私がStripe Sessions 2026で見たAI経済

執筆：Gao fei

翻訳：AididiaoJP、Foresight News

1987年、経済学者ロバート・ソローは有名な言葉を述べた：「あなたはどこでもコンピュータ時代を見ることができるが、生産性統計データにはそれが見えない。」この言葉は経済学者たちをほぼ十年にわたり悩ませた。1990年代中期まで、コンピュータの生産性への貢献はついにデータの中に現れ始めた。

2026年、同じ困惑がAIにおいて再現されている。バブル論は行きつ戻りつし、学者たちは議論を続け、企業はためらい、マクロ経済指標の信号は依然として曖昧だ。しかし、AIの経済への影響は議論の余地なく既に明らかになっている場所がある。

今、私たちはStripeを見てみよう。

過去数日、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、年間支払い額は1.9兆ドルを超え、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経済を新生児に例えるなら、Stripeは産房の心拍モニターのような存在だ。ほぼ誰よりも早く、正確に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関連投資は米国の限界GDP成長の約40％に寄与し、インターネットバブル期のテクノロジー業界のピーク時の貢献を超えている。そして、これらの投資が収益に変わるとき、その大部分の決済はStripe上で行われている。さらに重要なのは、Stripeは単にAI経済の心拍を記録しているだけではない。今年のカンファレンスでは、新たな経済形態：Agentic Commerce（エージェント商取引）、すなわちエージェントが取引主体となる経済を推進すると発表した。共同創業者兼社長のジョン・コリソンは、エージェントが商取引の買い手として役割を果たすことは12〜18ヶ月以内に主流になると予測している。

2日間、288の製品と機能のリリース、1万人以上の参加者、そして一つの決定的なフレーズが常に貫いていた：「Agentic Commerce」。以下は私がStripe Sessions 2026で見たものと、私の個人的な考察である。

AI経済はどれほど速く進んでいるのか？

エージェント商取引について議論する前に、まずAI経済の全体像を見てみよう。ソローは1987年にコンピュータは統計データの中に見えないと言ったが、40年近く経った今、Stripeのデータの中にはAIが明確に見える。

会議の初日午前、CEOのパトリック・コリソン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、曲線は比較的平坦だった。2026年初めから、この曲線はほぼ垂直に上昇し始めた。直接の原因は、AIコーディングツールが起業のハードルを大幅に下げたことだ。多くの開発者は今、「vibe coding」だけで数日で収益化可能な製品を作れる。パトリックはこれをよりマクロな現象として説明した——経済全体がAIを中心に再プラットフォーム化していると。StripeのAI事業の最高収益責任者のMaia Josebachviliは、外部との比較も付け加えた：2024年まで、iOS App Storeのアプリリリース数は減少傾向だったが、AIコーディングツールの登場後、リリース数は前月比24％増加している。

変化は数量だけでなく質も伴う。Stripe Atlasは創業者にとって最も簡便な米国法人登録方法の一つだ。先週、10万社の設立を祝ったばかりだ。会議中、私は驚くべきデータを耳にした：2025年にAtlasを通じて登録された企業は、同じ時点の2024年の企業の2倍の収益を生み出している。2026年に設立されたばかりの企業の収益は、昨年同期の企業の5倍に達している。

初日の午後のAI経済レポートでは、MaiaはAI経済の台頭を促進するいくつかの名前を挙げた。Lovableは8ヶ月で1億ドルの収益を達成し、その後8ヶ月で4億ドルに急増。Cursorは2年未満で10億ドルの年化収益に到達し、3ヶ月後には20億ドルに倍増。StripeのAIネイティブ企業の中で、2025年に120％成長し、2026年以降は575％の成長を見せている。

消費者側も同様に急激に増加している。最高の消費者は月に371ドルをAI製品に費やし、これは普通のアメリカ人がインターネット接続、ストリーミング、携帯電話料金に月に支払う合計を超えている。私も自分のトークン支出をざっと計算したところ、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上の企業成長速度は世界経済の17倍だ。

2日目、ジョン・コリソンは直接ソローのパラドックスに言及し、歴史的類比を用いて説明した。1882年、エジソンはマンハッタンで最初の顧客向け電灯を点灯させた。しかし、その後30年間の電気化期間、労働生産性はほとんど向上しなかった。原因は電力が使えなかったのではなく、その当時の工場は蒸気機関を中心に設計されていたからだ。工場全体が再建された後にのみ、生産性の向上が見られた。ジョンの判断は、AIも同様の段階にあるということだ。変化はすでに起きているが、古いモデルはまだ完全に吸収されていない。「しかし」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支持しているようだ。彼のプラットフォーム上では、AI経済はすでに爆発的に拡大している。私が接触したほぼすべての伝統的企業の最高経営層は、AI導入に非常に高い緊迫感を持って推進している。

第一日からグローバルに展開

速度だけでなく、これらのAI企業にはもう一つ私の印象に残った特徴がある。それは、第一日からすでにグローバル化されていることだ。Stripeはこれについて「デフォルトでグローバル化」と表現している。

私自身がAIブロガーになって以来、よく経験するのは、AIコンテンツ制作にはタイムゾーンの概念がないということだ。太平洋の向こう側のAIニュースとローカルニュースの重みは同じだ。AI製品も同じだ。大規模言語モデルは、従来のソフトウェア依存の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一つで、世界中のユーザーが自然言語で製品を使える。これにより、初めてグローバルなソフトウェア市場の統一が可能になった。

会議のデータもこの観察を裏付けている。従来のSaaSブームでは、最も成長の早い企業は最初の年に約25か国をカバーし、3年目には50か国に達した。AI企業のペースは全く異なる：最初の年に42か国、3年目には120か国だ。Maiaは、カザフスタンがすでに多くのAI企業の市場リストに登場していると述べた。2日目の「Indexing the Economy」分科会では、Stripeは中央値を示した：最初の年に100社のAIスタートアップが55か国で販売を開始している。

Emergent Labsは具体例だ。同社は2024年に米国で設立されたが、収益の約70％は海外からであり、少なくとも16か国がそれぞれ1％以上の収益をもたらしている。先進的なAI企業の中で、48％の収益が国内市場以外から得られている。3年前は33％だった。このグローバル収益はもはや補完ではなく、基本的な状況となっている。

速度とグローバル化はAI経済の二大核心特徴であり、これらは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、最初の週に40か国以上で決済できる必要がある。これはまさにStripeが設立当初から行ってきたことだ。

ここでStripeの設立背景について補足しよう。

Stripeの創業者パトリック・コリソンと弟のジョン・コリソンはアイルランド出身であり、彼ら自身も越境起業家だ。会議中、私はアイルランドの同僚に会った。彼は、アイルランドのAI創業者たちにとって、この二人は英雄だと語った。アメリカに来てから、彼らはオンライン決済の難しさに直面した：支払いシステムと銀行の契約、PCI準拠の審査、多数の仲介業者との連携、これらすべてに数週間から数ヶ月かかることもあった。

そこで2010年、二十歳そこそこの若者二人は学校を辞め、サンフランシスコに移り、開発者が7行のコードで決済できる解決策を書いた。この7行のコードは、モバイルインターネットとSaaSの飛躍とちょうど重なった。Shopifyは数百万の商人の決済を支援し、Uberは乗客のスムーズな支払いを実現し、Salesforceはグローバルなサブスクリプションを処理する必要があった……彼らは皆Stripeを選んだ。これらのグローバルな顧客とともに成長し、Stripeは46か国にローカル化能力を構築し、195市場をカバーし、125のローカル決済方法をサポートしている。

消費者にとって、Stripeは表舞台に立つ企業ではない。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の料金通知の背後に隠れている。しかし、この見えない存在がインターネット経済の基盤的金融インフラとなることを妨げていない。AI時代において、このグローバルな金融インフラは、Stripeにとって国際展開を進めるAI企業に対して先行優位をもたらしている。

今年の会議で私はStripeのグローバル製品責任者のAbhi Tiwariにも会った。彼は3ヶ月前にこの役職を引き継ぎ、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、サンパウロにもラテンアメリカのオフィスを設置している。Abhiは、多くのAI企業がStripeに接触したとき、最初に言うのは「私たちはデフォルトでグローバル化している。ユーザーがどこにいるかは重要ではない」とだと語った。その本社で製品を開発し、グローバルに展開する旧来のモデルは、現地のチームが市場で構築する新しいモデル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、彼らに支払わせることは別の話だ。後者ははるかに複雑で、市場ごとに通貨や支払い習慣が異なるからだ。この点、Stripeは主に二つの方法でAI企業や他の顧客を支援している。ローカル通貨の価格設定とローカル決済の連携だ。前者はブラジルのユーザーにドルではなくレアルの価格を見せ、越境収益を18％向上させる。後者はインドのユーザーにUPI、ブラジルのユーザーにPixを使った支払いを可能にし、コンバージョン率を7％以上向上させる。AIデモツールGammaは、インドでUPIを導入した後、その月のインド収益が22％急増した。ブースでは、中国の企業MiniMaxの姿も見かけた。私の理解では、多くの中国の海外展開企業は、海外の法人を通じてStripeの金融サービスを利用している。

これらのAIネイティブ企業にはもう一つ共通点がある。それは、非常に少人数で、多くは独立した創業者だ。一人または二人と少数のエージェントだけで、実収益を伴うグローバル企業を支えることができる。2日目のエミリーの講演では、Atlas上の独立創業者の密度は、アメリカ人100万人あたり約5000人に近づき、年収10万ドルを超える人も増加していると示された。

エミリーはこの現象を「ソロプレナー」（一人会社）と呼んだ。これを聞いて、私は中国の急成長中のOPC（One Person Company、一人会社）ブームを思い出した。ジョンはロナルド・コスの企業理論を用いてこの現象を説明した。企業の存在理由は、内部調整コストが市場調整コストを下回るからだ。しかし、AIはこの論理を逆転させつつある可能性がある。エージェントがサービスを見つけ、ソフトウェアを統合し、支払いを処理するのを手伝うと、外部調整コストは大幅に低下する。もはや、かつて部門全体で行っていた作業を一人の従業員だけで行える。

人間の経済からエージェントの経済へ

前述のAI経済は、どれほど速く、どれほどグローバル化していても、取引主体は依然として人間だ。人間がAI製品を購入し、人間がAIツールを使って起業している。しかし、今年のSessionsで私が最も強く感じたシグナルは、Stripeの次なる大きな焦点はもう一つの変化、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Agentic Commerceだ。

この変化はすでにStripe自身のデータの中に静かに現れている。製品・事業責任者のWill Gaybrickは一連の数字を示した。長年、Stripe CLI（コマンドラインインターフェース）は極めて技術的なユーザーの少数にしか使われていなかったが、2026年以降、突然利用が爆発的に増加した。その理由は、エージェントは洗練されたグラフィカルインターフェースを必要とせず、シンプルなCLIの方が役立つことが多いためだ。Maiaのデータによると、2025年、エージェントがStripeのドキュメントを読むトラフィックは約10倍に増加した。もしこの傾向が続けば、年末までにエージェントがStripeのドキュメントを読む数は人間を超えるだろう。Stripeが十年以上かけて磨き上げたAPIドキュメントは、新たな最も忠実な読者を見つけたのだ。

エージェントが金を払って聞くのはまだ馴染みが薄いかもしれないが、すでに起きている二つのシナリオを考えてみよう。

一つは、買い物のインターフェースがモデルチャットウィンドウに変わりつつあることだ。消費者は今、ChatGPTやGemini、Instagramのリサーチ製品をよく使う。リサーチと取引の距離は一つのインターフェースに圧縮されている。中国でも例が出てきている。AIアプリ内でミルクティーを買う、といったケースだ。

集団メディアのインタビューで、ジョン・コリソンは自身の旅行用電源アダプター購入経験を例に、なぜこの圧縮が逆転しにくいのかを説明した。もしエージェントがリサーチから注文までの全工程を完結させ、数日後に商品が届くなら、もう別のサイトに行って個人情報を最初から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。買い物エージェントが検索を完了したら、次の自然なステップは決済だ。

もう一つの例は、OpenClawだ。「ロブスター」ブームを追った人なら知っているだろう。これは現在最もホットな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1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。自己管理しながらトークンの消費と使用を行う。多くの場合、人工的な承認は必要だが、最終的にはエージェントがトークンを消費し、そのトークンは直接金銭に変換可能だ。

エージェントがトークン消費を管理し、直接支出するのは一歩手前だ。今年の会議でStripeのデモはこの一歩を超えた。

デモ：エージェントの売買

2日目のメインステージで、一つのデモが何度も拍手を呼んだ。

ジョン・コリソンはエージェントに対し、シンプルな指示を出した：「AIの需要がエネルギー市場にどう影響するか調査せよ」。エージェントは検索を開始し、Alpha Vantageが必要とするエネルギー市場データセット（価格は4セント）を見つける。エージェントは価格が予算内と判断し、Tempo CLIのステーブルコインウォレットを使って自主的に購入とダウンロードを完了させる。クレジットカードで4セントを支払うのは割に合わないからだ。次に、完全な分析レポートを生成した。これはすでに驚くべきことだが、ジョンはさらに言った：「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、他のエージェントが見つけて購入できるようにせよ。」エージェントはAlpha Vantageのデータセットのライセンス条項を確認し、商用利用が許可されていることを確かめ、ウェブサイトを構築し、レポートを公開し、他のエージェントがリクエスト一つでデータを購入できる指示ファイルを生成した。

わずか数分で、一つのエージェントが研究、調達、生産、コンプライアンス審査、公開、価格設定、販売の全工程を完了したのだ。買い手でもあり売り手でもある。デモ終了後、ジョンはこう言った：「Agentic Commerceはすでに到来している。」

初日のもう二つのデモも同様に印象的だった。Will GaybrickはAPI審査アプリを構築し、エージェントがユーザーのために審査サービスを取得できるようにした。全工程で彼はエージェントに支払い情報を伝えなかった。タスク実行中、エージェントは自動的にMachine Payments Protocol（MPP）を使って2ドルの支払いを検出し、自主的に完了した。人間は指紋認証を一度行っただけだ。このゼロ設定の支払い発見能力こそ、MPPのコア設計だ。開発者はエージェントのために支払いロジックを書き下ろす必要がなく、エージェント自身が見つける。

次に、GaybrickはMetronome（リアルタイム計測エンジン）、Tempo（支払い用のブロックチェーン）、ステーブルコインを組み合わせ、ストリーミング支払いをデモした。AIトークンの消費に応じてリアルタイムで課金され、1百万トークンあたり3ドル。複数のエージェントが同時に動作している。左側のダッシュボードはトークン消費の上昇を示し、右側のステーブルコインのマイクロペイメント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、総額3.30ドルの支払いは数千のマイクロペイメントから構成されており、一回あたり三千分の一セントしかない。クレジットカードやACH、UPI、Pixでは不可能だ。Gaybrickは壇上でこれが世界初のストリーミング支払い事業だと宣言した。

マイクロペイメントの復活と新たな消費ロジック

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表する例だ。しかし、集団インタビューで、コリソンはより野心的な判断を下した：エージェントは全く新しい需要を創出する可能性がある。

彼は、長年議論されてきたが実現しなかったビジネスモデル、すなわちマイクロペイメントを可能にするかもしれないと考えている。人間は極めて細粒度の消費判断が苦手だ。Spotifyは月額9.99ドルのサブスクリプションにより、1曲あたり15セントの支払いを決める必要がなくなった。なぜなら、ユーザーは再生ボタンを押すたびに、その曲が価値があるかどうかを判断しなくて済むからだ。エージェントにはこの認知負担はない。もしこの判断が正しければ、人間の認知摩擦によって失敗した多くのビジネスモデルが、エージェントの前では突然実現可能になるかもしれない。Maiaも私との一対一の対話で似た見解を示した。彼女は、AI創業者と話した際、最も頻繁に出てきた話題は価格設定だったと述べた。

すべての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、商売側はどうすればいいのか？

あるインタビューで私はStripeのプロダクト責任者Jeff Weinsteinに尋ねた：「『お客様は常に正しい』という格言があるが、商人は消費者を喜ばせる必要がある。では、エージェントを喜ばせるにはどうすればいいのか？」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だと想像してほしい。彼らは完璧な情報、構造化されたフォーマット、迅速な可読性、そして意思決定に必要なすべてのコンテキストを求めている。人間の消費者は美しい画像や滑らかなアニメーションを好むが、エージェントは原始的な構造化データ、正確な物流情報、最小ステップで取引を完了できる能力を求めている。」

別の対話では、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『瞬間』から『戦略』へと変わるだろう」。人間の消費は離散的だ。レジに行き、財布を出し、カードをスワイプし、取引完了だ。エージェントの消費は継続的だ。ルールを設定し、「今週の食料品は50ドル以内」「常にこのカードを優先」「500ドル以上は人工承認」などを決めると、エージェントはあなたの設定した枠内で自主的に継続的に消費を行う。

安全性：計算能力は新しい現金

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取引リスクや人間の消費者が直面するリスクとは本質的に異なる。

会議中、私はこのテーマに特に関心を持ち、数名のStripe幹部と議論した。

StripeのデータとAI責任者のEmily Glassberg Sandsは、急速に拡大する三つの詐欺パターンを説明した。第一は、多アカウント乱用だ。同じ人が繰り返し異なるアカウントを登録し、それぞれに無料枠を獲得する。Stripeのネットワークデータによると、登録されたAI企業の六割にこの乱用が関わっている。第二は、無料試用期間中の悪意ある消費だ。これはAI企業にとって特に致命的だ。なぜなら、各試用は実際の推論コストを消費するからだ。彼女は例を挙げた：あるパートナー企業は、1人の有料顧客あたりのトークンコストが500ドルを超える。なぜなら、1人の顧客を獲得するために25回の無料試用が必要で、そのうち19回は詐欺だったからだ。第三は、「タダ乗り」だ。顧客が大量にトークンを消費し、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」という名言も引用した。従来のSaaSは乱用されたとき、限界コストはほぼゼロだったが、AIの推論呼び出しは実コストだ。盗まれたトークンは、盗まれた金銭と同じだ。

しかし、ここには私を特に悩ませるジレンマがある。多くのAI創業者は、乱用に対処するために無料試用を閉じる方法を取っている。

Emilyは、彼女が「この問題を解決した」と主張するすべての人にどうやってやったのか尋ねたところ、彼らの解決策は「無料層を直接閉じること」だとわかったと語った。一方、Jeffはこれが別の問題を生むと考えている。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サービスの無料試用をできなくなれば、直接別のURLに飛んでしまうだろう。Emilyは付け加えた：もしエージェントに提示される行動呼びかけが「待機リストに登録」や「営業に連絡」だった場合、すぐに離脱してしまう。詐欺防止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渡すことになるかもしれない。

Stripeがこのジレンマに答えるのは、その詐欺防止システムRadarだ。Radarのロジックは非常にシンプル：Stripe上で取引が完了するたびに、Radarは学習を続ける。500万の企業からの取引データが共有リスク識別ネットワークに流入し、特定の詐欺パターンに遭遇した企業は、他の企業も同じリスクを共有できる。先月、Radarは8つの高成長AI企業の中で、3,300万回以上の高リスクな無料試用登録を阻止した。

Jeffはまた、逆説的な見解も示した：エージェントの買い物は最終的に人間のウェブ上の買い物よりも安全になる可能性がある。人間のウェブショッピングの信頼性検証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、クリック経路は正常か、などだ。一方、エージェントの取引はプログラム化された認証を行える。StripeのShared Payment Tokensは支払い証明をトークン化し、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。ユーザーは生体認証で承認し、取引の上限や時間枠、ホワイトリストを設定できる。信頼メカニズムが推測から確認へと移行すれば、安全性の基準は実際に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

これまでの議論から明らかなのは、良好なエコシステムがなければ、エージェント商取引は実現し得ないということだ。Stripe Sessions 2026で私は、食品業界の関係者とも会った。彼は、エージェント商取引が企業の新たな機会になり得るかどうかを知りたくて参加したと語った。これは売り手側の視点だ。

したがって、これはStripeだけでは完結しない。エコシステムが必要だ。

会議の展示会場を2日間歩きながら、多くの金融産業の企業のブースを見た。Stripeは上下流のパートナーと協力し、さまざまなプロトコルを導入または参加させ、エコシステムの異なる部分をつなぐ：買い手と売り手、人間と機械、機械と機械。Machine Payments Protocol（MPP）は、エージェントがHTTPを通じて決済を発見し完了できる仕組みだ。Agentic Commerce Suiteは、Google、Meta、OpenAI、MicrosoftのAIアプリ内で直接購入できる仕組みだ。Universal Commerce Protocol（UCP）は、Shopifyが提唱し、Meta、Amazon、Salesforce、Microsoftが参加するクロスプラットフォームの商取引プロトコルだ。StripeもUCPの総理事会に参加している。協力と競争の両面にある企業のグループが、プラットフォームを横断してスムーズに消費できる共有プロトコルを共同で策定することに合意した。分散化は、エージェントがプラットフォームを超えてシームレスに消費するのを難しくし、誰にとっても良くないからだ。

プロトコルに関して、私は展示会場で特に印象的なStripeのパートナーを見つけた：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を見てすぐに思い出したのは、私が非常に好きな一冊の本『One from Many』だ。著者はVisaの創始者Dee Hockだ。本の核心テーマは、電子時代において銀行、通貨、クレジットカードはどう再定義されるべきかということだ。通貨はもはや硬貨や紙幣だけではなく、機関保証された、ネットワークに記録された、グローバルに流通するデータにもなり得る。1960年代末、Bank of Americaが発行したBankAmericardは全国に拡大し、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は問題の本質は組織の側にあると気づいた。何十もの競合銀行が基盤インフラを共有する必要があったが、既存の組織形態では協力と競争を両立できなかった。彼は分散型設計原則を用いて、すべての銀行を新組織の平等なメンバーにした。Bank of Americaはシステムの独占的コントロールを放棄した。この組織は後にVisaと改名された。

こうして、異なる時代、異なる企業が似たことを行っているが、その間に何らかの継承があるのだろうか？

答えは、どんなエージェントでも簡単に見つけられる。パトリック・コリソンは