作者：Lucas Shin、出所：Artemis、編訳：Shaw 金色财经

概要

• 2030 年までに、スマートエージェント（AI Agents）が、人々がインターネットを使う主要な手段になる。

• 新しいエージェント型ネットワークには、それに対応した新しい支払いチャネル、通貨体系、基盤コンポーネントが必要になる。

• 価値は 3 つの階層に集中する：インターフェース層、ユーザーの相互作用を統括する主体；支払い層、資金の流れに介入する主体；計算力とホスティング層、運用基盤インフラの主体

• ロングテール側のスマートエージェントによるビジネス活動は、オープンなプロトコルに依存して運用される。

まずは、ある情景を描いてみよう。

時間は 2030 年。あなたは 24 歳で、バーモント州バーリントンに住んでいる。投資が大好きで――主に米国株に配分しており、Kalshi 上でも暗号資産や予測市場の取引に参加している。2 か月前、あなたは副業でフィンテックのコンサルティング会社を立ち上げた。

ある日々の中には、今日みたいに、幕開けがあまりにも突然なものがある。

ウィーン――

携帯の着信音があなたを起こす。まるで冷水を顔に浴びせられたようだ。あなたのプライベートなスマートエージェント Nexus からのメッセージ：

おはよう、ジョー。私が昨夜終えた以下の作業――

投資ポートフォリオ更新：昨夜 $WMT の保有を 15% 減らした。衛星データにより店舗の来客数が減少しており、かつ決算のセンチメントが弱気に転じた。すでに相互検証済み。

スケジュール更新：今日の午後は 3 件の会議をすでに予約済み。ブリーフィングは会議メモに貼り付けた。

支出最適化：新しいクラウドサーバーのサービスプロバイダを見つけた――性能は同等で、年払いは 840 ドルから 290 ドルへ下がった。いつでも移行できる。

総支出：0.67 ドル

あなたが眠っている間、いったい何が起きたのか？

1. Nexus は 研究用のサブエージェントを送り出した。費用は 0.24 ドル。夜間に 40 の異なるデータ提供者から情報を取得し、ウォルマートの最新の決算電話会議の内容と全米の店舗駐車場の衛星映像を突き合わせ、あなたの投資ロジックを更新した。衛星データがウォルマートの来客数減少を示したとき、あなたの投資ポートフォリオのエージェントは Kalshi の決算センチメント市場を照合し、弱気シグナルを確認。そしてあなたが目覚める前に、売り（減株）を完了していた。4 年前なら、この種の取引戦略は城堡证券（Citadel）や少数の量的ファンドだけの独占領域だった。彼らは衛星映像の購読に数百万ドルを支払う必要があった。年間 3 万ドルのブルームバーグ端末ですら、情報をすべてカバーできない――あなたはさらに衛星映像やオルタナティブデータを別途購読し、分析を統合するのに何時間も費やす必要があった。そして今、バーモント州の 24 歳の若者が、コーヒー 1 杯分未満のコストで、城堡证券の量的アナリストと同等の情報優位性を得られる。

2. Nexus の販売サブエージェントは、あなたのターゲット顧客像に合致する 200 件のリードを絞り込んだ――米国南東部の B ラウンド以降、かつまだデータサービスプロバイダを使っていないフィンテック企業――そして 1 リードあたり 0.002 ドルというコストで情報補完を完了した。呼び出したインターフェースは別のエージェントが開発し、オープンマーケットに掲載している。それは上位の意向が最も高いリード 3 件を選び、すぐに相手のスケジュールエージェントに連絡して会議日時を協議した。各面談の前に、それは見込み顧客の卒業した学校、共通の知人、企業ニュース、資金調達の履歴を呼び出し、あなたのために 1 ページのブリーフィングを整理して会議メモに固定する。リード情報補完だけでも、SaaS のサブスクリプションで各アカウントにつき毎月 200 ドルかかる。

3. Nexus の運用サブエージェントは、あなたのコンサルティング用サイトを 6 つのサーバーサービスプロバイダと比較テストした：Vercel、Render、Railway、Fly.io、Netlify、Cloudflare。それは各サービスのトライアル API インターフェースを極めて低コストで呼び出し、テスト用環境をデプロイし、レイテンシ、可用性、スループットを測定した。最終的に Railway が、3 分の 1 のコストで同等の性能を実現した。Nexus は Railway の価格設定エージェントと月額費用を取り決め、新しいサーバー上にサイトのミラーを構築し、フルセットのテストを完了して、正常に稼働することを保証した。**もしエージェントがいなければ、少なくとも 1 週間はかかる：ネット検索、見積もりのやり取り、そして不安をかき立てる手動移行を経る必要がある。**あなたがやるのは、Nexus に実行を確認するだけだ。

あなたのエージェントはこれらすべてを完了し、費用はわずか 0.67 ドルだった。

いま、この情景を世界中のすべての知識労働者、すべての企業、稼働中のすべてのスマートエージェントに掛け算してみる。

ウィーン――

Nexus：残高不足。残り 1.87 ドル。

あなたは先週と同じように、Apple Pay に紐づけたクレジットカードで 5 ドルをチャージし、そして歯を磨き続ける。基盤では、この 5 ドルはクレジットカードからステーブルコインに交換されていく――しかしあなたは財布をまったく見ることはない。入金を考える必要もなく、ブロックチェーンに一切触れる必要もない。

これは機械経済の一端――新しい商業シーンで、AI エージェントが、人間がこれまで決して払ってこなかったものに継続的にお金を使い、人間の商取引の枠をはるかに超える規模と速度で取引が行われる。想像するだけで、毎日数十億件の取引が生まれる。

しかし、今日のインターネットは、まだこれを支える準備ができていない。

現在のインターネットは人間のために設計されている。レート制限、CAPTCHA、API キーで非人間の振る舞いをふるいにかけ、広告によって人間ユーザーをマネタイズしている。しかし、自律エージェントが大量に登場するにつれて、このビジネスモデルは完全に機能しなくなる。

トラフィックは急増し、有効な注目は急減する。

長期的に広告収入でサブシディするネットワークサーバーは、桁違いに増えた要求に直面することになり、その要求の出所は広告に決して影響されない。

エージェントの支払いはこの問題を自然に解決し、小額決済がアクセス権の鍵になる。

有料のクローリング、有料のアクセス、有料の利用。

最終的に代理に広く採用されるインフラを作り上げた企業は、私たちの世代が目にすることのできる最大の新規経済活動のプールを獲得する。既存の巨頭は席を取りに来ているが、機械経済でもまた、自分たちの新しい巨頭が生まれるだろう。前回の新しいインターネットの波では、Google、Amazon、Facebook、PayPal、Salesforce が生まれた。

スマートエージェント型インターネットの時代は、間もなく到来する。

市場規模の展望

2030 年までに、ほとんどのネットワーク上のやり取りはブラウザを介さずに行われなくなる。私たちのスマートエージェントが代わりに閲覧、テスト、交渉を行い、サブエージェントのチームを組み、取引を実行する。それらが完了させる各タスクは、一連の小額支払いを生む。単発利用のコストは新たな支出に見えるが、実際には、より高いコストがかかるツールや人手の代替になっている。利用可能なツールがより高度であるほど、エージェントのパフォーマンスは向上し、私たちはそれらにより高い自律権限を与えることになる。

需要と普及スピード

大まかに見積もってみよう。

前述のケースでは、ジョーの代理が数百件の取引をたった 0.67 ドルで完了している。この規模を従業員 500 人の中規模企業に拡張すると――従業員それぞれに個人エージェントがあり、さらに営業、財務、法務、運用などの部門に数百の共有エージェントがいる――毎日 10 万件の取引（すべてエージェント起点）を簡単に生み出せる。

世界の知識労働者は 10 億人を超え、その 88% が仕事の中で AI を使用している。需要側のボリュームは非常に大きく、さらに継続的に増加している。しかし現状、この種の利用はほとんどが基本タスクに限られている。ネット検索、ドキュメント要約、メール作成などだ。スマートエージェントへの全面的な転換はまだ到来していないが、いったん動き出せば、速度は極めて速い。

Instagram は 30 か月で 1 億ユーザーに到達し、TikTok は 9 か月、そして ChatGPT は 2 か月で到達した（ロイター / UBS データ）。ChatGPT が急速に普及した理由の 1 つは、対話インターフェースがもともと人々に馴染みがあったこと、そして新しいソフトを学ぶ必要がなく、利用習慣を変える必要もないこと――あなたは要件を説明するだけで、エージェントが何とかして実現する。

唯一の障害は信頼であり、信頼が築かれるスピードは、人々の想像をはるかに超えている。現在 Claude Code は GitHub 上のすべてのパブリックコードコミットの 4% に貢献している（1 日 13.5 万回超）。この増速を現在のペースで見積もると、2026 年末には 20% を超える見通しだ。つまり 13 か月で 42896 倍の成長を実現したことになる。開発者たちはわずか 1 年余りで、疑いから大規模に生産レベルのコードを AI に任せる段階へ移行した。

モデルがより賢くなり、インターフェースがさらに簡潔になり、ますます多くの技術的複雑さが抽象化されて隠されていくにつれ、スマートエージェントの普及速度はさらに加速すると私は考えている。

2030 年には、たとえ知識労働者の 60% だけがエージェントを使うとしても、日次の支出は 3 から 5 ドルになる（これは保守的な見積もりだ――ジョーが朝食前に 3 つのタスクを 0.67 ドルで完了したことを考えてほしい）。個人側だけのエージェント取引規模は、年間 8000 億ドルから 1.4 兆ドルに達する。

企業市場

Dragonfly のロビー・ピータースンが記事で指摘しているように、商用スマートエージェントは SaaS モデルの合理的な発展方向である。私はこれに深く同意する。単に業務フローを補助するだけではなく、既存のプロセスを根本から置き換えるものになるからだ。現在ではソフトウェア支出の 95% 以上が企業と政府機関によるものだが、企業側でのスマートエージェントの利用量と支出規模は、個人市場を大きく上回る可能性が高い。

私たちはすでに、この変革を目の当たりにしている。Klarna は社内の AI システムで Salesforce を置き換え、約 200 万ドルを節約した。ZoomInfo は AI エージェントで取引承認部門を置き換え、年間で 100 万ドル超を節約している。これらは、単一の業務フローがエージェント化されることで数百万ドル規模のコスト削減が生じる初期の事例に過ぎない。企業では営業、財務、法務、運用、研究開発の各部門に、数百もの同種のプロセスがある。スマートエージェントが社内全体に導入されれば、関連支出規模は非常に驚くべきものになる。

誰もが商人になれる

コードエージェントが開発コストを大幅に引き下げることで、インターネット上の商人の参入障壁はゼロに限りなく近づいている。会場選定が得意な結婚式プランナーなら、最適なワークフローをパッケージ化して販売できる。ラゴスの独立開発者なら、垂直領域の API を開発し、数時間で世界中のエージェントから収益を得ることができる。必要なのは専門知識だけ。プロンプトから API インターフェースを生成すれば、すぐに請求を開始できる。

では、もしエージェントが他のエージェントに向けてサービス販売を始めたら、どうなるのだろう？

前に出てきたジョーが新しい領域に参入したと仮定しよう。米国中西部に、古くさい決済インフラを抱える中規模の医療企業がある。もし彼のエージェントがゼロから推論を完了するなら、トークンコストは急速に積み上がる。

• 特定のペルソナに合致する 200 社を選別（推論 + API 呼び出し）：約 50 万トークン

• 各リードの情報を補完（テックスタック、資金調達、採用データ）：200 リード × 約 5000 トークン = 100 万トークン

• コア顧客の意思決定者を特定：約 20 万トークン

• 意向シグナルでスコアリング（採用のタイミング、契約のサイクル）：約 30 万トークン

• 各意思決定者の経歴を調査：20 リード × 約 1 万トークン = 20 万トークン

• パーソナライズしたアプローチ文面を書く：20 リード × 約 3000 トークン = 6 万トークン

合計で約 230 万トークン。Opus 4.6 のような最先端モデルの使用コストで計算すると、8～15 ドルの範囲だ。

待って、ジョーの販売サブエージェントが似た手順を以前は数セントしかかけずにやっていたのでは？

そうだ。大部分のステップはすでに他のエージェントが解決している。リード補完、意向スコアリング、スケジューリングはオープンマーケットにパッケージ化されたインターフェースとして存在し、価格はゼロ点ゼロ数セントドルで済む。

このモデルはまったく新しいビジネスシーンを生み出す。供給側では双方向の成長が起きる：人間がサービスを構築し、同時にエージェントもサービスを構築する。 エージェントが解決した、高いトークン消費という課題が、以後すべてのエージェントが使える安価なツールに変わる。このような世界では、エージェントは自らの経験をワークフローとして蓄積し、他のエージェントに売ることで、自身の稼働コストを補助できる。

パラダイムシフトが起きるたびに、新しい商人が生まれる。Shopify がEC販売者を、Stripe がオンライン企業を後押しし、そして機械経済は、即興で開発する開発者と自律スマートエージェントを後押しする。

現実を見つめる

では、私たちは本当のスマートエージェントによる商用取引まで、どれくらい遠いのだろう？

私が所属する Artemis のチームは、2 つの主要なエージェント支払いプロトコルの進捗をずっと追っている：Coinbase がオープンソース化した x402 プロトコル、そして Stripe と Tempo が共同で打ち出した機械支払いプロトコル（MPP）。簡単に言えば、この 2 種類のプロトコルの目標は完全に一致している。つまり、ユーザー、あるいはエージェントが単一のネットワークリクエストで任意のネットワークサービスに支払えるようにする（例：データ、ウェブスクレイピング、モデル推論、その他の API サービス）。煩雑なアカウント登録、API キー、請求・決済といった手続きを省く。

現状はまだ初期段階だ。

2025 年末の x402 プロトコルの取引量は、ミームコインの投機とランキングの“水増し”行為によって不当に押し上げられている。上の図は、専用アルゴリズムで偽の取引をフィルタしたうえで調整した「実際の」取引アクティビティだ。偽取引やミームコインの投機によるノイズを取り除くと、代理経済はまだ本当に到来していないことがはっきり見えてくる。現状の大半の活動は、開発者が有料 API や AI ツールをテストしているだけであり、本当の代理経済体が稼働しているわけではない。

この方式が本当に爆発する前に、解決すべき核心的な問題が 2 つある：

1. 供給側がまだ形になっていない：代理が本当に支払い意欲を持つ実用 API インターフェースが、明らかに不足している。

2. 成熟したディスカバリー（発見）と集約のレイヤーがない：たとえ高価値のインターフェースが存在しても、代理にはそれを確実に見つけ出す信頼できる手段がない。

エコシステム全体がまだ発展途上のため、取引量を主要指標として扱うのは早すぎる。より妥当な観測指標は供給側の成長、つまり、代理に向けてサービスを提供する事業者の数だ。この種の事業者を、私たちは総称してサービス提供者と呼ぶ。

上の図は、基準を満たすサービス提供者（販売者）の数の、時間経過に伴う累積変化を示している。基準を満たす販売者は、2 回以上の「実際の」取引を完了しており、かつ少なくとも 2 人の独立した買い手を持っている必要がある。去年の 10 月、この数字はまだ 100 未満だったが、いまは 4000 を超えている。この増速はさらに加速すると予想しており、主に 3 つのトレンドによって押し上げられる：

1. 人工知能がデジタル商品の制作の参入障壁を下げている（前述のとおり）。つまり、より多くの人と AI エージェントが商人になる。

2. 新しいサービスは、エージェント優先を設計理念として打ち出す。代理がコアの顧客になり、代理向けに設計されたプロダクトの形はまったく異なってくる：ウェブを API で置き換え、登録プロセスを即時接続で置き換え、サブスク制度を必要に応じた従量課金で置き換える。

3. 既存のサービス提供者が転換を迫られる。より多くのユーザーが手動でウェブを閲覧するのではなく AI インターフェースでやり取りするようになれば、広告に依存するビジネスモデルは完全に破綻する。人間ユーザーの注目がマネタイズ対象として存在しないからだ。企業は選択肢がなくなり、コンテンツとサービスを直接課金するしかなくなる。

これらの力は正のフィードバックループを形成し、供給と需要の両端が互いに増幅し、最終的に代理経済全体に火をつける。

業界の構図

代理取引エコシステムのアーキテクチャが急速に形になりつつある。雨後の筍のように多くのスタートアップが現れ、このアーキテクチャ内の各ギャップを埋めることに集中している。同時に、フィンテックとソフトウェアサービス（SaaS）分野の成長企業も、ネイティブな代理取引へ転換している。過去 12 か月の間に、ほぼすべての主要な決済大手と AI ラボが、代理取引関連のプロトコルを提供するか、少なくとも発表している。

私たちは 5 つの階層をカバーする 170 社以上の企業を整理した：インタラクション・インターフェース、スマートエージェント、アカウント体系、決済インフラ、AI エンジン。ここでは約 80 の中核機関に絞り込む。

上から順に、層ごとに分解していく。

インターフェース層

インターフェース層はユーザーに最も近く、ユーザーの意図（ニーズ）を必要なツールやサービス（供給）へ導く役割を担う。この層が、スマートエージェントのサービス発見、評価、選択の方法を定義できるなら、下位のあらゆる階層に対して大きな主導権を持つことになる。この層で最も重要な 2 つのカテゴリに焦点を当てる：

ユーザーインターフェース

これはほとんどの人がスマートエージェントと直接やり取りする入口だ。Apple、Google、OpenAI、Anthropic、xAI、そして Perplexity は、この種のインタラクション・インターフェースを構築しており、その形は単なるチャットモードから急速に抜け出している。音声アシスタント、デスクトップ上のアシスタント、組み込み型の副操縦席、ブラウザエージェントなど、新しい形が次々と登場し、ユーザーの日常的な利用シーンに寄り添う。ユーザーのデフォルト AI インターフェースになるプラットフォームは、すべての取引を開始する起点になり、このレースの勝者は追加の大きな優位性を得る。

AI ラボはすでにインターネット全体のデータをクロールし学習してきた。いま残っている最良の学習データは、人間によるガイド付きフィードバックだ。あなたが返信を受け入れるか拒否するか、修正を行うか、あるいは Claude や ChatGPT に好みの情報を渡すたびに、あなたが使うインターフェースはそのデータを取得し、販売またはモデル学習に利用する。インターフェースを掌握することは、ユーザー体験を最適化し、モデル自体を改善することのできるフィードバックのクローズドループを掌握することと同義だ。これが Anthropic が Claude Code を出し、Google が Windsurf を買収し、OpenAI が Cursor の買収を試みた理由でもある。あなたのエージェントが、あなたの嗜好、ワークフロー、そしてよく使うツールに関するコンテキスト情報を蓄積すると、ユーザーの移行コストは非常に高くなる。

サービスディスカバリー

ジョーのエージェントがリード情報補完の API インターフェースや衛星データのサービス提供者を必要とするとき、どうやって適切なサービスを見つけるのか？　これは、エコシステムのアーキテクチャ全体においてまだ解決されていない最大の難題かもしれない。現状の解決策の大半は、ハードコードされたツールのリスト、あるいは厳選されたサービスマーケットだ。各プラットフォームは自前の体系を構築しつつある：OpenAI と Stripe は ACP を出し、Google と Shopify は UCP を、そして Visa は TAP を出した。これらは本質的に商店ディレクトリであり、プラットフォームと商店双方が事前に接続しないと機能しない。このモデルは通常のシーンではうまく機能する。しかしデジタルサービスの作成と販売の参入障壁が大幅に下がると、多くのニッチで高度にカスタマイズされたアプリが湧き出してくる一方、厳選モデルではこれらのロングテール需要を満たせない。

Coinbase、Merit Systems、Orthogonal、Sapiom などが代表する企業は、オープン型の代替案を構築している。彼らは集約器と基盤インフラを作り、エージェントが稼働中に自らサービスを検索して支払いできるようにし、事前の統合や商業提携を不要にする。供給側（＝ネット上のリソース）が指数関数的に増えていくにつれ、この問題の解決難度は極めて高くなる。しかし誰がランキングやレコメンドのシステムを攻略して、エージェントが適切な時に適切なサービスにマッチできるようにするのか。そのプレイヤーが巨大な業界の発言権を握ることになる。

代理取引は最終的に厳選・クローズドなモードへ向かうのか、それともオープンなエコシステムモードへ向かうのか、そしてこの構図がどのように価値配分を決めるのか――この領域で最も核心的な論争の 1 つである。 私たちは今後、この話題をさらに深掘りする。

スマートエージェントとアカウント層

私たちのタスクを完了するために、スマートエージェントは「賢い」だけでは不十分だ。ジョーの販売サブエージェントは 200 件のリードの絞り込み、情報補完、3 件の会議の予約までの全プロセスを実行し、ジョーはツールを設定する必要もなく、API キーを管理する必要もないし、各ステップを逐一承認する必要もない。これを支える大部分の基盤は、エンドユーザーにとっては無意識的だが、これらの施設がなければ、エージェントは単なる実行能力のない大規模言語モデルに過ぎない。以下は、このすべてを実現するために必要なコア基盤コンポーネントの概要：

ツールとスタンダード

この種のプロトコルとフレームワークは、スマートエージェントが外部世界と相互作用する能力を与える。MCP（機械通信プロトコル。Anthropic が発起し、現在は Linux 基金会が管理している）は、エージェントが外部データやツールに接続できるようにする：これまで一度も触れたことのない API を呼び出す、データベースを読み取る、あるいはその場で何らかのサービスを呼び出す。A2A（Google 提案）は、異なるプラットフォームで開発されたエージェントが互いにどのように発見し協働するかを定義する。LangChain、英伟达（NVIDIA）と Cloudflare が提供するフレームワークは、これらプロトコル上にエージェントを作成・デプロイするための基盤モジュールを開発者に提供する。最近 OpenAI に買収された OpenClaw は、コンテキスト管理とツール呼び出しを統合した、ローカライゼーション優先の単一フレームワークで、開発者が「自律的に発見され、支払い可能なサービス」を提供するエージェントを構築する難度を大幅に下げる。

この領域の核心的な問題は次のとおりだ：これらのスタンダードは最終的に統一されるのか、それとも断片化していくのか？ これらのスタンダードの上に構築された商用フレームワークは、ツールが同質化してしまう前に価値を取り込めるのか？

身元認証（認証）

エージェント同士が通信できるようになった後には、信頼を作り上げる必要がある。エージェントが取引を行う、あるいはサービスを売る前に、その授権主体と操作権限を証明し、他のエージェントが検証できる行動記録を残さなければならない。

現在の技術パスは多様だ。生体認証（Worldcoin、Civic）、オンチェーンの代理レピュテーションシステム（ERC-8004）、検証可能なクレデンシャル（Dock、Reclaim）など。

この領域には設計空間が広く、かつリスクも極めて高い：あなたの代理は、あなたが承認する前に最大でいくらまで支出できるのか？ 代理はあなたの代わりに契約に署名できるのか？ 権限をサブエージェントへ委譲できるのか？ この種のルールと安全境界は、おそらくアカウント層で最終的に確定するだろう。

ウォレット

明らかに、代理が支払いを行うにはウォレットが必要だ。Coinbase、Safe、MetaMask、Phantom、MoonPay、Privy など、多数のベンダーがこの領域に布陣しており、提供機能には、プログラムによるアクセスと作成、権限委任、1 回の取引の支出上限、受け取りのホワイトリスト、複数チェーンでの稼働能力などが含まれる。ユーザーは各操作を手動で確認する必要がない。これはエコシステム内でも競争が最も激しい戦場の 1 つであり、同時に重要な問題を引き起こす：企業の堅牢な防波堤（モート）は一体どこにあるのか？ この領域は最終的に同質化してしまうのか？

支払い層

支払い層は全体アーキテクチャの中でもより深い位置にあり、エンドユーザーには無感のはずだが、機械経済ではあらゆる資金がここを流れる。ジョーのエージェントが夜間に 0.24 ドルを支払って 40 社のサービスプロバイダのデータを取得するとき、彼は取引ごとにカード情報の選択、通貨の選択、決済用のチェーンの選択をする必要はない。

コアとなる難点は、従来の決済チャネルは、人間が「購入」ボタンをクリックするために設計されている点だ。これに対し、代理は毎分数千件もの API 呼び出しを行い、1 回あたりの金額は 1 セント未満になる。カードネットワークでは、1 回の取引ごとに約 0.03～0.04 ドルの固定コストに加えて、2.3%～2.9% の手数料が発生する。これは 400 ドルのホテル注文には成立するが、新しい多段階エージェンシー取引にはまったく適合しない。

これによって、代理取引のための新しいプロトコルと通貨体系が生まれた。同時に、従来の巨大プレイヤーも、既存のインフラをこの種の需要に適応させる改造を進めている。

要点は以下のとおり：

支払いチャネル

この種のプロトコルとスタンダードは、スマートエージェントがどのように支払いを開始し、ルーティングし、決済を完了するかを定義する。現在、主に 2 つの技術ルートが形成されている：

1. x402（Coinbase/Cloudflare）と MPP（Stripe/Tempo） は機械ネイティブ取引向けに特化している。代理がインターフェースを呼び出し、見積もりを取得し、支払いへ署名し、データを受け取るまでがすべて 1 回の HTTP リクエストで完結する。ステーブルコインで決済し、1 回あたりのコストはわずか 0.0 数セントドルに留まる。

2. ACP（OpenAI/Stripe）、AP2（Google/PayPal）、および Visa の TAP は別の発想を採用しており、既存のカード決済インフラを改造して代理のシーンに適応させる。こうした方案は、価値が高い取引により適している。決済の速さやコストよりも、買い手の保護や、商店の受け入れカバレッジのほうが重要になるためだ。

ステーブルコインと決済

スマートエージェントは、プログラム可能で、速く、低コストで、グローバルに適用できる特性を持つ通貨を備える必要がある。ステーブルコインはこれらの要件を完全に満たすため、x402 と MPP の取引における天然の選択肢になる。一方で、カード決済チャネルは買い手の保護も提供し、商店側の利用習慣が成熟している。価値の高い取引では依然として重要だ。基盤となるパブリックチェーン（例：Base、Solana、Tempo）は、もう 1 つの重要な問題をもたらす：どのチェーンが、代理レベルの大規模取引に必要な処理スループット、取引の最終性、コスト構造を支えられるのか？

サービス提供者

この種の機関は、スマートエージェントと商店の間にいる仲介者であり、コンプライアンス審査、商店の接続、権限認証などの複雑な段階を処理する。Coinbase、Stripe、PayPal は、代理取引を支えるために既存のエコシステムを拡張している。それらは、自社の商店ネットワークとコンプライアンス基盤が競争上の優位性になると賭けている。Sponge や Sapiom のような別の機関は、立ち上げ初期の冷スタート難題を、新興商店側から解決し、API ベースのあらゆる事業が代理支払いを簡単に受け入れられるようにする。支払いチャネル、プロトコル、商店の数が増え続けるにつれ、調整役（コーディネーター）は、システムの断片化を防ぐための重要な連結の紐（キーコネクタ）になる可能性が高い。

AIエンジン層

この層はあまり説明を要しない。すべての代理の相互作用、推論ステップ、ツール呼び出しはここが駆動する。しかしこの層のビジネスモデルの変化速度は、アーキテクチャ内の他の部分を大きく上回り、価値の最終的な流れも、表面上で見えるほど単純ではない。私たちは主に 2 つのカテゴリに注目する：

計算力とホスティング

ジョーのスマートエージェントがタスクに対して推論を行い、ツールを呼び出し、サブエージェントを作成するたびに、計算力が消費される。ただし、モデル推論はその一部に過ぎない。ローコード / 即興開発のアプリや、エージェントが自前でサービスを立ち上げる動きが爆発的に増えると、新しいインターフェースが大量に登場し、それらはすべてホスティングの受け皿が必要になる。2025 年 5 月時点でアクセス可能なウェブの数は、わずか 2 年の間に 45% 増えた。そしてコードエージェントにより新サービスの立ち上げが極めて簡単になるにつれ、この増速はさらに加速する。つまり計算力の需要は両方向で同時に増えていく。一方ではより多くのエージェントがより多くのタスクを処理するようになり、他方ではそれらの需要を満たすためにより多くのサービスが継続的に立ち上がるからだ。

超大規模のクラウド提供者（AWS、Google Cloud、英伟达（NVIDIA））は明らかな主要プレイヤーだ。その中でも AWS と Google Cloud は、エージェントのバックエンドや API を自社インフラ上にデプロイする手順を継続的に簡略化している。Cloudflare はエッジコンピューティングに注力し、代理向けサービスへ低レイテンシのサーバーレス計算力を提供している。一方で Akash、Bittensor、Nous などの分散型コンピュートプラットフォームは、グローバルな GPU リソースを統合し、極めて低価格で販売することで、過剰な計算力需要を満たしている。

基盤大規模モデル

基盤大規模モデルは、全体系の「脳」だ。Anthropic、OpenAI、Google、Meta といった最前線のラボは、スマートエージェントの能力の限界を常に押し広げている。そしてこれらモデルを動かすコストは急速に下がっている。2022 年末には、GPT4 レベルのモデルを動かすコストは 100 万トークンあたり約 20 ドルだったが、2026 年初頭には、同等性能のモデルのコストは 100 万トークンあたり約 0.05 ドルまで下がった。わずか 3 年余りで 600 倍以上の下落幅だ。ハードウェアのアップグレード、ベンダー間の競争、そしてプロンプトキャッシュ、バッチ処理などの最適化技術が、推論コストを継続的に押し下げている。同時に、推論ロジックがより小さなオープンソースの重みモデルへ抽象化され、稼働コストが非常に低いことで、「スマートにするコスト」も大幅に下がっている。いくつかのベンチマークでは、オープンウェイトモデルとクローズドモデルの性能差はわずか 1.7% まで縮まっている。

これは機械経済にとって大きな追い風だ。

より安価なスマートがより安価な代理を意味し、バーモント州の 24 歳の独立創業者でも稼働コストを容易に負担できるようになる。結果として、エコシステムの上層各段階の取引アクティビティもさらに高まる。もし大規模モデルが、いまのクラウドサービス事業者のように価格競争に巻き込まれるなら、価値は最終的にモデル層の上下流へ集中し、モデル自体ではなくなる可能性がある。

誰が勝者になるのか？

2030 年までに、あなたのデジタルな相互作用の大半はブラウザ、検索エンジン、アプリストアを必要としなくなる。あなたは自分のニーズを伝えるだけで、スマートエージェントがすべてを処理する：適切なサービスを探し、条件を交渉し、支払いを完了し、最終結果を納品する。インターネットはまったく違う姿になる。

言い換えると、代理向け検索エンジン最適化の時代だ。API インターフェースはますます増え、人間向けの対話インターフェースはますます減る。

そんな世界で、誰が価値を刈り取るのか？

Merit Systems のサム・ラグスデールは、当時の代理取引エコシステムを初期のインターネットと比較する記事を書いた。彼は、大手プラットフォームが作る厳選型の代理サービス市場（ACP、UCP、TAP）は、90 年代の米国 AOL の古い道を歩んでいると考えている。体験は洗練され、システムはクローズド――しかし根本的な制約は、すべてのサービス提供者が人間によって選別・審査されなければならないことだ。x402 や MPP のようなオープンプロトコルはより雑であるものの、無許可性を備えている。誰でもインターフェースを構築でき、ビジネスチームや法務審査が不要で、代理を通じて収益を得られる。90 年代にはクローズドな庭園型プロダクトの体験のほうが優れていたが、オープンなインターネットには無限の可能性がある。

最終的に、オープンなインターネットが勝つ。

同じロジックが繰り返される。ACP、UCP、TAP はトップクラスの AI ラボと接続され、主要なシーンをうまくカバーするが、事前審査されたサービス提供者のディレクトリに限定された代理しか接続できないため、プラットフォームが用意したタスクをこなすに留まる。オープンプロトコル体系全体へ接続できる代理は、能力の境界がずっと広い。

なぜなら、いまインターネットで最も活気のある部分は、HTTP プロトコルがもたらす無数のオープンなウェブサイトのロングテールトラフィックだからだ。

私たちは謙虚に認めなければならない。オープンな代理インターネットの全貌を私たちは想像できない。 1995 年に誰も、配車サービスやソーシャルメディアの出現を予測できなかったように。私たちが代理に必要なツールを提供した後、それらが何を生み出し、どのサービスに対して誰が支払うのかは、やはり予測できない。

前に議論したとおり、基盤大規模モデルは急速に同質化へ向かっており、価値は技術アーキテクチャの他の階層へ移る可能性がある。開発ツール、ウォレット、アイデンティティの基盤インフラは重要だが、スタンダードが統一されるにつれて、これらも同質化する可能性が高い。だから私は、価値は 3 つの領域に集中する：インターフェース、支払い、計算力。

インターフェース

インターフェースは、支出上限、承認フロー、信頼委任の仕組みを決める。ユーザーに最も個別化された体験を提供できるプラットフォームは、最大の取引フローを抱えることになる。

Apple はこの領域で最も過小評価されている参加者だ。そのデバイスは人々の日常生活に深く溶け込んでおり、ユーザーの移行コストは非常に高い。もし Siri が成熟した代理の対話入口に進化すれば、Apple は最先端のモデルを自ら作らなくても、数十億件の取引の起点を掌握できる。彼らは、最良の対話入口を維持するだけでよい。

Google の転換は、さらに難しい。 人間が手動で閲覧するから、代理の知能によるフィルタリングへ移行することは、同社の中核的な広告収益を浸食してしまう。しかし Google には他社が比べものにならない強みがある。検索、メール、カレンダー、地図、そしてドキュメントの領域で、数十年にわたって蓄積してきた個人データだ。さらに、企業側の移行コストも考慮する必要がある。Google Workspace は数百万の企業に組み込まれており、従業員のメール、ファイル、業務フローは Google の基盤インフラ上で動いている。消費者と企業の両方に対して、最も個別化された代理を作れる企業があるとすれば、それは Google だ。ただし問題は、それが検索流量と同じくらい効率的に代理サービスを収益化できるかどうかだ。

Merit Systems は私が注目するダークホースだ。 彼らは、オープン代理経済のためのサービスディスカバリー基盤を作っている（AgentCash、x402 スキャン、MPP スキャン）だけでなく、消費者側のインターフェースも開発している（Poncho）。中核ロジックはこうだ：誰が代理のサービスディスカバリーチャネルを掌握し、資金の流通に介入するのか。それができる者こそ、初期インターネットにおける Google の地位を取れる。これは野心的な賭けだが、オープン代理取引が厳選・クローズドモデルに勝つなら、Merit は最も優位性のある集約層になるだろう。現時点ではまだ初期段階で、当時の谷歌が時価総額換算でいま 3500 億ドルの AOL のクローズドエコシステムに挑んだときと同じような状況だ。

支払い

資金の流れを掌握した者が、あらゆる取引から利益を分け取る。私はこの層の見通しに最も自信がある。なぜなら、その規模は取引量に直接連動して成長するからだ。

Stripe と Tempo は、機械ネイティブ決済の領域で最も有利だ。 Stripe はすでに成熟した開発者エコシステムと、大規模な商店ネットワークを持っている。一方 Tempo は、ストリーミング支払い、約 500 ミリ秒の取引最終性、支払いチャネルのストリーミング支払い、カードとステーブルコインをネイティブ対応、ドル建てで Gas 料を支払い（代替トークンの変動リスクなし）、サーバー代払い取引などの特性を備え、機械経済の大量取引のために設計されている。もし MPP がデフォルトの機械ネイティブ決済チャネルになるなら、Stripe と Tempo は各代理取引から手数料を抜くことになる。

Circle は代理経済の拡張とともに成長する。 私は、ステーブルコインが機械経済の決済層になると確信している。そうなれば Circle は、代理のウォレット内の各ドル資金について、準備金収益を通じて分配を行える。USDC は取引所、ウォレット、パブリックチェーン、決済プロトコルで受け入れられる範囲が最も広いステーブルコインであり、新しい開発者は優先してそれを選ぶ。これによりエコシステム統合度がさらに深まり、競合が入り込むのが難しくなる。

Visa は適応を完了する。 ジョーが Apple Pay でクレジットカードからチャージして、それが基盤で自動的にステーブルコインへ交換され、彼は終始ウォレットを見ることもなく、ブロックチェーンを意識する必要もない――覚えているだろうか？ これが未来の常態になる。消費者は引き続き馴染みのあるクレジットカードを使い、基盤ではステーブルコインが決済を行う。支払いチャネルがアップグレードされるにつれ、Visa は消費者と商店の間での自社のブランドに基づく信頼を土台に足場を固める。

計算力とホスティング

代理の数が増えれば、推論需要が増える。即興で開発されるサービスが増えれば、ホスティング需要が広がる。どのモデル、プロトコル、あるいはインターフェースが主流になっても、計算力提供者は恩恵を受ける。AWS と Cloudflare がこの領域で最も優位性のある 2 社である理由は、よく似ている。

第一に、それらはすでにインターネットの大部分のトラフィックを支えている。 AWS は世界 37 のリージョンでクラウド基盤インフラのシェアの約 30% を占めている。Cloudflare は 20% 超のウェブサイトにセキュリティとパフォーマンスサービスを提供しており、つまりそれらのサイトへのすべてのリクエストが同社のネットワークを通る。代理向け新しいインターフェースが爆発的に増えると、開発者は自分が慣れたデプロイプラットフォームをデフォルトで選ぶ。

第二に、それらは新世代インターネットの収益化基盤を構築している。 広告モデルが衰退し、有料アクセスモデルが台頭するにつれ、両社ともこの転換をネイティブで支える仕組みを持っている。Cloudflare は有料クロールサービスを提供しており、同社ネットワーク内の任意のサイトが x402 を通じて AI クロールに課金できる（Stack Overflow がすでに使用している）。一方 AWS は x402 ファンドの創設メンバーであり、オープンソースのサーバーレス x402 リファレンスアーキテクチャを公開している。両プラットフォーム上で動く任意のサービスは、ネイティブの代理収益化機能を簡単に有効化できる。

アイデンティティ認証

私は Worldcoin などの企業に対しては悲観的だ。彼らが構築する体系では、すべてのインタラクションで人間の検証が必要になるという要求がある。この徹底主義の構想は、人々がオンラインの相手が人間か代理かを気にするという前提に基づくが、私たちはそれに早くから慣れてしまっている。私の見立てでは、よりあり得る未来はこうだ：大半のネットワークトラフィックのフィルタリング基準は、人間の身元証明ではなく小額決済である。

「あなたが人間だと証明する」よりも、有料アクセスのほうが実用的だ。

アイデンティティ体系は、一部の高リスクな相互作用では重要だが、ほとんどの代理取引では（小額の）支払いそのものが信頼の証拠になる。

結語

ジョーが目を覚ましたとき、支払いチャネルや代理のアイデンティティプロトコルについて考えることはなかった。彼はただスマホを見て、エージェントが取引を完了し、会議を予約し、より安いサーバーを見つけたことを知るだけだった。本稿で議論されたすべての技術アーキテクチャの階層は完璧に抽象化されており、彼は何も心配する必要がない。

私たちはこの未来へ向かってまだ歩いている。関連プロトコルはすでに稼働しているが普及度が不足している。供給側は伸びているがまだ薄い。サービスディスカバリー問題はまだ解決されていない。アイデンティティ層は断片化が深刻だ。 現状の大半の取引は開発者のテストであり、本当の代理取引ではない。しかし、エコシステムのパズルが完成するスピードは、データ指標が示すよりも速い。いま下向きのカーブを見て初期インフラを見下す人は、下降トレンドだけを見ている。一方で私は考えている。すべての人が、経済行動を取れる本物の代理を 1 つ、あるいは複数持つとき、この風景はどうなるのか。

もしまだ行動していないなら、代理経済のモードへ転換する時だ。