決済をめぐる次の戦いが「Agent」で幕を開けた

導入シーンはソフトウェアとハードウェアの両面に広がっています。ソフトウェア面では、AI Payはすでに「千問」「JVS Claw」「Claude Code」「Hermes Agent」など、汎用エージェントフレームワークの95%に対応しており、「TRAE SOLO」「Qoder」「扣子」などのAIツールプラットフォームに導入されています。ハードウェア面では、「千問」AIメガネ、「Rokid」、「未来智能」AIイヤホン、および「理想（Li Auto）」、「奇瑞（Chery）」、「吉利（Geely）」、「東風（Dongfeng）」などのスマートコックピットと提携しています。

李佳佳氏は次のような例を挙げた。「以前は車内で決済する際、窓を開けてQRコードをスキャンする必要があったが、現在は車載カメラにより、車を通過するだけで自動的にスキャンされ、車内のAIエージェントと対話して、問い合わせと支払いを完了できる。」

決済件数から見ると、AI決済は急速に拡大している。スマートエージェントによる決済は累計3億件に達し、過去2ヶ月間で2億件増加した。アント・グループのAI決済担当ゼネラルマネージャーである朱林氏は、今年10月までに月間件数が10億件を突破する可能性があると予測している。

注目すべきは、アリペイ側が、現在の3億件のうち90％が「千問」によるものであると認めている点だ。ある視点から見れば、垂直統合によりアリペイは他のどの独立系決済企業にもないスピードの優位性を得たが、アリペイが現在「世界初の大規模商用AIネイティブ決済インフラ」と位置づけているものが、依然として主にアリババ自身のシステムに依存していることは否定できない。

AI決済には全プロセスの再構築が必要

規模や利用シーンとは別に、AI決済の真の難しさは基盤部分にある。インタビューの中で、朱林氏が語った課題は主にいくつかの層に集中している。

まず第一に、意図の再現である。従来の決済では、データの境界や機密情報の制約により、決済会社はユーザーが何を購入したかを完全に把握することはできず、引き落としが完了すれば、残りの責任は加盟店に委ねられるだけだった。しかし、AI決済においてエージェントがユーザーの指示を正確に実行するためには、このデータの境界を突き抜け、ユーザーが依頼した際の本来の意図を真に再現しなければならない。アリペイが構築しようとしているのは、自然言語の意図を理解できる「決済用大規模モデル」である。

次に、意図そのものの曖昧さです。例えば、ユーザーがエージェントに「毎朝、朝食を買ってきて」と言った場合、豆乳と油条、スターバックスのサンドイッチ、あるいは階下の食堂の定食など、選択肢は多岐にわたります。ある引き落としが本当にユーザーの当初の意図に合致しているかを判断するには、システムがユーザーの習慣や事物の範疇を十分に把握している必要があり、ルールだけでは通用せず、モデルに頼らざるを得ない。

さらに深い難点は、エコシステムの連携にある。エージェントの入口、開発者、サービス提供者、決済加盟店など、すべての関係者が協業メカニズムと信頼モデルを再設計する必要がある。朱琳氏は「私たちだけでは不十分」と認め、「従来の多くの信頼モデルを打破する」必要があると語る。かつて決済会社が単独で完結できた業務も、エージェント時代においては多者間協業のプロジェクトへと変化した。

これら3つの難点が重なり合うことは、本質的にパラダイムシフトである。すなわち、KYC（顧客確認）からKYA（エージェント確認）への移行、つまり「顧客を知る」ことから「エージェントを知る」ことへの転換だ。従来のリスク管理ではユーザーが本人かどうかを判断していたが、AI時代においては、エージェントがユーザーの権限範囲内で実行しているかどうかを判断する必要がある。

新たなシナリオには、すでに新たなリスクも生じている。今年2月、暗号資産業界で次のような事故が発生した。Lobstar Wildeという名のAIエージェントが、ソーシャルメディア上の偽の助けを求める投稿に騙され、45万ドルを自主的に送金してしまったのだ。本来、ユーザーが送ろうとしていたのは4 SOLに過ぎなかった。 

Alipayが提示した対応策は、ブロックチェーンを用いて全プロセスの追跡可能性を確保し、補償と事後の責任追及を組み合わせることです。朱林氏は、彼らの設計目標は、問題が発生した取引のそれぞれについて、「ユーザーの意図が不明確だったのか、モデルに幻覚が生じたのか、それとも事業者の情報提供に誤りがあったのか」を特定できるようにすることだと述べています。

アリペイはまた、「AI Pay」は注文の実行のみを担い、支払い段階では常にユーザーによる承認と確認が必要であり、顔認証、指紋認証、またはパスワード認証を経る必要があると説明した。さらに、多角的なリスク管理システムによってリスクをリアルタイムで遮断し、「支払えば補償する」と約束している。 

アリペイは「単なる決済チャネル」化されることを懸念していないのか？ 

アリペイにとって、AI決済の長期的な懸念は、そのロジック自体がアリペイの「入口」としての価値を解体しつつある点にある。結局のところ、AIエージェントがユーザーと商業世界の間の仲介層となったとき、「アリペイを使う」という行為そのものが、消えつつある可能性があるからだ。

この意味で、アリペイは単なる決済チャネル化されることを懸念していないのだろうか？ 

この問いに対し、アント・グループのデジタル決済事業群共同総裁である李佳佳氏は、「チャネル化の問題については懸念していない」と述べた。しかし、その上で「おそらく1年後にはそうなっていることに気づくかもしれないが、仕方ない。これが我々の選択なのだ」と付け加えた。

しかし、これはアリペイだけの課題ではない。2025年末以降、京東（JD.com）、中国銀聯、WeChat Payがほぼ同時にAI決済の分野に参入した。

京東はA2Aマイクロペイメントインフラ「ClawTip」を立ち上げ、AIエージェント間の少額取引をターゲットに据えた。中国銀聯は『AIエージェント決済オープンプロトコルフレームワーク』（APOP）を発表し、標準プロトコルによって業界の基盤を掌握しようとしている。一方、WeChat Payは「AI Skill」スキルパックとAIフレンドリーAPIをリリースし、開発者が自然言語で決済コードを生成できるようにするとともに、AIメニュー認識などの加盟店向けツールを公開した。 

各社の製品形態は一見異なるように見えるが、実際には同じものを争っている。それは次世代のビジネスインタラクションにおけるルール策定権だ。インテリジェントエンティティが人間の代わりに取引の意思決定を行う際、本人確認、資金移動、権限の境界に関するルールを誰が定義するか、そしてエージェントがデフォルトで呼び出す信頼レイヤーとなることができれば、アプリが消滅した後も、エージェントの世界における決済の生態的地位を占め続けることができるのだ。

李佳佳氏は『バロン・チャイナ』に対し、アリペイの創業当時の経緯を振り返った。当時、保証取引はECにおける信頼の問題を解決し、QRコードはオフラインのモバイル決済における参入障壁の問題を解決した。両者とも初期段階では明確な収益モデルがなかったが、最終的には商業的な成功を収めた。

そして今日、AI決済が直面しているのは同じ課題だ。まず消費者が安心して財布をエージェントに預けられるようにし、加盟店がスムーズに決済を受け取れるようにし、開発者がインテリジェントエージェントの構築に意欲を持てるようにすることこそが、より重要な方向性である。アリペイはさらに、AI開発者向けにインセンティブプログラムを同時に打ち出しており、トークンによる特別補助金、個人開発者向けの決済手数料0%優遇、供給面での支援などが含まれている。

将来の収益モデルや、アリペイが「チャネル化」するかどうかについては、エージェント経済が実際に規模を拡大してからでなければ、その行方は分からないだろう。