シドニー・ホアン氏は、規制当局が対応する前にAIボットによる共謀が広がる恐れがあると警告しています。

政策の「遅れ」の終焉

2026年4月の国際通貨基金（IMF）報告書によると、世界は「クリックして支払う」時代から急速に脱却し、「決定して支払う」時代へと移行しつつあります。しかし、人間がループから外れるにつれ、重要な疑問が浮上します。私たちの金融の安全装置は、機械並みのスピードで動く経済の中で生き残れるのでしょうか？

同報告書は、自律型人工知能（AI）の台頭が通貨流通速度を劇的に加速させると指摘しています。人間の「摩擦」が取り除かれることで、資本は前例のない速度で世界経済を循環することになります。Human APIの最高経営責任者（CEO）であるシドニー・ファン氏は、通貨流通速度が10倍に達する可能性があると示唆しています。これは生産性の奇跡のように聞こえますが、中央銀行にとっては悪夢となります。 従来の金融政策は「タイムラグ」を前提に構築されてきました。中央銀行が金利を引き上げても、その決定が人間の組織を通じて浸透するには数カ月を要します。しかし、AI間取引が主流となる経済では、そのタイムラグは消滅します。

AI間取引によって引き起こされる貨幣流通速度の10倍化には、規制当局がマシンの速度で動作するツールを採用することが必要になるでしょう」とHuang氏は警告する。こうした能力がなければ、人間の規制当局者がダッシュボードの警告を受け取る前に、マシンの速度でインフレが急騰したり、世界的なフラッシュ・クラッシュが発生したりする可能性がある。 連鎖的な破綻を防ぐため、Huang氏は、規制当局は傍観者であることをやめ、コードその一部にならなければならないと主張する。「そのためにはリアルタイム監視システム、金融インフラに直接組み込まれたプログラム可能コンプライアンス、連鎖的障害を防ぐ自動サーキットブレーカーが必要です」と述べました。このビジョンは、IMFが提案する「3層フレームワーク」とも一致します。同フレームワークでは、すべての取引承認層に人間が定義した指令を組み込む必要があると示唆されています。ファン氏はさらに、「規制当局は、取引レベルで強制可能な機械読み取り形式で政策を表現する必要も出てくるかもしれません」と語りました。 エージェント型コマースでは、取引レベルでの自動サーキットブレーカーも不可欠です。これにより、エージェントが高度に相関した行動を示し始めた際、自律的な「ヒューズ」が作動して連鎖反応を阻止しなければなりません。 IMFの報告書は、「エージェント型システムは目的を解釈し、活動をリアルタイムで監視できる」と強調しています。これは、顧客確認（KYC）やマネーロンダリング防止（AML）のチェックが、AIエージェントのDNAに直接プログラムされていることを意味します。

意思決定の履歴を証明する仕組みも不可欠です。

この新時代において規制当局にとって最も複雑な課題の一つは、おそらく「見えない」市場です。エージェントが人間の言語を使わずに調整を行う世界では、次のような疑問が生じます。単に最適化を行っているボットと、価格操作のために共謀しているボットの群れとを、どのように見分ければよいのでしょうか。Huang氏は、これには「通信の分析」から「行動の分析」への転換が必要だと指摘します。

「規制当局は、同期した行動や共有されたデータ依存関係、統計的な異常といったパターンを検証する必要があるでしょう」と彼女は述べました。解決策の１つが「意思決定の来歴（decision provenance）」です。Huang氏は、エージェントが宣言されたポリシーに基づき独立して意思決定を行ったという検証可能な証拠を提示することが求められる未来を想定しています。意思決定に至った経緯を証明することで、エージェントは競合他社と密かに連携していなかったことを示せます。

さらに、これらのエージェントが実際にどのように相互に通信するかという課題もあります。黄氏は、エージェント間の安全な交渉には、身元、通信、執行に関する普遍的な基準が必要であると指摘します。「エージェントは、互いの身元と権限を検証し、共有された交渉フレームワーク内で動作し、自らの行動に検証可能な保証を付加できなければならない」と黄氏は述べます。この転換により、信頼は個々の取引相手から離れ、システムの保証へと移されます。 エージェント・ペイメント・プロトコル（AP2）やモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）といった新たな標準規格を活用することで、企業は独自の仲介者を介さずともA社のエージェントがB社のエージェントと安全に交渉できるようにすることができます。 ガバナンスがこれらのデジタル・プロキシに委譲されるにつれ、新たな人的リスク、すなわち「能力の退化」が生じます。 もしエージェントが人間の介入なしに5年間企業の財務管理を行った場合、システムがダウンした際に人間の財務担当者は依然として危機に対処する方法を知っているでしょうか？ 黄氏は、ガバナンスの委譲が進むにつれ、人間のオペレーターが効果的に介入する能力を失う深刻なリスクがあると警告します。「運用態勢を維持することは、フォールバックメカニズムを構築することと同じくらい重要です」と彼女は述べます。

人間のスキル萎縮への対策

これを緩和するため、彼女はシステムで人間が主導権を握る定期的な訓練を実施し、人間がエージェントの行動をシミュレートしてロジックを比較するモードを組み込む必要があると主張します。また、「キルスイッチ」が実際に手順として機能していることを確認する必要があります。「目標は、人間の監督が理論上のものにとどまらず、機能し、実践されるようにすることだ」と黄氏は述べました。

世界が2034年までに2,360億ドル規模に達すると予測されるエージェント市場へと向かう中、「市場参加者」の定義は変化しています。もはや単に人間を規制するのではなく、数千の自律型ボットによって駆動される、いわゆる「超個人」を規制することになるのです。

「Decide-to-Pay（デシード・トゥ・ペイ）」革命は摩擦のない効率性の世界をもたらすが、グローバルな金融アーキテクチャの全面的な再設計が求められる。黄氏が指摘するように、マシンスピードの経済を統治するためには、法そのものがマシンスピードにならなければならない。もしアーキテクチャレベルで「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を組み込むことに失敗すれば、その創造者たちが制御しきれないほど速く動く経済を構築してしまうリスクがある。