このレポートはTiger Researchによって作成されており、真の意味での自律自動化を実現するにはネイティブな支払い能力が必要です。市場はすでにこの変革に積極的に取り組み始めています。主要ポイント支払い主体は人間からAIエージェントへと移行しており、これにより支払いインフラが真の自律を実現するための核心要素となっています。大手テクノロジー企業（Google AP2やOpenAI Delegated Paymentを含む）は、既存のプラットフォームインフラの上に承認ベースの自動支払いシステムを設計しています。暗号通貨はERC-8004やx402規格を通じて、NFTを用いた身分認証とスマートコントラクトにより、仲介者を排除した支払いモデルを実現しています。大手テクノロジー企業は利便性と消費者保護を優先し、暗号通貨はユーザーの主権とエージェントレベルの実行能力を重視しています。今後の重要な課題は、支払いがプラットフォームによって管理されるのか、それともオープンなプロトコルによって実行されるのかです。1. 支払いはもはや人間だけのものではない出典：macstories（Federico Viticci）最近、「OpenClaw」が注目を集めています。ChatGPTやGeminiなどの情報検索・整理を担う主要なAIシステムとは異なり、OpenClawはAIエージェントがユーザーのローカルPCやサーバー上で直接タスクを実行できる仕組みです。WhatsApp、Telegram、Slackなどのメッセージングプラットフォームを通じて、ユーザーは指示を出し、エージェントはメール管理、カレンダー調整、ウェブ閲覧などのタスクを自主的に実行します。オープンソースとして動作し、特定のプラットフォームに縛られないため、OpenClawは個人用AIアシスタントのような役割を果たします。このアーキテクチャは柔軟性とユーザーコントロールの観点から高く評価されています。しかし、重要な制約も存在します。AIエージェントが完全に自律的に動作するには、支払いを実行できる必要があります。現状、エージェントは商品検索や比較、カートへの追加は可能ですが、最終的な支払いの承認には人間の許可が必要です。歴史的に見れば、支払いシステムは人間主体の設計でした。AIエージェント駆動の環境では、その前提は成り立ちません。自動化を完全に自律的にするには、エージェントは定義された制約内で独立して評価、承認、取引完了を行える必要があります。この変革を見越し、大手テクノロジー企業や暗号ネイティブのプロジェクトは、過去1年でエージェントレベルの支払いを実現する技術フレームワークを導入しています。2. 大手テクノロジー企業：既存インフラ上に構築されたエージェント支払い2025年1月、GoogleはAP2（エージェント支払いプロトコル2.0）を発表し、AIエージェント支払いインフラを拡張しました。OpenAIやAmazonも関連施策を概説していますが、Googleは現時点で構造化された実装フレームワークを持つ唯一の大手企業です。AP2は取引プロセスを3つの承認層（Mandate Layers）に分割しています。この構造により、各段階を独立して監視・監査できます。・意図承認（Intent Mandate）：ユーザーが実行したい操作を記録。・カート承認（Cart Mandate）：あらかじめ設定されたルールに基づき購入を実行。・支払い承認（Payment Mandate）：資金の実際の移動を行う。例：EkkoがGoogleショッピングで「200ドル以下の冬用ジャケットを探して購入してほしい」とAIエージェントに依頼した場合。・意図承認：EkkoはAIエージェントに「予算200ドル以内の冬用ジャケットを購入させる」指示を出し、この情報はスマートコントラクトとしてオンチェーンに記録され、意図承認となる。・カート承認：AIエージェントは意図に従い、提携先の店舗で該当商品を検索し、条件に合う商品をカートに追加。価格（199ドル、予算内）を確認し、配送先住所も確定。・支払い承認：Ekkoは選択した商品を確認し、「承認」ボタンをクリック。199ドルはGoogle Payを通じて処理される。あるいは、AIエージェントはあらかじめ設定されたパラメータ内で自動的に支払いを完了させることも可能。この一連の流れでは、ユーザーは追加情報を入力する必要はありません。Google AP2は既存のユーザ認証情報（事前登録されたカードや住所）に依存しており、参入障壁を低減し、採用を容易にしています。出典：Googleただし、Googleは現状、提携パートナーのネットワーク内の企業のみがエージェント支払いを行える仕組みとなっており、その範囲は制御されたエコシステム内に限定されています。これにより、より広範な相互運用性やオープンアクセスは制約されています。3. 暗号通貨：セルフホストとオープンエクスチェンジ暗号分野でもAIエージェント向けの支払いインフラ開発が進んでいますが、そのアプローチは大手テクノロジー企業とは異なります。大規模プラットフォームは信頼性のあるエコシステムを構築しますが、暗号分野は別の課題から出発しています：AIエージェントは中央集権的プラットフォームに依存せずに信頼を獲得できるのか？この目的を解決するためのコア規格として、EthereumのERC-8004とCoinbaseのx402があります。まず身分層。ブロックチェーン上で動作するAIエージェントは識別可能である必要があります。ERC-8004はこれを担います。NFTの形で発行されますが、アートコレクションではなく、構造化された身分情報を含む証明書NFTです。各トークンは以下の3つの要素を含みます。・身分（Identity）・評判（Reputation）・検証（Validation）これらが連携し、検証可能なオンチェーンの身分証明書を構成します。支払い面では、x402が支払いルートを担います。Coinbaseが開発したx402は、AIエージェントの暗号ネイティブ支払い規格です。これにより、エージェントはステーブルコインを用いた自律的な取引が可能となります。特徴はスマートコントラクトの自動実行で、条件ロジックがコードに直接埋め込まれ、条件を満たすと人間の介入なしに決済が完了します。ERC-8004（身分）とx402（支払い）が連携することで、AIエージェントは中央集権プラットフォームに依存せずに相手方を検証し、取引を実行できます。例：EkkoがエージェントAに「最高予算800ドルの中古ノートパソコンを購入させる」指示を出し、売り手のエージェントBと直接やり取り。・相互検証： ERC-8004 NFTを通じて身分と評判スコア（例：評判72、残高確認）を検証。・スマートコントラクト管理： 800ドルがウォレットからエスクローに送金され、商品受領確認まで資金はロック。・決済と評判更新： 取引完了後、x402が自動的に決済を行い、双方の評判記録は自動的に更新され、それぞれのERC-8004 NFTに記録される。この過程には仲介者は一切関与しません。2つのAIエージェントはブロックチェーンを基盤とした検証と決済を通じて直接取引を行い、エージェント間取引（A2A）の暗号ネイティブモデルを体現しています。4. 大手テクノロジー vs 暗号通貨：AIエージェント運用の違いGoogle AP2は、検証済みパートナー向けに設計された制御型モデルの代表例です。Googleは消費者保護のために市場参加者を制限しています。AIエージェントの実行結果は確率的であり、完全な確定性ではないため、取引エラーが発生した場合、その責任は支払いインフラ提供者に及ぶ可能性があります。失敗を避けるため、Googleはエコシステムを狭める方向に動いています。制限されたエコシステムは安定性を高めますが、エージェントがより広範な市場で自律的に運用し、選択肢を最適化する能力を制約します。一方、ERC-8004とx402はよりオープンなアーキテクチャを反映しています。暗号モデルは、許可不要（Permissionless）かつ相互運用性を実現することを目指しています。現時点ではエンドツーエンドの完全な実行は未達ですが、長期的なビジョンは、エージェントが日常的な消費を自律的に管理することです。大手プラットフォームは主要な小売チャネルを統合しようとする一方、オープンな暗号規格は微小支払い（マイクロペイメント）や高頻度のプログラム化された支払いにおいて構造的な優位性を持ちます。例えば、エージェントが0.01ドルの素材画像を1000枚購入する場合、暗号ネイティブなルートの運用効率はより高まります。もちろん、中央集権的な機関が存在しないことはトレードオフも伴います。分散型の方法で身分評価基準を構築し、単一の責任主体が失敗に最終的に責任を持つことはできません。まとめ大手テクノロジー企業と暗号分野は、共通の目標：自律的なAIエージェントビジネスの実現を追求しています。違いはアーキテクチャにあり、大手はクローズドで制御されたシステムを好み、暗号分野はオープンでプロトコルベースのモデルを推進しています。今後は、両者の相互運用性が進む可能性が高く、ゼロサムの対立ではなく、協調的な進展が期待されます。
Tiger Research：暗号大手たちはどのようにAIエージェント支払いインフラに賭けているのか
このレポートはTiger Researchによって作成されており、真の意味での自律自動化を実現するにはネイティブな支払い能力が必要です。市場はすでにこの変革に積極的に取り組み始めています。
主要ポイント
支払い主体は人間からAIエージェントへと移行しており、これにより支払いインフラが真の自律を実現するための核心要素となっています。
大手テクノロジー企業（Google AP2やOpenAI Delegated Paymentを含む）は、既存のプラットフォームインフラの上に承認ベースの自動支払いシステムを設計しています。
暗号通貨はERC-8004やx402規格を通じて、NFTを用いた身分認証とスマートコントラクトにより、仲介者を排除した支払いモデルを実現しています。
大手テクノロジー企業は利便性と消費者保護を優先し、暗号通貨はユーザーの主権とエージェントレベルの実行能力を重視しています。
今後の重要な課題は、支払いがプラットフォームによって管理されるのか、それともオープンなプロトコルによって実行されるのかです。
出典：macstories（Federico Viticci）
最近、「OpenClaw」が注目を集めています。ChatGPTやGeminiなどの情報検索・整理を担う主要なAIシステムとは異なり、OpenClawはAIエージェントがユーザーのローカルPCやサーバー上で直接タスクを実行できる仕組みです。
WhatsApp、Telegram、Slackなどのメッセージングプラットフォームを通じて、ユーザーは指示を出し、エージェントはメール管理、カレンダー調整、ウェブ閲覧などのタスクを自主的に実行します。
オープンソースとして動作し、特定のプラットフォームに縛られないため、OpenClawは個人用AIアシスタントのような役割を果たします。このアーキテクチャは柔軟性とユーザーコントロールの観点から高く評価されています。
しかし、重要な制約も存在します。AIエージェントが完全に自律的に動作するには、支払いを実行できる必要があります。現状、エージェントは商品検索や比較、カートへの追加は可能ですが、最終的な支払いの承認には人間の許可が必要です。
歴史的に見れば、支払いシステムは人間主体の設計でした。AIエージェント駆動の環境では、その前提は成り立ちません。自動化を完全に自律的にするには、エージェントは定義された制約内で独立して評価、承認、取引完了を行える必要があります。
この変革を見越し、大手テクノロジー企業や暗号ネイティブのプロジェクトは、過去1年でエージェントレベルの支払いを実現する技術フレームワークを導入しています。
2025年1月、GoogleはAP2（エージェント支払いプロトコル2.0）を発表し、AIエージェント支払いインフラを拡張しました。OpenAIやAmazonも関連施策を概説していますが、Googleは現時点で構造化された実装フレームワークを持つ唯一の大手企業です。
AP2は取引プロセスを3つの承認層（Mandate Layers）に分割しています。この構造により、各段階を独立して監視・監査できます。
・意図承認（Intent Mandate）：ユーザーが実行したい操作を記録。
・カート承認（Cart Mandate）：あらかじめ設定されたルールに基づき購入を実行。
・支払い承認（Payment Mandate）：資金の実際の移動を行う。
例：EkkoがGoogleショッピングで「200ドル以下の冬用ジャケットを探して購入してほしい」とAIエージェントに依頼した場合。
・意図承認：EkkoはAIエージェントに「予算200ドル以内の冬用ジャケットを購入させる」指示を出し、この情報はスマートコントラクトとしてオンチェーンに記録され、意図承認となる。
・カート承認：AIエージェントは意図に従い、提携先の店舗で該当商品を検索し、条件に合う商品をカートに追加。価格（199ドル、予算内）を確認し、配送先住所も確定。
・支払い承認：Ekkoは選択した商品を確認し、「承認」ボタンをクリック。199ドルはGoogle Payを通じて処理される。あるいは、AIエージェントはあらかじめ設定されたパラメータ内で自動的に支払いを完了させることも可能。
この一連の流れでは、ユーザーは追加情報を入力する必要はありません。Google AP2は既存のユーザ認証情報（事前登録されたカードや住所）に依存しており、参入障壁を低減し、採用を容易にしています。
出典：Google
ただし、Googleは現状、提携パートナーのネットワーク内の企業のみがエージェント支払いを行える仕組みとなっており、その範囲は制御されたエコシステム内に限定されています。これにより、より広範な相互運用性やオープンアクセスは制約されています。
暗号分野でもAIエージェント向けの支払いインフラ開発が進んでいますが、そのアプローチは大手テクノロジー企業とは異なります。大規模プラットフォームは信頼性のあるエコシステムを構築しますが、暗号分野は別の課題から出発しています：AIエージェントは中央集権的プラットフォームに依存せずに信頼を獲得できるのか？
この目的を解決するためのコア規格として、EthereumのERC-8004とCoinbaseのx402があります。
まず身分層。ブロックチェーン上で動作するAIエージェントは識別可能である必要があります。ERC-8004はこれを担います。NFTの形で発行されますが、アートコレクションではなく、構造化された身分情報を含む証明書NFTです。各トークンは以下の3つの要素を含みます。
・身分（Identity）
・評判（Reputation）
・検証（Validation）
これらが連携し、検証可能なオンチェーンの身分証明書を構成します。
支払い面では、x402が支払いルートを担います。Coinbaseが開発したx402は、AIエージェントの暗号ネイティブ支払い規格です。これにより、エージェントはステーブルコインを用いた自律的な取引が可能となります。特徴はスマートコントラクトの自動実行で、条件ロジックがコードに直接埋め込まれ、条件を満たすと人間の介入なしに決済が完了します。
ERC-8004（身分）とx402（支払い）が連携することで、AIエージェントは中央集権プラットフォームに依存せずに相手方を検証し、取引を実行できます。
例：EkkoがエージェントAに「最高予算800ドルの中古ノートパソコンを購入させる」指示を出し、売り手のエージェントBと直接やり取り。
・相互検証： ERC-8004 NFTを通じて身分と評判スコア（例：評判72、残高確認）を検証。
・スマートコントラクト管理： 800ドルがウォレットからエスクローに送金され、商品受領確認まで資金はロック。
・決済と評判更新： 取引完了後、x402が自動的に決済を行い、双方の評判記録は自動的に更新され、それぞれのERC-8004 NFTに記録される。
この過程には仲介者は一切関与しません。2つのAIエージェントはブロックチェーンを基盤とした検証と決済を通じて直接取引を行い、エージェント間取引（A2A）の暗号ネイティブモデルを体現しています。
Google AP2は、検証済みパートナー向けに設計された制御型モデルの代表例です。Googleは消費者保護のために市場参加者を制限しています。AIエージェントの実行結果は確率的であり、完全な確定性ではないため、取引エラーが発生した場合、その責任は支払いインフラ提供者に及ぶ可能性があります。失敗を避けるため、Googleはエコシステムを狭める方向に動いています。
制限されたエコシステムは安定性を高めますが、エージェントがより広範な市場で自律的に運用し、選択肢を最適化する能力を制約します。
一方、ERC-8004とx402はよりオープンなアーキテクチャを反映しています。暗号モデルは、許可不要（Permissionless）かつ相互運用性を実現することを目指しています。
現時点ではエンドツーエンドの完全な実行は未達ですが、長期的なビジョンは、エージェントが日常的な消費を自律的に管理することです。大手プラットフォームは主要な小売チャネルを統合しようとする一方、オープンな暗号規格は微小支払い（マイクロペイメント）や高頻度のプログラム化された支払いにおいて構造的な優位性を持ちます。例えば、エージェントが0.01ドルの素材画像を1000枚購入する場合、暗号ネイティブなルートの運用効率はより高まります。
もちろん、中央集権的な機関が存在しないことはトレードオフも伴います。分散型の方法で身分評価基準を構築し、単一の責任主体が失敗に最終的に責任を持つことはできません。
まとめ
大手テクノロジー企業と暗号分野は、共通の目標：自律的なAIエージェントビジネスの実現を追求しています。違いはアーキテクチャにあり、大手はクローズドで制御されたシステムを好み、暗号分野はオープンでプロトコルベースのモデルを推進しています。
今後は、両者の相互運用性が進む可能性が高く、ゼロサムの対立ではなく、協調的な進展が期待されます。