テクノロジーと金融の経営幹部らは、人工知能（AI）が単なるコンテンツ生成や情報分析にとどまらず、実際に金融判断を下し、デジタル資産を運用し、経済活動そのものに直接関与する「新しい段階」に入りつつあると語る。AI Appreciation Day を記念したコメントだ。
この転換は、急速に向上する技術水準と拡大する投資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まとめた 2026 年版「AI Index」では、AIエージェントの実務タスク成功率が、2025年の20%から2026年には77.3%へと急伸したと指摘している。企業によるAI投資額は2025年に世界で5,817億ドルと、2024年比で130%増となった。
一方で同レポートは、現行のAIシステムが依然としてマルチステップの計画立案や本格的な財務分析を苦手としており、実験的なエージェントと、経済インフラとして信頼できる水準との間にはなお大きなギャップがあることも浮き彫りにした。
「アシスタント」から「自律プレーヤー」へ
そうしたギャップは、開発、コンプライアンス、財務オペレーションなど業務全体でAIエージェントを導入している企業の内部では、徐々に縮まりつつある。
ブロックチェーン決済インフラ企業 Global Settlement Network の共同創業者兼CEO、ライアン・カークリー氏は、AIが実験的技術から事業運営の中核へと移り変わる様子を見てきたと振り返る。
「ここ数年、AI企業に投資する中で、この技術が“面白い実験”から、“企業のオペレーションを実際に作り替える存在”へと進化していく過程を目の当たりにしてきました」と、カークリー氏は Yellow.com に語る。
同氏によれば、Global Settlement ではすでに人間の従業員数を上回る数のAIエージェントが稼働しており、コンプライアンス、本人確認、ソフトウエア開発など広範な領域でエージェント型システムが中核を担っている。
カークリー氏は、AIとブロックチェーンの組み合わせをとりわけ重要視している。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資金移動や決済を自動で実行できる「プログラマブルなインフラ」を提供するからだ。
「私が最も期待しているのは、AIと暗号資産の交差点です。両者を組み合わせることで、それぞれの技術が単独では欠いていた機能が初めて解き放たれる」と同氏は話す。
国際決済銀行（BIS）も、AIとトークン化を、取引・決済・担保管理を統合し、照合作業コストを削減しうる技術として位置付けている。BISによれば、AIはすでに信用審査、不正検知、リスク管理、バックオフィスの自動化などで金融機関に広く活用されている。
トークン化プラットフォーム Brickken のCMO、ジョルディ・エストゥリ氏は、業界が現在のテキスト生成、議事録要約、コーディング支援といった用途に偏り過ぎていると批判する。
「AIの次のフロンティアは、経済の“能動的なプレーヤー”となることです。人々が金融判断を実行し、デジタル資産を管理し、ますます複雑になる取引をリアルタイムで調整する役割を担うようになる」とエストゥリ氏は語る。
同氏は、こうした進化を「エージェント型金融」および「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、明確なガバナンス枠組みのもとで資本調達や資産運用を支える。
このモデルでは、起業家はAIが組み込まれたインフラを通じて資金調達を行い、投資家はポートフォリオを運用し、企業は手作業を最小限に抑えつつトークン化資産を発行できるようになる。
「資金調達をする創業者、ポートフォリオを管理する投資家、トークン化資産を発行する企業——彼らは誰もが、いま私たちがインターネットを使うのと同じくらい自然な感覚で金融インフラと対話できるべきです」とエストゥリ氏は述べる。
BISは、トークン化された台帳は自動化された24時間稼働と同時決済を支え得ると指摘する一方で、そのような仕組みを大規模に運用するには、「信頼できるマネー」、明確なガバナンス、規制上のセーフガードが不可欠だと警鐘を鳴らしている。
関連記事: RWA Tokenization Tripled But 80% Of Value Sits In Just One Asset Class
新興国が「つくる側」に回るチャンス
金融の枠を超え、AIの開発コスト低下は「どこで」テクノロジー企業を創れるかという地理的制約そのものを変えつつある。
Actai Advisors の共同創業者であり Future Caribbean の創設者でもある リリー・ダッシュ氏は、AIへのアクセス拡大が「地理とグローバルなテック経済への参加の関係性」を弱めていると指摘する。
「史上初めて、“どこに住んでいるか”よりも、“どれだけの才能と意欲があり、適切なツールにアクセスできるか”の方がはるかに重要になりつつあります」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、ケニアといった市場を例に挙げる。これらの国の起業家は、シリコンバレーやロンドンといった既存のテック中心地へ移住することなく、自国から製品を開発し、AI技術そのものに貢献できるようになってきた。
ダッシュ氏によれば、テクノロジー開発に参加するためのコストは急激に下がっており、これまで輸入テクノロジーに依存してきた地域にも、自らプロダクトを生み出し輸出する絶好の機会が生まれている。
スタンフォードのAI Indexによると、生成AIは3年で人口の53%に普及し、パソコンやインターネットよりも速いペースで浸透した。しかし実際の利用状況は依然として一人当たり所得と強く相関しており、技術の急速な広がりにもかかわらず、アクセス格差は残っている。
世界銀行も、低所得国および中所得国はAIを大規模展開するうえで依然として大きな障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、普及の前提として、接続性、計算資源、ローカルなデータ、人材スキルという4つの基盤を挙げる。
ダッシュ氏は、こうした基盤整備の有無が、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強調する。
「人々がアイデアを本当のビジネスに変えられるようにするには、インフラ、教育、メンター、投資へ確実にアクセスできるようにしなければなりません」と同氏は話す。
そのうえで同氏は、現地起業家への投資を通じて、AIがGDP成長、高付加価値の雇用創出、そして地理的に多様なテック企業の世代を後押しできると主張する。
経済の帰趨を分ける「ガバナンス」
経営幹部らは総じて、AIの経済的重要性は今後、生成できるコンテンツそのものよりも、「何を実行できるか」によって決まっていくとの見方で一致している。
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・個人双方にとって扱いやすいものにし、ブロックチェーンベースの金融サービスの採用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”になるだけではありません。“最初からインテリジェントである”ことが前提になるでしょう」と同氏は述べる。
もっとも、自律性の高まりは新たなリスクも伴う。BISは、類似したAIモデルを各金融機関が利用することで、市場ショックへの反応が画一化し、ボラティリティや流動性ストレスを増幅させる恐れがあると警鐘を鳴らしている。また、少数のクラウド、データ、モデルプロバイダーに依存する構造は、運用リスクの集中を招きかねない。
こちらも読む: Perp DEXs Are Eating Centralized Volume, And The Shift Is Accelerating