自律型金融で問題が起きたとき、誰が損失を負担するのか？

AIスマートコントラクトの普及には説明責任が欠かせない

AIエージェントが市場データを解釈して資金を動かす。スマートコントラクトは指示どおりに取引を実行する。技術は機能しているにもかかわらず、指示が誤っていたために顧客が資金を失う。誰が損失を負担するのか？

この問いへの答えは、自律型金融が信頼できるインフラへと発展するのか、それとも顧客が慎重に接する実験段階にとどまるのかを左右する可能性がある。実行の高速化は価値を生むが、組織での導入には、権限の明確化、実効性のある安全策、そして損失に対処する信頼できるプロセスも必要だ。

Kwok Tung Cheung氏とSridhar Ramamoorti氏が執筆し、AI and Ethicsに掲載された概念研究は、エージェント型AIがスマートコントラクトと連携する際の説明責任を検討している。¹研究の中心的な主張は、建設的な方向性を示している。すなわち、障害の発生後に個人の責任を特定するのが難しい場合でも、組織は導入前に説明責任の枠組みを定められるというものだ。

エージェント型AIがスマートコントラクトのリスクをどう変えるのか

従来のスマートコントラクトは、プログラムされた条件に従って実行される。AIエージェントはそこに解釈を加える。情報を評価し、ツールを選び、目標に向けて取引を開始できるのだ。実際には、モデルがブロックチェーンの外部で動作しながら、モデルの判断を実行するコントラクトを呼び出すこともある。

ここでは、異なる二つの問いが生じる。コントラクトは正しく実行されたのか。そして、エージェントがその行動を要求する権限を持ち、その要求に正当性があったのか。技術的に有効な取引であっても、運用上の失敗に当たることがある。

論文では、分散型融資を想定したシナリオを通じてこの問題を説明している。外部の価格データを提供するサービスであるオラクルとの予期しない連携により、AI監視システムが不適切な担保の清算を実行する。その結果生じた損失は、データの提供、モデルの挙動、プロトコルの設定、取引の実行という複数の領域にまたがる。

資金を動かすAIエージェントに注目している読者にとって、これは次に取り組むべきガバナンス上の課題だ。取引の許可によって、ソフトウェアが何をできるかは定まる。許可が損害をもたらしたときに、どの関係者が責任を問われるべきかを定めるのが説明責任である。

AIの説明責任に関する研究が提案するもの

著者らは、行為の帰属、理由の説明責任、制度的な説明責任を区別している。大まかに言えば、これらはそれぞれ、行為が誰のものか、その理由を説明すること、そして結果を伴う制度的な手続きの対象となることに関わる。

著者らの主張は、ほかの二つが不確かであっても、説明責任は成立し得るというものだ。特定の従業員があらゆる結果を予測していたと証明できなくても、企業はシステムの導入に伴う明確な義務を引き受けられる。ただし、その義務は損失が発生した後に恣意的に課すのではなく、公正な形であらかじめ定めなければならない。

以下に、個人の過失を証明しなくても正当な説明責任を成立させるための根拠として、論文が提案する条件をまとめる。

この区別は、個人投資家にとって重要だ。利用規約に同意しても、借り手がモデルの設計やオラクルの選定を左右できるわけではない。そのため著者らは、相当な義務を上流の関係者に課している。これは提案された枠組みであり、その責任配分がすでに各法域で適用されているという主張ではない。

人間による管理には時間と権限が必要

論文は、人間が主導するアプローチを提唱している。人間が目標、許容できる挙動、介入する権利、導入に関する説明責任を定めるという考え方だ。取引が担当者の対応前に完了してしまうなら、その担当者が動作を監視しているだけでは不十分である。

論文で例示される融資の安全策には、25万ドルの清算審査基準、少なくとも15分間の平均価格を反映する価格フィード、そして条件を満たす清算に対する少なくとも60分間の異議申し立て期間が含まれる。これらは設計上の提案値であり、安全性を測定したベンチマークではない。

この但し書きからは、重要な商業上のトレードオフが見えてくる。清算を遅らせれば、誤ったデータから借り手を守れる可能性がある一方、担保価格が実際に急落した場合には、貸し手のリスクが高まる。資産や市場が異なれば、必要な管理策も異なる。一律の待機期間を正当化するのは難しいだろう。

したがって、実用的な導入では、方針に関する人間の判断と自動的な執行を組み合わせることになる。許可された少額の取引は即時に実行し、通常と異なる取引はいったん停止し、緊急時には事前に定めた制限を発動できる。

• エージェントがアクセスできる資産、送金先、金額を定める。
• 一連の取引を通じた累積エクスポージャーを監視する。
• 介入権限を割り当て、厳しい状況下でも機能するかを検証する。

説明責任は金融インフラの一部

より広い商業的な観点から見ると、自律型金融では取引コストと失敗時のコストの両方に対処する必要がある。決済コストが下がっても、顧客が高額な紛争対応や資金回収の費用、予期せぬ損失を負担しなければならないのであれば、節約効果は限られる可能性がある。

例として、100ドル未満の支払いを許可されたエージェントを考えてみよう。個々にはルールを守った支払いでも、何百件も重なれば、顧客が想定した予算を超えることがある。したがって、管理すべきなのは取引額だけではなく、タスクや一定期間を通じた累計支出である。

管理策は、モデルが裁量で決められる範囲の外にも設ける必要がある。エージェントに予算を守るよう求めることと、独立したソフトウェアに権限のない支出を拒否させることは異なる。こうすることで、行動を提案するエージェントの能力と、それを実行するシステムの権限を切り分けられる。

機械同士の決済によって、ソフトウェアが購入できるサービスの幅が広がるほど、この切り分けの価値は高まる。データを購入し、それを基に取引するエージェントは、相互に関連する一連の意思決定を生み出す。運用者はワークフロー全体を把握する必要がある。

補償を支える資金が必要

この論文が示す役割分担をさらに超えた論点として、責任を負う主体には、その義務を果たすための資金が必要となる。複数の顧客が同時に損失を被った場合、名目上の運営者に十分な資本がなければ、保護効果は限られる。

活動内容に応じて、準備金、保険、契約上の保証が、実効性のある救済体制を支える可能性がある。ただし、それぞれにコストと限界がある。たとえば保険の免責条項によって、未知のエージェントの挙動が損失を招いたまさにその場面で、補償の空白が生じるおそれがある。

投資家は、安全対策や救済義務を考慮した後の収益性を評価する必要がある。プラットフォームの取引量の伸びだけでは、全体像は分からない。持続可能な利益率は、安全な運用にかかるコストと、貸借対照表上に残る損失によって左右される。

CoinbaseがAIエージェントと金融取引をつなぐ

Coinbaseは、こうした機能を開発する企業への上場市場を通じた投資機会を提供している。同社が発表したAgentic Walletsの提供開始では、設定可能なセッション上限、個別取引の上限、秘密鍵の隔離、取引の審査について説明されている。これらの機能は、インフラの段階で金融サービスへのアクセスを制限できることを示している。

2026年9月22日の発表で、Coinbase for Agentsに株式とx402決済が追加され、エージェント主導の取引が、データやモデルサービスへの支払いと結び付けられた。Coinbaseは、アクセス可能な資産、支出上限、アクションごとの承認を設定できると説明した。

同じ発表では、ユーザーがエージェントの活動を指示し、取引リスクを負うとされている。これは、モデルやプロトコルのリスクを、それらに影響を及ぼす立場にある参加者に割り当てるべきだとする本研究の考え方との間に、示唆に富む対比を生み出している。製品上の安全策と契約上の説明責任は、問題の異なる側面に対処するものだ。

Coinbaseのツールをもって、同社が本論文の枠組みを実装しているとは言えない。投資上の関連性は、より広いところにある。エージェントの普及により、ウォレット、決済、執行サービスへの需要が高まる可能性がある。その需要が大きな収益につながるかどうかは、利用状況、収益化、競争、運用コストに左右される。Coinbaseは、暗号資産市場全体の動向にも引き続き影響を受ける。

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自律型金融で投資家が注目すべき点

本研究はガバナンス上の論拠を示しているものの、提案する安全策を実験によって検証したものではない。仮名組織への法執行には依然として困難が伴い、想定上の清算シナリオから、実際の市場危機における管理策の有効性を明らかにすることもできない。

それでも、本研究は進展を評価するうえで有用な方向性を示している。投資家は、権限の明確な境界、検証済みの介入手段、透明性のある損失配分、そして顧客がそうした保護に価値を認めていることを示す証拠に注目できる。

最も有望な企業は、自律的な仕組みを、顧客が繰り返し利用するほど信頼できるものにする企業かもしれない。明確な説明責任は、金融取引の迅速化を、機関や個人が安心して利用できるサービスへと変える助けになり得る。

参考文献：

¹ Cheung, K. T.、および Ramamoorti, S.（2026）「スマートコントラクトとエージェント型AIにおける説明責任：責任の空白にどう対処し、実質的な人間の制御を維持するか？」AI and Ethics, 6、論文番号585。https://doi.org/10.1007/s43681-026-01434-3