HederaのAI Studioプロダクトマネージャー、Lindsay Walker氏に聞く

Lindsay Walker氏はHederaのAI Studioプロダクトマネージャーとして、AIエージェントが分散型台帳技術を利用できるようにするツールやインフラの開発に取り組んでいます。Starling Labでの経験には、ジャーナリズムや法務分野で用いるデジタル証拠の来歴を確立するため、暗号技術を応用した仕事が含まれます。こうした経験は、AIエージェントによる商取引に対する同氏の考え方に影響を与えています。特に、人間による承認を検証し、支出の権限を徹底させ、エージェントの行動の証拠を保全する方法に関心を寄せています。

Hederaは、コンセンサスサービスを通じて、デジタル決済、トークン化、スマートコントラクト、検証可能な記録を支える分散型台帳プラットフォームです。Hedera AI Studioは、AIアプリケーションやエージェントをネットワークに接続するためのツールを提供します。今回のインタビューでWalker氏は、自動決済を制御する仕組み、マイクロペイメント、権限の委任、紛争解決、自律的な商取引に必要な技術面・商業面の標準について語ります。

Starling Labでは、ジャーナリズムや法務分野で用いるデジタル証拠の来歴を確立するための暗号技術ツールに取り組んでいました。その経験は、企業がAIエージェントの行動だけでなく、誰がその行動を承認したのかも検証する必要があるAIエージェントによる商取引に対する考え方に、どのような影響を与えましたか？

Starling Labで働き始めたことで、応用暗号技術の世界に触れることができました。そこで、インターネット通信や取引などを安全に保つため、暗号技術をどのように応用し、活用できるのかを幅広く学びました。

ラボでは、写真などのデジタルメディアが、何によって、誰によって、いつ作成されたのかを正確に特定するため、こうした手法を使っていました。AIが本物と見分けのつかない画像、音声、動画を生成できるようになり、現実の経済的・政治的な影響をもたらしかねない時代に、こうした取り組みの重要性はますます高まっていました。暗号技術の基礎と、PKIやTLSのようなシンプルでありながら洗練された仕組みを通じて、それを現実の世界でどう活用できるかを理解したことが、AIエージェントによる商取引の世界に進むうえで役立っています。

この仕事を通じて、私たちには実に多くの技術的な選択肢があるのだと気づきました。AI、セキュリティ、プライバシーが共存する世界は実現できます。暗号技術や分散システムを使って課題を解決するプロジェクトに携わったことで、こうした技術がAIエージェントによる商取引の課題解決にも役立つことが、すぐにはっきりと分かりました。

AIエージェントによる商取引では、多様な関係者が証拠や情報をやり取りすることになります。その情報を誰が提供したのかを証明できること、そして、商取引に関するデータや証拠を、事後に改変できない形で、ほぼリアルタイムに複数の関係者が利用できることが重要です。AIエージェントは誤った情報を生成することがあり、常に信頼できるとは限らないためです。Starling Labで用いた手法、つまりデータを秘匿化するハッシュ化、誰がどの情報を提供したかを証明する署名、さらにブロックチェーンなどの追記専用で、特定の信頼できる機関に依存しないデータソースの活用は、エージェントが何をしたのかだけでなく、誰が、あるいは何が取引を行う権限を与えたのかを記録するうえで、理にかなっています。

決済を始める顧客が人ではなくソフトウェアの場合、何が変わるのでしょうか。既存の決済インフラのどのような制約がブロックチェーンの有力な活用理由となり、従来の決済ネットワークはどのような場面でエージェントに引き続き有効でしょうか？

率直に言えば、それほど大きく変わるとは思いません。取引を開始するのはソフトウェアかもしれませんが、法的・規制上の理由から、取引の背後には依然として人間がいなければなりません。サービス、商品、データを販売する側（「加盟店」）は、資金が消失したり、エージェントが派遣した人間の意図に反する行動を取ったりした場合に、「顧客に損失を補填する」責任を負わないようにする必要があります。そうでなければ、金銭的リスクが高すぎるため、AIエージェントへの販売に応じないでしょう。AIエージェントには法的管轄権も法的地位もありませんし、そうあるべきでもありません。変わるのは、エージェントが、誰もが信頼でき、迂回できない証拠を備え、予算や権限に反することなく行動しなければならない点です。

AIエージェントによる商取引に関わる業界や政府は、エージェントが何を携行する必要があるのかを決めなければなりません。言い換えれば、AIエージェントは人間からどのような「許可証」を得る必要があるのでしょうか。衣料品を購入する場合、サイズ、色、価格帯など、どの要素について人間の明示的な承認が必要でしょうか。支出上限はいくらにすべきでしょうか。エージェントが自律的に使える金額は、数セント程度でしょうか、それとも数千ドルでしょうか。最後に、AIエージェントが従うべきルールを定める、普遍的で確定的なシステムを構築する必要があります。

マイクロペイメントは、AIエージェントによる商取引に自然に適しているとよく言われます。個々のAPI呼び出し、データ照会、コンピューティングリソースの利用など、どのような購入で商業的な可能性が最も高いでしょうか。また、こうした市場が成り立つには、取引コスト全体をどの程度に抑える必要があるでしょうか？

まだ初期段階なので、どの分野でマイクロペイメントが最初に、そして最も広く普及するのかを見通せる水晶玉があればと思います。AI時代には、データが本当の意味での商品になる大きな可能性があります。

現時点では、暗号資産関連データの導入と利用が大きく広がっています。しかし、これは暗号資産コミュニティでのx402への期待感に押し上げられた、一時的な急増にすぎないと考えています。一方、大手カードネットワークがこの標準の策定に加わることで、x402の存在感は高まっていくでしょう。

個人や組織がアクセス権に対して料金を支払う従来のサブスクリプションモデルは、AIが最適な情報をすばやく検索して見つけられる世界では、必ずしもうまく機能しません。また、AIエージェントがウェブページを訪れても、従来型の広告収入は発生しません。特定の種類のデータを対象とするサブスクリプションが登場する可能性はありますが、ライターをはじめとするコンテンツ制作者には、自らの作品を収益化する新たな方法が必要になります。AIが生成していないコンテンツの価値も高まる可能性があります。

どのような人々が、どのユースケースで、いち早くAIエージェントを導入するかによってすべてが変わります。初期の導入者が、有料データの最初の市場を自然と形づくることになるでしょう。たとえば、AIエージェントが一般的な小売ショッピング市場に取って代わり始めたとします。この場合、実際の人間によるレビューやフィードバックが、マイクロペイメントで提供するデータのうち、最も価値のあるものになるでしょう。一方、たとえば法律業界が早期導入者となれば、状況は変わります。その場合、裁判所への提出書類や法律調査が、API呼び出しごと、または検索クエリごとに支払うマイクロペイメントの最初の対象として、自然に浮上するでしょう。

ユーザーの指示を、どのようにして強制力のある支出許可に落とし込むのでしょうか。たとえば、エージェントが仕入先を比較して価格交渉できるだけの柔軟性を持たせながら、購入を分割したり、別の手段を使って支出上限を回避したりできないようにするには、どうすればよいでしょうか。

こうした問題に対処するため、いくつかの標準やアプローチが登場しています。こうした強制措置には、共通する点が一つあります。確率的であってはならず、決定論的かつ安全でなければならないということです。確率的か決定論的かというとき、私が指しているのはソフトウェアの性質です。AIは確率的であり、同じ入力を与えても出力は変動します。AIモデルやエージェントが特定の結果を返すと、100％確信することはできません。しかし、中間層に決定論的なソフトウェアを使えば、「AIが使える金額は100ドルまで」と入力したとき、エージェントが必ず100ドル以下しか使わないと確信できます。

予算やその他の支出上限は決済レール上に置き、決済が実行されるシステムに組み込むべきです。たとえばHederaでは、エージェントが使える金額を制限する決定論的なコードをオンチェーンに実装しています。このコードは誰でも監査・検証でき、取引ごとおよび1日あたりの支出上限を設定し、エージェントが資金を送金できる口座も制限します。当社のネットワークで実行できるその他の処理も、同様に制御できます。

エージェントが購入できるものに制限を設ける問題は、まったく別の課題であり、すべての関係者が合意しなければなりません。決済インフラのプロバイダーと加盟店は、AIによる自社プラットフォーム上での購入を可能にすることで過度なリスクを負わないよう、エージェントがいつ、どのように支出できるかを定めるガバナンスと規制を整備する必要があります。こうしたルールが定まれば、加盟店や決済処理業者はAIによる購入を許可するかどうかを判断でき、それに伴う収益機会を取り込むと同時に、損失や法的責任から自らを守ることができます。AIを使って取引する顧客も、情報を得たうえで行動し、エージェントの商取引上の活動に必要な制御を設定できるようになります。

改ざんできない記録があれば、取引が行われたことは証明できます。しかし、その購入が適切だったことや、販売者が約束どおりの商品・サービスを提供したことまでは証明できません。エージェントによる取引を監査可能にするには、どのような追加の証拠が必要でしょうか。また、機密性の高い金融情報や商取引情報を明かさずに、その証拠をどのように保全すればよいでしょうか。

対処すべき重要な領域がいくつかあります。

第一は、情報開示と合意です。電子商取引には多くの要件があります。利用規約やプライバシーポリシーなど、法的拘束力のある事項への同意だけでなく、返品や配送に関する方針など、その他の情報開示にも要件があります。現在は、購入前に人が確認できるよう、こうした内容をウェブサイトに掲載することが義務づけられています。自律型エージェントによる商取引のように、人がウェブサイトを閲覧しなくなる場合、こうした情報にアクセスできたことを別の方法で証明しなければなりません。具体的にどのような方法になるのかは分かりません。事前に本人が同意し、あらかじめ承認したウェブサイトでのみエージェントに取引を許可する方法も考えられます。あるいは、購入と価格を確保するために資金を留保しつつ、取引を取り消せる最後の段階で利用者が手続きを行い、その時点で条件が開示され、本人が確認する方法もあり得ます。こうした一連の内容はすべて記録に残さなければなりません。アクセス可能な記録に記録を固定しておくことは、AIの暴走や急速に拡大するセキュリティ上の課題に直面する時代に、大きな助けとなり、必要不可欠とさえ言えるでしょう。

第二は、購入ごとにどのような特性を事前に指定しておく必要があるかを定めることです。たとえば衣料品を購入する場合、サイズと価格だけを指定すればよいのでしょうか。それとも、顧客が販売者に対してチャージバックを請求できないよう、色や素材も指定する必要があるのでしょうか。購入者が事前に指定した条件は、記録として残し、後からエージェントや他の関係者が改ざんできないようにしなければなりません。

3つ目は、人間が許可したことを示す証拠です。いつ許可されたのか、いつまで有効なのか、何を対象としているのかを記録する必要があります。購入の特性だけでなく、人間または組織が与えた許可の範囲も記録しなければなりません。

ブロックチェーンは、処理が決定論的であり、複数の当事者がアクセスしてデータを追加でき、事後にAIや悪意ある攻撃者によって改ざんされないため、こうした要件に適しています。また、暗号技術を用いれば、個人データを公開することなく、特定の詳細を示す証拠を保全することもできます。

エージェントの資金と署名権限は、どこで管理すべきでしょうか。カストディ、委任された権限、緊急時の取り消しについて、侵害されたエージェントが口座から資金を引き出す前に所有者が介入できるよう、どのように設計していますか。

資金全体を支配する権限をAIエージェントに与えては、絶対にいけません。AIエージェントは確率的に動作するだけでなく、プロンプトインジェクションのようなセキュリティ上の脅威にもさらされています。AIの性質上、こうした脆弱性から完全に保護できるとは保証できません。アプリや加盟店に限られた額の資金へのアクセスだけを認めるツールがあるのと同じように、AIも同様に、あるいはそれ以上に、信頼できないものとして扱うべきです。この新しい時代に異なるのは、自律的な行動がもたらす大きな利点があり、その自律性が発揮される条件の一部を私たちが制御できることです。

ユーザーや組織が、許容できるリスクの水準と期待できる機会を比較したうえで、上限を設定できるツールが必要です。たとえば、信頼できるプラットフォームでのみチケットを購入できると分かっていれば、ワールドカップのチケット購入のために、AIエージェントに2,000ドルへのアクセスを認めたいと思うかもしれません。一方で、購入を全面的にAIエージェントに任せたり、さまざまな株式、債券、コモディティに投資させたりして、大きな利益または損失が生じる可能性を承知のうえで、その損失が500ドルを超えることはないと分かっていたい場合もあるでしょう。

緊急時には、いつでも権限を取り消せるようにしておく必要があります。

ステーブルコインは国境を越えた決済を簡素化できますが、企業には依然として通貨の両替、流動性の確保、コンプライアンス上の義務が伴います。エージェント型決済インフラによって、こうした障壁のうち現実的に解消できるものはどれで、銀行、決済事業者、その他の仲介機関を引き続き必要とするものはどれでしょうか。

国境を越えた決済、トークン化、エージェント型コマースなど、新しいテクノロジーへの移行が一方的な変化に終わったことはありません。金融システムは複雑で、そこには必要があって存在する多くの組織が関わっています。この分野で何十年も活動してきた銀行、決済事業者、その他の仲介機関と協力し、彼らから学ぶ必要があります。分散型台帳技術（DLT）は、速度、自律性、相互運用性の面で新たな解決策をもたらしますが、既存の仕組みを一挙に置き換えるものではありません。既存のシステムは特定の状況で有効に機能しており、何十年、さらには何世紀にもわたる経験に基づく安全対策、経済の安定性への配慮、規制・ガバナンスの枠組みを備えています。

ステーブルコインは、より幅広い人々が利用でき、自律性も高まりますが、銀行や決済インフラがすでに対処している多くの課題にも直面します。ステーブルコインが何かを全面的に置き換えるとは考えていません。むしろ、他の手段よりもアクセスしやすく、利用範囲が広く、手頃で、安全な解決策を提供するものになるでしょう。最終的には、こうした仲介機関は今後も必要です。ただし、世界経済システムの効率性と機能を高めるために、彼らと協力していくべきです。

x402 FoundationやAgentic AI Foundationのコマース関連の取り組みに携わる中で、相互運用性に関する最も重大な課題はどこにあると考えていますか。決済の要求方法や決済完了の方法について合意するだけでなく、異なるプラットフォーム間で、エージェントの身元、権限、取引履歴について何を認識できる必要があるでしょうか。

私が最も実現したいのは、エージェントの背後にいて、その代理行為を許可した人間または組織を特定する仕組みと、エージェントがその許可を得ていることを示す証拠を携行する仕組みです。エージェントが何者なのか、誰から許可を得たのか、何を行う権限があるのかを、あらゆる加盟店や販売者が認識し、受け入れられる形式で提示するための標準化された方法について、合意する必要があります。既存の解決策は、そもそも存在する場合でも、非常に断片化しています。これは技術標準の課題であると同時に、ソフトウェアの課題でもあります。

さらに、自律型のエージェントコマースを実現するには、誰が何に対して、どのような状況で責任を負うのかを明確に定義する必要があります。加盟店が、壊滅的な金銭的損失や法的責任を負うリスクを抱えることなく自律型エージェントからの支払いを受け入れられるよう、人間がAIエージェントに付与できる要件と権限を標準化する必要があります。これは規制上の課題であると同時に、技術標準の課題でもあります。

また、こうした情報を決定論的に記録し、送信するためのツールやシステムも必要です。エージェントが関与すると、セキュリティ上の脆弱性や決定論の欠如が懸念事項となります。そのため、取引前に正しいデータが引き継がれていることを確認するとともに、問題が発生した場合に、その発生時期や経緯を監査できる仕組みが必要です。

決済の確定性は売り手にとってメリットがありますが、エージェントが誤ったサービスを注文した場合や、提供者がサービスを提供できなかった場合には、買い手にも救済手段が必要です。自律型コマースでは、返金や紛争、損失に対する責任をどのように扱うべきでしょうか。また、スマートコントラクトで定めるべき保護措置と、商業契約で定めるべき保護措置はそれぞれ何でしょうか。

まず、エージェントが誤ったサービスを注文する可能性を、できる限り低くする必要があります。もちろん、そうした事態は今後も起こるでしょう。それでも、ユーザーは自らのリスク許容度に応じて上限を設定できるべきです。また、加盟店が要件を確認し、それに従った場合に保護される仕組みも必要です。エージェントに指示を出す人がリスクを引き受けているのであれば、加盟店が責任を問われるべきではありません。

紛争への対応は今後も必要ですが、エージェントが人間の監督を受けず、機械の速度で行動するようになるにつれて、紛争はさらに複雑化するでしょう。返金や紛争への対応にかかる加盟店の負担とコストを減らすため、可能な部分は自動化すべきです。すべてを標準化された方法で自動確認できるわけではありませんが、支出予算や取引上限などは自動で検証できます。

そのためには、商取引の全過程を改ざんできない形で記録し、すべての関係者が信頼して検証できる確認手段を設ける必要があります。すべての購買プラットフォームと加盟店の間で、相互に検証済みの共有データを作成するのは現実的ではありません。DLTを用いて、公開され、検証可能で、改ざんできない証拠記録を維持するほうが、はるかに実用的です。

決定論的に処理でき、オンチェーンに記録できるものは、そうすべきです。スマートコントラクト内で自動確認を行うコストはほとんどかからず、何が確認されるのかを双方が正確に把握できます。一方で、企業の方針や人々の好み、加盟店が顧客に何を提供したいかによって決まる部分もあります。

Hedera AI Studioでの取り組みを踏まえ、エージェント型コマースのユースケースのうち、継続的な商用導入に最も近いものは何でしょうか。企業がエージェントに相応の金額を使わせるほど信頼していると確信するには、どのような証拠が必要ですか。また、インフラの選択を後押しするHederaの特性は何でしょうか。

率直に言って、現時点ではまだありません。一部の企業や組織は商用利用可能な「AIアシスタント」を公開していますが、多くのプラットフォームは商取引を伴う行動を阻止する動きも同じように急速に進めています。AIを活用した購入を可能にしている加盟店もありますが、それは閉じたエコシステムの中に限られています。購入できるのは特定のAIエージェントを使う場合だけだったり、決済事業者が提供する限られたネットワーク内だけだったりします。これは概念実証に近く、実用性が長く続く、完成された解決策ではありません。また、各段階で人間が確認し、承認する「人間参加型」の取引しか完了できません。

エージェント型コマースが真に役立つものとして普及するには、エージェントがあらゆる場面で検索や取引を行え、人間のユーザーが常に注意を払い、責任を負う必要をなくせる環境が必要です。そうなって初めて、消費者にとって新しいテクノロジーを導入する魅力が生まれます。限られた状況で特定のものしか購入できず、手間のかかるプロセスが必要なままでは、AIエージェントは採用する価値のある技術になるどころか、単に雑音を増やすだけです。特に商用利用では、その傾向が顕著でしょう。

エージェント型コマースが機能していると確信できるのは、必要なツールを備えた有用なエージェントが登場し、特定の業界で商取引モデルの売り手側と買い手側の双方に導入が広がるのを目にしたときです。

たとえば、科学コミュニティが、価値ある研究に資金を提供し、技術開発を加速する方法を見つけたいと考えたとします。

たとえば、科学研究向けに設計された論文出版プラットフォームや購買プラットフォームといった仕組みやツールについて、商取引の双方を担う複数の主要な関係者が合意し、売り手と買い手の双方、すなわちR&Dチーム、製薬企業、医療技術企業が有意義な取引を行える体制を整えれば、エージェント型コマースはこの業界に価値をもたらせるでしょう。この仕組みによって実際に成果の創出が加速し始めることが、最終的な兆候です。たとえば医療業界では、新薬、医療機器、診断法の開発が早まり、エージェント型コマースによる取引がその進展に貢献することを意味します。

すばらしいインタビューをありがとうございました。エージェント型コマースと分散型台帳インフラについて詳しく知りたい方は、Hederaをご覧ください。