1.5兆ドル以上の資産を運用するフランクリン・テンプルトンは、エージェント型AIが自律的なマシンツーマシン決済、ブロックチェーンベースの取引、自動化された決済、分散型アイデンティティシステムに対する需要を生み出すことで、ブロックチェーンの普及を加速させる可能性があると述べた。

デジタル資産およびイノベーション担当責任者であるSandy Kaulによるレポートの中で、同社は、自律型AIシステムがより多くの取引活動を引き受けるにつれて、ブロックチェーンインフラに依存する可能性が高まる概要を示した。AIの急速な拡大後に公開され、2026年7月14日までのデータを引用したこのレポートは、エージェント型AIがマシンツーマシン決済、アイデンティティ認証、取引決済のためのシステムを必要とすることにより、暗号資産とブロックチェーンの利用を増加させる可能性があると述べている。この分析は、AIとブロックチェーンインフラがどのように融合するかを検証する機関研究の高まりに貢献するものであり、これはトークン化されたファンドの提供を拡大したBlackRockや、デジタル資産インフラを戦略的領域として位置づけたGoldman Sachsなどの企業によって探求されてきたテーマである。

自律型取引へと向かうエージェント型AI

フランクリン・テンプルトンによると、人工知能は機械学習から生成AIへと発展し、その次の段階としてエージェント型AIが台頭している。対話型AIシステムとは異なり、エージェント型AIは絶え間ない人間の監視なしにタスクを計画、実行、完了することができる。

レポートは、2028年までに38%の組織がAIエージェントを従業員と並んで働かせることを期待していることを示す予測を引用した。また、エージェント型コマースが2030年までに3兆ドルから5兆ドルに達する可能性があると推定している。

AIシステムがより多くの取引機能を担うようになるにつれて、決済インフラは調整を始めている。フランクリン・テンプルトンは、StripeとVisaがマシンペイメントプロトコル（Machine Payments Protocol）を導入し、Coinbaseがx402決済プロトコルをオープン標準としてLinux Foundationに移管したと述べた。これらの取り組みは、USDCやUSDTなどのステーブルコインが、ブロックチェーンベースのレールが国境を越えた大規模で低コストの送金を処理できることをすでに実証した、プログラム可能な決済における以前の動きを反映している。

レポートによると、Shopify、Google、Amazon Web Services、および決済プロバイダーを含む企業が、ソフトウェア主導の決済をサポートするためにこの標準を採用している。

マシン決済をサポートするブロックチェーンネットワーク

Kaulは、ブロックチェーンネットワークが自律的なAI取引に必要な機能を提供すると述べた。これには、スマートコントラクトの実行、分散型アイデンティティ認証、透明な記録保持、分散型コンピューティングリソースが含まれる。

レポートはまた、ブロックチェーンの決済を従来の決済システムと比較した。Aptos、Solana、BNB Chainなどの新しいネットワークは1秒間に数千の取引を処理でき、ブロックチェーンネットワークは処理の一部として取引を決済すると述べている。

フランクリン・テンプルトンは、取引手数料が小規模な自動決済を非効率にする可能性があるため、従来の決済システムは低価値のAIマイクロペイメントには適していないと述べた。カードネットワークは通常、1ドル未満のマシン決済の価値を超える可能性のある取引ごとの手数料を請求しており、これが従来のレールでの詳細な使用量ベースの課金の実験を制限する要因となっていた。

暗号資産の役割を詳述するレポート

レポートによると、AIエージェントはブロックチェーンネットワーク上で取引を記録するためにネイティブの暗号資産を必要とする。その結果、マシンツーマシンの活動の増加は、決済を処理するために使用されるネットワークトークンの需要を高める可能性がある。

フランクリン・テンプルトンはまた、取引活動の増加がブロックチェーンのトレジャリー（資金）を拡大し、開発者への助成金、セキュリティプログラム、より広範なエコシステムの成長への資金提供に役立つ可能性があると述べた。

レポートは、AIエージェントが決済を自動的に管理すれば、ブロックチェーンアプリケーションがより広く普及する可能性があると付け加えた。そのシナリオでは、ユーザーは暗号資産やデジタルウォレットを直接操作することなくWeb3サービスにアクセスでき、分散型アプリケーションの主流での普及を遅らせてきた障壁を低くする可能性がある。