_By **Yaacov Martin**、JifitiのCEO。_ * * ***_自分で考える金融テック専門家のためのインテリジェンス・レイヤー。_**主要な一次ソース・インテリジェンス。オリジナルの分析。業界を定義している人々による寄稿記事。**JP Morgan、Coinbase、BlackRock、Klarnaなどのプロフェッショナルに支持されています。****FinTech Weekly Clarity Circleに参加 →*** * *_世界のオンライン・トラフィックがAIへと移行し、AIエージェント主導のオンライン販売が新記録を更新する中、銀行や貸し手は新しい現実に適応する必要があります。_従来型の銀行ファネルはまもなく死を迎えるのを目撃しています。AIとAIエージェントは、オンライン販売で数十億ドル規模に結び付けられてきました。しかし、これは単なる買い物トレンドではありません。クレジットの発見の仕方そのものが、根本的な転換に向かっているのです。AIに適応しない大手・中堅の銀行や貸し手は、この新しいゲームから完全に取り残されます。貸し手が前に進む唯一の道は、消費者向けチャネルからエージェント向けテクノロジーへ移行し、この発見可能性（discoverability）のギャップを解決することです。多くの銀行の経営幹部が、典型的な効率化策として、AIで業務を合理化しコストを削減することに注力する一方で、より破壊的な変化を見落としています。AIは効率化の革命を推進していますが、Agentic AIはアクセスの革命を推進しています。これは融資の「玄関口」そのものを変えています。銀行にとってのリスクは、どのように運用しているかだけではありません。エージェントが、顧客が関わり交流する相手としてどの事業体を選ぶかを判断する際に、あなたがそもそも見えているかどうかです。**AI Agentic Commerceはすでにここにあり、繁栄しています**----------------------------------------------------Salesforceの2025年ホリデー・ショッピングレポートでは、AIと**AIエージェント**が、2025年のホリデーシーズンに米国で合計2,620億ドルの売上に影響したことが分かりました。このシーズンでは、世界のオンライン売上が1.29兆ドルと過去最高を更新し、米国では2940億ドルでした。 AI駆動の埋め込み型融資、そして特に今すぐ購入して後払い（BNPL）は、小売の決済端末やeコマースサイトを動かす選択肢として、ますます一般的になっています。AI埋め込み型の融資は、消費者が自分のお金を使う方法を変えるだけでなく、銀行や貸し手がどのように信用（クレジット）を提供するかも変えています。これらの選択肢は、ホリデーシーズンの数字の一部を担っています。 Salesforceのレポートでは、前年比（YOY）の売上成長率が米国で4%にまで上がり、AIとエージェントがホリデー・ショッピングにおける大きな割合で関与し、全小売売上の20%を占めたことが明らかになりました。 では、デジタル基盤を更新しておらず、レガシーなシステムと従来型の貸し付けファネルで動いている銀行や貸し手にとって、それは何を意味するのでしょうか。見えないこと（invisibility）です。 AIエージェントがミリ秒単位で買い物客の資金調達オプションを選ぶと、信用オプションが発見可能でない限り、銀行のブランドや評判、そしてクレジット条件は無関係になります。エージェントがあなたのクレジット商品を「読めない」なら、その文脈ではあなたは存在しません。**見えないファネル：銀行所有チャネルから引き離される可視性とクレジット選択**----------------------------------------------------------------------------------------------今日のオンライン購入者が目にしているのは、AIによって強く絞り込まれたものです。ますます、人々はChatGPT、Claude、GeminiのようなAIツールで商品検索を始め、その後にオンライン小売業者のWebサイトへ移ります。最終的には、Agentic Commerceの時代において、平均的な買い物客は購入するためにAIエージェント環境からさえ出ないでしょう。そして、融資も同じ方向へ向かっています。簡単に言えば、あなたがAIプラットフォーム向けに最適化されておらず、MCPsを通じてAIエージェントと統合されていない場合、明日の消費者がそもそもあなたの資金調達（ファイナンス）オファーを目にする可能性は大幅に低下します。良いニュースは、この新しいAIファネルに入り込むことが、サードパーティのプラットフォームによって、ますます手軽でコスト効率の良いものになってきていることです。AIは二層構造で展開されており、銀行には両方が必要です。段階的に、より多くの消費者が銀行のWebサイトを通じて到達しなくなり、ChatGPTやPerplexityのようなAI検索チャネルを通じて到達するようになっています。社内では、銀行もコアとなる融資のAI技術を使って、不正検知、引受（アンダーライティング）、スコアリングを合理化しています。 **AIエージェントの機能：チェックアウトでの役割**------------------------------------------**AIエージェント**は、ユーザーへの推奨を提供するためにWebページに統合されるだけではありません。買い物かごや支払いオプションにも深く組み込まれています。 2026年1月下旬、IBMは、AIエージェントがすでに消費者や企業に代わって行動していると報告しました。AIエージェントは、ユーザーの代わりに調査し、交渉し、購入を完了しますが、多くの場合、人間が介在しない（ループに入らない）こともあります。Visaの「Intelligent Commerce」や、Mastercardの「Agent Pay」のような企業は、支払いをAIエージェントの買い物および購入のプロセスにシームレスに統合する方向へ進んでいます。 エージェント主導のAIジャーニーの中に、支払いと融資の選択肢を埋め込むことは、摩擦のない顧客体験を生み出し、収益を押し上げ、Agentic AIの時代における適合性（relevancy）を確実にするために設計されています。見える存在であり続け、関連性があり、競争力を保ちたい銀行や貸し手は、エージェントの資格（credentialing）を支える必要があり、必要なデータ・フレームワークを備え、さらにコンプライアンスおよび規制の観点で何が求められるのかを理解している必要があります。 複雑さの多さ、インハウスでAIシステムを構築・運用する高コスト、そしてユーザーデータとAI技術を軸にした進化する規制要請を踏まえると、多くの銀行は、自社のAIエージェントおよびAI対応システムを、サードパーティの**フィンテック（fintech）**プロバイダーに外部委託しています。 **ChatGPT、Gemini、そしてGensparkのレーダーにどう乗る？** ---------------------------------------------------------結局のところ、AIがもたらしてきた刺激的な進歩や技術的な飛躍があったとしても、銀行のリーダーが注力すべき優先事項は2つだけです。1つ目は、自分たちのデータ、商品、サービスがAIプラットフォームに読み取られ、認識され、推奨される方法です。小売業者や銀行は、Amazonに商品を載せるのと同じように、あるいは販売時点で融資を埋め込むのと同じように、ChatGPTやGensparkのようなサイトに自社のオファーを直接統合することはできません。ですが、AIエージェントがオファーをスキャンして消化できるように、データ構造やワークフローを変更することはできます。つまり、すべてのデータを機械で読める形式にし、すべてのワークフローをデジタル化することです。 **READ MORE:** **AIエージェントは銀行口座を開設できません。そうする必要がないことを示す3つの動き。**AIエージェントにとって、PDFはブラックボックスです。AIエージェントがより効率的に読むのは、APIに保存されたデータと、構造化されたメタデータです。銀行は、自社の複雑なクレジット方針を、消費（利用）可能なロジックへと翻訳しなければなりません。これはクレジットの民主化です。より小さな銀行の融資条件を、グローバルな雄（タイタンズ）や**フィンテック（fintechs）**と同じくらい「クローラブル」かつ「エージェント対応（agent-ready）」にすることです。銀行は、消費者が自分たちの「デジタル上の玄関口（digital front door）」へ来ることに慣れています。Agenticの時代には、ドアはありません。代理として動くエージェントだけが存在します。銀行が優れたアプリを作るだけなら、誰も最終的に訪れない行き先を作っていることになります。たとえばSchema.orgのような形式を使えば、銀行のWebページは、商品名、金利、手数料、適格性、条件などのデータを、AIボットが読めるように明確にラベル付けできます。ページは、ログインやペイウォールの背後に隠さず、コンテンツブロックのない状態で読み込めるように、クローラブルでクリーンである必要があります。 **1つの統合で、銀行が数十万もの小売業者とつながる**-----------------------------------------------------------------------------銀行にとって2つ目の優先事項は、自社の商品を、サードパーティのエージェント主導のコマース（agentic commerce）の買い物およびチェックアウト・システムの中で利用可能にすることです。これは難しそうに聞こえるかもしれませんが、そうではありません。これは、航空会社が電話での予約からExpediaのようなオンライン・プラットフォームへ移行したのと同じように、あるいはホテルがAPIを使ってBookingへ移行したのと同じように考えてください。APIは、2つのシステムをつなぐソフトウェアだと捉えられます。この場合、APIとはMCP（Modern Context Protocol）であり、AIエージェントを銀行のシステムに接続します。 銀行は、エージェント主導のコマース時代に参加するために、何千もの個別のエンドポイントを構築することを目指すべきではありません。代わりに、オーケストレーションとAIエージェントによる貸し付けの双方を支援するサードパーティのプロバイダーとのパートナーシップを活用することで、貸し手は「ユニバーサル・トランスレーター」にアクセスできるようになります。これにより、規模の大小にかかわらず（中堅のコミュニティ銀行からティア1の金融機関まで）、デジタル配信を即座にスケールでき、流動性は提供しつつ、プラットフォームがエージェント主導のコマース環境への接続性を提供します。融資オーケストレーションのプラットフォームは、金融機関とマーチャントのネットワークをつなぎます。これにより、数時間もコストのかかる個別のパートナーシップを構築するのではなく、たった1つの統合で、銀行が数百あるいは数千の小売業者と統合できるようになります。このエコシステムにより、銀行は、今日の消費者がますます購入を行う場所へデジタル配信をスケールできます。その際、数十件や数百件もの別々の統合を管理する必要はありません。コンプライアンスを前提にゼロから設計されたサードパーティの技術パートナーは、通常、主要な業界標準の実装と順守を担ってくれます。これにより、機関は規制当局の期待やセキュリティのベストプラクティスに遅れないようにできます。**「消費者向け」から「エージェント向け」への現実に転換するための最終的な考え**------------------------------------------------------------------------------------オンラインの買い物チャネルと融資ファネルは変わりました。能力、テクノロジー、そしてAIプロセスはまだ形作られている最中ではあるものの、重要なコンプライアンスと規制の監督を損なわずに、どの銀行や貸し手もシンプルですが効果的なAIデジタルトランスフォーメーションの枠組みを構築できます。この枠組みにより、ローンプログラムとデータセットをAIで読めるようにし、適切なサードパーティの統合プロバイダーと提携することで、新規かつ既存の顧客へ到達しながら、消費者向けのシステムからエージェント向けのテクノロジーへと銀行が転換できるようになります。
銀行にとっての新たな見えない戦場：AIが$262 億円の売上を生み出す
By Yaacov Martin、JifitiのCEO。
自分で考える金融テック専門家のためのインテリジェンス・レイヤー。
主要な一次ソース・インテリジェンス。オリジナルの分析。業界を定義している人々による寄稿記事。
JP Morgan、Coinbase、BlackRock、Klarnaなどのプロフェッショナルに支持されています。
FinTech Weekly Clarity Circleに参加 →
世界のオンライン・トラフィックがAIへと移行し、AIエージェント主導のオンライン販売が新記録を更新する中、銀行や貸し手は新しい現実に適応する必要があります。
従来型の銀行ファネルはまもなく死を迎えるのを目撃しています。AIとAIエージェントは、オンライン販売で数十億ドル規模に結び付けられてきました。しかし、これは単なる買い物トレンドではありません。クレジットの発見の仕方そのものが、根本的な転換に向かっているのです。AIに適応しない大手・中堅の銀行や貸し手は、この新しいゲームから完全に取り残されます。貸し手が前に進む唯一の道は、消費者向けチャネルからエージェント向けテクノロジーへ移行し、この発見可能性（discoverability）のギャップを解決することです。
多くの銀行の経営幹部が、典型的な効率化策として、AIで業務を合理化しコストを削減することに注力する一方で、より破壊的な変化を見落としています。AIは効率化の革命を推進していますが、Agentic AIはアクセスの革命を推進しています。これは融資の「玄関口」そのものを変えています。銀行にとってのリスクは、どのように運用しているかだけではありません。エージェントが、顧客が関わり交流する相手としてどの事業体を選ぶかを判断する際に、あなたがそもそも見えているかどうかです。
AI Agentic Commerceはすでにここにあり、繁栄しています
Salesforceの2025年ホリデー・ショッピングレポートでは、AIとAIエージェントが、2025年のホリデーシーズンに米国で合計2,620億ドルの売上に影響したことが分かりました。このシーズンでは、世界のオンライン売上が1.29兆ドルと過去最高を更新し、米国では2940億ドルでした。
AI駆動の埋め込み型融資、そして特に今すぐ購入して後払い（BNPL）は、小売の決済端末やeコマースサイトを動かす選択肢として、ますます一般的になっています。AI埋め込み型の融資は、消費者が自分のお金を使う方法を変えるだけでなく、銀行や貸し手がどのように信用（クレジット）を提供するかも変えています。これらの選択肢は、ホリデーシーズンの数字の一部を担っています。
Salesforceのレポートでは、前年比（YOY）の売上成長率が米国で4%にまで上がり、AIとエージェントがホリデー・ショッピングにおける大きな割合で関与し、全小売売上の20%を占めたことが明らかになりました。
では、デジタル基盤を更新しておらず、レガシーなシステムと従来型の貸し付けファネルで動いている銀行や貸し手にとって、それは何を意味するのでしょうか。見えないこと（invisibility）です。
AIエージェントがミリ秒単位で買い物客の資金調達オプションを選ぶと、信用オプションが発見可能でない限り、銀行のブランドや評判、そしてクレジット条件は無関係になります。エージェントがあなたのクレジット商品を「読めない」なら、その文脈ではあなたは存在しません。
見えないファネル：銀行所有チャネルから引き離される可視性とクレジット選択
今日のオンライン購入者が目にしているのは、AIによって強く絞り込まれたものです。ますます、人々はChatGPT、Claude、GeminiのようなAIツールで商品検索を始め、その後にオンライン小売業者のWebサイトへ移ります。最終的には、Agentic Commerceの時代において、平均的な買い物客は購入するためにAIエージェント環境からさえ出ないでしょう。そして、融資も同じ方向へ向かっています。
簡単に言えば、あなたがAIプラットフォーム向けに最適化されておらず、MCPsを通じてAIエージェントと統合されていない場合、明日の消費者がそもそもあなたの資金調達（ファイナンス）オファーを目にする可能性は大幅に低下します。良いニュースは、この新しいAIファネルに入り込むことが、サードパーティのプラットフォームによって、ますます手軽でコスト効率の良いものになってきていることです。
AIは二層構造で展開されており、銀行には両方が必要です。段階的に、より多くの消費者が銀行のWebサイトを通じて到達しなくなり、ChatGPTやPerplexityのようなAI検索チャネルを通じて到達するようになっています。社内では、銀行もコアとなる融資のAI技術を使って、不正検知、引受（アンダーライティング）、スコアリングを合理化しています。
AIエージェントの機能：チェックアウトでの役割
AIエージェントは、ユーザーへの推奨を提供するためにWebページに統合されるだけではありません。買い物かごや支払いオプションにも深く組み込まれています。
2026年1月下旬、IBMは、AIエージェントがすでに消費者や企業に代わって行動していると報告しました。AIエージェントは、ユーザーの代わりに調査し、交渉し、購入を完了しますが、多くの場合、人間が介在しない（ループに入らない）こともあります。Visaの「Intelligent Commerce」や、Mastercardの「Agent Pay」のような企業は、支払いをAIエージェントの買い物および購入のプロセスにシームレスに統合する方向へ進んでいます。
エージェント主導のAIジャーニーの中に、支払いと融資の選択肢を埋め込むことは、摩擦のない顧客体験を生み出し、収益を押し上げ、Agentic AIの時代における適合性（relevancy）を確実にするために設計されています。見える存在であり続け、関連性があり、競争力を保ちたい銀行や貸し手は、エージェントの資格（credentialing）を支える必要があり、必要なデータ・フレームワークを備え、さらにコンプライアンスおよび規制の観点で何が求められるのかを理解している必要があります。
複雑さの多さ、インハウスでAIシステムを構築・運用する高コスト、そしてユーザーデータとAI技術を軸にした進化する規制要請を踏まえると、多くの銀行は、自社のAIエージェントおよびAI対応システムを、サードパーティの**フィンテック（fintech）**プロバイダーに外部委託しています。
ChatGPT、Gemini、そしてGensparkのレーダーにどう乗る？
結局のところ、AIがもたらしてきた刺激的な進歩や技術的な飛躍があったとしても、銀行のリーダーが注力すべき優先事項は2つだけです。1つ目は、自分たちのデータ、商品、サービスがAIプラットフォームに読み取られ、認識され、推奨される方法です。
小売業者や銀行は、Amazonに商品を載せるのと同じように、あるいは販売時点で融資を埋め込むのと同じように、ChatGPTやGensparkのようなサイトに自社のオファーを直接統合することはできません。ですが、AIエージェントがオファーをスキャンして消化できるように、データ構造やワークフローを変更することはできます。つまり、すべてのデータを機械で読める形式にし、すべてのワークフローをデジタル化することです。
READ MORE: AIエージェントは銀行口座を開設できません。そうする必要がないことを示す3つの動き。
AIエージェントにとって、PDFはブラックボックスです。AIエージェントがより効率的に読むのは、APIに保存されたデータと、構造化されたメタデータです。銀行は、自社の複雑なクレジット方針を、消費（利用）可能なロジックへと翻訳しなければなりません。これはクレジットの民主化です。より小さな銀行の融資条件を、グローバルな雄（タイタンズ）や**フィンテック（fintechs）**と同じくらい「クローラブル」かつ「エージェント対応（agent-ready）」にすることです。
銀行は、消費者が自分たちの「デジタル上の玄関口（digital front door）」へ来ることに慣れています。Agenticの時代には、ドアはありません。代理として動くエージェントだけが存在します。銀行が優れたアプリを作るだけなら、誰も最終的に訪れない行き先を作っていることになります。
たとえばSchema.orgのような形式を使えば、銀行のWebページは、商品名、金利、手数料、適格性、条件などのデータを、AIボットが読めるように明確にラベル付けできます。ページは、ログインやペイウォールの背後に隠さず、コンテンツブロックのない状態で読み込めるように、クローラブルでクリーンである必要があります。
1つの統合で、銀行が数十万もの小売業者とつながる
銀行にとって2つ目の優先事項は、自社の商品を、サードパーティのエージェント主導のコマース（agentic commerce）の買い物およびチェックアウト・システムの中で利用可能にすることです。これは難しそうに聞こえるかもしれませんが、そうではありません。これは、航空会社が電話での予約からExpediaのようなオンライン・プラットフォームへ移行したのと同じように、あるいはホテルがAPIを使ってBookingへ移行したのと同じように考えてください。APIは、2つのシステムをつなぐソフトウェアだと捉えられます。この場合、APIとはMCP（Modern Context Protocol）であり、AIエージェントを銀行のシステムに接続します。
銀行は、エージェント主導のコマース時代に参加するために、何千もの個別のエンドポイントを構築することを目指すべきではありません。代わりに、オーケストレーションとAIエージェントによる貸し付けの双方を支援するサードパーティのプロバイダーとのパートナーシップを活用することで、貸し手は「ユニバーサル・トランスレーター」にアクセスできるようになります。これにより、規模の大小にかかわらず（中堅のコミュニティ銀行からティア1の金融機関まで）、デジタル配信を即座にスケールでき、流動性は提供しつつ、プラットフォームがエージェント主導のコマース環境への接続性を提供します。
融資オーケストレーションのプラットフォームは、金融機関とマーチャントのネットワークをつなぎます。これにより、数時間もコストのかかる個別のパートナーシップを構築するのではなく、たった1つの統合で、銀行が数百あるいは数千の小売業者と統合できるようになります。
このエコシステムにより、銀行は、今日の消費者がますます購入を行う場所へデジタル配信をスケールできます。その際、数十件や数百件もの別々の統合を管理する必要はありません。
コンプライアンスを前提にゼロから設計されたサードパーティの技術パートナーは、通常、主要な業界標準の実装と順守を担ってくれます。これにより、機関は規制当局の期待やセキュリティのベストプラクティスに遅れないようにできます。
「消費者向け」から「エージェント向け」への現実に転換するための最終的な考え
オンラインの買い物チャネルと融資ファネルは変わりました。能力、テクノロジー、そしてAIプロセスはまだ形作られている最中ではあるものの、重要なコンプライアンスと規制の監督を損なわずに、どの銀行や貸し手もシンプルですが効果的なAIデジタルトランスフォーメーションの枠組みを構築できます。この枠組みにより、ローンプログラムとデータセットをAIで読めるようにし、適切なサードパーティの統合プロバイダーと提携することで、新規かつ既存の顧客へ到達しながら、消費者向けのシステムからエージェント向けのテクノロジーへと銀行が転換できるようになります。