オープンスタンダードは、エージェンティックAIのフィンテックにおける次のブレークスルーを解き放つ

_マニック・スルタニ は Block のオープンソース部門の責任者です。

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2025年、AIエージェントはフィンテック企業の内部業務を変革し、複雑なワークフローを自動化し、最小限の人間の指示でツール間の連携を行いました。2026年には、こうしたエージェント機能がより直接的に顧客に提供されるようになるでしょう。しかし、業界には選択が迫られています。今日の金融テクノロジーエコシステムは非常に断片化しています。すべての決済処理業者、貸金業者、銀行、プラットフォームが独自のデータ形式とAPIを持っています。顧客は、孤立したシステム内でのみ動作するエージェントを利用するか、あるいは、より広範な金融コンテキストにわたってエージェントが動作できるようにするオープンスタンダードへと集団で移行するかの選択を迫られています。

今月初め、Block、Anthropic、OpenAIは、Linux Foundationと連携して、Agentic AI Foundation（AAIF）の設立を発表しました。各社の貢献を持ち寄り、他のAIリーダーからの支援も得て、エージェンティックAIのためのオープンスタンダードを確立することを目指しています。まだ初期段階ですが、これは金融テクノロジーにおける相互運用性の向上に向けた有意義な一歩です。業界がこの方向性を受け入れれば、エージェントがより豊富なデータから学習し、調和のとれたインターフェースにアクセスし、断片化ではなく相乗効果をもたらす利益を実現できるエコシステムを構築できます。そうしなければ、過去数十年にわたってイノベーションを遅らせてきたのと同じサイロ化されたアーキテクチャを、今度はより強力なテクノロジーで再現するリスクがあります。

サイロにおけるエージェンティックAIの限界

フィンテックは歴史的にプロプライエタリなスタックを通じて成長してきました。そのモデルは過去には機能しましたが、エージェンティックAIはその限界を露呈します。エージェントは、コンテキスト、アクションサーフェス、および複数のシステムからのシグナルへの一貫したアクセスを必要とします。

すべての機関が取引、アイデンティティ、リスク指標、加盟店プロファイルを異なる方法で構造化している場合、エージェンティックAIは深刻な障害に直面します。断片化されたデータは、エージェントの推論能力や自信を持った行動を損なわせます。統合の摩擦は展開を遅らせ、エンジニアリングコストを増大させます。ベンダーロックインにより、企業は既存のアーキテクチャに適合するという理由だけで効果の低いツールを選択せざるを得なくなり、さらに悪いことに、独自のサイロを作り出して問題を悪化させます。

エージェンティックAIは、接続されたシステム間で観察、意思決定、行動ができるときに成功します。サイロ化された環境は、これら3つの能力すべてを弱めます。

オープンスタンダードがすべてを変える理由

オープンスタンダード（共有スキーマ、定義、プロトコル）は、統合を簡素化するだけではありません。拡張可能で相互運用可能なエージェントの動作のための基盤を構築します。

エージェントがシステム間で推論したり、ユーザーに代わって行動したりする前に、それらのシステムは同じ言語を話す必要があります。Model Context Protocol（MCP）を考えてみてください。これは、AIシステムが現実世界のツールやデータと対話する能力を与えるオープンスタンダードです。わずか約1年で、MCPはフィンテックやコマース企業を含む業界全体で採用が拡大しています。Blockは、gooseを使用してMCPの最初のリファレンス実装を構築し、プロトコル自体への初期の貢献者でした。Stripeは、エージェントが支払いデータにアクセスし、チェックアウトセッションを作成し、サブスクリプションを管理できるようにMCPサポートを構築しました。Squareは、支払い、カタログ、および顧客API用のMCPサーバーをリリースしました。Shopifyは、コマースプラットフォーム向けのMCP統合を開始しました。これらの例は、相互運用性に対する真の市場の関心を示しています。

相互運用可能なプロトコルにより、エージェントはより高いコンテキスト理解でデータを解釈できます。対照的に、断片化はエージェントが依存するシグナルの品質を制限します。

これをオープンバンキングと比較してください。オープンバンキングは、世界中（特に米国）で進展するのに何年もかかりました。なぜなら、機関が新しいAPIの構築、コンプライアンスの確保、規制当局との調整といった重労働を行う必要があったからです。進歩は規制圧力に依存しており、それでも採用は遅く、不均一でした。どちらの場合も、顧客はより良い相互運用性の恩恵を受けます。エージェンティックAIでは、企業には追加のインセンティブがあるかもしれません。エージェントがシステム間の橋渡しや翻訳を支援し、統合負荷を軽減し、オープンスタンダードをコンプライアンス主導ではなく商業的に魅力的なものにすることができます。

次世代のエージェンティックAIは、協力する専門エージェントで構成されるでしょう。あるエージェントは文書分類に優れ、別のエージェントは不正検出、さらに別のエージェントはキャッシュフロー予測に優れるかもしれません。予測可能なインターフェースと共有プロトコルは、これらのエージェントがサービスを発見し、タスクを委任し、脆弱なカスタムコードなしでワークフローを調整するのに役立ちます。

エージェントが金融プラットフォーム間を流動的に移動できるようになると、相互運用性の真の力が明らかになります。現在、すべての金融サービスは孤立して動作しています。給与システムはビジネスバンキングアプリと連携しません。経費管理ツールは会計ソフトと連携できません。決済処理業者はキャッシュフロー予測を把握していません。オープンスタンダードがあれば、エージェントはこれらすべてを調整できます。法人カードからデータを取得し、会計システムの請求書と照合し、予算予測をリアルタイムで更新することで、経費を自動的に調整できます。複数のプラットフォーム間で支払いのタイミングを調整し、キャッシュフローが強いときにベンダーに支払い、厳しいときに延期することができます。あるプラットフォームの引受データを別のプラットフォームのリスク評価に接続できるため、同じ情報を繰り返し入力する必要がなくなります。価値は、もともと相互運用するように設計されていなかったシステムを接続することにあります。

小規模フィンテック企業も恩恵を受けます。オープンスタンダードは、新規参入企業が高額なエンジニアリングプロジェクトなしでエージェントを銀行や処理業者に接続できるようにすることで、競争の場を平準化します。彼らは統合予算ではなく、洞察と体験で競争できます。

壁ではなくレールを構築せよ

フィンテックの次の10年は、エージェンティックAIが単一の製品ではないことを理解している企業によって定義されるでしょう。それは、システム間での推論、行動、コラボレーションのためのプラットフォームです。プラットフォームは、業界が実行するレールに同意したときにのみ拡張します。

AAIFは重要な第一歩ですが、始まりに過ぎません。エージェンティックAIの可能性を最大限に引き出すには、フィンテックが関与する必要があります。商人、取引、アイデンティティ、リスクシグナル、支払いフローといった金融プリミティブ向けに特別に設計されたオープンデータスキーマが必要です。いくつかのコマースおよび支払いプロトコルはすでに存在し、さらに提案されていますが、孤立した実装ではなく真の標準となるためには、業界全体の賛同と協力が必要です。信頼がイノベーションとともに拡大できるよう、共有の安全性とガバナンスフレームワークが必要です。また、これらの標準を定義し維持する業界団体へのフィンテックリーダーの積極的な参加が必要であり、単なる受動的な観察ではありません。

これは差別化を放棄することを意味しません。最も強い企業は、プロプライエタリな配管ではなく、体験、リスク管理、インテリジェンスで差別化するでしょう。インターネットの歴史は、強力なインフラが機会を減らすのではなく拡大できることを示しています。エージェンティックAIは、それを再び行うチャンスを提供します。

著者について

Manik Surtaniは、Block, Inc.のオープンソース部門の責任者です。Blockでは、以前SquareとCash Appのエンジニアリングチームを率いていました。Blockに入社する前は、Red HatでStaff Engineerを務めていました。彼はInfinispanプロジェクトの創設者兼リードエンジニアであり、JBoss Data Gridのプラットフォームアーキテクトでした。Manikは、AI、分散・フォールトトレラントシステム、およびJVMのパフォーマンスチューニングの背景を持っています。Manikは、オープンソース開発の方法論、倫理、協調プロセスの強力な支持者であり、コンピューティングへの最初の進出以来オープンソースに関わっています。