Gemini、MoonPay、ダラス連邦準備銀行、BISが今週Agentic Financeで交わりました

著者 Charlie

過去一週間、金融業界では表面上全く異なる出来事がいくつか発生しました。

8月25日、Google Cloudは金融機関向けにGemini Enterprise for Financial Servicesを発表し、AIをKYC、信用分析、ポートフォリオ監視、債券発行、金融研究など、コアビジネスに近いワークフローにさらに進めました。

2日後、MoonPayはPayBoxをSolana上のKaminoに接続したことを発表し、ユーザーはClaudeやChatGPTのようなインタラクティブな入口を通じて借入や利益を得ることができるようになりました。

同時に、Dallas Fedはあまり魅力的ではない研究を発表し、もし預金が24時間リアルタイムで移動でき、AIが企業や個人の利益を自動的に比較できるようになった場合、銀行が長年依存してきた預金の粘着性がどうなるかを議論しました。

さらに1日後、BISはステーブルコインとトークン化された預金について議論し、実際の資金テストを完了したProject Agoráに言及しました。

それぞれの出来事は、Googleは企業AI、MoonPayは暗号金融、Dallas Fedは銀行研究、Project Agoráは中央銀行と商業銀行の次世代の国際決済インフラの研究という、馴染みのあるニュースカテゴリに分類できます。

しかし、これらを一緒に見ると、より注目すべき手がかりが見えてきます。

過去2、3年、私たちはAIが金融を本当に変えるのはいつかを議論してきました。しかし、私はこの質問が十分に正確ではないと感じています。真の境界線は、AIがいつ「金融をより理解する」かではなく、いつ人を代表して金融決定を行うことが許可され、実際に資金を移動できるようになるかです。

この二者の違いは、検索エンジンからChatGPTへの進化よりも大きいかもしれません。

数年前、私は生成AIとフィンテックの融合を研究し始めたとき、全体的な判断は比較的保守的でした。その時、金融業界で最も現実的な応用は、カスタマーサービス、レポート、詐欺防止、費用管理、内部知識検索、そして従業員の効率を向上させるためのさまざまなツールでした。これらはもちろん価値がありますが、基本的には「AIが金のそばで手伝う」レベルであり、実際にお金に触れることはありませんでした。

理由は簡単です。モデルが市場の文書を間違って書いた場合、再修正できますが、モデルが企業の500万ドルを間違った場所に移動した場合、明らかに「取り消し」をクリックするだけでは解決できません。金融機関はブラックボックスに対する耐性が一般のソフトウェア会社よりもはるかに低いのです。正確性、権限、監査、責任の所在、規制要件、いずれかの段階が解決されなければ、モデルがどんなに賢くても、単なるアシスタントに過ぎません。

しかし、最近数ヶ月で本当に注目すべき変化は、業界が突然「完全自動AI資産管理」がすぐに来ると信じるようになったのではなく、ますます多くの企業が「AIにお金を動かさせる」ことを一連のより小さく、より制御可能な権限に分解し始めたことです。

Robinhoodは今年、Agentic Tradingを発表した際、モデルがユーザーの全資産を直接管理するのではなく、AIが操作できる独立したアカウントを特別に設定しました。第2四半期末までに、この種のアカウントは約10万件に達し、管理資産は1億ドルを超えました。

Rampの進む道はさらに魅力的ではありませんが、実際の企業財務の進化の道に近いかもしれません。彼らのAIはCFOを直接置き換えるのではなく、まず企業の経費、支払い、会計ポリシーを読み取り、高い確度の状況を自動的に処理し、異常な状況は人間に返します。

Rocket Moneyが最近発表したRowanも同様の傾向を示しています：それはもはや「今月いくら使ったか」というグラフをユーザーに見せるだけではなく、バックエンドでサブスクリプションを発見し、メッセージを送信してサービスをキャンセルし、請求書を交渉し、さらには事前設定されたルールに従って貯蓄振替を完了することができます。

これらの製品を一緒に見ると、市場は「手動操作」から「機械の完全自律」へと直接飛び移るのではなく、より現実的な道を進んでいることがわかります：まず観察し、次に提案し、次に行動を準備し、人間が承認し、そして徐々にリスクが制御可能な行動を機械に実行させるようになります。

これが、私がAgentic Financeの本当に重要な概念は「自動化」ではなく「権限」であると考える理由です。

今日、企業の従業員が会社のクレジットカードを持っていること自体が金融の権限の一形態です。彼は当然、会社の銀行口座の全てのお金を使うことはできませんが、特定の商業カテゴリ、金額、承認ルールの範囲内で自主的に消費することができます。ファンドマネージャー、企業財務責任者、調達マネージャーも、本質的には事前に定義された権限フレームワークの中で他者の資金を管理しています。

AIエージェントが本当にやるべきことは、新しい金融制度を発明することではなく、私たちがすでに当たり前に思っている権限関係を機械が理解し、実行できるルールに変えることです。

例えば、ある企業はAI財務代理に次のように指示することができます：運営資金は最低30日間保持する必要がある；残りの資金は指定された銀行または高評価の製品にのみ置くことができる；為替リスクを生じさせてはならない；1回の資金移動が50万ドルを超える場合は人間の承認が必要である；利益差が20ベーシスポイントを超える場合にのみ切り替える価値がある；新たに現れた取引先は必ず人間の審査を受けなければならない。

これらのルールが機械に直接理解されるようになると、事態は本質的に変わります。AIは無限の権限を得る必要も、完全に規制されない「ロボットヘッジファンド」になる必要もありません。境界内で自主的に行動するだけで済みます。

これが最近、Google、MoonPay、Visa、Mastercardなどの企業がエージェント支払いを行う際にますます明らかになっている共通の方向性です。表面的には皆がAIがどのように支払いを行うかを議論していますが、実際に多くの労力を費やして解決しているのは権限です：誰が権限を与え、どのくらいの権限を与え、いつまで権限を与え、どの商業者や口座に触れることができ、どのような場合に必ず再確認する必要があるのか、最後に問題が発生した場合に完全な監査記録をどのように残すのか。

そのため、私はますます信じるようになっています。未来のAgentic Financeで最も重要な製品の一つは、必ずしもより賢い大規模モデルではなく、十分に信頼できる「金融権限システム」であるべきです：それは非常に曖昧な人間の指示、例えば「会社の余剰資金を管理してほしい」を、機械が厳密に実行できる数百のルールに翻訳することができるのです。

この観点から見ると、MoonPayの最近半年の動きは、Kaminoとの提携だけを見ているよりもずっと興味深いものです。

3月、MoonPayはOpen Wallet Standardを発表し、AIがどのように安全にウォレットを使用し、プライベートキーに触れずに限られた署名権限を取得するかを重点的に解決しました；5月にはDFlowを買収し、取引実行の基盤を追加しました；6月にはEntendreを買収し、照合、財務、資金管理、報告能力を強化しました；7月にはPayBoxを発表し、カードとウォレットをClaudeやChatGPTのようなインタラクティブな環境に直接接続しました；8月にはKaminoを通じて借入と利益管理を接続しました。

それぞれのステップは、特に驚くべきものではありません。しかし、これらを一緒に見ると、AIエージェント向けの金融基盤能力を構築しているように見えます：まずはアイデンティティと権限を解決し、次に実行を解決し、次に財務運営を解決し、最後に信用、借入、資産配分に取り組み始めるのです。

これがAgentic PaymentsとAgentic Financeの本当の違いです。

前者が答えるのは：AIはどのように私のために支払いを行うのか？

後者が問うのは：AIはどのように私の資産負債表を管理するのか？

一度この二つ目の質問に入ると、支払いはその中の一つの動作に過ぎなくなります。現金をどこに置くか、いつお金を借りるか、どの資産を担保にするか、余剰資金がどれだけの利益を得るか、いつリバランスを行うか、流動性とリスクをどのように管理するか、これらは本来企業の財務チーム、銀行家、または投資マネージャーが絶えず行う判断であり、機械の実行範囲に入る可能性が出てきます。

しかし、ここには基盤インフラに関する矛盾があります。

もしAIが毎秒最適な解決策を計算できるなら、お金自体は銀行の営業時間、国際代理店、バッチ決済、手動照合の速度でしか移動できないのであれば、どんなに賢いエージェントでもあまり意味がありません。それは性能の良いスポーツカーのようですが、でこぼこの田舎道しか走れないのです。

これがProject Agoráをこの文章に含めるべき理由です。

Project Agorá自体はAIプロジェクトではありません。これはBISイノベーションハブと国際金融協会が共同で推進する実験であり、トークン化された商業銀行の預金と中央銀行の準備金を多通貨、プログラム可能なプラットフォームに組み込む方法を研究し、卸売国際決済を改善することを目的としています。

それとAgentic Financeとの真の関連性は、「BISもAIを始めた」ということではなく、AIが最終的に呼び出す必要がある別の金融インフラを研究しているということです：お金自体が機械にとってより読みやすく、組み合わせや実行が容易になるかどうかです。

今年7月、28の金融機関と中央銀行が制御された環境で実際の資金テストを完了し、スイスフラン、ユーロ、ポンド、円、ウォン、ドルが関与しました。テストの規模自体は非常に小さく、実際の生産環境には程遠いですが、少なくとも一つのことを検証しました：商業銀行の預金と中央銀行の通貨は、今日の遅い、互いに分断されたシステムの中だけで生きるものではなく、条件がトリガーされ、原子決済が行われ、自動実行ルールが適用される環境に入ることも可能です。

BIS自身はこれに対して非常に慎重です。システム間の相互接続、法的な最終決済の認定、スマートコントラクトの問題が発生した場合の責任、サイバーセキュリティ、ガバナンス、そして数十年の古いシステムの移行などの問題は、まだ解決されていません。したがって、Agoráを「次世代のグローバル金融システムがすでに構築された」と書くのは明らかに誇張です。

しかし、少なくとも一つのことを証明しました：プログラム可能な通貨は必ずしもステーブルコインを意味するわけではなく、銀行を迂回することを意味するわけでもありません。従来の銀行預金自体も、ソフトウェアから呼び出される金融資産に変わる可能性があります。

そして、本当に興味深いのは、まさにここから始まります。

なぜなら、銀行は今日、資金の流れの摩擦を排除するために大量のリソースを投入していますが、これらの摩擦は過去には銀行のビジネスモデルの一部であったからです。

これがDallas Fedのその論文で最も注目すべき点です。

なぜ銀行の預金は価値があるのか？

もちろん、非常に高尚な理由がたくさんあります。企業が5000万ドルをJPMorganに預けるのは、単に口座を開くのが面倒だからだけではなく、その背後には信用枠、為替、給与支払い、キャッシュマネジメント、保管、そして長年の顧客関係が結びついている可能性があります。これらの要素は、隣の銀行の金利が10ベーシスポイント高くなったからといって突然消えることはありません。

しかし、もう一つの理由はそれほど高尚ではありませんが、同様に現実的です：お金を移動するのが面倒だからです。

今日、ある企業の口座に200万ドルが一時的に余っているとします。A銀行は4.20%、B銀行は4.35%を提供しています。15ベーシスポイントのために、財務チームは毎朝再確認する必要があるのでしょうか？再ログインして、取引先のリスクを比較し、資金を移動させ、決済時間を考慮し、再度照合を行う価値があるのでしょうか？明日の給与やサプライヤーへの支払いに影響が出ないようにしなければなりません。

ほとんどの場合、答えは「まあいいや」です。

お金はそのまま置かれ続けます。

これが金融システムの中であまり単独で議論されない資産です：人間の惰性です。

Dallas Fedの論文は非常に直接的に述べています。運営預金が粘着性を持つ理由の一部は、資金を迅速に再配置できない現実的な摩擦から来ています。もし将来、即時決済、トークン化された預金、AIエージェントが同時に成熟すれば、より高い利益を求める顧客は理論的にはほとんど何も操作せずに資金の切り替えを完了できるようになります。

AIは15ベーシスポイントが「動かす価値がない」とは思いません。

彼には月曜日の朝の会議がなく、忘れることもなく、今日忙しいからといって来週にこの問題を先送りすることもありません。彼にとって、異なる金融商品を比較するための限界的な注意コストはほぼゼロです。

もちろん、これは将来すべての企業の預金が熱いお金のように5分ごとに銀行を切り替えることを意味するわけではありません。顧客関係、信用枠、規制要件、リスク管理は依然として存在し、資金の切り替えも決して本当にゼロコストにはなりません。

しかし、問題は、銀行に影響を与えるために、そこまで極端に発展する必要はないということです。

Dallas Fedは、アメリカの銀行システムにおける約17兆ドルの関連預金を基に感度分析を行いました。もし預金の平均滞留期間が10%短縮されれば、銀行システムが期限変換を担う能力は約5800億ドルの「10年物等価リスクエクスポージャー」を減少させる可能性があります；もし預金金利が市場金利の変化に対する感度が10%高まれば、銀行が担えるデュレーションリスクは約7000億ドル減少する可能性があります。

これは、AIがアメリカの銀行に突然7000億ドルの貸出を減少させることを意味するわけではありません。この数字を単純に「貸出能力が7000億ドル減少する」と説明するのは正確ではありません。

それが本当に示しているのは、別のことです：預金の粘着性自体が巨大な経済的価値を持つということです。

もし将来、プログラム可能な通貨とAIエージェントがこの粘着性をわずかに弱めるだけであれば、銀行の負債側のコストと期限構造はそれに伴って変化する可能性があります。

過去、皆がプログラム可能な通貨について話すとき、通常は利点が見られます：決済が速く、照合が少なく、コストが低く、24時間運用でき、支払い条件を直接取引ロジックに書き込むことができます。

しかし、もう一つ強調されていない側面があります：お金がより移動しやすくなると、お金を持つ人はより多くの選択肢を持つことになります。

資産保有者にとっては、これは効率です；これらのお金を安定した資金源と見なす機関にとっては、より激しい競争を意味します。

銀行はお金をソフトウェアのように運用させるために、ある結果を受け入れなければならないかもしれません：お金はソフトウェアの速度で価格を比較し始めるのです。

これが、私が最近考えている別の方向性に問題をもたらします。

過去、私は金融は本質的に分配（distribution）ビジネスであると考えてきました。

銀行は誰が給与を直接入金できるかを争い、クレジットカード会社は誰が消費者に最も使われるカードになるかを争い、証券会社は誰が投資家のスマートフォンの画面を占有するかを争い、資産管理機関は誰が顧客関係を持つかを争っています。多くのフィンテック製品が数十億ドルを顧客獲得に費やすのは、本質的に同じものを争っているからです：誰がユーザーと金融商品との間に立つことができるか。

なぜなら、誰が分配を持っているかが、どの製品が見られるかを決定する機会を持つからです。

しかし、AIエージェントはこの競争を「分配」（distribution）から「資金ルーティング」（routing）へと徐々に変えるかもしれません。

以前は、私はどの銀行が好きかを尋ねていました。

未来のより重要な質問は、私の財務エージェントがどの銀行を受け入れ可能な取引先リストに入れているかかもしれません。

以前、ファンド会社は自社のマネーマーケットファンドをアプリのホームページに表示させる方法を模索していました。

未来のエージェントは、利益差が18ベーシスポイントを超え、流動性が要件を満たし、取引先リスクが特定の閾値を下回る場合、資金が自動的にどこに行くべきかを判断するかもしれません。

以前、貸出機関は広告、ブランド、販売チャネルを競っていました。

未来のエージェントは、実際の金利、担保要件、早期返済条件、企業の現在のキャッシュフロー状況を直接比較し、どの資金を呼び出すべきかを決定するかもしれません。

ここまで来ると、本当に価値のあるものは「ユーザーがあなたのアプリをダウンロードしたかどうか」ではなく、「あなたが機械のデフォルトルールに入っているかどうか」になります。

誰が権限の範囲に書かれているかが、競争に参加する資格を持つことになります；誰が最終的に資金ルーティングを勝ち取るかが、資金の流れを手に入れることになります。

Agentic Commerceが需要の流れをどこに向けるかを変えます。

Agentic Financeが資本の流れをどこに向けるかを変えます。

したがって、今日私が銀行のCEOであれば、AIがアナリストのレポート作成時間を短縮できるか、KYCや詐欺調査を自動化できるかに関心を持つのは当然です。これらは非常に現実的な効率向上です。

しかし、より長期的な問題は別のものかもしれません：

私の企業顧客が24時間働く財務エージェントを持つようになったとき、私はどうして彼の次のドルを持ち続けることができるのでしょうか？

最も賢い銀行はこの変化に抵抗するとは限らず、むしろ最初にエージェントを自社のシステムに組み込むかもしれません。顧客の日常運営資金は引き続き当座預金口座に留まり、しばらく使わないお金は自動的により高い利回りの預金やファンドに移動し、流動性が必要なときに再び自動的に戻ります；為替、貸出枠、担保、支払いも一緒に最適化されることができます。こうすることで、エージェントがより良い解決策を常に探していても、資金は同じ銀行のエコシステム内に留まることができます。

この観点から見ると、Project Agoráのような探求は銀行を弱体化させるのではなく、むしろ規制された商業銀行の通貨がステーブルコイン時代においても核心的な地位を維持するのを助けるかもしれません。

したがって、これは「AIと暗号が最終的に銀行を排除する」という単純な物語ではありません。本当に危険なのは、銀行そのものではなく、長年にわたり顧客が比較を嫌がり、切り替えを嫌がり、面倒だと考えてきた金融ビジネスモデルです。

過去、銀行の重要な優位性は、顧客が移動するのが面倒であることでした。次の段階で本当に強い銀行は、全く逆の命題を証明しなければならないかもしれません：顧客はいつでも移動できるが、彼のAIが計算を終えた後、依然としてお金をここに留めることを決定するのです。

過去十数年、フィンテックの最も激しい戦争はスマートフォンの画面上で繰り広げられました。皆が日々のアクティブユーザー、主口座、最も使われるカード、ユーザーに近い存在を争っていました。

次のラウンドでは、多くの本当に重要な金融戦争が、実際にはインターフェースを持たないかもしれません。

それはバックエンドの権限ルールのセットの中で、受け入れ可能な取引先リストの中で、数十ベーシスポイントの利益差の中で、そしてAIが「このお金は今どこに行くべきか」を判断するその瞬間に起こります。

したがって、Agentic Financeが本当に問うべき問題は、決して「AIがいつ私たちのお金を管理するのか？」ではなく、ますます多くのお金が機械が理解できるルールに従って自動的に最適な場所を探し始めたとき------

誰が最終的に、これらのお金がどこに留まるかを決定する資格を持っているのか？