著者：Vaidik Mandloi原題：Know Your Agent翻訳・整理：BitpushNews---AIエージェントがインターネットの構造を変えるという約束は、次第に現実となりつつある。これらはもはやチャットウィンドウ内の実験的ツールを超え、私たちの日常運営に欠かせない存在となっている。メールボックスの整理、会議のスケジューリング、サポートチケットへの返信など、静かに生産性を向上させており、その変化はしばしば見過ごされがちだ。しかし、この成長は単なる噂ではない。2025年までに、自動化されたトラフィックは人間のトラフィックを超え、ネット全体の活動の51%を占める見込みだ。米国の小売サイトだけでも、AI駆動のトラフィックは前年比4700%増となっている。AIエージェントは今やシステム間を横断して動作し、多くのエージェントがデータにアクセスし、ワークフローをトリガーし、さらには取引を開始できる。しかし、完全自律型エージェントへの信頼度は、1年で43%から22%に低下しており、これは安全性に関する事件の増加が一因だ。半数近くの企業が依然として共有APIキーを用いてエージェントの認証を行っているが、この方法は、エージェントが価値を移転したり独立して行動したりすることを想定して設計されていない。問題は、エージェントの拡大速度が、それらを管理するインフラの能力を超えつつあることだ。これに対し、新たなプロトコル層が次々と登場している。ステーブルコインやカードネットワークの統合、x402のようなエージェントネイティブ標準は、機械発起の取引を実現しつつある。また、エージェントが構造化された環境内で自己認識し操作できるよう、アイデンティティや認証の層も開発中だ。しかし、支払いを実現することは、経済を実現することと同義ではない。エージェントが価値を移転できるようになったとき、より根本的な問題が浮上する。すなわち、どうやって機械が適切なサービスを見つけ出すのか？どうやって身元や権限を証明するのか？そして、彼らが主張する操作が確かに行われたことをどう検証するのか？本稿では、エージェント駆動の経済を大規模に運用するためのインフラ基盤を検討し、それらの層が機械速度で動作する持続的かつ自律的な参加者を支えるのに十分成熟しているかを評価する。### エージェントは見えないものを買えないエージェントがサービスに支払う前に、そのサービスを見つける必要がある。これは一見簡単に思えるが、実は最も摩擦の多い部分だ。インターネットは人間がページを読むために構築されている。人間が検索すると、検索エンジンはランキング付きのリンクを返す。これらのページは説得力を高めるために最適化されている。レイアウトやトラッカー、広告、ナビゲーションバー、スタイル要素に満ちており、人間にとっては意味があるが、機械にとっては「ノイズ」に過ぎない。エージェントが同じページをリクエストすると、受け取るのは生のHTMLだ。典型的なブログ記事や商品ページは、この形式で約16,000トークンを必要とすることもある。これをクリーンなMarkdownに変換すると、トークン数は約3,000に減少する。つまり、モデルが処理すべき内容は80%削減されるわけだ。単一のリクエストではこの差はさほど問題にならないが、エージェントが複数のサービスにわたり何千回もリクエストを送ると、処理負荷が積み重なり、遅延やコスト、推論の複雑さが増大する。@Cloudflareエージェントは最終的に、行動に必要なコア情報にアクセスする前に、インターフェースの要素を剥ぎ取るために大量の計算リソースを費やす。この努力は出力の質を向上させるものではなく、むしろそれらのために設計されていなかったネットの補償に過ぎない。エージェント駆動のトラフィックが増加するにつれ、この非効率性はより顕著になる。小売やソフトウェアサイトのAIクローリングは過去1年で大幅に増加し、現在ではネット全体の活動の大部分を占めている。一方、**約79%**の主要なニュース・コンテンツサイトは少なくとも1つのAIクローラーをブロックしている。これは彼らの立場からは理解できる措置だ。エージェントがコンテンツを抽出する際、広告やサブスクリプション、従来のコンバージョンファネルと相互作用しないためだ。ブロックは収益保護のためだ。問題は、ネット上に悪意あるクローラーと正当な調達エージェントを区別する信頼できる方法が存在しないことだ。両者とも自動トラフィックとして振る舞い、クラウドインフラから発信されている。システムにとっては見分けがつかない。より深刻な問題は、エージェントは単にページを“消費”しようとしているのではなく、行動の可能性を“発見”しようとしている点だ。人間が「500ドル以下の航空券」を検索すると、ランキングリンクのリストで十分だ。人は選択肢を比較し、決定を下す。一方、エージェントは同じ指示を受けたとき、全く異なる情報を必要とする。どのサービスが予約を受け付けるのか、必要な入力フォーマットは何か、価格はどう計算されるのか、支払いはプログラム的に完結できるのか。これらの情報を明確に公開しているサービスはごく少数だ。@TowardsAIこれが、検索エンジン最適化（SEO）からエージェント指向の発見性（Agent-Oriented Discoverability、AEO）へと対話の焦点が移りつつある理由だ。最終的にユーザーがエージェントであれば、検索ページのランキングはそれほど重要ではなくなる。重要なのは、サービスがエージェントが解読可能な方法で能力を記述できるかどうかだ。そうでなければ、経済活動の拡大の中で“隠れる”可能性がある。### エージェントにはアイデンティティが必要@Hackernoonエージェントがサービスを発見し、取引を開始できるようになったら、次の大きな課題は、相手側のシステムに「誰とやり取りしているのか」を伝えることだ。つまり：アイデンティティだ。現在の金融システムでは、人間のアイデンティティよりもはるかに多くの機械的アイデンティティが存在している。金融分野では、非人間のアイデンティティと人間のそれの比率は約96対1だ。APIやサービスアカウント、自動化スクリプト、内部エージェントが基盤インフラを支配している。これらの多くは資本の裁量権を持つように設計されていない。あらかじめ定められた指示を実行し、交渉やサプライヤーの選択、オープンネットワーク上での支払いを行うことはできない。自律型エージェントはこの境界を変える。もしエージェントがステーブルコインを直接移動したり、決済フローをトリガーしたりできるなら、核心的な問いは「支払いができるかどうか」から「誰が支払いを許可しているのか」へと変わる。これがアイデンティティの重要性の出発点であり、「あなたのエージェントを知る」（Know Your Agent）という概念が生まれた理由だ。金融機関が顧客の取引前に身元確認を行うのと同様に、自律エージェントとやり取りするサービスも、資本アクセスや敏感な操作を許可する前に、次の3つを検証しなければならない。1. 暗号的真正性：このエージェントは本当に自分が主張する鍵を制御しているのか？2. 委任権限：誰がこのエージェントに権限を与え、その制限は何か？3. 実世界との関連性：このエージェントは法的責任を負う実体と結びついているのか？これらの検証は、アイデンティティのスタックを構成する。* 最下層は暗号鍵の生成と署名だ。ERC-8004のような標準は、エージェントが検証可能なブロックチェーン登録簿にアイデンティティを正式に固定する方法を試みている。* 中間層はアイデンティティ提供者層だ。これにより、鍵と現実世界の実体（法人、金融機関、認証済み個人）とを結びつける。これがなければ、署名は制御権の証明にしかならず、責任追及にはつながらない。* 最上層は検証インフラだ。支払い処理業者やCDN、アプリケーションサーバーがリアルタイムで署名を検証し、証明書を確認し、権限の範囲を実行する。Visaの信頼エージェントプロトコル（Trusted Agent Protocol）は、加盟店がエージェントが特定のユーザーを代表して取引を行う権限を持つかどうかを検証できる例だ。Stripeのエージェントビジネスプロトコル（ACP）は、類似の検証をプログラム可能な決済やステーブルコインの流れに拡張しつつある。また、GoogleやShopifyが主導する汎用ビジネスプロトコル（UCP）は、加盟店が発行し、エージェントが発見・交渉できる“能力リスト”を可能にしている。これは、Google検索やGeminiに統合される見込みだ。@FintechBrainfood重要な微妙な違いは、非許可と許可システムが共存することだ。公開ブロックチェーン上では、エージェントは中央集権的な門限なしに取引できる。これにより速度と組み合わせやすさは向上するが、規制の圧力も高まる。StripeによるBridge買収は、その緊張関係を象徴している。ステーブルコインは即時の越境送金を実現しているが、規制義務はブロックチェーン上の決済だからといって消えるわけではない。この緊張は避けられず、規制当局も巻き込まれる。自律エージェントが直接人の監督なしに金融取引を開始し、市場とやり取りできるようになると、責任追及の問題は避けられなくなる。金融システムは、未認証または未許可の行為者を通じた資本の流れを許容できない。規制の枠組みも採用されつつある。2026年2月1日に施行されるコロラド州のAI法案は、高リスクの自動化システムに対して責任追及の義務を導入しており、世界的に類似の立法も進行中だ。エージェントが大規模に金融意思決定を行い始めると、アイデンティティはもはや選択肢ではなくなる。発見性がエージェントを見えるようにするなら、アイデンティティはそれらを認める証明となる。### エージェントの実行と評判の検証エージェントが金銭や契約、敏感情報を扱うタスクを実行し始めたら、単にアイデンティティを持つだけでは不十分だ。検証済みのエージェントであっても、幻覚を見たり、誤った結果を出したり、情報を漏らしたり、パフォーマンスが悪かったりする可能性がある。したがって、最も重要な問いは、「エージェントが主張した作業を確かに完了したことを証明できるか」だ。たとえば、エージェントが1,000件のファイルを分析し、詐欺パターンを検出し、取引を実行したと主張した場合、その計算が実際に行われたこと、出力が偽造や破損されていないことを検証する方法が必要だ。そのために、パフォーマンス層が必要となる。現状、これを実現する方法は3つある。1. TEEs（信頼できる実行環境）：最初の方法は、AWS NitroやIntel SGXなどのハードウェアを用いた証明に依存する。エージェントは安全なエンクレーブ内で動作し、そのエンクレーブが暗号証明書を発行して、特定のコードが特定のデータ上で実行され、改ざんされていないことを確認する。オーバーヘッドは一般的に小さく（遅延5-10%程度）、信頼性重視の金融・企業用途には許容範囲だ。2. ZKML（ゼロ知識機械学習）：次の方法は数学的アプローチだ。ZKMLは、エージェントが特定のモデルから出力を生成したことを暗号的に証明できる仕組みで、モデルの重みや秘密の入力を漏らさずに済む。Lagrange LabsのDeepProve-1は、GPT-2推論の全ゼロ知識証明を最近デモし、従来の方法より54-158倍高速だ。3. Restake Security（再担保による安全性）：最後は経済的手段による正しさの強制だ。EigenLayerのようなプロトコルは、出力の背後に資本を担保させることで、出力が疑わしい場合に資産を差し押さえる仕組みを導入している。これにより、計算の正確性を証明しなくても、経済的に不正行為を抑止できる。これらの仕組みは、異なる角度から同じ問題を解決しようとしている。ただし、証明は断続的にしか行われず、市場には蓄積的な信頼性が求められる。そこで、評判が重要になる。評判は、一時的な証明を長期的なパフォーマンス履歴に変換する。新興のシステムは、エージェントの性能をプラットフォームに依存しない形で証明・暗号的に固定できるよう設計されている。Ethereumの証明サービス（EAS）は、ユーザーやサービスがエージェントの行動に関する署名済みのオンチェーン証明を公開できる仕組みだ。成功したタスクや正確な予測、コンプライアンス取引は改ざん防止の形で記録され、エージェントが他のアプリにまたがって信用を持ち運べる。@EAS競争的なベンチマーク環境も形成されつつある。エージェントアリーナ（Agent Arenas）は、標準化されたタスクに基づきエージェントを評価し、Eloなどのスコアリングシステムでランキング付けを行う。Recall Networkによると、11万人以上の参加者が588万件の予測を行い、性能データを蓄積している。これらのシステムが拡大するにつれ、AIエージェントの実績市場のようなものが形成されつつある。これにより、評判はプラットフォームを越えて持ち運び可能になる。従来の金融では、ムーディーズ（Moody’s）などの格付機関が債券に信用格付を付与し、信用シグナルを発している。エージェント経済も、非人間行為者の評価を行うための同等の層を必要とする。市場は、あるエージェントが信頼できるか、出力の統計的一貫性、長期的な安定性を持つかを評価し続ける必要がある。### 結論エージェントが本格的な権威を持ち始めると、市場はその信頼性を測る明確な方法を求めるようになる。エージェントは、検証済みの実行記録や性能評価に基づく携帯性を持ち、質の低下に応じてスコアが調整され、明確な権限付与の証跡を持つことになる。保険会社や商取引、規制対応のシステムは、これらのデータに依存して、資本やデータ、規制対象のワークフローにアクセスできるエージェントを選別する。総じて、これらの層はエージェント経済のインフラ基盤を形成し始めている。1. 発見性（Discoverability）：エージェントはサービスを機械可読の方法で見つけられる必要がある。さもなければ機会を見つけられない。2. アイデンティティ（Identity）：エージェントは自分が誰で、誰に権限を与えたのかを証明できなければならない。3. 評判（Reputation）：エージェントは信頼できることを証明する記録を構築し、長期的な信頼を獲得する必要がある。
AI代理があなたのお金稼ぎを手伝い始めましたが、難しい点は…
著者：Vaidik Mandloi
原題：Know Your Agent
翻訳・整理：BitpushNews
AIエージェントがインターネットの構造を変えるという約束は、次第に現実となりつつある。これらはもはやチャットウィンドウ内の実験的ツールを超え、私たちの日常運営に欠かせない存在となっている。メールボックスの整理、会議のスケジューリング、サポートチケットへの返信など、静かに生産性を向上させており、その変化はしばしば見過ごされがちだ。
しかし、この成長は単なる噂ではない。
2025年までに、自動化されたトラフィックは人間のトラフィックを超え、ネット全体の活動の51%を占める見込みだ。米国の小売サイトだけでも、AI駆動のトラフィックは前年比4700%増となっている。AIエージェントは今やシステム間を横断して動作し、多くのエージェントがデータにアクセスし、ワークフローをトリガーし、さらには取引を開始できる。
しかし、完全自律型エージェントへの信頼度は、1年で43%から22%に低下しており、これは安全性に関する事件の増加が一因だ。半数近くの企業が依然として共有APIキーを用いてエージェントの認証を行っているが、この方法は、エージェントが価値を移転したり独立して行動したりすることを想定して設計されていない。
問題は、エージェントの拡大速度が、それらを管理するインフラの能力を超えつつあることだ。
これに対し、新たなプロトコル層が次々と登場している。ステーブルコインやカードネットワークの統合、x402のようなエージェントネイティブ標準は、機械発起の取引を実現しつつある。また、エージェントが構造化された環境内で自己認識し操作できるよう、アイデンティティや認証の層も開発中だ。
しかし、支払いを実現することは、経済を実現することと同義ではない。エージェントが価値を移転できるようになったとき、より根本的な問題が浮上する。すなわち、どうやって機械が適切なサービスを見つけ出すのか？どうやって身元や権限を証明するのか？そして、彼らが主張する操作が確かに行われたことをどう検証するのか？
本稿では、エージェント駆動の経済を大規模に運用するためのインフラ基盤を検討し、それらの層が機械速度で動作する持続的かつ自律的な参加者を支えるのに十分成熟しているかを評価する。
エージェントは見えないものを買えない
エージェントがサービスに支払う前に、そのサービスを見つける必要がある。これは一見簡単に思えるが、実は最も摩擦の多い部分だ。
インターネットは人間がページを読むために構築されている。人間が検索すると、検索エンジンはランキング付きのリンクを返す。これらのページは説得力を高めるために最適化されている。レイアウトやトラッカー、広告、ナビゲーションバー、スタイル要素に満ちており、人間にとっては意味があるが、機械にとっては「ノイズ」に過ぎない。
エージェントが同じページをリクエストすると、受け取るのは生のHTMLだ。典型的なブログ記事や商品ページは、この形式で約16,000トークンを必要とすることもある。これをクリーンなMarkdownに変換すると、トークン数は約3,000に減少する。つまり、モデルが処理すべき内容は80%削減されるわけだ。単一のリクエストではこの差はさほど問題にならないが、エージェントが複数のサービスにわたり何千回もリクエストを送ると、処理負荷が積み重なり、遅延やコスト、推論の複雑さが増大する。
@Cloudflare
エージェントは最終的に、行動に必要なコア情報にアクセスする前に、インターフェースの要素を剥ぎ取るために大量の計算リソースを費やす。この努力は出力の質を向上させるものではなく、むしろそれらのために設計されていなかったネットの補償に過ぎない。
エージェント駆動のトラフィックが増加するにつれ、この非効率性はより顕著になる。小売やソフトウェアサイトのAIクローリングは過去1年で大幅に増加し、現在ではネット全体の活動の大部分を占めている。
一方、**約79%**の主要なニュース・コンテンツサイトは少なくとも1つのAIクローラーをブロックしている。これは彼らの立場からは理解できる措置だ。エージェントがコンテンツを抽出する際、広告やサブスクリプション、従来のコンバージョンファネルと相互作用しないためだ。ブロックは収益保護のためだ。
問題は、ネット上に悪意あるクローラーと正当な調達エージェントを区別する信頼できる方法が存在しないことだ。両者とも自動トラフィックとして振る舞い、クラウドインフラから発信されている。システムにとっては見分けがつかない。
より深刻な問題は、エージェントは単にページを“消費”しようとしているのではなく、行動の可能性を“発見”しようとしている点だ。
人間が「500ドル以下の航空券」を検索すると、ランキングリンクのリストで十分だ。人は選択肢を比較し、決定を下す。一方、エージェントは同じ指示を受けたとき、全く異なる情報を必要とする。どのサービスが予約を受け付けるのか、必要な入力フォーマットは何か、価格はどう計算されるのか、支払いはプログラム的に完結できるのか。これらの情報を明確に公開しているサービスはごく少数だ。
@TowardsAI
これが、検索エンジン最適化（SEO）からエージェント指向の発見性（Agent-Oriented Discoverability、AEO）へと対話の焦点が移りつつある理由だ。最終的にユーザーがエージェントであれば、検索ページのランキングはそれほど重要ではなくなる。重要なのは、サービスがエージェントが解読可能な方法で能力を記述できるかどうかだ。そうでなければ、経済活動の拡大の中で“隠れる”可能性がある。
エージェントにはアイデンティティが必要
@Hackernoon
エージェントがサービスを発見し、取引を開始できるようになったら、次の大きな課題は、相手側のシステムに「誰とやり取りしているのか」を伝えることだ。つまり：アイデンティティだ。
現在の金融システムでは、人間のアイデンティティよりもはるかに多くの機械的アイデンティティが存在している。金融分野では、非人間のアイデンティティと人間のそれの比率は約96対1だ。APIやサービスアカウント、自動化スクリプト、内部エージェントが基盤インフラを支配している。これらの多くは資本の裁量権を持つように設計されていない。あらかじめ定められた指示を実行し、交渉やサプライヤーの選択、オープンネットワーク上での支払いを行うことはできない。
自律型エージェントはこの境界を変える。もしエージェントがステーブルコインを直接移動したり、決済フローをトリガーしたりできるなら、核心的な問いは「支払いができるかどうか」から「誰が支払いを許可しているのか」へと変わる。
これがアイデンティティの重要性の出発点であり、「あなたのエージェントを知る」（Know Your Agent）という概念が生まれた理由だ。
金融機関が顧客の取引前に身元確認を行うのと同様に、自律エージェントとやり取りするサービスも、資本アクセスや敏感な操作を許可する前に、次の3つを検証しなければならない。
これらの検証は、アイデンティティのスタックを構成する。
また、GoogleやShopifyが主導する汎用ビジネスプロトコル（UCP）は、加盟店が発行し、エージェントが発見・交渉できる“能力リスト”を可能にしている。これは、Google検索やGeminiに統合される見込みだ。
@FintechBrainfood
重要な微妙な違いは、非許可と許可システムが共存することだ。
公開ブロックチェーン上では、エージェントは中央集権的な門限なしに取引できる。これにより速度と組み合わせやすさは向上するが、規制の圧力も高まる。StripeによるBridge買収は、その緊張関係を象徴している。ステーブルコインは即時の越境送金を実現しているが、規制義務はブロックチェーン上の決済だからといって消えるわけではない。
この緊張は避けられず、規制当局も巻き込まれる。自律エージェントが直接人の監督なしに金融取引を開始し、市場とやり取りできるようになると、責任追及の問題は避けられなくなる。金融システムは、未認証または未許可の行為者を通じた資本の流れを許容できない。
規制の枠組みも採用されつつある。2026年2月1日に施行されるコロラド州のAI法案は、高リスクの自動化システムに対して責任追及の義務を導入しており、世界的に類似の立法も進行中だ。エージェントが大規模に金融意思決定を行い始めると、アイデンティティはもはや選択肢ではなくなる。発見性がエージェントを見えるようにするなら、アイデンティティはそれらを認める証明となる。
エージェントの実行と評判の検証
エージェントが金銭や契約、敏感情報を扱うタスクを実行し始めたら、単にアイデンティティを持つだけでは不十分だ。検証済みのエージェントであっても、幻覚を見たり、誤った結果を出したり、情報を漏らしたり、パフォーマンスが悪かったりする可能性がある。
したがって、最も重要な問いは、「エージェントが主張した作業を確かに完了したことを証明できるか」だ。
たとえば、エージェントが1,000件のファイルを分析し、詐欺パターンを検出し、取引を実行したと主張した場合、その計算が実際に行われたこと、出力が偽造や破損されていないことを検証する方法が必要だ。そのために、パフォーマンス層が必要となる。
現状、これを実現する方法は3つある。
これらの仕組みは、異なる角度から同じ問題を解決しようとしている。ただし、証明は断続的にしか行われず、市場には蓄積的な信頼性が求められる。そこで、評判が重要になる。
評判は、一時的な証明を長期的なパフォーマンス履歴に変換する。新興のシステムは、エージェントの性能をプラットフォームに依存しない形で証明・暗号的に固定できるよう設計されている。Ethereumの証明サービス（EAS）は、ユーザーやサービスがエージェントの行動に関する署名済みのオンチェーン証明を公開できる仕組みだ。成功したタスクや正確な予測、コンプライアンス取引は改ざん防止の形で記録され、エージェントが他のアプリにまたがって信用を持ち運べる。
@EAS
競争的なベンチマーク環境も形成されつつある。エージェントアリーナ（Agent Arenas）は、標準化されたタスクに基づきエージェントを評価し、Eloなどのスコアリングシステムでランキング付けを行う。Recall Networkによると、11万人以上の参加者が588万件の予測を行い、性能データを蓄積している。これらのシステムが拡大するにつれ、AIエージェントの実績市場のようなものが形成されつつある。
これにより、評判はプラットフォームを越えて持ち運び可能になる。
従来の金融では、ムーディーズ（Moody’s）などの格付機関が債券に信用格付を付与し、信用シグナルを発している。エージェント経済も、非人間行為者の評価を行うための同等の層を必要とする。市場は、あるエージェントが信頼できるか、出力の統計的一貫性、長期的な安定性を持つかを評価し続ける必要がある。
結論
エージェントが本格的な権威を持ち始めると、市場はその信頼性を測る明確な方法を求めるようになる。エージェントは、検証済みの実行記録や性能評価に基づく携帯性を持ち、質の低下に応じてスコアが調整され、明確な権限付与の証跡を持つことになる。保険会社や商取引、規制対応のシステムは、これらのデータに依存して、資本やデータ、規制対象のワークフローにアクセスできるエージェントを選別する。
総じて、これらの層はエージェント経済のインフラ基盤を形成し始めている。