作者：Lucas Shin，出所：Artemis，編訳：Shaw 金色财经

概要

• 2030 年までに、スマートエージェント（AI Agents）は人々がインターネットを使う主要な手段になる。

• 新しいエージェント型ネットワークには、新しい決済チャネル、通貨体系、そして基盤コンポーネントが必要となる。

• 価値は三つのレイヤーに集中する：インターフェース層。ユーザーのやり取りを統制する主体；決済層。資金の流れに介入する主体；計算力とホスティング層。運用インフラの主体。

• ロングテール側のスマートエージェントによるビジネス活動は、オープンなプロトコルに依拠して運用される。

まず、この状況を描いてみよう。

時刻は 2030 年。あなたは 24 歳で、バーモント州バーリントンに住んでおり、投資が大好き――主に米国株を保有していて、Kalshi でも暗号資産や予測市場の取引に参加している。2 か月前に、兼業でフィンテックのコンサルティング会社を立ち上げた。

ある日々では、今日のように、オープニングがいつも突然だ。

ウィーン――

スマホの着信音であなたは目を覚ます。冷水を顔に浴びせられたようだ。あなたのプライベート・スマートエージェント Nexus からのメッセージだ：

おはよう、ジョー。私は夜間に以下の作業を完了した――

ポートフォリオ更新：夜間に $WMT の保有を 15% 減らした。衛星データが、店舗の来客数の減少を示しており、また決算のセンチメントが弱気に転じている。これらは交差検証済み。

スケジュール更新：今日の午後は 3 件の会議を予約済み。ブリーフィングは会議ノートに留めてある。

支出最適化：新しいクラウドサーバーのサービス提供者を見つけた――性能は同等で、年額は 840 米ドルから 290 米ドルへ引き下げた。いつでも移行できる。

総費用：0.67 米ドル

あなたが眠っている間、いったい何が起きたのか？

1. Nexus は研究用のサブエージェントを送り、0.24 米ドルを費やして夜間に 40 の異なるデータ提供者の情報を取得した。ウォルマートの最新決算電話会議の内容と、全米の店舗駐車場の衛星画像を突き合わせ、あなたの投資ロジックを更新した。衛星データがウォルマートの客流が減少していることを示すと、あなたの投資ポートフォリオ・エージェントは Kalshi の決算センチメント市場を照合し、弱気シグナルを確認して、あなたが目覚める前に減らしを完了した。4 年前に、この種の取引戦略はまだ城堡证券（Citadel）や少数の量的ファンドの専売領域だった。それらは衛星画像のサブスクリプションに数百万ドルを支払う必要があった。年 3 万ドルのブルームバーグ端末があっても、すべての情報をカバーできない――だから衛星画像、オルタナティブデータを別途契約し、そして何時間もかけて統合・分析する必要があった。そして今、バーモント州の 24 歳の若者が、コーヒー 1 杯分未満のコストで、城堡证券のクオンツアナリストと同等の情報優位性を得られる。

2. Nexus の営業用サブエージェントは、あなたのターゲット顧客ペルソナに合致する 200 件のリードを選別した――米国南東部の B ラウンド以降で、まだデータサービス提供者を使っていないフィンテック企業で、1 件あたり 0.002 米ドルのコストで情報補完を完了した。呼び出される API は別のエージェントが開発し、オープンマーケットに掲載した。上位 3 件の最も高い意向を示すリードを抽出し、即座に相手のスケジュールエージェントへ連絡して会議日時を協議した。各商談の前に、それは潜在顧客の卒業大学、共通の知人、会社ニュース、資金調達履歴を取り出し、あなたのために 1 枚のブリーフィングを整理して会議ノートに留めた。リード情報補完のこの1項目だけでも、SaaS サブスクリプションなら各アカウントあたり月 200 米ドルかかる。

3. Nexus の運用サブエージェントは、あなたのコンサルティングサイトを 6 つのサーバーサービス提供者と比較テストした：Vercel、Render、Railway、Fly.io、Netlify、Cloudflare。低コストで各社のトライアル API を呼び出し、テスト環境をデプロイして、レイテンシ、可用性、スループットを測定した。最終的に Railway が、3 分の 1 のコストで同等の性能を実現した。Nexus は Railway の価格エージェントと月額料金を交渉し、新しいサーバー上にサイトミラーを構築して、すべてのテストを完了し、正常に稼働することを保証した。もしエージェントがいなければ、少なくとも 1 週間かかる：ネットで検索し、見積もりを取り、やり取りをし、そして不安を煽る手動移行を経験する必要がある。 あなたがやるのは Nexus に実行確認することだけだ。

あなたのエージェントはこれらすべてを完了したが、費用は 0.67 米ドルだけだった。

次に、この状況を、世界中のすべての知識労働者、すべての企業、そして稼働中のすべてのスマートエージェントに掛け算してみよう。

ウィーン――

Nexus：残高不足。残り 1.87 米ドル。

あなたは先週と同じように、Apple Pay で紐づけたクレジットカードを使って 5 米ドルをチャージし、そのまま歯を磨く。裏側では、この 5 米ドルがクレジットカードからステーブルコインへ換金される――しかしあなたはウォレットをまったく見ることができない。入金も考える必要はなく、ブロックチェーンに触れる必要もまったくない。

これがマシン経済の一端――人間がこれまで決して支払ってこなかったものに、AI エージェントが継続的にお金を払い続ける、新しいビジネスシーンであり、取引規模と速度は人間の商取引の枠をはるかに超える。毎日、何十億もの取引が生まれることを想像できる。

だが、今日のインターネットは、これを支える準備ができていない。

現時点のインターネットは人間のために設計されている。レート制限、CAPTCHA、API キーによって非人間の行動をフィルタし、そして広告によって人間のユーザーを収益化する。だが、自律型エージェントが大量に登場すると、このビジネスモデルは完全に機能しなくなる。

トラフィックは爆増し、実際の注目は急減する。

長期的に広告収入で補填されてきたネットワークサーバーは、桁違いに増えるであろう要求に直面する。しかも、その要求元は広告の影響を決して受けない。

エージェントの支払いは、この問題を本質的に解決し、小額決済がアクセス権の鍵になる。

有料スクレイピング、有料アクセス、有料利用。

最終的にエージェントに広く採用されるインフラを構築した企業は、私たちの世代が目にすることのできる最大の新しい経済活動のプールを獲得する。既存の巨大勢はポジション取りを急いでいるが、マシン経済にも独自の新しい巨大勢が生まれる。前回の新しいインターネットの波では、Google、Amazon、Facebook、PayPal、Salesforce が誕生した。

スマートエージェント型インターネットの時代が、まもなく到来する。

市場規模の見通し

2030 年までに、ほとんどのネットワーク相互作用は、もはやブラウザを介して行われなくなる。我々のスマートエージェントが代わりに閲覧し、テストし、条件を交渉し、サブエージェントチームを組成し、そして取引を実行する。それぞれのタスクが完了するたびに、一連の小額決済が発生する。1 回ごとの利用コストは追加支出のように見えるが、実際にはより高コストなツールや人手の置き換えにほかならない。使えるツールがより高度であればあるほど、エージェントのパフォーマンスは向上し、我々はそれらにより高い自律権限を与える。

需要と普及速度

ざっくり試算してみよう。

前述のケースで、ジョーのエージェントは数百件の取引をわずか 0.67 米ドルで完了した。この規模を 500 人規模の中規模企業に広げると――各従業員に個人エージェントがつき、さらに営業、財務、法務、運用などの部門にも数百の共有エージェントがある――毎日気軽に 10 万件の、エージェント主導の取引が生まれる。

世界の知識労働者は 10 億人を超え、その 88% が仕事の中で AI を利用している。需要側のボリュームは非常に大きく、かつ継続的に成長している。しかし現状、この種の利用は多くが基本タスクに限られている。ネット検索、ドキュメント要約、メール作成などだ。スマートエージェントへの全面的な転換はまだ始まっていないが、一度始まれば、速度は非常に速い。

Instagram は 1 億ユーザー到達に 30 か月かかり、TikTok は 9 か月、そして ChatGPT はわずか 2 か月（ロイター / UBS データ）だった。ChatGPT の急速な普及の理由の一つは、対話インターフェースが早い段階から人にとって馴染みのあるものだったこと、そして新しいソフトを学ぶ必要もなく、利用習慣を変える必要もないこと――単にニーズを説明すれば、エージェントがなんとかしてくれるからだ。

唯一の障壁は信頼であり、信頼の構築スピードは人々の予想をはるかに超える。現時点で Claude Code は、GitHub 上の公開コード提出量の 4% に貢献している（1 日 13.5 万回超）。この増加率を踏まえると、2026 年末には 20% を突破する見込みだ。つまり 13 か月で 42896 倍の成長を実現することになる。開発者たちはわずか 1 年余りで、疑念から大規模に、本番レベルのコードを AI に任せる状態へ移行した。

モデルがより賢くなり、インターフェースがさらに簡潔になり、そしてますます多くの技術的複雑さが抽象化されて隠れるにつれて、私はスマートエージェントの普及速度はさらに加速すると思う。

2030 年には、仮に知識労働者の 60% だけがエージェントを使っていても、日次の支出は 3〜5 米ドル（これは保守的な見積もり――ジョーが朝食前に 3 つのタスクを完了しただけで 0.67 米ドルだったことを知っておいてほしい）、個人端だけのエージェント取引規模は年間 8000 億〜 1.4 兆米ドルに達する。

企業市場

Dragonfly のロビー・ピータースンが記事の中で、商用スマートエージェントは SaaS モデルの合理的な進化方向だと指摘している。私はこれに深く同意する。単に業務フローを補助するだけではなく、既存のフローを根本から置き換えるものになる。現在、ソフトウェア支出の 95% 超が企業と政府機関から出ていることを考えれば、企業側のスマートエージェント利用量と支出規模は、個人市場をはるかに超える可能性が高い。

我々はすでにこの変革を目の当たりにしている。Klarna は社内の AI システムで Salesforce を置き換え、約 200 万米ドルを節約した。ZoomInfo は AI エージェントで取引承認部門を置き換え、毎年 100 万米ドル超の節約を実現した。これらは、個別の業務フローがエージェント化されることで数百万コストが節約できた初期事例にすぎない。各企業には販売、財務、法務、運用、研究開発部門にそれぞれ数百件の同種のフローがある。スマートエージェントが全社に展開されれば、関連する支出規模は非常に驚くべきものになる。

誰もが商人になれる

コードエージェントが開発コストを大幅に下げることで、インターネット上の商人の参入障壁はゼロに近づいていく。会場選定に長けたウェディングプランナーは、最適なワークフローをパッケージとして売りに出せる。ラゴスの独立開発者は、特定のバーティカル領域の API を開発し、数時間で世界中のエージェントから収益を得ることができる。あなたが必要なのは専門知識だけで、プロンプトで API インターフェースを生成すれば、請求を始められる。

だが、もしエージェントが他のエージェントに向けてサービスを売り始めたら、何が起こるだろうか？

先ほどのジョーを想定しよう。ジョーは新しい領域に入りたい：米国中西部で、古い決済基盤を抱える中規模の医療企業だ。もし彼のエージェントがゼロから推論して完了させれば、トークンコストは急速に積み上がる：

• 特定のペルソナに合う 200 社を選別（推論 + API 呼び出し）：約 50 万トークン

• 各リードの情報を補完（テックスタック、資金調達、採用データ）：200 リード × 約 5000 トークン = 100 万トークン

• コア顧客の意思決定者をロックオン：約 20 万トークン

• 意向シグナルでスコアリング（採用のタイミング、契約の周期）：約 30 万トークン

• 各意思決定者の背景を調査：20 リード × 約 1 万トークン = 20 万トークン

• パーソナライズしたアウトリーチ文面を書く：20 リード × 約 3000 トークン = 6 万トークン

合計で約 230 万トークン。Opus 4.6 のような最先端モデルを使う場合の計算ではコストは 8〜15 米ドルの範囲だ。

すると、ジョーの営業サブエージェントは前に似たようなプロセスを、たった数セントしか使っていなかったのでは？

そうだ。大部分のステップはすでに他のエージェントによって解決されているからだ。リード補完、意向スコアリング、スケジュール設定は、オープンマーケットでパッケージ化されたインターフェースとして提供されており、価格は 0.0x セントドル程度にすぎない。

このモデルは、まったく新しいビジネスシーンを生み出す。供給側は双方向に成長する：人間がサービスを構築する一方で、エージェントもサービスを構築する。 あるエージェントが抱える高トークン消費の問題が、後続のすべてのエージェントが使える安価なツールに変わる。こうした世界では、エージェントは自分の経験をワークフローとして蓄積し、他のエージェントに売ることで、自身の稼働コストを補助できる。

パラダイムの転換のたびに、新しい商人が生まれる。Shopify はEC事業者を後押しし、Stripe はオンライン企業を後押しし、そしてマシン経済は即興開発者と自律スマートエージェントを後押しする。

現実を直視する

では、真にスマートエージェントの商用取引は、あとどれくらいで実現するのだろうか？

私が所属する Artemis チームは、二大主流のエージェント決済プロトコルの進展をずっと追跡してきた：Coinbase がオープンソース化した x402 プロトコル、ならびに Stripe と Tempo が共同で打ち出したマシンペイメントプロトコル（MPP）。簡単に言えば、この2種類のプロトコルの狙いは完全に一致している。ユーザーやエージェントが、1 回のネットワーク要求で、あらゆるネットワークサービス（たとえばデータ、Webスクレイピング、モデル推論、あるいは他の API サービス）に対して支払えるようにし、アカウント登録、API キー、請求の決済などの面倒な手続きを省くことだ。

現時点ではまだ初期段階にある。

2025 年末の x402 プロトコル取引量は、ミームコインの投機やランキングの水増し行為による虚勢の影響を受けている。上図は、専有アルゴリズムによって偽取引をフィルタした後に調整した「実際」の取引活発度だ。偽取引やミームコインの投機によるノイズを除くと、代理経済はまだ本当に到来していないことがはっきり見て取れる。現状の大半の活動は、開発者が有料 API や AI ツールをテストしているだけであり、実際に代理経済体が稼働しているわけではない。

この方式が本当に爆発する前に、解決すべき大きな問題が二つある：

1. 供給側がまだ形成されていない：エージェントが本当の意味で「支払いたい」という意欲を生む実用的な API の数が著しく不足している。

2. 成熟した発見・集約レイヤーが欠けている：高い価値を持つインターフェースが存在しても、エージェントにはそれらを信頼できる形で見つける確実な手段がまだない。

エコシステム全体がまだ発展途上であるため、取引量を主要な指標として用いるのは早すぎる。より合理的な観測指標は、供給側の成長、つまり、エージェントに向けたサービスを提供する事業者の数である。ここでは、こうした事業者を総称してサービス提供者と呼ぶ。

上図は、基準を満たすサービス提供者（売り手）の数の、時間に伴う累積変化を示している。基準を満たすサービス提供者とは、2 回以上の「実際の」取引を完了し、かつ独立した買い手が少なくとも 2 名いる必要がある。昨年 10 月、この数字はまだ 100 未満だったが、いまは 4000 を超えている。私はこの増加率はさらに加速すると見ており、主に三つのトレンドがそれを押し上げる：

1. 人工知能がデジタル商品の制作の参入障壁を下げている（前述の通り）。つまりより多くの人や AI エージェントが商人になる。

2. 新しいサービスは「エージェント優先」を設計理念とする。エージェントがコア顧客になっていくため、それらのために作られるプロダクトの形はまったく異なるものになる。Webを API で置き換え、登録プロセスを即時接続で置き換え、サブスクリプションを従量課金で置き換える。

3. 既存のサービス提供者は転換を迫られる。より多くのユーザーが AI インターフェースと対話し手動でWebを閲覧しなくなるにつれ、広告依存のビジネスモデルは完全に失敗する。広告で換金できる人間ユーザーの注目が存在しないからだ。企業は選択肢がなくなり、コンテンツとサービスを直接課金するしかなくなる。

これらの力は正のフィードバック・ループを形成し、需給両面が相互に拡大し、最終的にエージェント経済全体に火をつける。

業界の構図

代理取引のエコシステムのアーキテクチャは急速に形になりつつある。雨後の筍のように多くのスタートアップが現れ、同アーキテクチャ内の各ギャップを埋めることに集中している。並行して、フィンテックおよびソフトウェアサービス（SaaS）分野の成長企業も、ネイティブな代理取引への転換を進めている。過去 12 か月で、ほぼすべての主要な決済大手と AI ラボが、代理取引に関連するプロトコルをリリースまたは発表している。

我々は、五つのレイヤーをカバーする 170 社以上の企業を整理した：インタラクション・インターフェース、スマートエージェント、アカウント体系、決済インフラ、AI エンジン。ここでは約 80 のコア機関に絞る：

上から下へ、層ごとに分解していく。

インターフェース層

インターフェース層は最もユーザーに近く、ユーザーの意図（ニーズ）を必要なツールやサービス（供給）へ導く役割を担う。この層で、スマートエージェントがサービスを発見、評価、選択する方法を定義できる者がいれば、その下のすべての層に対して大きな主導権を持つ。ここでは、この層で最も重要な二つのカテゴリに注目する：

ユーザーインターフェース

これはほとんどの人がスマートエージェントと直接やり取りする入口だ。Apple、Google、OpenAI、Anthropic、xAI、そして Perplexity も、この種のインタラクション・インターフェースを構築しており、その形態は単なるチャットモードから急速に抜け出している。音声アシスタント、デスクトップ端末のアシスタント、組み込みの副操縦士、ブラウザのエージェントなど、新しい形が次々と登場し、ユーザーの実際の利用シーンに寄り添っている。ユーザーのデフォルト AI インターフェースになるプラットフォームが、エージェントが起点としてすべての取引を始める場所となり、このレースの勝者はさらなる大きな優位を得る。

AI ラボはすでにインターネット全体をクロールして学習し尽くしており、今残る最良のトレーニングデータは人間による誘導フィードバックだ。あなたがある応答を受け入れるか拒否するか、修正を加えるか、あるいは Claude や ChatGPT に好みの情報を渡すたびに、あなたが使うインタラクション・インターフェースはそのデータを取り込み、販売やモデル学習に使われる。インターフェースを握ることは、ユーザー体験の最適化やモデルそのものを最適化できるフィードバックのクローズドループを握ることと同義だ。これが Anthropic が Claude Code を出した理由であり、Google が Windsurf を買収した理由であり、OpenAI が Cursor を買おうとした理由でもある。あなたのエージェントが、あなたの嗜好、ワークフロー、そして日常的に使うツールに関する文脈情報を蓄積し始めると、ユーザーの移行コストは極めて高くなる。

サービス発見

ジョーのエージェントがリード補完用のインターフェースや衛星データのサービス提供者を必要とするとき、どのように適切なサービスを見つけるのか？これは、おそらくエコシステムのアーキテクチャ全体でまだ解決されていない最大の難題だ。現状の解決策の多くは、ハードコードされたツール一覧か、厳選型のサービスマーケットプレイスである。各主要プラットフォームはすでに自前の仕組みを構築している：OpenAI と Stripe が ACP を出し、Google と Shopify が UCP を出し、Visa が TAP を出している。これらは本質的に商店のディレクトリであり、プラットフォームと商店の双方が能動的に接続しないと機能しない。この種のモデルは通常のシーンではうまく機能するが、デジタルサービスの作成と販売の参入障壁が大幅に下がると、ニッチで高度にカスタマイズされたアプリが大量に現れる一方で、厳選モデルではこれらのロングテール需要を満たせない。

Coinbase、Merit Systems、Orthogonal、Sapiom などを代表とする企業は、オープンな代替策を構築している。彼らはアグリゲータと基盤インフラを作り、エージェントが稼働中に自律的にサービスを探索し、支払って利用できるようにする。事前の統合や商業的提携は不要だ。供給側（つまりネットワークリソース）が指数関数的に増えるにつれて、この問題の解決難度は極めて高くなる。しかし、誰がランキングやレコメンドのシステムを攻略し、エージェントが正しいタイミングで適切なサービスにマッチできるようにするのか――それができる者が、巨大な業界の発言権を握ることになる。

代理取引は最終的に厳選のクローズドモードへ向かうのか、それともオープンエコシステムへ向かうのか。そしてこの構図がどのように価値配分を決めるのか――この点が、この領域の最も核心的な論争の一つだ。 我々は今後、この話題をさらに深掘りする。

スマートエージェントとアカウント層

我々のタスクを完了するには、スマートエージェントは「賢い」だけでは不十分だ。ジョーの営業サブエージェントは、200 件のリードの選別、情報補完、3 件の会議予約という全プロセスを完遂し、ジョーはどんなツールも設定せず、API キーも管理せず、各ステップを逐一承認する必要もなかった。これを支えるほとんどの基盤は、終端ユーザーにとっては無感だが、これらの基盤が欠けていれば、エージェントは実行能力のない大規模言語モデルにすぎない。以下は、これらを実現するためのコア基盤コンポーネントの概要だ：

ツールと標準

この種のプロトコルとフレームワークは、スマートエージェントが外部世界と相互作用する能力を与える。MCP（機械通信プロトコル。Anthropic が提唱し、現在は Linux Foundation が管理している）は、エージェントが外部のデータやツールに接続できるようにする：未接触の API を呼び出し、データベースを読み取り、あるいは即時にあるサービスを呼び出す。A2A（Google が提案）は、異なるプラットフォーム上で開発されたエージェントが互いを発見し協働する方法を定義する。LangChain、NVIDIA と Cloudflare が出したフレームワークは、開発者がこれらのプロトコルの上にエージェントを構築しデプロイするための基盤モジュールを提供する。最近 OpenAI に買収された OpenClaw は、コンテキスト管理とツール呼び出しを統合したローカライズ・プライオリティの単一フレームワークであり、エージェントが自己発見し自己課金してサービスを利用するように開発者が構築する難度を大幅に下げる。

この領域の核心問題は次のとおりだ：これらの標準は最終的に統一されるのか、それとも断片化していくのか。標準の上に構築された商用フレームワークは、ツールが同質化する前に価値を捕捉できるのか？

認証（ID）

エージェント同士が通信できるようになった後は、信頼の構築が必要だ。エージェントが取引を行ったりサービスを販売したりする前に、その権限主体と操作権限を証明し、さらに他のエージェントが検証できる行動記録を残す必要がある。

現時点では技術パスが複数ある。生体認証（Worldcoin、Civic）、オンチェーンの代理の信用システム（ERC-8004）、検証可能なクレデンシャル（Dock、Reclaim）などだ。

この領域の設計空間は広いが、リスクも極めて高い。あなたの代理は、あなたが承認する前に最大いくらまで支出できるのか？ 契約書にあなたの名で署名できるのか？ 権限をサブエージェントに委譲できるのか？ こうした規則とセキュリティ境界は、大半が最終的にアカウント層で確定される見通しだ。

ウォレット

当然、代理が支払いを行うにはウォレットが必要だ。Coinbase、Safe、MetaMask、Phantom、MoonPay、Privy など多くのベンダーがこの領域に取り組んでおり、機能にはプログラムによるアクセスと作成、権限委譲、単発取引の支出上限、受取ホワイトリスト、複数チェーンでの稼働能力などが含まれている。ユーザーは各操作を手動で確認する必要がない。これはエコシステム内で最も激しい競争領域の一つであり、同時に重要な問題も生まれる：企業の堅牢な参入障壁（モート）はどこにあるのか？ 最終的にこの領域は同質化してしまうのだろうか？

決済層

決済層は全アーキテクチャの中でも深い位置にあり、終端ユーザーにとっては無感であるべきだが、マシン経済のすべての資金はここを通過することになる。ジョーのエージェントが夜間に 0.24 米ドルを支払って 40 のサービス提供者のデータを呼び出すとき、彼は取引ごとにカード会社、通貨、あるいは決済用の基盤チェーンを選ぶ必要がない。

コアの難所はこうだ。従来の決済チャネルは、人間が「購入」ボタンをクリックするために設計されている。エージェントは毎分数千件、1 回あたり 1 セント未満の API 呼び出しを行うことに適合する設計になっていない。クレジットカードネットワークは、取引ごとに約 0.03〜0.04 米ドルの固定コストに加えて、2.3%〜2.9% の手数料がかかる。これは 400 米ドルのホテル注文には成立するが、新型の多ステップ・エージェント取引にはまったく適応できない。

その結果、代理取引に最適化された新しいプロトコルと通貨体系が生み出される一方で、従来の巨大プレイヤーも既存インフラをこの需要に適合させようと改造している。

核心のポイントは以下のとおりだ：

支払いチャネル

この種のプロトコルと標準は、スマートエージェントがどのように支払いを開始し、ルーティングし、決済を完了するかを定義する。現時点では、主に二つの技術ルートが形成されている：

1. x402（Coinbase/Cloudflare） と MPP（Stripe/Tempo）：マシンネイティブ取引のために設計されている。エージェントが API を呼び出し、見積もりを取得し、支払いに署名し、データを受け取る――すべてが 1 回の HTTP リクエストの中で完了し、ステーブルコインで決済する。単発コストはわずか 0.0x セントドルである。

2. ACP（OpenAI/Stripe）、AP2（Google/PayPal） および Visa の TAP：別の発想で、既存のカード決済インフラを改造してエージェントのシーンに適合させる。これらは高額取引により適しており、決済速度やコストよりも、買い手保護や加盟店受け入れカバレッジの方が重要になる。

ステーブルコインと決済

スマートエージェントには、プログラム可能、迅速、高コスト効率、グローバル対応といった特性を持つ通貨が必要だ。ステーブルコインは完全にこれらの要件を満たすため、x402 と MPP の取引における天然の選択肢となる。いっぽうで、カード決済チャネルは買い手保護を提供でき、また加盟店側の使用習慣も成熟しているため、高額取引において依然として重要だ。基盤となるパブリックチェーン（例：Base、Solana、Tempo）は別の重要な問題をもたらす：どのチェーンが、エージェント級の大規模取引に必要な処理スループット、取引の最終性、そしてコスト体系を支えられるのか？

サービス提供者

この種の機関は、スマートエージェントと加盟店の間に位置する仲介者であり、コンプライアンス審査、加盟店との接続、権限認証など複雑な手続きを処理する。Coinbase、Stripe、PayPal は、代理取引を支えるために既存エコシステムを拡張しており、自社の加盟店ネットワークとコンプライアンス基盤が競争優位になると見込んでいる。Sponge や Sapiom のような他の機関は、立ち上げ初期の冷スタート問題を、新興加盟店側から解決していく。API ベースのあらゆる事業が、簡単にエージェント支払いを受けられるようにするのだ。決済チャネル、プロトコル、加盟店の数が増え続けると、調整役は、システム全体の断片化を防ぐための重要な接続の紐になっていくことが期待できる。

AI エンジン層

この層については多く説明を要しない。すべてのエージェントとのやり取り、推論ステップ、ツール呼び出しはここが駆動する。ただし、この層のビジネスモデルの変化速度は、アーキテクチャ内の他の部分を大幅に上回る。その結果、最終的に価値が表面上の見た目ほど明確なところへ流れていくわけではない。ここでは二つのカテゴリに注目する：

計算力とホスティング

ジョーのスマートエージェントがタスクの推論を行い、ツールを呼び出し、あるいはサブエージェントを作成するたびに、計算力が消費される。だがモデル推論はその一部にすぎない。ローコード / 即興開発アプリとエージェントが自前でサービスを立てることが爆発的に増えると、大量の新しいインターフェースが生まれ、それらにはホスティングの受け皿が必要になる。2025 年 5 月時点で、アクセス可能な Web ページの数はわずか 2 年で 45% 増加している。コードエージェントにより新サービスの立ち上げが極めて簡単になるため、この増加はさらに加速する。つまり計算力需要は両側から同時に増える。一方では、より多くのエージェントがより多くのタスクを処理し、もう一方では、より多くのサービスがそれらの需要を満たすために次々と立ち上がっていく。

超大規模クラウドベンダー（AWS、Google Cloud、NVIDIA）は明らかな主要プレイヤーであり、とりわけ AWS と Google Cloud は、エージェントのバックエンドや API を自社インフラ上でデプロイするプロセスを継続的に単純化している。Cloudflare はエッジコンピューティングに集中し、エージェント向けの低レイテンシのサーバーレス計算を提供する。一方 Akash、Bittensor、Nous などの分散型計算力プラットフォームは、世界中の GPU リソースを統合し、極めて低価格で販売することで、超過計算力需要を満たしていく。

基盤大規模モデル

基盤大規模モデルは、この体系の「脳」だ。Anthropic、OpenAI、Google、Meta という最先端ラボは、スマートエージェントの能力の限界を日々広げているが、それらのモデルを動かすコストは急速に下がっている。2022 年末に GPT4 レベルのモデルを動かすコストは、100 万トークンあたり約 20 米ドルだった。一方 2026 年初頭には、同等の性能のモデルコストは 100 万トークンあたり約 0.05 米ドルまで下がっており、わずか 3 年余りで 600 倍以上の下落だ。ハードウェアのアップグレード、ベンダー間の競争、そしてプロンプトキャッシュやバッチ処理などの最適化技術が、推論コストを継続的に押し下げている。同時に、推論ロジックがより小さなオープンソースの重みモデルへ抽出され、運用コストが極めて低くなることで、知的なエージェントを構築するコストも大きく下がっている。いくつかのベンチマークでは、オープンソース重みモデルとクローズドモデルの性能差はわずか 1.7% にまで縮まっている。

これはマシン経済にとって大きな追い風だ。

より安価なスマートエージェントはより安価なエージェントを意味し、バーモント州の 24 歳の独立創業者でも運用コストを気軽に負担できる。すると、生態系上位の各段階における取引の活発度もさらに上がる。もし大規模モデルが、今のクラウドサービス業者のように価格競争に巻き込まれるようなら、最終的な価値はモデル層そのものではなく、モデルの上下流の各環境側に集中する可能性がある。

誰が勝者になる？

2030 年までに、あなたのデジタル相互作用の大半は、もはやブラウザ、検索エンジン、アプリストアを必要としない。自分のニーズを伝えるだけで、スマートエージェントがすべてを代行する：適切なサービスを見つけ、条件を交渉し、支払いを完了し、そして最終成果物を納品する。インターネットはまったく違う姿になる。

理解しやすく言うと、代理向けの検索エンジン最適化の時代だ。API インターフェースはますます増え、人間向けの対話インターフェースはますます減る。

では、この世界で誰が価値を刈り取るのか？

Merit Systems のサム・ラグスデールは、代理取引エコシステムを初期のインターネットに例えて論じた。彼は、各プラットフォームが作っている厳選型の代理サービスマーケット（ACP、UCP、TAP）は 90 年代の米国オンライン（AOL）の古い道をたどっているのだと考える。つまり、体験は洗練され、体系は閉鎖的だが、主要な制約としてすべてのサービス提供者が人手による選別と審査を経なければならない。一方で x402 や MPP のようなオープンプロトコルは、より荒いものの無許可性（permissionless）を備えている。誰でもインターフェースを構築でき、ビジネスチームや法務審査がなくても、エージェント経由で収益を得られる。90 年代には閉鎖された花園型のプロダクト体験のほうが優れていたが、オープンなインターネットには無限の可能性がある。

最終的に、オープンなインターネットが勝つ。

同じロジックが再び起きる。ACP、UCP、TAP はトップ AI ラボと連携して、主流のユースケースをうまく支えるだろうが、事前に承認されたサービス提供者のディレクトリを前提とする代理では、プラットフォームが想定したタスクまでしか完了できない。いっぽう、オープンなプロトコル体系全体に接続できる代理は、能力の境界がはるかに広い。

なぜなら、今のインターネットで最も活力があるのは、HTTP プロトコルがもたらした大量のオープンな Web サイトのロングテール・トラフィックだからだ。

我々は、オープンな代理インターネットの全体像を想像できないことを、謙虚に認める必要がある。 1995 年に誰も、ライドシェアやソーシャルメディアの出現を予測できなかったように、代理に必要なツールを提供したとしても、それらが何を生み出し、どのサービスに対して誰が支払うのかを予知することはできない。

先に話し合った通り、基盤大規模モデルは急速に同質化へ向かっており、価値は技術アーキテクチャ内の他のレイヤーへ移る可能性がある。開発ツール、ウォレット、ID のインフラは重要だが、標準が統一されていくにつれて、それらの領域も同質化していく可能性が高い。だから私は、価値は三つの領域に集中する：インタラクション・インターフェース、決済、計算力。

インタラクション・インターフェース

インタラクション・インターフェースは、支出上限、承認プロセス、信頼委任の仕組みを決める。ユーザーに最も個別化された体験を提供できるプラットフォームは、最も多い取引フローを背負うことになる。

Apple はこの領域で最も過小評価されている参加者だ。そのデバイスは人々の日常生活に深く組み込まれており、ユーザーの移行コストは極めて高い。もし Siri が成熟した代理のインタラクション入口へ進化するなら、Apple は最高峰のモデルを作る必要さえなく、数十億件の取引の起点を握ることができる。彼らが必要なのは、最適なインタラクション入口を維持することだけだ。

Google が直面する転換は、さらに難しい。 人間が手動で閲覧する世界から、代理が知的に絞り込む世界へ移ることは、核心の広告収益を侵食する。しかし Google には、他の企業に比べて計り知れない優位がある。検索、メール、カレンダー、地図、ドキュメントの分野で、何十年にもわたって個人データを蓄積してきたことだ。さらに企業側の移行コストも考慮しなければならない。Google Workspace は数百万社の企業に組み込まれており、従業員のメール、ファイル、ワークフローはすべて Google のインフラ上で動いている。もし、消費者と企業のために最も個別化された代理を作れる企業があるとすれば、それは Google だ。ただし問題は、検索トラフィックを収益化するのと同じくらい効率よく代理サービスを収益化できるかどうかだ。

Merit Systems は私が期待するダークホースだ。 彼らは、オープン代理経済のためのサービス発見インフラ（AgentCash、x402 スキャン、MPP スキャン）を構築しつつ、消費者側のインターフェース（Poncho）も開発している。核心ロジックはこうだ：誰が代理のサービス発見チャネルを握り、そして資金流通の部分に介入できるか、そうすれば初期インターネットにおける Google の地位を占められる。野心的な賭けだが、オープン代理取引が厳選・クローズド方式に勝つなら、Merit は最も有利なアグリゲーション層になるはずだ。現時点ではまだ初期段階であり、当時の Google と、時価総額に換算して今の 3500 億米ドル相当の AOL が競合していたときと同じだ。

決済

資金の流れを握る者が、あらゆる取引から取り分を得る。私はこの層の見通しに最も確信がある。規模は取引量に連動してそのまま成長するからだ。

Stripe と Tempo はマシンネイティブ決済の領域で最も優位だ。 Stripe はすでに成熟した開発者エコシステムと巨大な加盟店ネットワークを持っている。一方 Tempo は、ストリーミング決済、約 500 ミリ秒の取引最終性、決済チャネルとしてのストリーミング決済、クレジットカードとステーブルコインへのネイティブ対応、ドル建てで Gas 料金を支払う（トークン価格変動リスクなし）、サーバー代行での取引などの特性を備えており、マシン経済の大量取引のために設計されている。もし MPP がデフォルトのマシンネイティブ決済チャネルになるなら、Stripe と Tempo は各エージェント取引から手数料を抜くことになる。

Circle は代理経済が拡張するのと同じペースで成長する。 私は、ステーブルコインがマシン経済の決済層になると確信している。そうなれば Circle は、準備金の収益を通じて、エージェントのウォレット内のあらゆる1ドル資金から分配を得るだろう。USDC は、取引所、ウォレット、パブリックチェーン、決済プロトコルの受け入れ度が最も広いステーブルコインであり、新しい開発者は優先的に選ぶはずだ。これにより、そのエコシステム統合度はさらに深まり、競合が参入しにくくなる。

Visa は適応を完了する。 先ほどのジョーが Apple Pay でクレジットカードをチャージし、裏側でステーブルコインに自動換金されていたのを覚えているか？ 彼は全行程でウォレットを見る必要もなく、ブロックチェーンのことを気にする必要もなかった。これこそが未来の常態だ。消費者は引き続き馴染みのあるカードを使い、裏側の決済はステーブルコインが担う。決済チャネルがアップグレードされるにつれて、Visa は消費者と加盟店における自社のブランド信頼を土台に足場を固めることになる。

計算力とホスティング

代理の数が増えることは、推論需要の上昇につながる。即興開発でのサービスが増えることは、ホスティング需要の拡大につながる。どのモデル、プロトコル、インターフェースが主流になるとしても、計算力提供者は恩恵を受ける。AWS と Cloudflare はこの領域で最も優位な二社だ。理由は似ている。

まず、それらはインターネットの大半のトラフィックを支えている。 AWS は世界 37 のリージョンで、クラウド基盤インフラの約 30% のシェアを占めている。Cloudflare は 20% 超の Web サイトに対してセキュリティとパフォーマンスのサービスを提供しており、つまりそのサイトへのすべてのリクエストはそのネットワークを通ることになる。代理向けの新インターフェースが爆発的に増えると、開発者はデフォルトで、自分が慣れているデプロイ基盤を選ぶことになる。

次に、それらは新世代インターネットの換金基盤を構築している。 広告モデルが衰退し、有料アクセス型が台頭するにつれて、両社ともこの転換をネイティブにサポートする。Cloudflare は有料スクレイピングサービスを提供し、自社ネットワーク内の任意の Web サイトが x402 を通じて AI スクレイパーに対して料金を支払えるようにした（Stack Overflow も使用している）。そして AWS は x402 基金会の創設メンバーであり、オープンソースのサーバーレス x402 リファレンスアーキテクチャも公開している。両大プラットフォーム上で動く任意のサービスは、手軽にネイティブな代理換金機能を有効化できる。

認証

私は Worldcoin のような企業に悲観的だ。それらが構築する体系は、あらゆるインタラクションで人間の検証を要求する極端な設計を前提としている。この極端主義的な想定は、人々がオンライン上の相手が人間か代理かに関心を持つという前提に立っている。しかし人々はすでに、これに慣れきっている。私の考えでは、よりあり得る未来は次のようなものだ：大多数のネットワークトラフィックのフィルタ条件は、人間のIDクレデンシャルではなく、小額決済になる。

「あなたは人間だと証明して」というよりも、「支払ってアクセスする」のほうが実用的だ。

ID 体系は一部の高リスクなインタラクションで重要だが、ほとんどの代理取引においては（小額の）決済それ自体が信頼のクレデンシャルになる。

結語

ジョーが目覚めたとき、彼は決済チャネルや代理のIDプロトコルを考えない。スマホを見ただけで、代理が取引を完了し、会議を予約し、より安いサーバーを見つけたことが分かる。この記事で議論したすべての技術アーキテクチャ層は完璧に抽象化されているため、彼はまったく気にする必要がない。

我々はまだこの未来へ向かっている。関連プロトコルは稼働しているものの普及度が足りない。供給側は成長しているがまだ薄い。サービス発見の問題は未解決で、ID層は断片化が深刻だ。 現状の大半の取引は開発者のテストであり、真の代理取引ではない。しかしエコシステムのパズルが完成していく速度は、データ指標が示すよりも速い。初期のインフラを見下している人は下向きの曲線だけを見ている。一方で私は、各人が一つ、あるいは複数の「本当に経済行動能力を持つ」代理を持つようになったとき、この絵がどう変わるかを考えている。

もしまだ行動していないなら、代理経済モデルへの転換の時だ。