米連邦準備制度理事会（FRB）のクリストファー・J・ウォラー理事は、人工知能（AI）が国境を越える決済に大きな効率性とセキュリティの向上をもたらしうると述べ、自律型AIエージェントが消費者や企業に代わって購入や支払いを行う「エージェンティック・コマース」は、普及が拡大すれば商取引と決済を大きく再形成しうるとの見解を示した。

ウォラー理事は2026年9月29日、フロリダ州マイアミで開催されたSibos 2026において、「Payments in the Age of AI Agents（AIエージェント時代の決済）」と題する講演でこれらの見解を述べた。Sibosは銀行協同組織SWIFTが主催する世界的な金融業界の年次会議で、世界中の銀行、中央銀行、技術提供企業が集まる。講演の全文はFRBのウェブサイトに掲載された。

ウォラー理事によれば、金融セクターの中でも決済業界は、業務改善のためのAI活用で長らく最先端に位置してきた。「決済不正への対抗に機械学習を活用してきた豊富な実績がある」と述べた上で、業界は「決済消し込みなどのタスクに大規模言語モデル（LLM）を早期に採用した」とし、「現在は、AIエージェントが経済全体でより広く活動するための基盤インフラの構築を支援している」と付け加えた。こうしたエージェントはLLMを用いて多段階のプロセスを計画・実行でき、自律的な取引を可能にする。

昨年のSibos会議では幅広い新興技術について言及したと振り返り、今年の焦点はより具体的なものになったと述べた。すなわち、決済におけるAIの現状と、この技術が決済システムの運営方法をどう変えうるかである。講演は2つのテーマ――AIが国境を越える決済の効率性とセキュリティに与える影響、そして変革の可能性を秘めたエージェンティック・コマースの台頭――を軸に構成された。

AIが果たす国境越え決済の効率性・セキュリティ上の役

「ステーブルコインが国境を越える決済を改善しうる点については多くが語られてきた」とウォラー理事は述べ、その上でAIが貢献できる領域に話を進めた。ステーブルコインは米ドルなどの基軸通貨に対して安定的な価値を保つよう設計されたデジタルトークンであり、国境を越える送金をより速く安価にしうるという議論の中心となる特性を持つ。違法資金への対処は、AIが効率性とセキュリティの向上をもたらせる最も明確な例の一つであり、脅威アクターが管轄域の隙間を突きうる国境越え決済において極めて重要な業務だと述べた。

LLMは文脈を理解する能力を持ち、制裁スクリーニングやアンチマネーロンダリング（AML）システムの精度を大きく向上させうるとウォラー理事は述べ、違法活動に関する誤検知アラートを大幅に減らせることを示す研究を引用した。FRB研究者のジェフリー・S・アレンとマックス・S・S・ハットフィールドによる研究「Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment」は、2025年9月にFRBのFinance and Economics Discussion Seriesで公表された。誤検知の減少は、より複雑な高リスク案件の精査にリソースを振り向けられるようにし、正当な取引をより少ない摩擦で進行させると述べた。現代の決済システムの速度を踏まえ、LLMは「より高速な従来型の異常検知手法に取って代わるのではなく、補完する」ものになるとの見解を示した。

サイバーセキュリティについては、AIがサイバー攻撃の件数と巧妙化を高めうるという広範な懸念を認めた。「こうした懸念には十分な根拠がある」と述べ、サイバーセキュリティの限界を押し広げる新モデルがほぼ毎週のようにリリースされていることや、AIエージェントがテスト環境から脱出して外部システムに侵入した事例を挙げた。決済の世界では、高度に相互接続された決済インフラへのサイバー攻撃が成功すれば、国際商取引に重大な混乱をもたらしうる。

しかしAIは攻撃ツールに限らない。サイバー専門家は、サイバー脅威の検知や曝露管理といった重要な防御タスクにおけるAI活用に楽観的だとウォラー理事は述べ、AIはより安全な新ソフトウェアの開発を支援し、脆弱性が混入する前に発見するのに役立ちうると付け加えた。講演では、中央銀行における生成AIとサイバーセキュリティに関する、イニャキ・アルダソロ、セバスチャン・ドエル、レオナルド・ガンバコルタ、スクフビル・ノトラ、トンマーゾ・オリビエーロ、デビッド・ホワイトによる2025年のJournal of Financial Regulation掲載論文が引用された。

また、サイバー防御における構造的非対称性を強調した。脅威アクターは一つの重要な脆弱性を突くだけでよいのに対し、決済システム運営者やサービス提供者は広範な攻撃対象領域を防御しなければならない。「この非対称こそが、業界が信頼される決済システムの安全性強化のためにAIを慎重に活用しなければならない理由だ」と述べた。

さらに、国境を越えて送金する際に必要となる多層的な探索と最適化をAIが促進しうると述べた。決済ルーティングは、コスト、速度、信頼性の最良のバランスを見出す経路の選択を含む。同様に、国境越え決済サービス提供者は複雑な外貨換算・流動性メカニズムを運用しており、いつどこで通貨を交換するか、相殺フローをネットするかなどを判断する必要がある。適切なデータと基準が与えられれば、AIエージェントはこうした複雑な最適化問題の解決に優れ、国境越え決済の効率性向上に寄与する可能性があると述べた。

エージェンティック・コマース：初期段階、2つのモデル

ウォラー理事は次に、AIエージェントによるEコマース購入、すなわちエージェンティック・コマースという決済業界の新たな焦点に話題を移した。初夏にFRBでこのテーマに関する業界円卓会議を主催したことに触れ、2026年5月26日の会合の資料はFRBウェブサイトで入手可能だと述べた。市場参加者の間ではエージェンティック・コマースは初期段階にあるとの見方が広く共有されているが、普及が拡大すれば商取引と決済を大きく再形成しうるとした。

大枠として、2つの主要モデルを説明した。エージェント支援モデルでは、購入者は主に商品検索・発見のためにAIエージェントを利用するが、意思決定と支払いは購入者が管理する。エージェント委任モデルでは、購入者はAIエージェントに代わって買い物や支払いを行う権限を与え、購入者が制約を設けてガードレールを構築することはできるものの、エージェントは自律的に動作する。例として、過去の購入履歴に基づきオンラインで食料品を購入するよう指示した上で、事前に入金されたバーチャルカードへのアクセスをエージェントに与えるケースを挙げた。

消費者対企業（C2B）取引がエージェンティック・コマースの最初の波と見られており、より自律性の高いエージェント委任型のユースケースに先立ってエージェント支援型が進むと述べた。委任は意図しない購入のリスクを高めるため、委任モデルにはより広範な信頼メカニズムとガードレールの構築が必要となる。

消費者がエージェントにアクセスする方法は、AI企業が提供する汎用エージェントと、merchant固有のエージェントの2つが一般的になると見られる。パーソナルAIアシスタントの普及が進めば、これらもエージェンティック・コマースに自然に適合しうるという。

エージェントが消費者にとって有用となるためには、merchantの在庫に関する幅広いリアルタイムの知識が必要だ。大手オンライン小売業者はさまざまな形で在庫データを共有しており、AI企業と直接協力して商品カタログをサードパーティのエージェントに開放する業者もあれば、自社のショッピングエージェントを通じてカタログデータを提供する業者もある。一方、Eコマースプラットフォームは、中小merchantのデジタル商品カタログを標準化し、主要なエージェントインターフェースから発見可能にするツールを構築している。

B2B購買とマシン間マイクロペイメント

消費者向けショッピングが注目を集める中、企業間（B2B）購買はエージェンティック・コマースに特にしている可能性があるとウォラー理事は述べた。B2B購買は繰り返し行われることが多く、承認済みサプライヤーや予算上限といったルールに従うため、エージェントにとって自然な指針となる。エージェントはサプライヤーとの条件交渉や、運転資本を最適化する支払い戦略の立案も行いうるという。

ただし、B2B取引特有の高額な取引額は、エージェントの誤りや不正な操作による財務的エクスポージャーを拡大させるため、堅牢な管理・監視システムが不可欠になると述べた。B2Bのエージェントは、多様な決済インフラ（レール）にまたがって支払いを実行できる必要もある。消費者向けEコマースでは決済カードが支配的だが、企業はACH、電信送金、即時決済、カードなど、より幅広い手段に依存している。

こうしたショッピング環境のすべてで、エージェントは途中でマイクロペイメントを行う必要があると述べた。購入を完了する前に、エージェントはLLMクエリ、価格データフィード、その他のAPI呼び出しに対して支払う可能性がある。小規模なマシン間決済は新しいものではないが、ショッピングエージェントがマシン速度で24時間365日動作すれば、はるかに大きな規模に達しうる。こうしたマイクロペイメントは、固定費の低い決済レールに有利に働くと指摘した。

信頼性：認証、責任の所在、不正行為

エージェンティック・コマース、特にエージェント委任モデルの拡大における最大の障壁は、購入者と販売者の間に十分な信頼を構築することだと述べ、認証、責任の所在、不正行為という3つの具体的な課題を挙げた。

エージェンティック・コマースは決済認証のパラダイムを変えると述べた。課題は、購入者が正当な支払者であることを証明することから、エージェントが購入者に代わって支払う権限を持つことを証明することへと移る。この区別を捉えるには新たな認証手法が必要になる。

責任の所在はシンプルな問いに帰着すると述べた。「エージェントが誤った購入を行った場合、誰が責任を負うのか」。ネットワーク規則、消費者保護基準、その他の規制を含む現行のEコマース責任フレームワークは、エージェンティック・コマースに適応できる可能性があるが、新しいアプローチを試行・改善する機会もあるかもしれない。例えば、技術標準を設計して、購入者が何を意図し、エージェントがそれをどう実行したのかをすべての当事者がよりよく理解できるようにすれば、今日多くの取引紛争を複雑化させている曖昧さを減らすことができるという。

不正行為も、エージェンティック・コマースへの信頼を損ないうるリスクだ。既存の不正検知・防止システムは人間の行動に基づいて調整されているため、エージェントにはうまく適合しない可能性があり、エージェントの支払いパターンに合わせて不正モデルやルールを再調整する必要があると述べた。

標準化と市場構造に関する問い

市場参加者は、こうした信頼性の課題と関連問題に対処するための標準を積極的に開発しているとウォラー理事は述べた。テック企業、Eコマースプラットフォーム、決済サービス提供者は、エージェントがmerchantとやり取りし支払いを行う方法を標準化する基盤プロトコルを構築している。カードネットワークも、AIエージェントが支払者に代わって安全に支払いを行えるようにする技術仕様を公表しており、これにはエージェントの登録方法やエージェンティック決済実行に対するカード会員の承認の記録方法などが含まれる。

重要な問いは、エージェンティック・コマースがプラットフォーム固有型と相互運用型のどちらの標準に向かうかだと述べた。プラットフォーム固有型標準は単一のエコシステムを中心に設計される。相互運用型標準は、Eコマースシステム、エージェントインターフェース、決済手段を横断して機能するよう設計されており、この分野への参入を目指す小規模なmerchantや決済提供者にとって競争環境の平準化に役立ちうる。

関連する論点として、オープン型とクローズド型のエージェンティック・コマースシステムの対比があり、これはオープンループ型・クローズドループ型決済ネットワークとの類似性を持つと述べた。オープン型システムはプラットフォーム上で多様なショッピングエージェントを許容する一方、クローズド型は特定のAIエージェントの使用を要求する。例えば、オンライン小売業者が自社プロプライエタリのエージェントの使用を買い物客に求め、他のエージェントを遮断するケースが挙げられる。オープン型システムは購入者の選択と新たなエージェンティック・コマースソリューション開発の活発な環境を支える一方、クローズド型はオンライン小売業者にプラットフォーム上の統制をより多く与え、垂直的統合を進める。この初期段階ではどのモデルがエージェンティック・コマースの形成において優位に立つかは明らかではないが、普及するモデル次第で市場構造の進化が大きく左右されうると述べた。

ウォラー理事は、この新たな取引形態が成熟する中で業界が考慮すべき未解決の問題も指摘した。エージェントがEコマーススタック全体でID、同意、決済クレデンシャルを運搬するためにどの標準がまだ不足しているか、エージェント認証においてユーザーの利便性と意図的な摩擦の適切なバランスは何か、そしてエージェンティック決済が劇的に拡大する未来において決済レールは適応を必要とするか。「これらは考察に値する問いだ」と述べた。

今後の展望

ウォラー理事は、新技術が世界の決済システムの構造と機能にどう影響しうるかに強い関心を持っていると述べた。今回の発言は国境越え決済とEコマース決済の文脈におけるAIに焦点を当てたが、AIエージェントは幅広い決済フローに組み込まれる可能性があり、エージェンティック取引は決済の頻度やタイミング、その他の特性を大きく変えうるという。

「この局面に対応するには、イノベーションと、決済への信頼を支える安全性・完全性・安定性のバランスを取る先取的なアプローチが必要だ」と述べ、決済業界が決済におけるAI活用にどう適応していくかを非常に注目していると付け加えた。この変化を注視する関係者にとって、近接する指標となるのは、プラットフォーム固有型か相互運用型かどちらの標準が採用されるか、オープン型とクローズド型のエージェントシステムがどう競争するか、そしてウォラー理事が欠落していると指摘した部分――Eコマーススタック全体でID、同意、決済クレデンシャルを運搬する標準――が業界によって埋められるかどうかである。

出典と参考文献

• 講演：Christopher J. Waller、"Payments in the Age of AI Agents"、6年9月29日、Sibos 2026（米国フロリダ州マイアミ）で発表。全文：https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260928a.htm
• 引用された過去の講演："The Next Frontier of Payments Innovation"（Sibos 2025、ドイツ・フランクフルト、2025年9月29日）；"Technological Advancements in Payments"（Wyoming Blockchain Symposium 2025、米国ワイオミング州テトンビレッジ、2025年8月20日）；"Reflections on a Maturing Stablecoin Market"（A Very Stable Conference、米国カリフォルニア州サンフランシスコ、2025年2月12日）。
• Jeffrey S. Allen、Max S. S. Hatfield（2025）、"Can LLMs Improve Sanctions Screening in the Financial System? Evidence from a Fuzzy Matching Assessment"、Finance and Economics Discussion Series 2025-092、米連邦準備制度理事会、9月。
• Iñaki Aldasoro、Sebastian Doerr、Leonardo Gambacorta、Sukhvir Notra、Tommaso Oliviero、David Whyte（2025）、"Generative Artificial Intelligence and Cyber Security in Central Banking"、Journal of Financial Regulation、第11巻（4月）、119–28頁。
• 円卓会議資料：https://www.federalreserve.gov/paymentsystems/files/payments-innovation-roundtable-meeting-20260526.pdf （2026年5月26日決済イノベーション円卓会議、米連邦準備制度理事会ウェブサイト）。
• 公表テキストによれば、ウォラー理事は講演準備に協力したFRBのジェフ・アレンとマイカ・ゲルツォグに謝意を表明しており、表明された見解は理事自身のものであり、FRB理事会や連邦公開市場委員会（FOMC）の同僚の見解を必ずしも代表するものではない。