人工知能（AI）が新たな局面に入りつつある。これまでのようにコンテンツを生成したり情報を分析したりするだけでなく、金融判断の執行、デジタル資産の管理、さらには経済活動そのものへの直接参加に踏み出そうとしている――テクノロジー企業と金融機関の経営層は「AI Appreciation Day」を機にこうした見通しを示した。marking AI Appreciation Day.
こうした移行は、技術水準の急速な向上と投資の拡大によってすでに後押しされている。
スタンフォード大学が発表した「2026 AI Index」は、AIエージェントが現実のタスクをこなす成功率が2025年の20％から2026年には77.3％へと急上昇したと指摘する。企業によるAI投資は昨年5817億ドルに達し、2024年比で130％増となった。
一方で同報告書は、現行システムが依然として多段階の計画立案や高度な財務分析を苦手としている点も明らかにし、実験的なエージェントと、信頼に足る経済インフラとの間に依然大きなギャップがあると指摘している。
「補助」から「主体」へと踏み出すAIエージェント
そのギャップは、すでに開発、コンプライアンス、財務オペレーションなどにAIエージェントを導入している企業の内部で、徐々に縮まりつつある。
グローバル送金インフラを手がけるGlobal Settlement NetworkのCEO兼共同創業者、**ライアン・カークリー（Ryan Kirkley）**氏は、AIが実験段階の技術から事業中枢のテクノロジーへと変貌する過程を見てきたと語る。
「ここ数年、AI企業に投資してきたことで、AIが『面白い実験』から、ビジネスのあり方を本質的に変える存在へと進化していく様子を間近で目にしてきました」とカークリー氏はYellow.comに語った。
同氏によれば、Global SettlementではすでにAIが事業運営の中核を担っており、「人間の従業員よりエージェントの数が多い」状態になっている。コンプライアンスや本人確認（KYC）、ソフトウエア開発など、幅広い領域でエージェント型システムが業務を支えているという。
カークリー氏は、AIとブロックチェーンの掛け合わせがとりわけ重要になるとみる。AIは膨大なデータを処理しビジネス機会を見出す一方、ブロックチェーンは国境をまたぐ金融取引をプログラム可能な形で実行するインフラを提供するからだ。
「とりわけ魅力的なのは、AIと暗号資産（クリプト）が交わる領域です。お互いが、これまで相手に欠けていた機能を補完し合える」と同氏は話す。
国際決済銀行（BIS）も同様に、AIとトークン化技術が、取引、決済、担保管理をより密接に結び付け、照合作業のコスト削減に寄与しうると指摘している。BISによれば、AIはすでに信用審査、不正検知、リスク管理、バックオフィス業務の自動化などで金融機関に活用されている。
トークン化プラットフォームBrickkenでCMOを務める**ジョルディ・エストゥリ（Jordi Esturi）**氏は、業界の関心がテキスト生成や議事録要約、コーディング支援といった現在の用途に偏りすぎていると警鐘を鳴らす。
「AIの次のフロンティアは、経済の“能動的アクター”となることです。人々の金融判断の執行を支援し、デジタル資産を管理し、リアルタイムで高度に複雑な取引を調整する存在になっていく」とエストゥリ氏は言う。
同氏は、こうした進化を「エージェント型ファイナンス」と「エージェント型資本市場」の土台と位置付ける。そこでは、AIシステムが一定のガバナンスの枠組みの下で稼働し、資金調達や資産運用を支える。
このモデルの下では、起業家はAIを組み込んだインフラを使って資金調達を行い、投資家はポートフォリオを運用し、企業はトークン化された証券・資産を、手作業を大幅に減らしながら発行できるようになる。
「資金調達を行う起業家も、ポートフォリオを運用する投資家も、トークン化資産を発行する企業も、いま私たちがインターネットに接するのと同じくらい自然に金融インフラと対話できるべきです」とエストゥリ氏は話す。
BISは、トークン化された台帳が自動化された24時間稼働と同時決済を支えうると評価する一方、こうした仕組みを大規模に運用するには、信認あるマネー、明確なガバナンス、十分な規制的セーフガードが不可欠だと警告している。
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新興国が「作る側」として台頭する可能性
金融の枠を超えて、AIの開発コストの低下は「どこで」テック企業を立ち上げられるかという地理条件も変えつつある。
アドバイザリーファームActai Advisorsの共同創業者であり、Future Caribbeanの創設者でもある**リリー・ダッシュ（Lily Dash）**氏は、AIへのアクセスが、地理とグローバルなテック経済への参加を結びつけてきたこれまでの関係を弱めていると指摘する。
「歴史上初めて、地理的条件よりも、才能や意欲、そして適切なツールへのアクセスのほうが重要になっています」とダッシュ氏は語る。
同氏は、バルバドス、ジャマイカ、トリニダード、ナイジェリア、ケニアといった国々を例に挙げる。これらの市場では、起業家たちがシリコンバレーやロンドンといった既存のテック集積地に移住しなくとも、自国で製品を開発し、AIの進化に貢献できるようになりつつあるという。
テクノロジー開発に参加するためのコストは急激に低下しており、これまで輸入テクノロジーの「消費地」にとどまってきた地域が、自らプロダクトを生み出し、輸出するチャンスが広がっているとダッシュ氏は述べる。
スタンフォードのAI Indexによれば、生成AIの人口普及率は登場から3年で53％に達し、パソコンやインターネットよりも速いペースで広がった。一方で、利用率はなお一人当たり所得と強く相関しており、急速な普及にもかかわらず、アクセス格差は解消されていない。
世界銀行もまた、低・中所得国がAIを大規模展開する上で大きな壁に直面していると警告している。同機関の「Digital Progress and Trends Report」は、AI活用を広げるための4つの基盤として、通信インフラ（コネクティビティ）、計算能力、地域に根ざしたデータ、人材スキルを挙げる。
ダッシュ氏は、こうした基盤をどれだけ整備できるかが、新興国がAIから持続的な経済価値を引き出せるかどうかを決定づけるとみる。
「人々がアイデアを実際のビジネスに変えていくために必要なインフラ、教育、メンター、投資にきちんとアクセスできるようにしなければなりません」と同氏は語る。
そのうえで、地場の起業家への投資が進めば、AIは域内総生産（GDP）の押し上げや高付加価値雇用の創出、そして地理的により多様なテック企業の勃興につながりうると主張する。
経済の帰趨を分ける「ガバナンス」
取材に応じた経営層の多くは、AIの経済的重要性は、何を「生成できるか」よりも、「何を実行できるか」によって測られるようになっていくとの認識で一致した。
カークリー氏は、AIがトークン化資産やデジタルマネーを企業や個人にとって扱いやすいものにし、それがブロックチェーンベースの金融サービスの普及を加速させる可能性があるとみる。
「将来の金融は、単にデジタルになるだけでなく、“知能”がデフォルトの前提になります」と同氏は述べる。
もっとも、自律性の向上は新たなリスクも伴う。BISは、似通ったAIモデルに依存することで、多くの金融機関が市場ショックに同じように反応し、ボラティリティや流動性ストレスを増幅させる危険性を警告している。また、クラウド、データ、モデルの供給元が少数に集中すれば、オペレーショナルリスクも高まりかねない。
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