ストライプカンファレンスで、私はAI経済の未来を見ました

作者：Gao fei

翻訳：佳欢、ChainCatcher

1987年、経済学者ロバート・ソロー（Robert Solow）の言葉が広く知られている：「コンピュータの影はどこにでも見られるが、生産性の統計データには見当たらない。」

この言葉は経済学者たちを約10年にわたり悩ませた。1990年代中頃になってやっと、コンピュータが生産性に寄与していることがデータに現れ始めた。

2026年の今日、同じような困惑がAIを巡って繰り返されている。バブル説が絶えず浮上し、学界は議論を続け、企業はためらい、マクロ経済データが伝えるシグナルは依然として曖昧だ。

しかし、ある場所では、AIの経済への影響はもはや議論の余地がない。

その場所はStripeだ。

ここ数日、私はサンフランシスコで開催されたStripe Sessionsに参加した。Stripeが処理する取引量は世界のGDPのほぼ2％に相当し、年間支払額は1.9兆ドル、プラットフォーム上には500万以上の企業が存在する。

『フォーブス』のAI 50リストの86％の企業がStripeを利用している。もしAI経済が新生児だとすれば、Stripeは産院の心電図モニターのような存在だ。ほぼ誰よりも早く、正確にこの赤ちゃんの心拍を記録している。

セントルイス連銀が2026年初めに発表した研究によると、AI関連の投資は米国の限界GDP成長にほぼ40％の寄与をし、インターネットバブル期のテクノロジー業界のピーク寄与を超えている。そして、これらの投資が収益に変わるとき、多くの決済はStripe上で行われている。

さらに重要なのは、StripeはAI経済の心拍を記録しているだけではない。

今年の会議では、新たな経済形態：エージェント・コマース（agentic commerce）を推進すると発表した。つまり、エージェントが取引の主体となる経済だ。

メディアのグループインタビューで、Stripe共同創業者兼社長のジョン・コリソン（John Collison）は、商取引の買い手役を務めるエージェントが12〜18ヶ月以内に主流になると予測している。

2日間で288の製品と機能がリリースされ、1万人以上の参加者が集まった。キーワードは「エージェント・コマース」。以下は2026年のStripe会議での私の観察と考察だ。

AI経済の成長はどれほど速いのか？

エージェント・コマースについて議論する前に、まずAI経済の全体像を見ておく必要がある。ソローは1987年に、統計データにコンピュータの影は見られないと述べた。40年近く経った今、StripeのデータにはAIの存在が明確に現れている。

会議の初日午前、CEOのパトリック・コリソン（Patrick Collison）は一連のデータを示した。パンデミック以降、Stripe上で毎月新たに設立される企業数は高水準を維持しているが、曲線は比較的緩やかだった。だが、2026年初めから、その曲線はほぼ垂直に上昇している。

最も直接的な理由は、AIプログラミングツールの登場により、起業のハードルが下がったことだ。多くの開発者は今や vibe codingを使って、数日で有料の製品を構築できる。

パトリックはこれを、より大きな概念、すなわち経済全体がAIを中心にプラットフォームの再構築を進めていると定義した。

StripeのAI事業責任者であるMaia Josebachviliは、外部の比較データも補足した。2024年以前、iOSアプリストアのアプリ公開数は減少傾向にあったが、AIプログラミングツールの登場後、アプリ公開数は前月比24％増となった。

この変化は数量だけでなく質も向上している。Stripe Atlasは、アメリカで起業家が会社を設立する最も便利な手段の一つだ。

先週、同サービスは10万社目の設立を祝った。会議で聞いた驚くべき数字は、同じライフサイクル段階の2025年にAtlasを通じて設立された企業の収益は、2024年のそれの2倍に達していることだ。そして、2026年に設立されたばかりの企業の収益は、前年同期の5倍に膨らんでいる。

午後のAI経済レポートで、MaiaはAI経済の台頭を牽引する企業名をいくつか挙げた。

Lovableは8ヶ月で1億ドルの収益を達成し、その後8ヶ月で4億ドルに拡大。Cursorは2年未満で10億ドルの年次収益を実現し、3ヶ月後には20億ドルに倍増した。

Stripe上のAIネイティブ企業の中で、2025年の成長率は120％だったが、2026年にはその伸び率は575％に達している。

消費者側の成長も著しい。最も多くAI製品に月額371ドルを費やす層は、普通の米国人のネット、ストリーミング、携帯電話料金の合計よりも多い。私もざっと計算したが、自分のToken支出はすでに携帯料金を超えている。

パトリックはさらに比較を行った。Stripe上の企業の成長速度は、世界経済の成長率の17倍だ。

2日目、ジョン・コリソンはソローのパラドックスに直接言及し、歴史的な比喩を用いた。

1882年、エジソンはマンハッタンで最初の電灯を点灯させた。しかし、その後30年間、労働生産性はほとんど向上しなかった。原因は電気の不使用ではなく、当時の工場設計が蒸気機関を中心に構築されていたためだ。工場全体を再設計し、効率化が進んだときに初めて生産性の向上が見られた。

ジョンの見立てでは、AIも同じ段階にある。変革はすでに起きているが、旧来のモデルはそれを吸収する時間がまだない。「ただし」と彼は言う、「AIは30年もかからないと思う。」

Stripeのデータは彼の楽観的な見方を裏付けている。プラットフォーム上で、AI経済はすでに爆発的に拡大している。私が関わったほぼすべての伝統的企業のトップは、AIの導入に非常に緊迫感を持って取り組んでいる。

グローバル化と生まれながらのグローバル性

速度だけでなく、これらのAI企業のもう一つの特徴は、第一日からグローバル化している点だ。Stripeはこれを「デフォルトでグローバル化（go global by default）」と表現している。

AIコンテンツの創作は時差がないという体験を私はよくする。太平洋の向こう側のAIニュースも、現地のニュースと同じくらい重要だ。

AI製品の運用も似ている。大規模言語モデルは、従来のソフトウェアが依存していたインターフェース言語や操作習慣を曖昧にしている。統一されたチャットウィンドウを通じて、世界中のユーザーが自然言語で製品を使えるようになった。この意味で、大規模言語モデルは初めて、統一されたグローバルソフトウェア市場を実現している。

会議のデータもこれを裏付けている。初期の波では、最も成長したSaaS企業は最初の年に約25か国をカバーし、3年目には50か国に拡大した。

一方、AI企業の展開速度は全く異なる。最初の年に42か国に到達し、3年目には120か国に拡大している。

Maiaは、カザフスタンが多くのAI企業の市場リストに登場していると述べた。2日目の「インデックス経済」セッションでは、Stripeは中央値のデータを示した。最初の年に、トップ100のAIスタートアップは55か国に製品を販売している。

具体例として、Emergent Labsは2024年に米国で設立されたが、その収益のほぼ70％は海外から得ている。少なくとも16か国が、それぞれ少なくとも1％の収益をもたらしている。

主要なAI企業の中で、48％の収益が国内外の市場からのものだ。3年前は33％だった。この数字はもはや補完的なものではなく、基本的な収益源となっている。

速度とグローバル化はAI経済の二大特徴であり、両者はStripeと直接関係している。AI企業は迅速に支払い能力を構築しなければならない。設立の第一週に40か国・地域で支払いを受け付ける必要がある。これはまさにStripeが創業当初からやってきたことだ。

ここで、Stripeの創業背景を少し振り返ってみよう。

Stripeの創業者、パトリック・コリソンと弟のジョン・コリソンはともにアイルランド出身だ。彼らはもともと越境起業家だった。

会議で、私はアイルランドの同行者に出会った。彼は、アイルランドのAIスタートアップの目線から見ると、この兄弟は英雄だと言った。アメリカに渡った後、彼らはオンライン決済の困難さに直面した。銀行と契約し、PCI準拠の審査を受け、複数の仲介業者と連携する必要があった。全工程は数週間、場合によっては数ヶ月かかった。

そこで2010年、二十歳そこそこの若者二人は、退学してサンフランシスコに移り、わずか7行のコードで開発者が支払いを受け付けられるソリューションを書き上げた。

この7行のコードは、モバイルインターネットとSaaSの飛躍的な普及期に生まれた。Shopifyは何百万もの商家の決済を支援し、Uberは乗客の支払いをスムーズにし、Salesforceはグローバルなサブスクリプションを処理したいと考えた。

彼らは皆Stripeを選んだ。Stripeはこれらのグローバルな顧客とともに成長し、46か国にローカル化能力を構築、195市場をカバーし、125のローカル決済手段をサポートしている。

消費者にとって、Stripeは目立つ存在ではない。

Shopifyの決済ページやOpenAIのサブスクリプション確認メール、Uberの料金通知の裏に隠れている。しかし、その見えない存在が、インターネット経済の基盤となる金融パイプラインの役割を果たし続けている。

AI時代において、このグローバルな金融インフラは、StripeがAI企業の海外展開を支援する上で優位に立つ要因となっている。

今年の会議では、Stripeのグローバルプロダクト責任者Abhi Tiwariにも会った。彼は3ヶ月前にこの役職に就き、シンガポールに移った。Stripeはサンフランシスコ、ダブリン、シンガポールにエンジニアリングセンターを持ち、サンパウロにはラテンアメリカ拠点も設置している。Abhiは、多くのAI企業がStripeに問い合わせるときの第一声は「我々はデフォルトでグローバルだ。ユーザーがどこにいるかは重要ではない」と言うと教えてくれた。

従来の、親会社の研究開発拠点からグローバルに展開するモデルは、現地のチームが直接ターゲット市場で開発する新しいやり方に取って代わられつつある。

グローバルなユーザーにリーチすることは一つのことだが、彼らから支払いを得ることは別の話だ。これは非常に複雑で、市場ごとに通貨や支払い習慣が異なるからだ。

Stripeはこれを支援するために、主に二つの方法を用いている。現地通貨での価格設定と、現地の支払い手段の接続だ。

前者により、ブラジルのユーザーはドルではなくブラジルレアルで価格を見られるようになり、越境収益が18％増加した。後者により、インドのユーザーはUPIで支払い、ブラジルのユーザーはPixで支払い、コンバージョン率は7％以上向上した。

AIデモツールGammaがインドでUPI支払いを導入した後、その月の収益は22％急増した。ブースでは、中国の企業MiniMaxも見かけた。私の理解では、多くの中国の海外展開企業は、海外法人を通じてStripeの金融サービスを利用している。

これらのAIネイティブ企業のもう一つの共通点は、少人数であることだ。多くは創業者一人または二人とAgentの集まりだけで、実質的なグローバル企業を運営できる。

2日目の講演で、Emilyは一人起業家（solopreneur）の密度が、アメリカの人口百万人あたり約5000人に近づきつつあり、その中には年収10万ドルを超える人も増えていると示した。

彼女はこの現象を、経営学者ロナルド・コスの「企業理論」を用いて説明した。企業の存在理由は、内部調整コストが市場取引コストより低いからだ。

しかし、AIはこの論理を覆す可能性がある。Agentがサービスの発見やソフトウェアの統合、支払い処理を代行できるなら、外部調整コストは急激に下がる。もはや、部屋いっぱいの従業員を抱えていた昔のやり方は不要になる。

人類経済からAgent経済へ

前述のAI経済は、いくら速く、いくらグローバル化しても、取引主体は依然として人間だ。人間がAI製品を買い、AIツールを使って起業している。

しかし、今年のSessions会議で私が最も強く感じたのは、Stripeの次なる大きな焦点は、もう一つの変革、すなわちエージェントが市場参加者となる経済形態、すなわちエージェント・ビジネス（Agent Business）だということだ。

この変化は、Stripe自身のデータの中にも静かに現れている。

Stripeのプロダクト＆ビジネス責任者Will Gaybrickは、一連のデータを示した。長年、Stripeのコマンドラインインターフェース（CLI）は、少数の技術者によって使われてきたが、その利用量はほとんど変わらなかった。

しかし、2026年に入ると、利用が急増した。理由は、エージェントは洗練されたグラフィカルなUIを必要としないからだ。シンプルなCLIの方が実用的な場合も多い。

Maiaのデータによると、2025年にStripeのドキュメントを読むエージェントの流量は約10倍に増加した。

この傾向が続けば、今年末には、エージェントがStripeのドキュメントを読む数が人間を超えるだろう。Stripeが十年以上かけて磨き上げてきたAPIドキュメントは、最も忠実な新たな読者層を獲得しつつある。

もし、エージェントが支払いを行うというアイデアがまだ馴染み薄いなら、次の二つの実例を見てみてほしい。

一つは、買い物のインターフェースがすでにモデルチャットウィンドウに移行している可能性だ。消費者は今やChatGPTやGemini、Instagramを使って商品を検索し、検索と取引の距離が一つのインターフェースに圧縮されている。中国でも、AIアプリ内でミルクティーを買う話など、似た例がある。

メディアのグループインタビューで、ジョン・コリソンは、自身が旅行用電源アダプターを購入した経験を例に、こう説明した。もしエージェントが検索から注文までの全過程を完結させ、数日後に商品が届けば、もう別のサイトで個人情報を入力し直す必要はない。たとえそのサイトの方が少し良い商品だったとしてもだ。一度買い物エージェントが検索を終えたら、次は当然の流れで決済に進む。

二つ目の例は、OpenClawだ。爪（claw）の波に関心のある人は知っているだろうが、これは現在最も盛り上がるオープンソースの自主エージェントフレームワークの一つだ。

ユーザーはFeishu、Telegram、WhatsAppなどのメッセージアプリを通じてエージェントに指示を出し、エージェントは自主的にタスクを実行する。

ポイントは、OpenClawは一日で数百元、あるいは数百ドルのトークンコストを消費できることだ。自らトークンの消費と使用を管理し、必要に応じて人間の承認も得るが、根本的にはエージェントがトークンを使い、そのコストは直接金額に換算できる。

エージェントがトークン消費を管理し、直接支払いを行うまでの間には一歩の差しかない。今年の会議でStripeは、その境界線を越えたデモを披露した。

エージェントの売買

2日目のメインステージで、あるデモが大きな拍手を呼んだ。

ジョン・コリソンは、エージェントに対して「AIの需要がエネルギー市場にどう影響しているか調査せよ」とシンプルな指示を出した。エージェントは検索を開始し、Alpha Vantageのエネルギー市場データセットを見つけ、価格は4セントだと判断した。

エージェントは予算内と判断し、Tempo CLI上のステーブルコインウォレットを使って自律的に購入・ダウンロードした。クレジットカードで4セントの取引を行うのは明らかに不合理だからだ。

次に、エージェントは完全な分析レポートを生成した。この時点だけでも驚きだが、ジョンは続けてこう指示した。「このレポートを公開し販売せよ。適切だと思う価格を設定し、他のエージェントも見つけて購入できるようにしろ。」

エージェントはAlpha Vantageのライセンス条項を確認し、商用利用が可能と判断した後、ウェブサイトを立ち上げてレポートを公開し、購入用の指示ファイルを生成した。これにより、他のエージェントは単一リクエストでデータを購入できる。

数分のうちに、一つのエージェントが研究・調達・制作・コンプライアンス・公開・価格設定・販売までの一連の操作を完了した。買い手も売り手もエージェントだ。デモ終了後、ジョンは一言、「エージェント・ビジネスは到来した」と述べた。

1日目のもう一つの注目のデモも同様に印象的だった。Will Gaybrickは、APIコードのレビューを行うアプリを構築し、エージェントに代わってユーザーのレビューを取得させた。全過程で、支払いについては何も伝えなかった。

タスク実行中、エージェントは自動的に機械支払いプロトコル（MPP）を検出し、2ドルの支払いを完了した。人間がやったのは指紋認証だけだ。この「何も設定しなくても支払いを見つける」能力こそ、MPPのコア設計だ。開発者はエージェントの支払いロジックを個別に書く必要がない。エージェント自身が見つける。

次に、Gaybrickはリアルタイム課金エンジンMetronome、支払い専用のブロックチェーンTempo、ステーブルコインを組み合わせて、流動的な支払い（サービス消費に応じて資金を微細な単位に分解し、リアルタイムに連続的に資金を移動させる方式）をデモした。

AIのToken消費に応じてリアルタイム課金を行い、1百万Tokenあたり3ドルの価格設定。複数のエージェントが同時に動作し、左側のダッシュボードにはToken消費量が増加し、右側の微支払いは同期して流入している。

Tempoのブロックチェーンブラウザを開くと、総支払い額は3.30ドルで、その内訳は数千の微支払い（1ドルの三千分の一）からなることが見える。

クレジットカードやACH決済、UPIやPixではこれを実現できない。Gaybrickは壇上で、「これは世界初の流動的支払いサービスだ」と宣言した。

微支払いの復活と新たな消費の論理

チャットウィンドウでの買い物やOpenClawは、エージェントが人間の消費を代行する例だが、グループインタビューでは、ジョン・コリソンがより大きな予測を示した。エージェントは、長年議論されてきたが成功例の少ないビジネスモデル、すなわち微支払いを再び活性化させるかもしれない。

彼は、エージェントが長らく失敗してきた理由の一つは、人間の認知的な負担にあると指摘した。Spotifyの月額9.99ドルのサブスクリプションは、1曲あたり15セントの単曲課金に比べて、ユーザーの意思決定負担を軽減している。

エージェントにはそのような認知負担がない。もしこれが正しければ、かつて人間の認知の壁に阻まれていたビジネスモデルが、エージェントの登場によって一気に実現可能になる。

Maiaも私との一対一の会話で似た見解を示した。彼女は、数十人のAI創業者と話した結果、エージェントのビジネスにおいて最も頻繁に議論されたのは価格設定だと語った。

取引には買い手と売り手がいる。もし買い手がエージェントになったら、商家はどう対応すればいいのか？

私はStripeのプロダクト責任者Jeff Weinsteinに、「顧客は神様だとよく言われるが、商家はどうやってエージェントを喜ばせるのか？」と質問した。

Jeffの答えは、「エージェントは、あなたが知っている最良のプログラマーのように考えろ。彼らは完璧な情報、構造化されたフォーマット、迅速な読み取り、そして意思決定に必要なすべての背景情報を求めている」とのことだ。

人間の消費者は、きれいな画像や滑らかなアニメーションを好む。一方、エージェントは、原始的な構造化データや正確な物流情報を求め、できるだけ少ないステップで取引を完了したいと考えている。

別の会話では、Metaの副社長Ginger Bakerは、この変化をより積極的に要約した。「支払いは一瞬の行為から、戦略的な行為へと変わるだろう」と。

人間の買い物は離散的だ。

レジに行き、財布を取り出し、カードをスワイプし、取引完了。

エージェントの消費は連続的だ。

ルールを設定する。例：「今週の生活必需品の支出は50ドルまで」「このカードを常に使う」「500ドル超の自動承認はしない」など。すると、エージェントは設定した範囲内で自主的に消費を続ける。

計算能力は新たな現金

もしエージェントが新たな消費者の形態になれば、新たなリスクも生まれる。これらのリスクは従来のSaaS取引のリスクと本質的に異なり、人間の消費者が直面するリスクとも全く違う。

会議中、私はこのテーマに特に注目し、Stripeの幹部と議論した。

StripeのデータとAI責任者のEmily Glassberg Sandsは、急増する三つの詐欺パターンを説明した。一つは、多重アカウントの乱用。個人が何度も異なるアカウントを登録し、無料枠を何度も利用するケースだ。

Stripeのネットワークデータによると、登録されたAI企業の6割にこの乱用が関わっている。

二つ目は、無料トライアル期間中の悪意ある消費。これはAI企業にとって特に致命的だ。なぜなら、トライアルごとに推論コストが実際に燃焼されるからだ。

彼女は例を挙げた。ある協力企業では、1人の有料顧客を獲得するためのTokenコストは500ドルを超える。なぜなら、25回の無料トライアルのうち19回は詐欺だったからだ。

三つ目は、「タダ乗り」だ。大量のTokenを消費した後、月末に支払いを拒否するケースだ。Emilyはまた、「計算能力は新しい現金だ」と引用した。従来のSaaSは滥用されたとき、ほぼコストゼロだったが、AIの推論呼び出しは実際にコストがかかる。Tokenを盗むことは、すなわち金銭を盗むことだ。

しかし、ここには非常に厄介なジレンマがある。多くのAI創業者は、滥用対策として無料トライアルを閉じてしまう。

Emilyは、彼女が「解決済み」と主張する人々にどう対処しているか尋ねたところ、彼らの解決策は単に無料層を閉じるだけだったとわかった。だが、Jeffはこれが別の問題を引き起こすと指摘した。

エージェントは、新しいサービスを発見する主要な手段になりつつある。もしエージェントが試用できないサービスに出会ったら、直接別のリンクに飛んでしまう。

Emilyは、「もしエージェントに『待機リストに登録』や『営業に連絡』といった案内が表示されたら、すぐに離脱するだろう」と述べた。詐欺対策のためにセルフサービス登録を閉じることは、最も重要な成長チャネルを競合に奪われることにもつながる。

Stripeのこのジレンマへの解決策は、詐欺防止システムRadarだ。Radarのロジックはシンプルだ：Stripe上で取引が完了するたびに学習を行う。

500万の企業の取引データが共有のリスク識別ネットワークに流入し、ある企業が特定の詐欺パターンに遭遇すれば、他の企業も恩恵を受ける。先月、Radarは8つの高成長AI企業の中で、330万件以上の高リスクな無料トライアル登録を検知した。

Jeffはまた、直感に反する見解も示した。エージェントの買い物は、最終的に人間のウェブショッピングよりも安全になる可能性があると。

人間のウェブショッピングの信頼性は、推測に依存している。ユーザーがサイトにどれだけ長く滞在したか、クリックの経路は正常かなどだ。

しかし、エージェントの取引はプログラムによる認証が可能だ。Stripeの共有支払いトークンは、支払い証明をトークン化しているため、エージェントは原始的なクレジットカード番号に触れない。生体認証による認証や、取引の上限、時間枠、ホワイトリストの設定もできる。

信頼メカニズムが推測から確認へと変わるとき、セキュリティの基準はむしろ向上する可能性がある。

エコシステム、プロトコルと歴史の一断片

ここまでで、エージェント・ビジネスの実現には、良く機能するエコシステムが不可欠だと理解できる。2026年のStripe Sessionsで、私は食品業界の関係者に会った。彼は、エージェント・ビジネスが自社の新たな機会になるかどうかを知りたくて参加したという。これは売り手側の視点だ。

したがって、Stripeだけでは完結しない。エコシステムが必要だ。

会議の展示ホールを2日間歩き回ると、多くの金融産業の各段階を横断する企業のブースを見かけた。

Stripeは、買い手と売り手、人間と機械、そして機械と機械をつなぐために、いくつかの協定やプロトコルを導入・参加している。機械支払いプロトコル（MPP）は、エージェントがHTTPを通じて支払いを発見し完了できる仕組みだ。

エージェント・ビジネスのためのスイートは、GoogleやMeta、OpenAI、MicrosoftのAIアプリ内で直接購入できる仕組みを提供している。共通の商取引プロトコル（UCP）は、Shopifyが提唱し、Meta、Amazon、Salesforce、Microsoftが共同で参加しているクロスプラットフォームの商取引協定だ。StripeもUCPの管理委員会に参加している。

協力・競合関係にある企業が、断片化を防ぎ、エージェントがプラットフォームを横断してスムーズに消費できるようにと、共有の協定のもとで協力しているのだ。

プロトコルに関して、私は展示会で一つの特別なStripeのパートナーを見かけた。それはVisaだ。私の見解では、Visaは本質的にプロトコルプラットフォームだ。

Visaの存在を見て、私は長年好きだった一冊の本を思い出した。Dee Hockが書いた『混序：新時代の異端的ビジネス組織の創造と管理』だ。

この本のテーマの一つは、電子時代において、銀行、通貨、クレジットカードがどう再定義できるかということだ。通貨はもはや硬貨や紙幣だけではなく、機関保証、ネットワーク記録、そしてグローバルに流通するデータにもなり得る。

1960年代末、アメリカの銀行が発行したアメリカン・バンクカードは全国に拡大した。多くの州跨ぎの消費者が流入し、旧システムは崩壊した。Hockは、問題は組織構造にあると気づいた。何十もの競合銀行が、インフラを共有しながらも、競争と協力を両立させることができる新たな組織が必要だった。

彼は、分散型の設計思想を用いて、すべての銀行を新組織の平等なメンバーにし、アメリカン・バンクもそのシステムの排他的コントロールを放棄した。その組織は後にVisaと改名された。

異なる時代の二つの異なる企業が、似たことをしている。そこに何らかの継承があるのだろうか。

エージェントの助けを借りれば、その答えはすぐに見つかる。パト