が決済の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方法ではなく、エージェントと人間との間で作業を調整し、作業結果を検証し、結果を確定する方法です。支払いは決済の一部に過ぎず、決済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。

大規模な調整が行われると、必然的に決済メカニズムが不可欠となる。決済は、この交響曲を構成する要素の一つに過ぎず、全体を構成するものではない。調整問題を解決する企業が決済事業を吸収するのであって、その逆ではない。

ほとんどの既存企業は、将来的に大規模な機械取引が発生するシナリオに備えるため、防御的なシステム構築に取り組んでいる。資金繰りに余裕があるため、彼らにとってスケジュールは重要ではない。

しかし、スタートアップ企業にはそのような余裕はない。市場の真の姿を見極めなければならず、ただ漫然と好機を待つことはできないのだ。

1年間の構築作業を経て、私たちは予想外の方向へと導かれました。そこには、実際に市場活動が存在し、急速に成長しているにもかかわらず、十分なサービスが提供されていない状況がありました。それは、私たちがこれまで述べてきた4つのカテゴリーの枠外に存在する市場です。