Aurélien Bonnel、N3XTのCTO兼創業者 – インタビューシリーズ

Aurélien Bonnel、N3XTの最高技術責任者兼創業者は、14年以上にわたり安全なリアルタイムバンキング、決済、資本市場インフラを構築してきたフィンテックのエグゼクティブ兼エンジニアです。N3XTを設立する前は、Deutsche Bank (DB ) 、Nimbla、Symbiont、SADAで上級エンジニアリング職を務め、Signature BankのSignetプラットフォームで使用されているブロックチェーン決済インフラの開発に貢献しました。彼のキャリアは、クラウドネイティブアーキテクチャ、ブロックチェーン、オートメーション、スケーラブルな決済技術を通じて金融システムの近代化に焦点を当てています。

N3XTは、米ドルでの即時かつプログラム可能なB2B決済のための最新インフラを基盤とした全準備金銀行です。従来の銀行とは異なり、N3XTは顧客預金を貸し出さず、預金は現金または短期米国債で裏付けられています。同社はまた、N3XT MCPという、Model Context Protocolに基づくシステムを通じて、AIエージェントやアシスタントをライブバンキングデータに接続し、既存の権限とコンプライアンス制御を維持するという、銀行とAIの交差点へと拡大しています。これにより、支払準備、レポーティング、財務モニタリング、その他の企業財務タスクにおけるAI駆動ワークフローが可能になる可能性があります。

あなたのキャリアはDeutsche Bankでの価格設定および高頻度取引技術からブロックチェーン決済インフラの構築、Symbiontでのエンジニアリングリーダー、そして最終的にN3XTの共同設立に至ります。これらの役割を通じて繰り返し浮上した問題は何で、なぜ根本から新しいタイプの銀行を構築すべきだと確信したのでしょうか？

私の個人的な経歴に関係なく、N3XTの創設につながった問題は誰でも見えるでしょう。金曜日に決済が行われても、受取人の銀行口座に入金されるのが翌火曜日になるという問題は皆知っています。その口座の「利用可能残高」は、実際に表示されている残高とは異なります。なぜなら「受領」された決済はまだ決済されておらず、使用できないからです。

なぜなのかと疑問に思いました。誰がこれらの遅延から利益を得ているのでしょうか？結論は銀行です。遅延の毎日が、顧客の背後で銀行の利益となります。銀行は何年も前からN3XTが使用しているのと同じ技術にアクセスできましたが、採用していません—おそらくそれが自社のビジネスモデルを露呈させるからでしょう。

これらすべてから、システムを修正する唯一の方法は、根本から新しいモデルを考案することだと明確に感じました。新しいアイデアとして、銀行が貸し出さず、決済を即座に完了させる狭い基盤です。

N3XT MCPはAIアシスタントをライブバンキングデータとワークフローに直接接続するよう設計されています。Model Context Protocolが可能にすることは、従来の銀行API、エンタープライズ統合、またはロボティック・プロセス・オートメーションでは効果的に実現できない点は何でしょうか？

まず、N3XT MCPは既存のAPIインフラを置き換えるものではなく、むしろそれに依存していることを指摘しておきます。N3XT MCPを作成できるようになる前に、成熟した堅牢なAPIインフラが既に整備されている必要がありました。当社のAPI（こちらでご覧いただけます）は、ライブ口座データとワークフローへのアクセス管理の中心です。

Model Context Protocol（MCP）が変える点は、AIモデルがこれとどのように相互作用するかです。

まず、APIは各ユースケースごとに開発者が書くハードコードされた統合が必要です。一方、MCPはAIモデルがリアルタイムで当社のバンキングツールやデータを発見し、利用できる標準インターフェースとして機能します。このように、AIアシスタントはシステムにクエリを投げ、承認されたワークフローをより簡単に開始できるため、摩擦が減ります。

次に、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は定義されたルールに従って反復作業を自動化しますが、予期しない事象に直面するとすぐに失敗します。MCPを介したバンキングインタラクションは、リアルタイムのコンテキストを提供するため、モデルは固定ロジックに依存せずに複雑なタスクを推論できます。ユーザーは複数ステップの質問をしたり、AIアシスタントに銀行データを別のデータセットと文脈で考慮させることができますが、これらは通常銀行の視野外にあります。

各新しいAIアシスタントやエンタープライズスタックのツールごとにカスタム統合を構築する代わりに、MCPは統一された標準を提供します。MCPを通じて機能を一度公開すれば、準拠したAIモデルは安全にそれとやり取りできます。

最終的に、当社のAPIは実行エンジンを提供しますが、MCPはAIアシスタントがリアルタイムで環境と安全かつ正確に操作できる言語を提供します。

プラットフォームはガバナンスされた読み書き機能を提供し、AIアシスタントが取引を分析し、活動を照合し、支払いを準備できるようにします。現在、AIエージェントが単独でできることは何で、どのアクションが依然として人間の承認を必要とするのでしょうか？

財務管理や銀行業務ではスピードが重要ですが、安全性とコンプライアンスは譲れません。N3XT MCPはガバナンスされたガードレールとして機能し、人間向けに設計された同じ保護策がAIエージェントの未承認アクションを防止します。

このバランスが実際にどのように機能するかをご紹介します：

AIエージェントはユーザーのアクセス権限を継承します。もし自分が限られたウォレットグループしか閲覧できない場合、構築したエージェントも同様の閲覧権限しか持ちません。したがって、エージェントは自分のアクセス範囲内でのみ操作や分析を行えます。

具体的には、エージェントはライブ口座フィードを監視・分析して現金ポジションを評価し、異なるデータソース間のコンテキストを把握し、入金を請求書と自動照合し、エラーをフラグし、差異を特定できます。これらはすべて、現在AIエージェントが単独で実行できることです。

しかし、アクションがデータの準備から支払い実行に移る際には、追加のガバナンスと権限レイヤーが、エージェントの行動が既存のメーカ/チェッカーワークフローに準拠することを保証します。このように、二次承認が必要と設定された支払いはエージェントが開始できますが、最終的な承認のために二次の人間承認者に送られます。エージェントが承認ポリシーやガバナンス経路を変更することはできません。これはその範囲外です。

したがって、既存のガバナンスとコンプライアンスワークフローを損なうリスクなく、最大限の自律性と分析を許可しています。

要するに、AIは求める洞察の100％と支払いニーズへの大部分を提供できますが、実際に支払いや送金、資金移動を行う際には、メーカ/チェッカーワークフローが依然として存在し、すべての取引が人間によってチェック・承認されてから実行されるようにしています。

AIシステムが企業の銀行口座とやり取りできるようにすることは、重大なセキュリティと運用リスクを伴います。N3XTはエージェントがユーザーの権限を超えたり、未承認のウォレットにアクセスしたり、不適切な取引を開始したりしないよう、どのように保証していますか？

AIにおけるセキュリティは、モデルが期待通りに動作することを信頼することではなく、たとえモデルが誤っても、システムアーキテクチャが未承認のアクションの実行を防止するよう設計することです。

このため、N3XT MCPはゼロトラストの哲学で構築されており、AIエージェントが「スーパーユーザー」キーや独立したアクセス権を持つことは決してありません。ユーザーがN3XT MCPに接続すると、AIエージェントはそのユーザーのアクセス権限を継承します。ユーザーが特定のウォレットの閲覧権限や一定金額以上の支払い作成権限を持っていない場合、エージェントも同様の制限を受けます。これで完了です。

N3XT MCPはAIエージェントに対して限定的な機能セットのみを提供します。権限変更はその機能に含まれません。実際、APIを通じて権限やワークフローを変更することすらできません。これにより、エージェントがこの領域で変更を加えることは不可能になります。

最後に、メーカ/チェッカーワークフローのようなルールはユーザーレベルではなくウォレットレベルで適用されます。したがって、エージェントが必須の二次人間サインオフを回避することは決してできません。

N3XTは、クライアントがAIアシスタントを使用する際にも既存のメーカ・アンド・アプローバーワークフローが維持されると述べています。金融アクションが従業員、AIモデル、複数の自動化システムを含む場合、どのようにして説明責任と明確な監査トレイルを保持していますか？

人間、AIモデル、バックエンドシステムという複数のエンティティが金融取引に関与する場合、標準的なAPIログだけでは不十分です。監査可能性のためには、何が起きたかだけでなく、誰がそれを開始し、AIが何を根拠にしたか、そして誰が承認したかを把握する必要があります。

N3XT MCPからのすべてのリクエストに、人間ユーザーのセッション、特定のAIインタラクションID、バックエンドツール呼び出しを結びつけるタグを付与することで、絶対的な説明責任を維持しています。AIエージェントが支払いを下書きした場合、どの従業員がプロンプトを発行したか、セッション、AIモデルが使用したツールをログに記録します。ログに匿名のアクションは存在しません。

AIエージェントが支払いを「メーカ」として準備した場合、自己承認で実行することはできません。準備された取引は銀行の標準メーカ/チェッカークューに投入されます。人間の「チェッカー」が支払いをレビューし承認すると、個人の認証トークンが最終アクションに署名します。これにより説明責任が保たれます。

企業の財務チームや取引組織で最も関心を集めている初期ユースケースは何ですか：照合、流動性モニタリング、差異検出、支払準備、レポーティング、あるいはその他でしょうか？

すべての財務チームはエンドツーエンドの自動化を望んでいますが、それでも企業の財務担当者やトレーディングデスクは実務的です。誰も複雑でリスクの高いワークフローから始めたくありません。彼らは運用上の痛みが最も大きく、リスクが最も低いところから始めます。

現在、最大の需要はレポーティングです。財務チームはすでに膨大なデータに埋もれており、複数の銀行やパートナーに分散しています。そのため、合理化が困難です。彼らはすでにAIアシスタントを利用して全体像を把握しようとしていますが、現在は異なるポータルにログインしてポジションやステートメントをダウンロードする必要があります。N3XT MCPを使えば、N3XTへのログインは不要で、ポジションと会話できるようになります。

次のユースケースとして支払準備が期待されています。すでに初期の関心が高まっており、近い将来、多くの支払フローが作成されると予想しています。

N3XTは全準備金の狭義銀行として運営され、貸し出しを行わず、預金は現金または短期米国債と1対1で裏付けられています。このモデルがプログラム可能な決済やAI駆動の金融オペレーションに特に適している理由は何ですか？また、従来のFDIC保険付き銀行と比較して、顧客はその保護をどのように評価すべきでしょうか？

AIは金融の加速装置ですが、この質問への答えは単にAIだけでなく、決済に関するものです。従来の銀行はゆっくりとした世界向けに構築されており、運用預金と商業貸付の間に生じる差益を管理・獲得するために数日間のフロートに依存しています。

リアルタイムで24時間365日の決済要件を導入すると、たとえそれが人間やAIエージェントによって導入されたとしても、部分預金制度の欠陥が露呈します。即時に資金を決済するには、資金が利用可能である必要があります。決済速度が増加する世界では、銀行はその資金を確保するために同等またはそれ以上の準備金を増やす必要があります。

我々は、24時間365日の決済が単一のバランスシート上で長期債務発行と安全に共存できないと考えています。狭義銀行モデルは両者を分離し、流動性を保ち、完全に裏付けられ、貸出デスクの信用リスクから隔離された状態を維持します。

企業の財務担当者が当社の狭義全準備金モデルとFDIC保険を比較する際には、「安全性」がどのように提供されているかを考慮すべきです。FDIC保険は25万ドルで上限があります。数百万ドルを動かす企業にとって、ほぼすべての運転資本が銀行の貸出やバランスシートリスクにさらされています。

全準備金狭義銀行は保険に依存しません。なぜなら当社は貸し出しを行わないからです。残高が10万ドルであろうと1億ドルであろうと、資本を貸し出すことはなく、運用資金や支払いニーズを支えるために資金が確実に残っていることが保証されます。これが24時間365日の即時決済経済に必要なものだと考えています。

N3XTはまた、24時間365日の決済を目的とした銀行発行のトークン化預金であるN3XT Digital Dollarを導入しました。N3XT MCPはトークン化預金、ステーブルコイン、従来の米ドル決済レールと同じ財務ワークフロー内でどのように連携しますか？

まず、当社のモデルについて一点明確にしておきます。N3XTは24時間365日のB2B決済とアトミック決済をサポートするために特化して構築されています。従来のレールはアトミック決済を想定していないため、そこでは相互作用しません。これは意図的な選択です。

当社は2年間をかけて、モダンなブロックチェーンベースのコアバンキングシステムを構築しました。これには、クライアントがドルで取引し、ネットワーク上の他のN3XTクライアントと支払いを行うプライベート許可チェーンと、多くのクライアントがすでに取引しているパブリックチェーンへのアクセスが含まれます。パブリックチェーンでは、N3XT Digital Dollar（NDD）を使用して取引できます。

MCPはAIアシスタントがこの二つの環境間でワークフローをオーケストレーションできるようにします。例えば、クライアントのパブリックウォレットでNDD残高を確認し、必要に応じてウォレット間でスイープを実行したり、プライベートウォレットからパブリックNDDウォレットへ資金をブリッジしたりすることができます—すべてガバナンスワークフローに従って行われます。

したがって、MCPはUSDとNDDの両方に対して、N3XTの24時間365日のデジタルアーキテクチャ全体で操作できるガバナンスされたインターフェースを提供します。

オープンスタンダードの価値の多くは相互運用性に依存します。現在、どのAIアシスタント、エンタープライズシステム、財務プラットフォームがN3XT MCPに接続でき、クライアントが特定のモデルプロバイダーや専有インターフェースに依存しないようにするために、どのように防いでいますか？

当社が独自のSDKをリリースせずにModel Context Protocol（MCP）上で構築した理由は、相互運用性を実現するためです。クライアントは使用しているツールをそのまま使い、AI時代においては以前よりも頻繁にツールを切り替える可能性があります。

MCPはオープン仕様であるため、N3XT MCPはクライアントが信頼する任意のAIホスト環境（Cursor、Anthropic、OpenAI、Geminiなど）に直接プラグインします。また、LangChainやAutoGenといったオーケストレーションフレームワークとのネイティブ互換性も提供します。エンタープライズシステム（ERPなど）でネイティブなMCP接続が構築されていれば、クライアントは選択したAIプラットフォーム内からプラットフォーム間で作業できます。

したがって、MCPによりクライアントはより自由度が高まります。AIプロバイダーを切り替える場合や、最新のモデルに変更したい場合でも、コネクタを再構築する必要はありません。新しいAIモデルをN3XT MCPサーバーに指すだけで、すぐに利用可能です。

N3XTはこのローンチを、企業資本管理の自律化への初期段階と位置付けています。企業財務は実際にどの程度自律化すべきで、AIエージェントが実質的な資本を管理できるようになる前に、どのような技術的、規制的、文化的障壁を解決しなければならないでしょうか？

自律的な金融の目標は、人間の監視なしに資金を移動させる「設定して忘れる」ブラックボックスを作ることではありません。監視されない自律性はイノベーションではなく、むしろ負債です。

より現実的には、企業財務はエンゲージド・オートノミーへと進化すべきです。AIエージェントがデータ分析、モニタリング、ワークフローを担当し、ビジネスリーダーや財務チームは手動実行から方針設定、戦略、承認へとシフトします。

企業の信頼を高め、AIエージェントに支払いと運転資本へのアクセスとガバナンスされた制御を提供するためには、アイデンティティと説明責任の課題を解決する必要があります。

AIモデルが請求書を誤解し、不適切な支払いを引き起こした場合、誰が責任を負うのでしょうか？ 当社のメーカ/チェッカーモデルはこれを防止するよう機能しています。

文化的に見ても、エージェント型金融への移行はまだ初期段階です。AIがより大きな運用役割を担うにつれ、エージェントのアイデンティティは重要性と注目が高まると考えています。なぜなら、人やAIへの信頼は説明責任を必要とするからです。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はN3XTをご訪問ください。