今月初め、Block、Anthropic、OpenAIは、Linux Foundationとのパートナーシップのもとで、エージェント型AIのためのオープン標準を確立するためのAgentic AI Foundation（AAIF）の設立を発表しました。それぞれの企業の貢献に加え、他のAIリーダーの支援を得て、エージェント型AIのためのオープン標準を打ち立てるために結集しました。まだ始まったばかりではあるものの、金融テクノロジーにおける相互運用性を改善するうえで大きな一歩です。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び、調和されたインターフェースにアクセスし、断片化ではなく積み重なっていくメリットを提供できるエコシステムを構築できます。逆に受け入れなければ、イノベーションの停滞を何十年も招いてきたのと同じサイロ型のアーキテクチャを、しかも今度はより強力な技術で再現するリスクがあります。
オープン標準が、フィンテックにおけるエージェント型AIの次のブレークスルーを切り開く
マニク・サータニはBlockにおけるオープンソース部門の責任者です。
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2025年には、AIエージェントがフィンテックの社内運用のあり方を変革し、複雑な業務フローを自動化し、人の最小限の指示でツールをまたいで調整できるようになりました。2026年には、こうしたエージェント機能がますます多く、直接顧客向け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。現在の金融テクノロジーのエコシステムは、非常に細分化されています。あらゆる決済プロセッサ、貸し手、銀行、プラットフォームが、それぞれ独自のデータ形式とAPIを持っています。顧客は、隔離されたシステム内でしか動かないエージェントを得ることもできますし、私たちが共通して、より幅広い金融の文脈にわたってエージェントが動けるようにするオープン標準へ移行していくこともできます。
今月初め、Block、Anthropic、OpenAIは、Linux Foundationとのパートナーシップのもとで、エージェント型AIのためのオープン標準を確立するためのAgentic AI Foundation（AAIF）の設立を発表しました。それぞれの企業の貢献に加え、他のAIリーダーの支援を得て、エージェント型AIのためのオープン標準を打ち立てるために結集しました。まだ始まったばかりではあるものの、金融テクノロジーにおける相互運用性を改善するうえで大きな一歩です。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び、調和されたインターフェースにアクセスし、断片化ではなく積み重なっていくメリットを提供できるエコシステムを構築できます。逆に受け入れなければ、イノベーションの停滞を何十年も招いてきたのと同じサイロ型のアーキテクチャを、しかも今度はより強力な技術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ト型AIの限界
フィンテックはこれまで、独自のスタックによって成長してきました。そのモデルは過去には機能していましたが、エージェント型AIはその限界を露呈させます。エージェントには、複数のシステムから一貫した形で、文脈・アクションの入口・シグナルへのアクセスが必要です。
すべての機関が、取引、アイデンティティ、リスク指標、マーチャントプロフィールをそれぞれ異なる形で構造化していると、エージェント型AIは深刻な障害に直面します。断片化されたデータは、エージェントが推論したり確信を持って行動したりする能力を損ないます。統合の摩擦は導入の速度を遅らせ、エンジニアリングコストを引き上げます。ベンダーロックインは、既存のアーキテクチャに合うからというだけの理由で、効果の低いツールを選ばせることになります。さらに悪いことに、問題を積み増す形で自前のサイロを作ってしまうこともあります。
エージェント型AIは、接続されたシステムをまたいで観察し、判断し、実行できるときに成功します。サイロ化された環境は、この3つの能力すべてを弱めます。
なぜオープン標準がすべてを変えるのか
オープン標準（共有スキーマ、定義、プロトコル）は、統合を単に簡単にする以上のことを可能にします。それは、スケール可能で相互運用できるエージェント型の振る舞いの土台を作るのです。
エージェントがシステム横断で推論したり、ユーザーに代わって行動したりする前に、そうしたシステムは同じ言語を話せる必要があります。現実のツールやデータと相互作用できるようにAIシステムに能力を与えるオープン標準として、Model Context Protocol（MCP）を考えてみてください。わずか1年ほどの間に、MCPはフィンテックやコマース企業を含むさまざまな業界で採用が増えています。Blockは、gooseを使って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もありました。Stripeは、エージェントが決済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するためにMCP対応を構築しました。Squareは、決済、カタログ、顧客API向けの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連携を立ち上げました。これらの例は、相互運用性に対する確かな市場の関心を示しています。
相互運用可能なプロトコルがあれば、エージェントはより高い文脈理解をもってデータを解釈できます。一方で断片化は、エージェントが依存するシグナルの質を制限します。
オープンバンキングと対比してみましょう。オープンバンキングは、（特に米国において）世界的に進展するまでに何年もかかりました。理由は、金融機関が重い作業を担う必要があったからです。新しいAPIを構築し、コンプライアンスを確保し、規制当局間で調整する必要がありました。進展は規制上の圧力に依存しており、それでも採用は遅く、しかも不均一でした。いずれの場合も、顧客はより良い相互運用性によって恩恵を受けます。エージェント型AIではさらにもう一つの後押しが生まれるかもしれません。エージェントがシステム間の橋渡しや翻訳を担うことで、統合の負担を軽減し、オープン標準が単に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なります。
次世代のエージェント型AIは、専門化されたエージェント同士が協働する形になります。あるエージェントはドキュメント分類が得意で、別のエージェントは不正検知が得意で、また別のエージェントはキャッシュフロー予測が得意、というようにです。予測可能なインターフェースと共有プロトコルは、脆い独自コードに頼らずに、これらのエージェントが提供サービスを見つけ、タスクを委任し、業務フローをオーケストレーション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を流れるようにまたいで動けるようになると、相互運用性の本当の力がはっきりします。今のところ、あらゆる金融サービスは孤立して稼働しています。給与計算システムは業務用の銀行アプリと会話しません。経費管理ツールは会計ソフトと連携して調整できません。決済プロセッサはキャッシュフロー予測に関する可視性を持っていません。オープン標準があれば、エージェントはこれらすべてをまたいでオーケストレーションできます。企業カードからデータを引き、会計システム内の請求書と突合し、予算の見通しをリアルタイムで更新することで、経費を自動的に精算できます。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潤沢なときはベンダーに支払い、資金がタイトなときは支払いを先送りすることもできます。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つなげられるので、同じ情報を何度も入力する必要もなくなります。価値は、もともと相互運用を前提に設計されていなかったシステム同士をつなぐことにあります。
小規模なフィンテックにもメリットがあります。オープン標準は、参入企業が高額なエンジニアリング案件なしで、エージェントを銀行やプロセッサに接続できるようにすることで、競争の土俵を平準化します。統合のための予算ではなく、洞察や体験で勝負できます。
壁ではなくレールを作れ
これからの10年のフィンテックは、「エージェント型AIは単一の製品ではない」と理解する企業によって形作られるでしょう。エージェント型AIは、システム横断での推論、アクション、協働のためのプラットフォームです。プラットフォームは、業界がそれぞれが走るレールに合意したときにのみスケールします。
AAIFは重要な最初の一歩ですが、それで終わりではありません。エージェント型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。金融プリミティブに特化して設計されたオープンデータスキーマ、つまりマーチャント、取引、アイデンティティ、リスクシグナル、そして決済フローが必要です。すでにいくつかのコマース／決済プロトコルは存在しており、さらに提案も進んでいますが、それらが真の標準になるには、業界全体の合意と協働がまだ必要です。孤立した実装で終わらせないために、また、信頼がイノベーションとともにスケールしていけるように、共有の安全性・ガバナンスの枠組みも必要です。そして、これらの標準を定義し維持する業界団体に、フィンテックのリーダーが積極的に参加することが必要です。単なる傍観では足りません。
これは差別化を手放すことを意味しません。最も強い企業は、独自の配管（プロプライエタリな基盤）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が示すように、強固なインフラは機会を広げることができ、むしろそれを狭めません。エージェント型AIは、その再現のチャンスを提供します。
著者について
Manik Surtaniは、Block, Inc.におけるオープンソースの責任者です。Blockにおいて、Manikは以前、SquareおよびCash Appでエンジニアリングチームを率いてきました。Blockに入社する前は、Red HatでStaff Engineerを務めていました。Infinispanプロジェクトの創設者でありリードエンジニアでもあり、JBoss Data Gridにおけるプラットフォームアーキテクトでした。Manikは、AI、分散システム、フォールトトレラントシステム、そしてJVMのパフォーマンスチューニングのバックグラウンドを持っています。Manikは、オープンソース開発の方法論、理念、協働プロセスの強力な推進者であり、最初にコンピューティングへ踏み込んだときからオープンソースに携わってきました。