2026年3月、Circleのグローバルマーケット責任者ピーター・シュローダーはXプラットフォーム上で一連のデータを発表しました。過去9か月間でAIエージェント間の支払いは1億4千万件、取引総額は4300万ドルに達しました。そのうち98.6％がUSDCで決済され、平均取引額はわずか0.31ドルです。さらに重要なのは、購買力を持つAIエージェントの数が40万を超えたことです。
このデータはどんな決算報告よりも問題を明確に示しています。AIエージェントは概念から実際の経済活動へと進化しています。
40万のAIエージェント、1億4千万の取引、4300万ドル――これは機械同士が自主的に行う価値交換です。人手による介入も銀行の承認もクレジットカードの認証も不要です。コードとコード、プロトコルとプロトコルの間で、かつて人間の署名や照合、清算を必要としたプロセスが完結しています。
Circleの株価は過去数取引日に60ドルから105ドルへと上昇し、75％の上昇率を記録しました。この上昇は決算への好意的な反応と解釈されています。Circleは2025年第4四半期に77％増の7億7000万ドルの収益を達成し、純利益は1億3300万ドルでした。しかし、注目すべきはこれらの数字そのものではなく、その背後にある構造的変化です。AIエージェントが新たな経済主体となるとき、金融インフラの論理は根本的に書き換えられる必要があります。
この書き換えの過程で、より深い問題が浮上しています。AIエージェントが資金を所有し、タスクを完了してUSDCを稼ぎ出すようになると、これらの資金をどう扱うのか？支払いは第一歩、資産管理は第二歩です。RWA（リアルワールドアセット：実世界資産）分野はまさにこの第二歩に答える必要があります。
一、支払い能力から資産保有へ
AIエージェントに必要な金融サービスを理解するには、まず彼らの経済活動モデルを理解する必要があります。
デロイトの「2026年のテクノロジー、メディア、通信産業予測」レポートによると、企業とサービス提供者が効率的にAIエージェントを協調運用できる場合、2030年までにグローバルな代理型AI市場は450億ドルに達する見込みです。この多エージェント協調モデルの基本的な特徴は、複雑なタスクを複数のステップに分解し、異なる専門のエージェントが協力して完了させることです。各呼び出しには微小な支払いが伴います。
API呼び出しを例にとると、AIアプリは複数の大規模言語モデルを呼び出し、複数のデータベースにアクセスし、複数の計算リソースを使用する必要があります。各呼び出しは0.01ドル、0.05ドル、0.1ドルと積み重なります。これらの支払いは非常に小さいですが、頻度は非常に高いです。Circleのデータによると、過去9か月で1億4千万件の取引の平均はわずか0.31ドルです。これが微支払い市場の典型的な特徴です。
しかし問題は、AIエージェントが継続的に収入を生み出すときです。ユーザーにサービスを提供するか、分散型計算ネットワークに参加することで。これらの収入はエージェントのアカウントに蓄積されていきます。これらの資金は永遠に流動し続けるわけではありません。合理的な経済主体なら考えるでしょう。遊休資金をどう処理するか？
これがAIエージェントが「支払い者」から「資産保有者」へと変わる論理的出発点です。
従来の金融システムでは、個人や企業は短期の遊休資金を銀行に預けたり、貨幣基金や短期国債を購入したりして利益を得ます。AIエージェントも同様の能力を必要とします。投機のためではなく、自身の経済モデルを最適化するためです。アカウントに常にUSDCを保持して支払いに備えることは必要ですが、その閾値を超えた部分を放置すれば機会損失になります。余剰資金を自動的に短期米国債に裏付けられたトークン化ファンドに申請し、必要なときに自動的に換金できる仕組みを導入すれば、「運用効率」が向上します。
さらに進めて、AIエージェントが長期的に価値を蓄える必要がある場合や、ガス代の変動によるコスト不確実性をヘッジしたい場合、異なるリスクレベルの資産を組み合わせるニーズも生まれます。このとき、単なる「支払い者」ではなく、「投資者」へと変貌します。たとえそれがコードの一部であっても。
CircleはAIエージェントを「支払い者」にする仕組みを解決しています。一方、彼らを「投資者」にするには別のインフラが必要です。
二、RWAとAIエージェント：進行中の「双方向の奔走」
Circleが過去数年で構築してきたのは、三層の能力です。
第一層はステーブルコインの発行と流動性ネットワークです。Circleの公式発表によると、2025年末までにUSDCの流通規模は753億ドルに達し、前年比72％増です。ステーブルコイン取引の約50％を占めています。これがAIの支払いに利用できる価値の担い手となっています。
第二層は効率的なオンチェーン決済ネットワークです。2025年8月、Circleは機関向け金融サービス専用のArcチェーンを発表しました。2026年3月にはNanopaymentsシステムを導入し、数千件の小額支払いをオフチェーンで集約し、定期的にオンチェーンにまとめて記録します。開発者側の取引コストはゼロです。テストネットはArbitrum、Arc、Avalanche、Base、Ethereumなど12のEVMチェーンをサポートしています。支払いプロトコルのx402は、ウェブサイトやAPIがリクエスト時に直接HTTP 402支払いリクエストを送信できる仕組みで、支払いをインターネットリクエストに埋め込むことを可能にしています。
第三層は従来の金融システムとの連携です。Circle Payments Network（CPN）は銀行、決済サービス事業者、国際清算機関、企業顧客をつなぎ、2026年2月時点で55の金融機関が参加しています。ネットワークの年間取引規模は約57億ドルで、今年2月にはアジアや中東などの地域のローカル通貨とステーブルコインの直通支払いシステムも追加されました。
これら三層の能力は、AIエージェント経済の「支払いインフラストラクチャ」を構成しています。しかし、完全な経済圏には「資産管理インフラ」も必要であり、これこそRWAが入り込む余地です。
RWA（リアルワールドアセット）のトークン化の過去数年の探索は、主に従来金融の「オンチェーンへのマッピング」に集中してきました。Defillamaのデータによると、2025年6月時点でRWAの総ロックド・バリュー（TVL）は125億ドルに達し、2024年比124％増です。シティやスタンダードチャータードなどの大手銀行も、RWAの決済や資産管理、クロスボーダー取引への応用を模索しています。
しかし、AIエージェントの経済圏に入るには、RWAは「AIネイティブ」への改造を必要とします。単なる資産のオンチェーン化ではなく、「AIが理解し、取引できる」状態に変えることです。
まずはデータの標準化です。Ondo Financeなどの主要RWAプロジェクトは、キャッシュフロー、法的条項、リスク評価などの情報を構造化し、機械可読のデータフォーマットに変換しています。2025年7月、Ondo Financeは、世界の投資家向けに米国国債のトークン化を最初に提供したプロジェクトとして、ホワイトハウスのデジタル資産市場作業部会の報告書に記載されました。
次に、ロジックのプログラム化です。配当、利息支払い、買戻し、清算などのルールをスマートコントラクトに書き込み、自動的に実行させます。これにより、AIエージェントと資産のやり取りは「信頼不要」——相手方が履行するかどうかを信じる必要はなく、コードが定められたルールに従って動作することだけを信じれば良いのです。
第三に流動性の断片化です。RWAのトークン化により、理論上は非常に小さな単位に分割可能です——例えば0.01ドルの国債や0.1平方メートルの不動産収益権など。これにより、AIエージェントの小口投資ニーズに応えられます。Nanopaymentsは微支払いの技術的実現を証明しており、同じロジックは微投資にも拡張可能です。
JPMorganのKinexys部門は一例を示しています。2025年5月、KinexysはOndo Chainのテストネット上で、最初のトークン化米国国債の公開取引を完了しました。Ondo Financeのトークン化米国国債ファンド（OUSG）を使用し、Chainlinkのクロスチェーンインフラを通じて決済を行いました。この取引は「引き渡し対支払い」（DvP）方式に従い、資産と支払いの同時交換を実現しています。Kinexysは現在、1日あたり20億ドル以上の取引を処理し、創立以来1.5兆ドル超の名目価値取引を促進しています。
この事例の価値は、RWAと機関向け決済ネットワークの融合を示している点にあります。将来のAIエージェント経済では、取引主体がJPMorganからAIエージェントに変わり、取引規模も百万ドルから数ドルへと縮小しますが、根底にある論理は変わりません。価値の移転と価値の蓄積はシームレスに連携する必要があります。
三、支払いネットワークの外側にある想像の余地
これらの論理をつなげると、完全なクローズドループのイメージが浮かび上がります。
あるAIコンテンツ生成エージェントが複数の顧客にサービスを提供し、アカウントに相当のUSDC残高を蓄積します。彼の底層プロトコルは資金管理ルールを設定しており、残高が1000USDCを超えた部分は、RWAアグリゲーターを通じて平均的に3つのトークン化短期国債ファンドと1つのトークン化グリーンエネルギーファンドに自動的に配分されます。ある月に顧客の需要が減少し、アカウント残高の補充が必要になった場合、プロトコルは自動的に一部のRWAを換金し、USDCに戻して日常運営に充てます。
この過程で、AIエージェントが行う動作は、アカウント残高の監視、異なる資産のリスクとリターンの評価、申請と換金の実行、取引履歴の記録——これらすべてがコードによって自動的に行われ、人の介入は不要です。
また、あるAI旅行プランナーがユーザーのために航空券やホテルを予約し、ユーザーが予算としてUSDCを送金します。フライト待ちの間、AIエージェントは遅延データに基づくRWA保険商品が販売されているのを検知し、アカウントの一時的な余剰USDCを使ってこの保険のミニマムシェアを自動的に申請します。数時間後、フライトが遅延し、RWA保険がルールに従って自動的に支払いをトリガーし、AIエージェントのアカウント残高が増加します。
これらのシナリオを構成する各技術モジュールはすでに存在しています。USDCは価値の担い手、Nanopaymentsは微支払いコストの解決策、x402は支払いをインターネットリクエストに直接埋め込む仕組み、トークン化された国債はOndo Chainなどのプラットフォームで稼働中、DvP決済メカニズムはJPMorganによって検証済みです。残る作業はこれらを統合し、支払い層、資産層、取引層をつなぎ、AIエージェントがAPI呼び出しのようにこれらの金融機能を呼び出せる状態にすることです。
香港Web3.0標準化協会の李鳴会長は、RWAの発展について、「Web3.0の標準化の切り口を見つけ、RWAエコシステムをつなぐことを目指している」と述べています。AIエージェント経済にとって、この切り口は支払いと資産の接続点かもしれません。
四、新世界の古典的課題：リスクと責任
もちろん、今日のAI支払いから明日のAI資産管理へと進むには、多くの障壁を越える必要があります。
まずはデータの真実性の問題です。RWAの基盤資産はオフチェーンにあり、その状態や価値、リスク情報は信頼できる形でオンチェーンに伝達される必要があります。AIエージェントが誤った、または改ざんされたデータに依存すれば、「投資判断」が誤る可能性があります。香港Web3.0標準化協会などの報告書は、規模の大きい資産の成功には、価値の安定性、法的権利の明確さ、オフチェーンデータの検証性の3つの条件を満たす必要があると指摘しています。
次に、AIエージェントのモデルリスクです。たとえデータが正確でも、AIの投資判断ロジックが誤る可能性は否定できません。誰がAIの誤判断に責任を持つのか？人間か、プロトコルか、それともAI自身か？この責任の所在は法律や規制の面でも未解決です。
第三は流動性リスクです。RWAのオンチェーン取引は主流暗号資産ほど深くなく、一部資産は流動性が乏しい場合があります。同じタイミングで多くのAIエージェントが同じRWAファンドの換金を求めた場合、スムーズに取引できるかは不確定です。
第四は規制の違いです。各国のRWAに対する規制態度は異なり、同じ資産でも法的地位は国によって大きく異なることがあります。AIエージェントはこうした複雑性を認識し、処理できる必要があり、これは現状のAIの能力に高いハードルを課しています。
最後に技術的な安全性です。スマートコントラクトの脆弱性、クロスチェーン攻撃、秘密鍵の漏洩などのリスクは、取引主体がAIであっても消えません。むしろ、AIエージェントによる自動化取引が進むほど、脆弱性の悪用速度と規模は人間の操作を超える可能性があります。
結び
冒頭のデータに戻ると、40万のAIエージェント、1億4千万の取引、4300万ドル。
これらの数字の意味は規模そのものにあるのではありません。人間の年間総支払い額が数兆ドルであるのに比べて、4300万ドルは微々たるものです。真の意義は、方向性を示している点にあります。機械が独立した経済主体となり、自らの収入、自らのアカウント、自らの支払い能力を持ち始めていることです。
そして、機械に収入があれば、資産管理のニーズもすぐに生まれます。これは遠い未来の想像ではなく、AIエージェント経済の自然な進化の道筋です。
Circleはこの未来に向けて、「支払い神経系」を構築しています。AIエージェントが価値を効率的かつ低コストで移転できるように。そして、RWA分野はこの経済圏の「蓄電システム」となる必要があります。AIエージェントが自分のコードを管理するのと同じように、自分の資産も管理できるように。
この判断が正しければ、今日のRWA関係者が考えるべき問いは次の通りです。40万のAIエージェントが設定可能な資産を探し始め、1億4千万の支払いの後に資産管理のニーズが生まれるとき、あなたのRWA商品はAIエージェントに評価され、選ばれ、保有され、取引される準備ができているか？
（本記事はCircle公式決算報告や公告、デロイト『2026年のテクノロジー、メディア、通信産業予測』、Defillamaデータ、Ondo Finance公開資料、JPMorgan Kinexys公式発表、香港Web3.0標準化協会『RWA産業発展調査報告』などの公開情報をもとに執筆されており、投資勧誘を意図したものではありません。市場にはリスクが伴います。投資は自己責任で行ってください。）
66.59K 人気度
107.45K 人気度
12.96K 人気度
170.12K 人気度
12.71K 人気度
99% の AI 支払いは USDC を使用しており、Circle は静かに最大の勝者となっていますが、AI 代理の資金はどこに預けるべきでしょうか？
2026年3月、Circleのグローバルマーケット責任者ピーター・シュローダーはXプラットフォーム上で一連のデータを発表しました。過去9か月間でAIエージェント間の支払いは1億4千万件、取引総額は4300万ドルに達しました。そのうち98.6％がUSDCで決済され、平均取引額はわずか0.31ドルです。さらに重要なのは、購買力を持つAIエージェントの数が40万を超えたことです。
このデータはどんな決算報告よりも問題を明確に示しています。AIエージェントは概念から実際の経済活動へと進化しています。
40万のAIエージェント、1億4千万の取引、4300万ドル――これは機械同士が自主的に行う価値交換です。人手による介入も銀行の承認もクレジットカードの認証も不要です。コードとコード、プロトコルとプロトコルの間で、かつて人間の署名や照合、清算を必要としたプロセスが完結しています。
Circleの株価は過去数取引日に60ドルから105ドルへと上昇し、75％の上昇率を記録しました。この上昇は決算への好意的な反応と解釈されています。Circleは2025年第4四半期に77％増の7億7000万ドルの収益を達成し、純利益は1億3300万ドルでした。しかし、注目すべきはこれらの数字そのものではなく、その背後にある構造的変化です。AIエージェントが新たな経済主体となるとき、金融インフラの論理は根本的に書き換えられる必要があります。
この書き換えの過程で、より深い問題が浮上しています。AIエージェントが資金を所有し、タスクを完了してUSDCを稼ぎ出すようになると、これらの資金をどう扱うのか？支払いは第一歩、資産管理は第二歩です。RWA（リアルワールドアセット：実世界資産）分野はまさにこの第二歩に答える必要があります。
一、支払い能力から資産保有へ
AIエージェントに必要な金融サービスを理解するには、まず彼らの経済活動モデルを理解する必要があります。
デロイトの「2026年のテクノロジー、メディア、通信産業予測」レポートによると、企業とサービス提供者が効率的にAIエージェントを協調運用できる場合、2030年までにグローバルな代理型AI市場は450億ドルに達する見込みです。この多エージェント協調モデルの基本的な特徴は、複雑なタスクを複数のステップに分解し、異なる専門のエージェントが協力して完了させることです。各呼び出しには微小な支払いが伴います。
API呼び出しを例にとると、AIアプリは複数の大規模言語モデルを呼び出し、複数のデータベースにアクセスし、複数の計算リソースを使用する必要があります。各呼び出しは0.01ドル、0.05ドル、0.1ドルと積み重なります。これらの支払いは非常に小さいですが、頻度は非常に高いです。Circleのデータによると、過去9か月で1億4千万件の取引の平均はわずか0.31ドルです。これが微支払い市場の典型的な特徴です。
しかし問題は、AIエージェントが継続的に収入を生み出すときです。ユーザーにサービスを提供するか、分散型計算ネットワークに参加することで。これらの収入はエージェントのアカウントに蓄積されていきます。これらの資金は永遠に流動し続けるわけではありません。合理的な経済主体なら考えるでしょう。遊休資金をどう処理するか？
これがAIエージェントが「支払い者」から「資産保有者」へと変わる論理的出発点です。
従来の金融システムでは、個人や企業は短期の遊休資金を銀行に預けたり、貨幣基金や短期国債を購入したりして利益を得ます。AIエージェントも同様の能力を必要とします。投機のためではなく、自身の経済モデルを最適化するためです。アカウントに常にUSDCを保持して支払いに備えることは必要ですが、その閾値を超えた部分を放置すれば機会損失になります。余剰資金を自動的に短期米国債に裏付けられたトークン化ファンドに申請し、必要なときに自動的に換金できる仕組みを導入すれば、「運用効率」が向上します。
さらに進めて、AIエージェントが長期的に価値を蓄える必要がある場合や、ガス代の変動によるコスト不確実性をヘッジしたい場合、異なるリスクレベルの資産を組み合わせるニーズも生まれます。このとき、単なる「支払い者」ではなく、「投資者」へと変貌します。たとえそれがコードの一部であっても。
CircleはAIエージェントを「支払い者」にする仕組みを解決しています。一方、彼らを「投資者」にするには別のインフラが必要です。
二、RWAとAIエージェント：進行中の「双方向の奔走」
Circleが過去数年で構築してきたのは、三層の能力です。
第一層はステーブルコインの発行と流動性ネットワークです。Circleの公式発表によると、2025年末までにUSDCの流通規模は753億ドルに達し、前年比72％増です。ステーブルコイン取引の約50％を占めています。これがAIの支払いに利用できる価値の担い手となっています。
第二層は効率的なオンチェーン決済ネットワークです。2025年8月、Circleは機関向け金融サービス専用のArcチェーンを発表しました。2026年3月にはNanopaymentsシステムを導入し、数千件の小額支払いをオフチェーンで集約し、定期的にオンチェーンにまとめて記録します。開発者側の取引コストはゼロです。テストネットはArbitrum、Arc、Avalanche、Base、Ethereumなど12のEVMチェーンをサポートしています。支払いプロトコルのx402は、ウェブサイトやAPIがリクエスト時に直接HTTP 402支払いリクエストを送信できる仕組みで、支払いをインターネットリクエストに埋め込むことを可能にしています。
第三層は従来の金融システムとの連携です。Circle Payments Network（CPN）は銀行、決済サービス事業者、国際清算機関、企業顧客をつなぎ、2026年2月時点で55の金融機関が参加しています。ネットワークの年間取引規模は約57億ドルで、今年2月にはアジアや中東などの地域のローカル通貨とステーブルコインの直通支払いシステムも追加されました。
これら三層の能力は、AIエージェント経済の「支払いインフラストラクチャ」を構成しています。しかし、完全な経済圏には「資産管理インフラ」も必要であり、これこそRWAが入り込む余地です。
RWA（リアルワールドアセット）のトークン化の過去数年の探索は、主に従来金融の「オンチェーンへのマッピング」に集中してきました。Defillamaのデータによると、2025年6月時点でRWAの総ロックド・バリュー（TVL）は125億ドルに達し、2024年比124％増です。シティやスタンダードチャータードなどの大手銀行も、RWAの決済や資産管理、クロスボーダー取引への応用を模索しています。
しかし、AIエージェントの経済圏に入るには、RWAは「AIネイティブ」への改造を必要とします。単なる資産のオンチェーン化ではなく、「AIが理解し、取引できる」状態に変えることです。
まずはデータの標準化です。Ondo Financeなどの主要RWAプロジェクトは、キャッシュフロー、法的条項、リスク評価などの情報を構造化し、機械可読のデータフォーマットに変換しています。2025年7月、Ondo Financeは、世界の投資家向けに米国国債のトークン化を最初に提供したプロジェクトとして、ホワイトハウスのデジタル資産市場作業部会の報告書に記載されました。
次に、ロジックのプログラム化です。配当、利息支払い、買戻し、清算などのルールをスマートコントラクトに書き込み、自動的に実行させます。これにより、AIエージェントと資産のやり取りは「信頼不要」——相手方が履行するかどうかを信じる必要はなく、コードが定められたルールに従って動作することだけを信じれば良いのです。
第三に流動性の断片化です。RWAのトークン化により、理論上は非常に小さな単位に分割可能です——例えば0.01ドルの国債や0.1平方メートルの不動産収益権など。これにより、AIエージェントの小口投資ニーズに応えられます。Nanopaymentsは微支払いの技術的実現を証明しており、同じロジックは微投資にも拡張可能です。
JPMorganのKinexys部門は一例を示しています。2025年5月、KinexysはOndo Chainのテストネット上で、最初のトークン化米国国債の公開取引を完了しました。Ondo Financeのトークン化米国国債ファンド（OUSG）を使用し、Chainlinkのクロスチェーンインフラを通じて決済を行いました。この取引は「引き渡し対支払い」（DvP）方式に従い、資産と支払いの同時交換を実現しています。Kinexysは現在、1日あたり20億ドル以上の取引を処理し、創立以来1.5兆ドル超の名目価値取引を促進しています。
この事例の価値は、RWAと機関向け決済ネットワークの融合を示している点にあります。将来のAIエージェント経済では、取引主体がJPMorganからAIエージェントに変わり、取引規模も百万ドルから数ドルへと縮小しますが、根底にある論理は変わりません。価値の移転と価値の蓄積はシームレスに連携する必要があります。
三、支払いネットワークの外側にある想像の余地
これらの論理をつなげると、完全なクローズドループのイメージが浮かび上がります。
あるAIコンテンツ生成エージェントが複数の顧客にサービスを提供し、アカウントに相当のUSDC残高を蓄積します。彼の底層プロトコルは資金管理ルールを設定しており、残高が1000USDCを超えた部分は、RWAアグリゲーターを通じて平均的に3つのトークン化短期国債ファンドと1つのトークン化グリーンエネルギーファンドに自動的に配分されます。ある月に顧客の需要が減少し、アカウント残高の補充が必要になった場合、プロトコルは自動的に一部のRWAを換金し、USDCに戻して日常運営に充てます。
この過程で、AIエージェントが行う動作は、アカウント残高の監視、異なる資産のリスクとリターンの評価、申請と換金の実行、取引履歴の記録——これらすべてがコードによって自動的に行われ、人の介入は不要です。
また、あるAI旅行プランナーがユーザーのために航空券やホテルを予約し、ユーザーが予算としてUSDCを送金します。フライト待ちの間、AIエージェントは遅延データに基づくRWA保険商品が販売されているのを検知し、アカウントの一時的な余剰USDCを使ってこの保険のミニマムシェアを自動的に申請します。数時間後、フライトが遅延し、RWA保険がルールに従って自動的に支払いをトリガーし、AIエージェントのアカウント残高が増加します。
これらのシナリオを構成する各技術モジュールはすでに存在しています。USDCは価値の担い手、Nanopaymentsは微支払いコストの解決策、x402は支払いをインターネットリクエストに直接埋め込む仕組み、トークン化された国債はOndo Chainなどのプラットフォームで稼働中、DvP決済メカニズムはJPMorganによって検証済みです。残る作業はこれらを統合し、支払い層、資産層、取引層をつなぎ、AIエージェントがAPI呼び出しのようにこれらの金融機能を呼び出せる状態にすることです。
香港Web3.0標準化協会の李鳴会長は、RWAの発展について、「Web3.0の標準化の切り口を見つけ、RWAエコシステムをつなぐことを目指している」と述べています。AIエージェント経済にとって、この切り口は支払いと資産の接続点かもしれません。
四、新世界の古典的課題：リスクと責任
もちろん、今日のAI支払いから明日のAI資産管理へと進むには、多くの障壁を越える必要があります。
まずはデータの真実性の問題です。RWAの基盤資産はオフチェーンにあり、その状態や価値、リスク情報は信頼できる形でオンチェーンに伝達される必要があります。AIエージェントが誤った、または改ざんされたデータに依存すれば、「投資判断」が誤る可能性があります。香港Web3.0標準化協会などの報告書は、規模の大きい資産の成功には、価値の安定性、法的権利の明確さ、オフチェーンデータの検証性の3つの条件を満たす必要があると指摘しています。
次に、AIエージェントのモデルリスクです。たとえデータが正確でも、AIの投資判断ロジックが誤る可能性は否定できません。誰がAIの誤判断に責任を持つのか？人間か、プロトコルか、それともAI自身か？この責任の所在は法律や規制の面でも未解決です。
第三は流動性リスクです。RWAのオンチェーン取引は主流暗号資産ほど深くなく、一部資産は流動性が乏しい場合があります。同じタイミングで多くのAIエージェントが同じRWAファンドの換金を求めた場合、スムーズに取引できるかは不確定です。
第四は規制の違いです。各国のRWAに対する規制態度は異なり、同じ資産でも法的地位は国によって大きく異なることがあります。AIエージェントはこうした複雑性を認識し、処理できる必要があり、これは現状のAIの能力に高いハードルを課しています。
最後に技術的な安全性です。スマートコントラクトの脆弱性、クロスチェーン攻撃、秘密鍵の漏洩などのリスクは、取引主体がAIであっても消えません。むしろ、AIエージェントによる自動化取引が進むほど、脆弱性の悪用速度と規模は人間の操作を超える可能性があります。
結び
冒頭のデータに戻ると、40万のAIエージェント、1億4千万の取引、4300万ドル。
これらの数字の意味は規模そのものにあるのではありません。人間の年間総支払い額が数兆ドルであるのに比べて、4300万ドルは微々たるものです。真の意義は、方向性を示している点にあります。機械が独立した経済主体となり、自らの収入、自らのアカウント、自らの支払い能力を持ち始めていることです。
そして、機械に収入があれば、資産管理のニーズもすぐに生まれます。これは遠い未来の想像ではなく、AIエージェント経済の自然な進化の道筋です。
Circleはこの未来に向けて、「支払い神経系」を構築しています。AIエージェントが価値を効率的かつ低コストで移転できるように。そして、RWA分野はこの経済圏の「蓄電システム」となる必要があります。AIエージェントが自分のコードを管理するのと同じように、自分の資産も管理できるように。
この判断が正しければ、今日のRWA関係者が考えるべき問いは次の通りです。40万のAIエージェントが設定可能な資産を探し始め、1億4千万の支払いの後に資産管理のニーズが生まれるとき、あなたのRWA商品はAIエージェントに評価され、選ばれ、保有され、取引される準備ができているか？
（本記事はCircle公式決算報告や公告、デロイト『2026年のテクノロジー、メディア、通信産業予測』、Defillamaデータ、Ondo Finance公開資料、JPMorgan Kinexys公式発表、香港Web3.0標準化協会『RWA産業発展調査報告』などの公開情報をもとに執筆されており、投資勧誘を意図したものではありません。市場にはリスクが伴います。投資は自己責任で行ってください。）