決済業界は、そのインフラが快適に処理できる以上に急速に拡大しています。記録的な取引量、増え続けるレール、そしてAIの迅速な導入は、より高速かつ知能的なサービスを約束しますが、その裏側では、手動プロセス、統合のギャップ、規制の不確実性が新たな摩擦点を生み出しています。AutoRekの最新レポート、「決済運用の未来2026年」は、この瞬間を転換点として位置付けています。もはや「決済が何をできるか」ではなく、「エコシステムがどれだけ効果的に成長を支えられるか」が問われています。PaymentsJournalのウェビナーでは、AutoRekの決済・リテールバンキング副社長ニック・ボータと、Javelin Strategy & Researchの決済共同責任者ジェームズ・ウェスターが、景観を変える力、舞台裏で積み重なる摩擦、そしてそれが2026年以降に何を示すのかについて議論しました。スケーラビリティの圧迫-----------------------レポートの中心テーマは決済の拡大です。グローバルな取引量が増加し、多様なレールが拡大する中で、決済チームは追いつくのに苦労しています。回答者の69％は、手動プロセスと限定的な自動化が最大の障壁だと挙げています。インフラコストやデータスループットも課題ですが、人に依存したワークフローが主な制約となっています。デジタル変革から数十年経った今でも、驚くほど多くのプロセスが手動のままです。「私は比較的大きな銀行と照合について話していました」とウェスターは言います。「彼らはプロセスの問題や、なぜ特定のやり方をしているのかについて話していて、結局はデータをエクスポートしてスプレッドシートに貼り付け、それを印刷しているだけでした。私は『なぜそんなやり方をしているのか』と尋ねると、『ダイアンがそう設計したからだ』と言うんです。で、私は『ダイアンって誰ですか？』と聞きました。このウェビナーの全員の顔を見ていると、ダイアンはいません。『ダイアンは実は引退しました。でも、これが最良の方法だと思ってやってきました』と。」「誰も本当に、そのプロセスがなぜ存在するのかを見直したことがなかった」と彼は続けます。「それは悪くないシステムでしたが、そのプロセスは何らかの方法で自動化される必要があります。」バンドエイドの連続---------------------手動プロセスが依然として多い理由の一つは、自動化の取り組みがしばしば旧式の「バンドエイド」修正の上に新しいシステムを重ねているからです。多くは以前の回避策を修正するために作られたものであり、操作を単純化するのではなく、複雑さを固定化してしまうことがあります。また、企業は単一の痛点を外部ベンダーのソリューションで解決しようとすることもあります。成功した場合でも、これらのツールは上流・下流で追加の手作業を生むことがあります。結果として、チームは自動化されたプロセスを管理するのではなく、その周辺のタスク—ファイルのアップロード、出力の照合、データの操作—を行うことになります。「あなたの技術スタックとシステム、そして協力するパートナー間の相互運用性は非常に重要です」とボータは言います。「何かがあなたのインフラに合わない場合、それはさらなる運用プロセスを生み出します—いわばバンドエイドです。それはただ、より多くの運用と手作業のプロセスを生み出すだけです。」AIができることとできないこと-----------------------一方、AIの導入は広く進んでいます。回答者の96％が何らかの形でAIを使用していると報告しています。しかし、いくつかの重要な懸念もあります。半数近くが、レガシーインフラとの統合に苦労し、導入や継続的なメンテナンスコストに懸念を抱いています。データセキュリティや規制リスクも主要な懸念事項です。「照合の世界では、単に一致・不一致を見極めるだけでなく、顧客の行動を理解し、資金を適切なタイミングで決済し、特定の活動からより多くの価値を引き出すことが重要です」とボータは言います。「しかし、AIをすべてを支配させるというマクロ的な導入には反発も見られます。AIツールが企業の意思決定を行うことへの信頼がまだ十分ではありません。」現時点では、AIは人間の意思決定を補完する役割を果たしています。定量的・定性的データを統合し、より迅速で情報に基づいた意思決定を可能にする洞察を浮き彫りにします。ただし、最終決定を下すわけではありません。パターン認識は、AIが最も価値を発揮する分野です。膨大なデータセットを処理し、人間には見つけにくい信号を識別します。「詐欺はその一つです。詐欺師の行動パターンを見逃すと、大量の取引の中で潜り込み、大きな金額を不正に引き出すことが可能になります」とウェスターは言います。AIはまた、ルーチン作業の効率化にも寄与します。かつて4時間かかっていた照合作業が、今や数分で完了します。「AIを使うのは人を置き換えるためではなく、補完するためです」とウェスターは言います。「その人が5倍速く作業できるようになり、その結果、実際にビジネスに貢献できるようになるのです。AIはあなたの仕事を奪うのではなく、より良くする手助けをするのです。」未来への展望------------AIを超えて、構造的な変化も進行中です。中央銀行デジタル通貨（CBDC）やステーブルコインは、実験段階から戦略的な検討へと移行しています。企業は2030年までに決済量の24％がブロックチェーンベースのレールを通じて流れることを見込んでいます。新しいレールへの移行には規制の影響も伴います。政策立案者は、特定のデジタル資産を証券、資産、または決済手段として扱うべきかどうかを引き続き検討しています。ある大手銀行のCEOは、規制当局が利回りを伴うステーブルコインを許可すれば、従来の銀行からデジタル形式への預金移動が最大6兆ドルに達する可能性があると警告しました。最後に、市場の統合は今後12〜18ヶ月で加速する可能性があります。StripeがPayPalの買収を模索していると報じられるなど、大規模な取引が行われれば、競争のダイナミクスが変わり、既に進行中の広範なトレンドの影響を増幅させる可能性があります。「市場の統合は私が注視していることの一つです」とボータは言います。「今後の決済業界にどのような影響を与えるのか、とても興味があります。」* * *| \\| **オンデマンドウェビナー** **偉大なる決済のパラドックス：手動運用とリアルタイムへの競争** 今すぐアクセス。 \\| \\| --- \\|  \\| \\| 名（必須）メールアドレス（必須）役職（必須） \\| \\| --- \\| \\| 姓（必須）会社（必須） \\| \\| 連絡先情報を提供することで、以下のプライバシーポリシーに同意し、Escalent/Javelin/PaymentsJournalおよび/またはAutoRekからのパーソナライズされた連絡を受け取ることに同意します。ご意向が変わった場合はいつでも配信停止できます。Escalentプライバシーポリシー / AutoRekプライバシーポリシー \\| \\| --- \\| || --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
支払い業務の急速な進化に伴い、浮き沈みを保つ
決済業界は、そのインフラが快適に処理できる以上に急速に拡大しています。記録的な取引量、増え続けるレール、そしてAIの迅速な導入は、より高速かつ知能的なサービスを約束しますが、その裏側では、手動プロセス、統合のギャップ、規制の不確実性が新たな摩擦点を生み出しています。
AutoRekの最新レポート、「決済運用の未来2026年」は、この瞬間を転換点として位置付けています。もはや「決済が何をできるか」ではなく、「エコシステムがどれだけ効果的に成長を支えられるか」が問われています。PaymentsJournalのウェビナーでは、AutoRekの決済・リテールバンキング副社長ニック・ボータと、Javelin Strategy & Researchの決済共同責任者ジェームズ・ウェスターが、景観を変える力、舞台裏で積み重なる摩擦、そしてそれが2026年以降に何を示すのかについて議論しました。
スケーラビリティの圧迫
レポートの中心テーマは決済の拡大です。グローバルな取引量が増加し、多様なレールが拡大する中で、決済チームは追いつくのに苦労しています。回答者の69％は、手動プロセスと限定的な自動化が最大の障壁だと挙げています。
インフラコストやデータスループットも課題ですが、人に依存したワークフローが主な制約となっています。デジタル変革から数十年経った今でも、驚くほど多くのプロセスが手動のままです。
「私は比較的大きな銀行と照合について話していました」とウェスターは言います。「彼らはプロセスの問題や、なぜ特定のやり方をしているのかについて話していて、結局はデータをエクスポートしてスプレッドシートに貼り付け、それを印刷しているだけでした。私は『なぜそんなやり方をしているのか』と尋ねると、『ダイアンがそう設計したからだ』と言うんです。で、私は『ダイアンって誰ですか？』と聞きました。このウェビナーの全員の顔を見ていると、ダイアンはいません。『ダイアンは実は引退しました。でも、これが最良の方法だと思ってやってきました』と。」
「誰も本当に、そのプロセスがなぜ存在するのかを見直したことがなかった」と彼は続けます。「それは悪くないシステムでしたが、そのプロセスは何らかの方法で自動化される必要があります。」
バンドエイドの連続
手動プロセスが依然として多い理由の一つは、自動化の取り組みがしばしば旧式の「バンドエイド」修正の上に新しいシステムを重ねているからです。多くは以前の回避策を修正するために作られたものであり、操作を単純化するのではなく、複雑さを固定化してしまうことがあります。
また、企業は単一の痛点を外部ベンダーのソリューションで解決しようとすることもあります。成功した場合でも、これらのツールは上流・下流で追加の手作業を生むことがあります。結果として、チームは自動化されたプロセスを管理するのではなく、その周辺のタスク—ファイルのアップロード、出力の照合、データの操作—を行うことになります。
「あなたの技術スタックとシステム、そして協力するパートナー間の相互運用性は非常に重要です」とボータは言います。「何かがあなたのインフラに合わない場合、それはさらなる運用プロセスを生み出します—いわばバンドエイドです。それはただ、より多くの運用と手作業のプロセスを生み出すだけです。」
AIができることとできないこと
一方、AIの導入は広く進んでいます。回答者の96％が何らかの形でAIを使用していると報告しています。しかし、いくつかの重要な懸念もあります。半数近くが、レガシーインフラとの統合に苦労し、導入や継続的なメンテナンスコストに懸念を抱いています。データセキュリティや規制リスクも主要な懸念事項です。
「照合の世界では、単に一致・不一致を見極めるだけでなく、顧客の行動を理解し、資金を適切なタイミングで決済し、特定の活動からより多くの価値を引き出すことが重要です」とボータは言います。「しかし、AIをすべてを支配させるというマクロ的な導入には反発も見られます。AIツールが企業の意思決定を行うことへの信頼がまだ十分ではありません。」
現時点では、AIは人間の意思決定を補完する役割を果たしています。定量的・定性的データを統合し、より迅速で情報に基づいた意思決定を可能にする洞察を浮き彫りにします。ただし、最終決定を下すわけではありません。
パターン認識は、AIが最も価値を発揮する分野です。膨大なデータセットを処理し、人間には見つけにくい信号を識別します。
「詐欺はその一つです。詐欺師の行動パターンを見逃すと、大量の取引の中で潜り込み、大きな金額を不正に引き出すことが可能になります」とウェスターは言います。
AIはまた、ルーチン作業の効率化にも寄与します。かつて4時間かかっていた照合作業が、今や数分で完了します。
「AIを使うのは人を置き換えるためではなく、補完するためです」とウェスターは言います。「その人が5倍速く作業できるようになり、その結果、実際にビジネスに貢献できるようになるのです。AIはあなたの仕事を奪うのではなく、より良くする手助けをするのです。」
未来への展望
AIを超えて、構造的な変化も進行中です。中央銀行デジタル通貨（CBDC）やステーブルコインは、実験段階から戦略的な検討へと移行しています。企業は2030年までに決済量の24％がブロックチェーンベースのレールを通じて流れることを見込んでいます。
新しいレールへの移行には規制の影響も伴います。政策立案者は、特定のデジタル資産を証券、資産、または決済手段として扱うべきかどうかを引き続き検討しています。ある大手銀行のCEOは、規制当局が利回りを伴うステーブルコインを許可すれば、従来の銀行からデジタル形式への預金移動が最大6兆ドルに達する可能性があると警告しました。
最後に、市場の統合は今後12〜18ヶ月で加速する可能性があります。StripeがPayPalの買収を模索していると報じられるなど、大規模な取引が行われれば、競争のダイナミクスが変わり、既に進行中の広範なトレンドの影響を増幅させる可能性があります。
「市場の統合は私が注視していることの一つです」とボータは言います。「今後の決済業界にどのような影響を与えるのか、とても興味があります。」
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