AI、暗号資産、TradFi の融合：機関投資家向け金融レポート

伝統的金融、暗号資産（クリプト）、そして AI が融合し、金融システムと私たちのお金との関係性を根本から作り変えようとしています。最近の金融に関する議論の多くは「金融とクリプトがどう連携するか」「クリプトの基盤（レール）が AI をどう支えられるか」に集中してきましたが、より大きな変化をもたらすのは、これら 3 つの柱が組み合わさったときです。私たちの見方では、この大いなる融合（コンバージェンス）は、金融が稼働するインフラと、私たちがそれを利用するインターフェースの両方を一変させます。初の Convergence Report では、こうした金融の進化を支える金融プリミティブ（基本要素）と、伝統的金融（TradFi）機関がブロックチェーンや AI 技術を取り入れつつある現状を示す事実・データをまとめています。すべての主張には、綿密な出典を付しています。

The Convergence の規模を示す主要データ。

大いなる融合（The Great Convergence）への序論

デジタル資産の急速な進化と、高性能 AI エージェントのカンブリア爆発的な増加が並行して進み、グローバル金融を破壊的に変革する土台が整いました。ステーブルコインやトークン化された資産により、ソフトウェアはあらかじめ定められたルールに従って資金を送金し、取引を決済し、担保を移動できるようになりました。一方 AI はユーザーの意図を解釈し、分断された金融システム全体でそれらの活動を調整できます。これらの能力が組み合わさることで、エージェントが私たちの主な金融ユーザーインターフェースとなり、人々は個々のサービスを自ら操作するのではなく「何を達成したいか」を指示するだけになると私たちは考えています。

プログラム可能な資産は、すでに巨大な価値のプールを形成しています。2026 年 9 月 23 日時点で、RWA.xyz はステーブルコインの時価総額が約 $306.3bn、流通しているトークン化米国債商品が $14.9bn であることを記録しました \[4, 57]。これらは発行残高としての価値を示す指標であり、流動性は市場や償還（リデンプション）の仕組みによって左右されます。

金融機関はデジタル資産の採用に加え、AI エージェントにも強い関心を寄せています。ケンブリッジ大学の『2026 Global AI in Financial Services Report』によると、調査対象となった金融サービス企業の 52% がエージェンティック AI の実証実験または導入を進めていましたが、スケーリングや業務変革といったより高度な段階に達していたのは回答者の 23% にとどまりました [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/)。この結果は、大規模な実験と一部での実運用が始まっていることを示す一方で、完全自律型の執行はまだ珍しいことを意味しています \[22,70]。

この融合による最初の機関向けユースケースは、明確に定義された戦略の中で 3 つの能力を組み合わせる形で登場するでしょう。TradFi が資産、カストディ、流通、法的責任を提供し、分散型金融（DeFi）が執行をプログラム可能にし金融状態を観測可能にします。そして AI エージェントが情報を解釈し、必要なアクションを調整します。本レポートで検証する事例には、リアルタイム決済、担保活用、エンタープライズ AI が含まれますが、これら 3 つすべてが機関規模で同時に稼働していることを意味する段階には至っていません。

Cambrian における私たちの見解では、一定の範囲内での自動化こそが、短期的に最も現実的な普及への道です。なぜなら、エージェントが定められた権限内で確実に成果を出せば、機関側はその権限を段階的に拡大できるからです。続く 5 つのセクションでは、この融合が個別のアプリケーションから、エージェントがプロバイダーをまたいでサービスを調整する金融システムへと発展していく可能性を検証します。まずは今日のインフラと利用の実態から始め、次にエージェントにどこまで権限を委ねられるのか、そしてその委譲を支えるために必要なデータと統制について考えます。最後に、これがユーザーと金融プロバイダーの関係性をどう変え、機関、ビルダー、アロケーターにとって何を意味するのかを考察します。

1. プログラム可能な金融インフラ

AI エージェントの基本的なアクションループは次のとおりです。エージェントは関連する状態を観測し、目標を解釈して行動を決定し、許可されたツールを使って実行し、続行前に結果を確認します。エージェントは、ユーザーの代わりに動作するソフトウェアを通じて、複数のプロバイダーにまたがるユーザーの財務を調整できます。過去 10 年のフィンテックによる「アンバンドリング」の流れは金融サービスを専門特化した製品へ分割し、その後の「リバンドリング」はそれらをより大きなプラットフォームへと統合しました。Forbes の Azeem Khan 氏（@azeemk）は、この展開を銀行、フィンテック、デジタル資産インフラの融合と結びつけて説明しています [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)。エージェントを使えば、ユーザーが目標とその制約条件を指定し、関連するサービスを調整させることが可能になります。

人間の視点から見ると、これは「個々の金融サービスを選んで操作すること」から「複数のサービスを横断するプロセスの結果を監督すること」への転換を意味します。このシナリオでも、スタックの各レイヤー自体は残ります。銀行が口座を管理し、アセットマネージャーがファンドに責任を持ち、ブローカーが注文を執行し、必要に応じてブロックチェーンが取引を記録します。エージェントの役割は、ユーザーの意図を、各プロバイダーが実行を承認され、かつ実行可能な指示へと翻訳することです。したがって、基盤となる機関が消滅することなく、インターフェースの主導権だけが移り変わることになります。

各システムが The Convergence に貢献するもの

柱

既存の貢献

融合が求めるもの

TradFi

カストディ、規制、流通、法的責任および救済手段に支えられた資本と金融資産

プログラム可能で、プロバイダー間で一貫して読み取り・照合できる金融プロセスとデータ

DeFi

観測可能な状態、コンポーザブルな市場、継続的な執行、オープンな金融データ

法的強制力、信頼性の高いアイデンティティ、機関向けレポーティングと流通

解釈、モニタリング、ルーティング、意思決定支援

信頼性の高い金融データ、明示的な権限、権限範囲と照合して検証可能な執行

機関は、特定のプロセスにおいてこれらの能力のうちどれが必要かを選択できます。パーミッションドネットワークは、パブリックな DeFi に依存せずにプログラム可能な決済を提供でき、オープンなレンディングプロトコルは、発行体の適格性審査を置き換えることなく有用な担保メカニクスを提供できます。したがって、融合は単一の市場アーキテクチャを生み出す必要はありません。既存の法的枠組みを維持しつつ、法的主張の管理・資金調達・移転を改善できる場面では、プログラム可能な執行と AI を適用できるのです。

課題は、こうした異なるシステムからの情報を、同じ意思決定の中で使える形にすることです。残高には所有者とアカウントのコンテキストが必要であり、価格にはソースとタイムスタンプが必要であり、担保には市場価値だけでなく強制力のある請求権が必要です。エージェントは有効な指示を組み立てるための十分なコンテキストと、実行してよいかを判断する権限、そして機関が結果を検証できるようにする記録を持たなければなりません。

2. 既存の融合ポイント

融合はどのように金融業務に入り込むか

銀行やアセットマネージャーは、取引相手、法的形態、統制義務をそのまま維持しながら、業務の一部にプログラム可能なインフラを採用できます。そのため、市場構造の全面的な変更よりも、明確に定義された金融プロセスの方が融合の出発点として現実的です。機関はメリットを測定し、伴う権限移譲の範囲を限定できるからです。

資金管理に使われるトークン化マネーマーケットファンドを考えてみましょう。伝統的金融が資産、カストディ、法的責任を提供し、ファンドの利息やその決済はブロックチェーン上で表現できます。この例では、ソフトウェアがキャッシュポジション、適格性、利回りを監視し、LLM が指示を解釈したり、配分案を作成したりします。最後に、決定論的な統制が、指示に署名される前にその提案を資金管理ポリシーと照合して検証します。この資金管理アプローチはプログラム可能な TradFi と AI を組み合わせるもので、オープンな DeFi 市場やレンディングプロトコルを活用することも可能です。その場合も、機関は統合されたプロセスに対するコントロールを維持します。ビジネス上の試金石は、そのプロセスが流動性管理を改善し、手作業を減らし、同等のコストと統制のもとで担保をより使いやすくするかどうかです。

ブロックチェーンネットワークは 24 時間 365 日稼働しているため、ステーブルコインとスマートコントラクトを使えば、支払いをソフトウェアプロセス内の 1 ステップとして定義できます。x402 のようなプロトコルでは、クライアントがリソース（データなど）を要求し、支払い指示を受け取り、HTTP 経由で署名付き認証を提供すると、決済が検証された後に目的のリソースが返されます。これによりソフトウェアは、従来のチェックアウトを経ずに、自身の処理の一環としてデータやサービスの取得と支払いを行えます [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)。x402 Foundation は 2026 年 7 月に Linux Foundation のガバナンス下で活動を開始し、Visa、Mastercard、Stripe、Google、Coinbase などがメンバーとして参加しています。彼らの参画により、金融・テクノロジー企業が標準仕様の策定に加わることになります。[[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications)。

BlackRock が 2026 年 9 月に発表した論文『The Machine-Native Economy』は、データや計算資源の高頻度・少額の購入がブロックチェーン決済に特に適していると主張する一方で、既存の加盟店から購入するエージェントはクレジットカードのような従来の決済システムを使い続けられるとしています [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)。エージェントは、人間から与えられた同じタスクの中で両方を使い分けることができ、その選択は購入内容や各プロバイダーが対応するサービスによって決まります。

財務チームは、債務を支払い、余剰資金を運用し、資産を担保として使える状態にしておく必要があります。以下の事例は、ソフトウェアがすでにそのプロセスの一部を実行できている領域を示しており、エージェントがプロバイダー間で意思決定を調整するための運用基盤となっています。

融合スタックのうち、今日すでに稼働している構成要素は何か？

用途

稼働実績

実績が証明するもの

実績からは未確定なこと

ステーブルコイン決済

2026 年 9 月 8 日、Visa はステーブルコイン決済の年間換算処理額が

20bn

を超えたと発表しました

[[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments

。

ステーブルコインが決済債務の履行に使われています。

市場全体の決済量と、発行体・カストディ体制・チェーンをまたいだ堅牢性。

トークン化米国債担保

適格な OKX VIP および機関投資家は、OKX Middle East フレームワークに基づき、Standard Chartered のカストディのもとで BUIDL を担保として差し入れることができます

[[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx

。

トークン化されたファンド持分を担保として利用できます。

実質的な取引量、二次流通の流動性、ストレス時の償還動向。

機関向けトークン化

2026 年 7 月、DTCC は担保、レンディング、決済業務において 30 社以上と数時間にわたる本番取引を完了しました

[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality

。

既存の証券を本番環境のトークン化インフラで動かすことができます。

より広範なサービスの普及、相互運用性、スケール時の経済合理性。

エージェンティック AI

ケンブリッジ大学の 2026 年調査：金融機関の 52% がエージェンティック AI を実証実験または導入しており、うち 23% はスケーリングまたは業務変革の段階にあります

[[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/

。

一部の企業ではエージェンティック AI が導入段階に入り、他社は実証実験にとどまっています。

エージェントに与えられた権限と、重大な影響を伴う金融取引におけるパフォーマンス。

決済は最初の接点です。Visa の報告は、ステーブルコインが決済債務の履行に使われていることを示し、x402 はソフトウェアが実行中のタスク内でリソースに対価を支払う手段を提供します。これらはプログラム可能なマネーの異なる使われ方であり、どの決済手段を選ぶかは取引内容や支払人が利用できるサービスによって決まります \[6, 64]。それでも機関側は、発行体に対するエクスポージャーや、従来型の現金が必要な場合の償還の仕組みを理解する必要があります。

ステーブルコインをめぐる規制環境も触れておく価値があります。管轄区域によって状況が異なるためです。EU の MiCA ステーブルコイン規制はすでに適用されており、米国では GENIUS Act の施行が進められています \[40, 41, 74]。英国は 2027 年 10 月に拡大予定の制度に向けた FCA の最終発行ルールを公表し、イングランド銀行は 2026 年末までにシステミック・ステーブルコイン向けの Code of Practice を最終化する方針です \[42, 75]。機関は、開発する特定の製品に適用されるルールに基づいて、発行体と償還権利を評価しなければなりません。

トークン化米国債商品は、機関が資金管理や担保としてすでに使っている資産に対して、プログラム可能なインフラを拡張します。2026 年 9 月 23 日、トークン化資産分析プラットフォーム RWA.xyz は、流通するトークン化米国債商品が約 $14.9bn あり、そのうち約 $2.23bn が BUIDL であると記録しました [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries)。同プラットフォームの「distributed（流通）」カテゴリには、発行プラットフォームの外に出てウォレット間で移転できる資産が含まれ、その移転に適格性審査が必要な場合も含みます [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented)。ただし、BUIDL は誰でも利用できるわけではありません。依然として適格購入者を対象とした免除私募であり、他のフィンテック企業や機関が模倣したいと考えるアクセスモデルです \[7, 58, 60]。

BUIDL の担保としての利用は、ファンド持分をオンチェーンで表現することが、流通以上の意味を持つ理由を示しています。つまり、投資を一度売却することなく、別の金融取引を支えることができるのです [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx)。ホワイトリストに登録された投資家は、2026 年 2 月に開始された Securitize の UniswapX リクエスト・フォー・クオート連携を通じて、BUIDL を USDC と交換することも可能です。ただし、USD での一次償還は引き続き営業日ベースの処理となります \[54, 67]。現金債務の支払いを行うエージェントは、実際にいくら売却できるのか、どの価格で、いつ資金が利用可能になるのかを知る必要があります。24 時間取引できるというだけでは、これらの問いに答えられないからです。

法的請求権は、投資判断において独立した要素であり続けます。最近、SEC の 3 部門が共同で発表した非拘束的な声明は、発行体が主導するトークンと、第三者によるカストディ型・シンセティック型の構造を区別し、一部の第三者トークンは裏付けとなる保有者の権利を移転せず、第三者の破綻リスクを追加する可能性があることを説明しました [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities)。

Ondo が 2026 年 9 月 24 日にローンチした Intelligent Portfolios は、トークン化をポートフォリオ実行へと拡張するものです。最初の 3 つのポートフォリオは、BlackRock が Ondo 向けに開発したノンディスクリッショナリー（裁量なし）戦略を使用し、Ondo がスマートコントラクトを通じて配分と定期的なリバランスを実装します [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios)。この商品は、適格な非米国投資家に、裏付けとなるファンドの直接所有ではなく、ポートフォリオへのトークン化されたエクスポージャーを提供します。これは、BlackRock がトークンを管理したり、AI モデルが裁量的な投資判断を行ったりすることなく、機関レベルのポートフォリオ設計があらかじめ定められたルールによってオンチェーンで実行されていることを示しています [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios)。

機関向けネットワークも本番利用のさらなる証拠を提供していますが、その数値は運営者自身のシステム内でのアクティビティを表しています。2026 年 8 月 12 日、J.P. Morgan は、デジタル資産プラットフォーム Kinexys が開始以来 $4tn 以上を処理し、1 日平均処理額は $7bn に達したと発表しました [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026)。DTCC は DTC が保管する資産をトークン化して 30 社以上が参加する本番取引に使用しましたが、より広範なサービス提供は 2026 年 10 月の予定のままです [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality)。

Aave の機関向けレンディング市場である Aave Horizon は、機関レベルの統制と DeFi のレンディングメカニクスがどう共存できるかを示しています。適格ユーザーは、発行体が許可した現実資産（RWA）を担保として預け入れ、Aave のスマートコントラクトを通じてステーブルコインを借入れます。一方、ホワイトリスト登録や KYC の責任は発行体が担い続けます [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch)。2026 年 8 月以降、新規担保の上場には、リスク評価と技術評価に裏付けられたガバナンス承認も必要となりました [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481)。この仕組みは対象資産セットに対する統制を明確にしますが、レンディングは依然として最新の純資産価値、信頼できる価格、そしてレンディング契約上の債務を満たせるだけの速度で担保を換金できる清算・償還ルートに依存します。BIS はオラクルに関するトレードオフを次のように説明しています。中央集権的なソースは信頼できる当事者を持ち込みますが、分散型の代替手段は複雑性と非効率性を増す可能性があります [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm)。

機関にとっての比較対象は、同じ金融成果を得るための 2 つの方法、すなわち「既存の仕組み」と「プログラム可能な資産を使うプロセス」です。トークン化は、担保を展開しやすくし、照合作業を減らし、許容可能な総コストでアクセスを改善する場合に、ビジネス上の役割を獲得します。そこに AI が加わることで、機関の目的を解釈し、それらの機能を調整する能力が備わります。こうして次に問われるのは、エージェントにどこまでの権限を与えるのかということです。

3. 金融権限の委譲

権限（authority）はエージェントが「何を許可されているか」を定義し、自律性（autonomy）は「どれだけ独立して行動を選択・実行するか」を表します。エージェントは、取引権限を持たずに複数の口座を監視して配分案を作成することもできれば、狭く定義された送金を固定ルールのもとで自動実行することもできます。この区別は重要です。ある企業が AI を使っているという事実だけでは、どの金融判断を委譲したのかは分からないからです。

ケンブリッジ大学の業界サンプルは、フィンテック 203 社と伝統的金融機関 149 社の計 352 の金融サービス組織で構成され、フィールドワークは 2025 年 10 月から 2026 年 1 月にかけて実施されました。報告された「金融機関の 52%」には、エージェンティック AI を実証実験中の 29% と、スケーリングまたは業務変革段階にある 23% が含まれています [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/)。自律性の付与に関する証拠はさらに限定的です。FSB の 2026 年 6 月の協議報告書は、生成 AI が完全自律型の取引に使われている証拠はほとんどないと指摘し、イングランド銀行の 7 月の評価では、自律型 AI の利用の大部分が金融リサーチ、コーディング支援、サーベイランス、低リスク業務の領域にとどまっていました \[22,70]。

機関投資家は、実行権限を委譲する前に有用な能力を獲得できる。 2026 年 4 月に公開された 2025 年の年次書簡において、 JPMorganChase は、取引スクリーニングシステムが従来の 2 倍以上の処理量を審査しながら、手作業による確認を半減させたと報告した [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh)。同社は基礎となる基準値を開示していないため、他機関の結果との比較は限定的だ。これは既存プロセスのカバレッジと効率性に関するものであり、ソフトウェアが分析結果を出力した後にどの程度の責任を与えるかという判断とは切り離されている。

個人や小規模な機関にとって、継続的なリサーチ、シナリオ分析、ポートフォリオ監視へのアクセスは、これまで大規模なチームが必要だった能力をもたらす可能性がある。広く利用可能なモデルが登場すれば、競合他社もこれらの能力を再現しやすくなる。当社の見解では、持続的な優位性は、汎用モデルへのアクセス単体よりも、より優れたデータ、ユーザー固有のコンテキスト、そして意思決定と実行の質に依存する可能性が高い。

金融エージェントの権限は、次の 3 つのレベルで評価できる。

情報提供と推奨： 承認済みの情報を取得し、説明し、財務状態を変更せずにアクションを提案する。
準備： 定義されたオペレーションに対する指示を作成し、社内規程と照合する。署名の判断は別途保持する。
限度内での実行： 明示的な委任に基づいて署名し、アクティビティを監視しつつ、いつでも権限を取り消せるようにする。

エージェントの連携範囲は、その実行権限とは別物だ。各取引で人間の承認が必要な場合でも、複数のプロバイダーにまたがる指示を準備することで、ユーザーの主要な金融インターフェースになり得る。

Robinhood のエージェント型トレーディング製品は、実行権限とデータ権限を分けて評価すべき理由を示している。 Robinhood の新しいエージェント駆動型サービスでは、取引は専用の Agentic アカウントに限定され、アクセスはいつでも取り消せる。エージェントはユーザーの Robinhood アカウント全体で残高、ポジション、取引履歴を読み取ることができる \[65、68]。現在のルールでは、 Agentic アカウントで対象となる暗号資産取引が許可されている一方、送金、ステーキング、レンディングはユーザー自身が操作する仕組みになっている [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/)。同様に、 Stripe の Shared Payment Tokens は、エージェントが基盤となる認証情報を見ることなく取引を開始できるようにしつつ、支払い先・時間・金額を制限し、トークンの無効化も可能にしている [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)。こうした企業発表の設計例は権限の限界を示しているが、大規模な普及を裏付けるものではない。

Cambrian の Agentic Finance Landscape は、意思決定に使われる知能と、それを実行する際の自律性の度合いを切り分けている。同プロジェクトの調査サンプルでは、運用資本の最大プールは依然としてルールベースの配分と結びついていた [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026)。この知見は、投資家の委任意欲ではなく、報告された資本がどのように運用されているかを表しており、モデル主導の判断と自動化された実行を分けて評価することを支持している。

より広範な自律性を実現するには、機関が認証情報、資産、および誤った解釈に基づく指示によって生じた損失の責任所在を明確にする必要がある。また、実行後にどのようなリカバリー手段があるのか、公開された取引記録からユーザーのポジションや戦略がどの程度露呈するのかも定める必要がある。本稿で検証した機関事例では、無制限の金融自律性についてこれらの課題が解決されたとは言えない段階にある。

4. データと機関による管理

エージェントは金融システムのデータ課題を引き継ぐ

金融エージェントには、複数取引所にまたがる総エクスポージャー、流動性の深さ、利回り、清算閾値など、ユーザーのポジションと関連負債の最新像が必要だ。さらに、市場イベント、プロトコルやカウンターパーティのリスク、ユーザー側の制約も考慮しなければならない。正しい価格だけでは、アクションが適切かどうかを判断できないからだ。提示された価格が想定注文サイズに対して利用できない場合もあるし、担保が市場価値を持っていても、必要な時に差し入れ不可、売却不可、償還不可となることもある。

TradFi では、こうしたコンテキストの多くが銀行、ブローカー、カストディアン、アドミニストレーター、内部システムに分散して保持されており、記録はサイロ化され、手作業での突合が必要なことが多い。 DeFi はより多くの状態を公開し、ソフトウェアが読み取れるようにするが、取引履歴だけでは実質的受益者、請求権の執行可能性、外部価格の品質は確定しない。金融プロセスがブロックチェーンとオフチェーンシステムにまたがる場合、エージェントは同じ資産・請求権・決済イベントの記録を突合し、未完了の送金や重複表現が利用可能な担保として計上されないようにしなければならない。ユーザーの財務状況全体を連携させるには、突合済みデータと関連プロバイダーにまたがる権限へのアクセスが必要になる。さもなければ、個別機関の業務改善にとどまり、ユーザーは依然としてサービス間を手作業で調整することになる。

これらの記録がアクションの実行可否を決める場合、誰も確認する前に、エージェントが古い、あるいは捏造された入力に基づいて動く可能性がある。誤った残高は資金手当てできない配分を生み、古い担保価値は意図した限度を超える借入を許してしまう。したがって、特に決済済みの取引を巻き戻せない場面では、実行前にデータエラーを検知する必要がある。

2026 年 9 月の Visa による Credit Coop との協業報告は、実践的な例を示している。顧客の承認を得た上で、 Visa の決済データとオンチェーン記録を活用し、与信評価やプログラム可能な資金調達、担保、返済に役立てられる [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments)。ここで説明されたプロセスは AI の導入を意味するものではないが、プログラム可能なインフラ上で機関のデータがどのように金融アクションを決定するかを示している。情報がそうした役割を持つようになると、誤った入力が直接的な財務リスクを生むため、その出所と変換プロセス自体が統制環境の一部となる。

データから承認されたアクションへ

図 1. 管理された金融プロセスの概念図

この図は、エージェントの提案がユーザーの資産に影響を与える前に、独立したチェックを経る設計を示している。市場データとアカウントデータはソースとタイムスタンプを保持し、提案された意思決定に対して鮮度が評価される。推奨内容はモデルバージョンと根拠情報とともに記録され、その後マンデート（委任条件）と照合される。署名前に必要な承認を取得し、突合によって決済結果が指示と一致しているかを確認する。今後の活動を止めるために権限を取り消すことは可能だが、すでに決済済みの取引を必ずしも巻き戻せるわけではない。

情報の品質は、エージェントが下せる意思決定にも影響する。 Joseph Simonian は 2026 年 8 月の CFA Institute 論文で、公開情報の分析コスト低下が、独自データ、専門的な実行力、機関固有の知識から生まれる優位性をなくすわけではないと論じている [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf)。当社の見解では、ビジネスチャンスは情報を「ユーザーのポジションに関する実用的な理解」へと変換する点にある。つまり、どの資産が利用可能で、どのような義務を支え、コスト控除後も実行可能な機会がどれかということだ。オンチェーン市場では、公開記録であっても、そうした視座を提供するには解釈と突合が必要になる。独自情報は分析を強化するが、独占性だけでは関連性や信頼性は語れない。

5. 機関による導入と運用上の影響

最も現実的な初期用途は、キャッシュマネジメント、決済、担保活用など、結果を測定できる明確な金融タスクだ。実行を委譲する前に突合やレポーティングを改善できるため、機関はエージェントがどこで付加価値を生み、既存ルールで十分な領域はどこかを検証できる。

AI は消費するリソースを通じて金融需要を生む可能性もある。エージェントは承認された予算内でモデルを比較し、データを買い、コンピューティング費用を支払うかもしれない [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)。 2026 年 8 月、モデルプロバイダー間でリクエストをルーティングする OpenRouter の買収に Stripe が合意したことは、決済インフラとモデル選択の結びつきを反映している [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter)。 BlackRock はこの議論を発展させ、移転・資金調達・担保利用が可能な、コンピューティング能力に対するトークン化された請求権の可能性に言及している。その有用性は、特定サービスに対する執行可能な請求権と、サプライヤーの提供能力に依存する。一方で、ハードウェアやサービス条件の違いが比較を難しくし、流動性も限定的だ [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)。

機関、ビルダー、アロケーターへの影響

機関は、コーディネーション機能をどの程度自社で担うかという選択に直面する。エージェントが使いやすい製品を提供できれば流通網を維持でき、複数プロバイダーにまたがる顧客のポジションを把握できれば、どのサービスが選ばれるかに影響を与える機会が生まれる。この判断が、どの機能を内製し、どこで提携が合理的かを決める。

ビルダーにとって、高性能で広く利用可能なモデルが増えるほど、特定の金融タスクに特化した情報と専門知識の重要性が高まる。サービスの差別化は、データの品質と、断片化した記録をユーザーポジションの信頼できる見方へと変換する能力で実現できる。ユーザーが何を保有しているかを知るだけでは価値が限定的であり、実際に何ができるかを判断するための口座制約や流動性情報が不可欠だ。

アロケーターは、エージェントが選ぶ資産だけでなく、その情報と前提条件も評価すべきだ。共通の依存関係があると、ストレス時に異なるポートフォリオが似た反応を示す恐れがある [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm)。インターフェースがシンプルになっても、裏付けとなる請求権や償還条件は変わらない。委譲の価値は、投資家の制約内で意思決定と実行が改善されるかどうかにかかっている。

金融の新たな未来

当社の見解では、コンバージェンス（融合）により金融コーディネーションのより大きな割合がエージェントへ移行し、ユーザーの代理として行動を信頼されるプロバイダーが、製品選定や顧客関係においてより強い影響力を持つようになる。銀行、資産運用会社、カストディアンは引き続き不可欠な機能を担うが、そのインターフェース経由で自社サービスを選んでもらうための競争に直面する。

ビジネスチャンスはあらゆる資産クラスに広がる。高性能なモデルが広く利用可能になるにつれ、持続的な優位性は、再現が難しく特定の意思決定で役立つ金融情報にますます依存すると予想される。その情報と、合意された権限内での信頼できる実行を組み合わせることで、ユーザーは自身の金融活動のより多くをプロバイダーに委ねる理由を得る。機関にとっての戦略的選択は、そのコーディネーション機能を巡って競争するのか、そこで選ばれる製品の提供に集中するのかということだ。

本稿は、@CambrianNetwork COO の Jason Brannigan が執筆しました。 The Convergence に関する最新ニュースは @Ja_Brann をフォローしてください。

Cambrian について

Cambrian は、エージェントおよび機関向けの金融インテリジェンスレイヤーです。当社の API は、利回り、流動性ポジション、リスク、取引アクティビティ、市場センチメントをカバーするリアルタイムおよび過去のブロックチェーンデータを提供し、エージェント型および機関向け DeFi アプリケーションを支えます。 2024 年に設立された Cambrian は、 Polychain Capital 、 Franklin Templeton 、 a16z crypto 、 Flow Traders 、 Selini Capital などの支援を受けています。

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