今は「エージェント経済（Agentic Economy）」の時代です。TokenPost傘下の優良月刊『Blockchain Business Review』2026年1月号がコアキーワードとして選定したこの言葉は、AIが単なるツールを超え、自律的な経済活動主体へと進化する新しい経済モデルを意味します。そして、この巨大な潮流は、金融システムの最も保守的で核心的な分野である「決済システム」にも証明されています。
しかし、方向性は定まっています。政策立案者は、これらのAIエージェントを活用して「マルチエージェント決済システムシミュレーター（Multi-agent payment system simulator）」を構築できます。仮想のサンドボックス内でシステム的なデッドロック（Gridlock）や危機シナリオに対するレジリエンスを安全にテストし、新たな規制政策を試験することも可能です。
[TokenPostコラム] 『エージェント経済（Agentic Economy）』の幕開け：AIが銀行金庫管理者となる日
今は「エージェント経済（Agentic Economy）」の時代です。TokenPost傘下の優良月刊『Blockchain Business Review』2026年1月号がコアキーワードとして選定したこの言葉は、AIが単なるツールを超え、自律的な経済活動主体へと進化する新しい経済モデルを意味します。そして、この巨大な潮流は、金融システムの最も保守的で核心的な分野である「決済システム」にも証明されています。
最近、国際決済銀行（BIS）とカナダ中央銀行の研究チームが発表した論文は、生成型AI（Gen AI）が銀行の「キャッシュマネージャー（Cash Manager）」役割を担う潜在能力を持つことを証明し、エージェント経済は遠い未来のSFではなく、迫る現実であることを示唆しています。
◇ BISの実験：AI、流動性管理の難題を解く
BISの研究チームは、卸売決済システムにおける流動性管理権限を汎用生成型AIモデルに付与する実験を行いました。このAIエージェントに課されたタスクは決して簡単なものではありません。資金流の不確実性の中で、流動性ショック（Liquidity Shock）に備え、決済遅延コストと流動性保持コストの微妙なバランス（トレードオフ）を把握する必要があったからです。
驚くべきことに、専門的な金融訓練を受けていない汎用AIモデルでさえ、熟練した人間の管理者に似た「予防的（Precautionary）」判断を下しました。
AIエージェントは、将来の緊急大規模支払いに備え、現時点の小額支出を遅らせる判断を行い、
資金流入の可能性を計算して優先順位を再調整し、
決済遅延を最小化しつつ流動性を確保する最適戦略を導き出しました。
これは、AIが単なる入力指示の実行段階を超え、不確実性の中でリスクを計算し行動を起こす「経済的知能体」へと進化していることを強力に証明しています。
◇ 「強化学習（RL）よりも速く、柔軟に」… Gen AIが切り拓く革新
この研究は、韓国の金融界に対して明確なメッセージを伝えています。それは「スピード」と「効率性」です。
従来、金融最適化モデルの主流だった強化学習（RL）は、まるで子供に支払決済のルールを一から一つずつ教えるようなものでした。最適戦略を学習するには、数万回のシミュレーション、大量のデータ、そして長い時間が必要でした。
それに対し、生成型AIを基盤としたエージェントは、「ゼロショット（Zero-shot）」や「少数ショット（Few-shot）」の学習能力を備えています。提示されたヒントだけで状況を理解し、即座に推論を行えるため、長期的な特訓を必要とせずに複雑な金融業務に投入可能です。これにより、金融機関はエージェント導入によって運用コストを大幅に削減し、プロトタイピングの速度を向上させることができます。
[BBR Vol. 16] 「AIは財布を持ち、自律的に取引…」2026年の「エージェント経済」がもたらす新しい金融秩序
◇ 金融の未来：「AIサンドボックス」と人間の役割
もちろん、銀行の金庫の全権をすぐにAIに委ねることはできません。BISの報告書も、「人間が回路（Human-in-the-loop）」のモデルを強調し、AIの意思決定に対して最終的な検証を行う人間の管理者の重要性を指摘しています。同時に、予期しない「ブラックスワン」シナリオにおいて、AIが過去のデータに依存して誤った判断を下すリスクも警告しています。
しかし、方向性は定まっています。政策立案者は、これらのAIエージェントを活用して「マルチエージェント決済システムシミュレーター（Multi-agent payment system simulator）」を構築できます。仮想のサンドボックス内でシステム的なデッドロック（Gridlock）や危機シナリオに対するレジリエンスを安全にテストし、新たな規制政策を試験することも可能です。
◇ ‘エージェント経済’に備える私たちの姿勢
TokenPost 1月号が「エージェント経済」に注目した理由は明白です。2026年は、AIが人間の補助ツール（Tool）から自律的な代理（Agent）へと進化する元年となるからです。
韓国の金融市場は、AIバンカーの導入やロボット投資顧問の活性化など、AIへの転換を加速させています。今回のBISの研究はさらに一歩進み、AIが単なる応答を超え、資金管理などのコア業務の主体となり得ることを示しています。
国内の金融機関は、運用効率を高めるために目的に合ったAIソリューションの導入を加速させるとともに、リスク評価とコンプライアンス監督のための綿密な準備を行う必要があります。BISのこの研究は、この大きな変革の序章に過ぎません。金融の未来は、今や「誰がより賢いエージェントを雇用できるか」にかかっています。