市場が機械によって交渉されはじめるとき：Agent-Mediated Economy と次の経済秩序

TL;DR

B2A が問うのは企業が誰に売るかだ。より大きな問いは、売り手も買い手もエージェントを通じて参加するとき、市場そのものがどう変わるかである。技術は調整コストを下げられるが、その利益を誰が得るかを自動的には決められない。

• エージェントは取引費用の新たな低下である。 インターネットは探索コストを下げたが、評価・交渉・執行・責任追及はいまも主に人が担っている。エージェントはこれらに同時に入り込める。本当の変化はすべての取引が自動化されることではなく、調整コストが高すぎて一度も成立しなかった大量の取引が、経済的に成り立つようになることだ。
• ただし取引費用はゼロにならない。 モデル呼び出し、誤執行、本人確認、不正防止、責任の認定という新しいコストが加わる。節約分が追加分を上回り続けてはじめて、新しい組織のあり方は長く競争力を持つ。
• 最も重要な制度上の問いは、エージェントが誰を代理しているのかだ。 商業的な宣伝がタスク計画やツール選択に組み込まれると、利益相反は従来の広告よりも見えにくくなる。エージェントの目的関数を誰が定義するかで、それが消費者の代理人になるか、プラットフォームの配信ツールになるかが決まる。
• 検索が希少でなくなると、信頼性が新たな希少資源になる。 機械向けに最適化された商業情報も偽ることができ、その偽りは自動化できる。鍵となるインフラはより強い推薦ではなく、検証可能な経済的事実・授権・責任である。
• エージェントの時代が分散化の勝利になるとは限らない。 ユーザー、事業者、ツール、完了率が増えるほどネットワーク効果は強まり、少数のエージェント基盤が新たな経済調整の中心になりうる。効率の向上と市場の集中は同時に起こりうる。
• 現実はまだ初期段階だ。 公開されているエージェントのトラフィックデータは、リクエストの大半が閲覧・検索ページにとどまり、決済まで届くのは 2〜3% にすぎないことを繰り返し示している。エージェントはすでに情報の発見を変えつつあるが、自律的な取引は大きく遅れている。

確認メモ：本文中の 2026 年の製品とデータは一つずつ確認し、3 点を一次情報に合わせて書き直した。① OpenAI の Businesses in ChatGPT は 11 月 10 日に ベータ版として公開され、最初の Business Agent は米国の EC・オンラインサービス企業にのみ開放されている。② Universal Commerce Protocol は Google が Shopify などの小売事業者と共同で打ち出したもので、Shopify 単独の取り組みではない。③ 原稿が引いた HUMAN Security の「10 月のエージェント閲覧トラフィックは 8 月比で約 8 倍、85.2% が閲覧・検索、1.9% が決済に到達」は元のレポートを確認できなかった。HUMAN が公開している確認可能な数字は、2025 年通年で商品・検索ページが 77%、決済ページが 2.3%、2026 年 4 月の月次レポートで決済・支払いが 3.16% である。規模感は原稿の論旨と一致するため、本文では確認できる数字を用いた。なお HUMAN のレポートには別の「8 倍」もあり、それは自動化トラフィックの伸びが人間のトラフィックの 8 倍速いという意味で、両者は混同しやすい。

はじめに：未来の取引は、人が直接関わらなくてもよくなるかもしれない

数年後のある普通の朝を想像してみる。あなたは半年間日本で暮らす準備をしていて、アパートを借り、保険に入り、ネット回線を引き、リモートワーク用の環境を整える必要がある。不動産サイトも開かず、保険の見積もりを一社ずつ比べることもなく、五つも六つものサービスに登録することもない。ただ自分の AI エージェントにこう伝える。

これから六か月、東京に住む。予算は月 25 万円以内、地下鉄の駅から徒歩十分以内、安定したネット環境とリモートワークに向いた住環境が必要。手配してほしい。ただし長期の契約はすべて私の確認を通すこと。

あなたのエージェントは複数の不動産事業者のエージェントから物件情報を取り寄せ、賃貸条件を確かめ、保険プランを比べ、回線のカバー状況を調べ、実行可能な見積もりを求める。事業者側のエージェントは在庫、履行コスト、顧客の条件、取引ルールにもとづいて、サービスを提供するか、いくらで出すかを決める。双方がやり取りするのはもはやウェブページではなく、プログラムで検証できる商業条件、授権の証明、取引の約束である。 最後にあなたが受け取るのは、読まねばならない何十ものページではなく、確認・比較・予約準備まで済んだ一つのプランだ。承認が必要なのは長期の責任を伴う部分だけである。

この光景はまだ一般的ではないが、真剣に考える価値のある問いを投げかけている。人が探索・比較・交渉・執行を AI エージェントに委ねていくとき、市場はこれまでどおりに動き続けるのだろうか。

2026 年 11 月、a16z の Olivia Moore と Justine Moore は B2A（Business to Agent） を提唱し、AI エージェントが企業にとっての新しい顧客であり新しい配信先になりつつあると論じた。重要な変化を捉えた判断だが、それはまだ従来のビジネスモデルの分類、つまり企業が誰に売るのかという問いに沿っている。本当に問うべきは別のことだ。売り手も買い手もエージェントを通じて市場に参加するなら、価格はどう形成され、情報はどう伝わり、取引はどう成立し、信頼はどう築かれ、市場の力は誰の手に握られるのか。

これはすでに B2A の範囲を超えている。私はこの起こりうる構造を Agent-Mediated Economy（AME、エージェント媒介型経済） と呼びたい。既存の経済から切り離された新しい経済ではなく、いま形成されつつある市場の調整メカニズムである。中心にある変化は、AI が新しい消費者になることではなく、人が経済活動における意思決定権と執行権の一部を、継続的に動くソフトウェアの代理人に委ねることだ。これが広く受け入れられるなら、私たちが目にしているのは配信チャネルのまた一度の移行ではなく、市場の仲介のあり方そのものの再編である。

1. 市場の本質は、売り買いだけではなかった

AME を理解するには、まず一つの経済学の問いに答える必要がある。人はなぜ市場の仲介者を必要とするのか。

最も単純なモデルでは、買い手には需要があり、売り手には供給があり、価格が両者を調整する。現実はそれよりはるかに複雑だ。中古車を一台買うにも、売り手を探し、車の状態を確かめ、価格を比べ、契約を交渉し、支払いを手配し、引き渡し後に起こりうる問題も引き受けなければならない。これらは車を生産するわけではないのに、多くの時間・知識・資源を消費する。

1937 年、ロナルド・コースは『企業の本質』で、価格メカニズムを使うこと自体にコストがかかると指摘し、この考えは後に取引費用経済学へと発展した。市場が企業、仲介業者、プラットフォーム、銀行などを必要とするのは、それらが取引の摩擦を減らせるからという面が大きい。

こう見ると、数百年の商業技術の歴史は取引費用が下がり続けた歴史でもある。工業化は生産と輸送のコストを、通信網は遠隔のやり取りのコストを、インターネットは情報の伝達と探索のコストを、EC はオンラインでの取引と支払いのコストを下げた。しかしインターネットは一つの問題を本当には解決しなかった。情報は手に入りやすくなったが、情報を理解し、選択を判断し、取引を実行するのは依然として主に人だった。 インターネットが解いたのは情報がどう人に届くかであって、情報がどう行動に変わるかではない。

ここにエージェントがもたらしうる制度的な変化がある。従来のインターネットは情報の入口を提供した。エージェントは、需要の表明と経済的な行動とをつなぐ執行の仲介者になりうる。

2. 情報経済から行動経済へ：取引費用の新たな低下

一つの取引の総コストを大まかに分けるとこうなる。

総取引費用 = 探索コスト + 評価コスト + 交渉コスト + 執行コスト + 監視・責任追及コスト

これは共通の単位で測れる式ではなく、取引の摩擦を分析するための枠組みだ。この二十数年でインターネットは最初の項を大きく下げたが、残りの項は同じ割合では下がっていない。似たサービスを提供する会社を十分で百社見つけられても、どこが信頼でき、どこが本当に自分の需要に合うのかを判断するには何時間もかかる。より複雑な取引では、やり取り、値段交渉、支払い、度重なる確認が加わる。

エージェントの潜在的な価値は、これらの段階に同時に入り込めることにある。供給者を探し、事前に決めたルールでサービスを比べ、インターフェースを呼んで見積もりを取り、契約条件を確かめ、明示的な授権の範囲で実行の一部まで担う。情報の流通を中心とした相互作用は、タスクの完了を中心とした相互作用へと広がる余地がある。ユーザーが買うのはあるソフトウェアを使う権利ではなく、検証可能なタスクの結果になるかもしれない。旅行計画アプリ五つにそれぞれ月額を払う気はなくても、完全で信頼できる海外渡航の手配一回分にはサービス料を払うかもしれない。企業もシート単位ではなく、完了した注文、検証を通ったタスク、実際に削減した作業量に応じて課金するようになるかもしれない。

ただし重要な制約がある。エージェントは取引費用を自動的にゼロにはしない。 人手による探索と執行のコストは下がるが、モデル呼び出しコスト、誤執行のコスト、本人確認のコスト、不正防止のコスト、責任認定のコストが新たに加わる。節約分が追加分を上回り続けてはじめて、新しい組織のあり方は長期的な競争力を持つ。だからエージェントはまずソフトウェア開発、標準化された調達、リスクの低い情報処理から普及し、医療・金融・複雑な法的取引ではより慎重な制度設計が必要になる。

本当の変化は、すべての取引が AI によって自動で完了することではない。調整コストが高すぎてそもそも起こらなかった大量の取引が、経済的に成り立つようになることだ。

3. ハイエクの知識の問題：エージェントは市場をより効率的にするか

1945 年、ハイエクは『社会における知識の利用』で、経済の中心的な難問の一つは知識が無数の個人に分散していることであり、いかなる中央の意思決定者も全員の需要・資源・選好・局所的な条件を完全には把握できないと論じた。価格メカニズムの価値は、各人に経済全体を理解させることなく、分散した情報を使って経済活動を調整できる点にある。

この問題にいま新しい技術的条件が加わっている。継続的な授権を受け、長期の文脈を保持するエージェントは、理論上、ウェブサイトよりもユーザーの選好の一部をよく理解できる。予算の制約、過去の選択、受け取りの条件、スケジュールなどだ。供給者側のエージェントは在庫、生産能力、見積もり、履行ルール、リアルタイムの運営データにつながる。二つのエージェントが調整するとき、やり取りされる情報はウェブページの表示より構造化され、個々の取引の制約により近いものになりうる。マッチングの効率は上がるかもしれない。

だがそれは市場が完全情報に近づくことを意味しない。人の選好は固定されたパラメータの集合ではない。 人はしばしば自分が本当に何を望んでいるのかわからない。車を買うときは移動の効率だけでなく、アイデンティティ、美意識、将来の暮らしへの想像も考える。大学を選ぶときは学費や就職率に加えて、数値化しにくい雰囲気も気にする。こうした選好は状況的で、社会的で、変わりやすい。いくら履歴が豊富でも正確に推し量れるとは限らない。

さらに重要なのは、選好そのものがシステムによって形づくられうることだ。エージェントが長期にわたって情報を選別し、商品を薦め、生活を計画するなら、それはあなたの選好を観察するだけでなく、選好が形成される過程そのものを変えていく。したがって AME は資源配分の効率だけでなく、選好の形成メカニズムにも関わる。かつて市場は広告やブランドを通じて消費者に影響を与えた。これからの市場は、消費者のエージェントに影響を与えることで、間接的に消費者の選択を変えるかもしれない。エージェントは完全に透明で中立な情報処理ツールではない。それは新たな経済の解釈者であり、選択アーキテクチャの設計者になりつつある。

4. 見落とされやすい問い：エージェントは誰を代理しているのか

これは AME 全体で最も重要な制度上の問いである。

プリンシパル・エージェント問題は新しい概念ではない。株主は経営者に、投資家はファンドマネジャーに、消費者は仲介業者に委託する。委託者と代理人の目標・情報・インセンティブが完全に一致しない限り、代理の問題は生じる。AI エージェントはこの関係をさらに押し広げる。

買い物エージェントにノートパソコンを薦めてもらい、三つのブランドが挙がったとする。その推薦が本当に自分の利益にかなっているとどう判断するのか。性能・価格・アフターサービスが最も合っているからか。ある事業者が推薦のために費用を払ったからか。エージェントの基盤とあるブランドとのあいだに提携があるからか。あるいは単に、ある事業者の情報がモデルにとって検索・呼び出ししやすかっただけかもしれない。従来の広告はたいてい広告だと見分けられる。商業的な宣伝がエージェントのタスク計画やツール選択の過程に組み込まれると、利益相反はずっと気づきにくくなる。

理想的には、消費者のエージェントは合法的な授権の範囲内で、ユーザーの効用を主な最適化目標とすべきだ。しかし商業の現実では、エージェントの提供者はユーザー満足度、基盤の収益、広告収入、エコシステムの拡大を同時に追っており、これらの目標が常に一致するとは限らない。そこで新しい問いが生まれる。エージェントが主要な取引の仲介者になったとき、その目的関数を定義する権利は誰にあるのか。

ユーザーが十分な制御権を持ち、自分のデータを持ち運べ、エージェントの意思決定を監査できるなら、エージェントは消費者の利益の代理人になりやすい。基盤がモデル、ユーザーの文脈、取引の入口、商業的な並び順のルールを握っているなら、エージェントは基盤の新たな配信ツールになりうる。二つの構造は技術的にはほとんど同じに見えても、経済的な帰結は根本的に異なる。前者は消費者主権を強め、後者は検索エンジン以上の情報と取引の支配力を生みうる。エージェントの能力が高まるほど、授権の境界、商業的利益の開示、意思決定の説明可能性が重要になる。

5. 二面市場からマルチエージェント市場へ：次のプラットフォームはどう形成されるか

インターネット時代に最も成功した事業形態の一つが二面プラットフォームだ。EC は売り手と買い手を、配車サービスは運転手と乗客を、決済ネットワークは加盟店と支払者を結ぶ。Rochet と Tirole の二面市場の理論は、プラットフォームが価格構造を通じて異なる参加者を調整し、サイド間のネットワーク効果で成長する仕組みを体系的に分析した。

エージェントがこれらのプラットフォームを自動的に消し去るわけではないが、プラットフォームが需給を組織するやり方は変わりうる。従来のプラットフォームは画面、推薦、レビュー、検索、取引の仕組みを自前で作り、消費者はプラットフォームに入らなければそれらを使えなかった。これからはユーザーがまず自分のエージェントに入り、エージェントが各プラットフォームの商品・サービス・取引のインターフェースを呼び出すかもしれない。かつてはプラットフォームがユーザーの入口を握り、それゆえ需要を配分する力を持っていた。これからはユーザーのエージェントが入口になり、商品プラットフォームは呼び出される供給と履行のネットワークへと後退するかもしれない。 プラットフォームが競うのは人の注意だけでなく、エージェントに呼び出される機会にもなる。

だが従来のプラットフォームが必ず衰退すると早々に言い切るべきではない。独占的な在庫、実際の履行能力、信用の仕組み、取引の保証を持つプラットフォームは依然として強い。エージェントは商品を見つけるコストを下げられるが、倉庫・物流・信用・供給を無から生み出すことはできない。 本当に弱まりうるのは、主に情報の入口とユーザーの乗り換えコストで障壁を築き、独自の供給を欠くプラットフォームだ。

一方で、新しいエージェント基盤も独自のネットワーク効果を持ちうる。ユーザーが増えればフィードバックは豊かになり、事業者が増えれば呼び出せるサービスは広がり、ツールが増えればこなせるタスクは複雑になり、完了率が上がればさらにユーザーを引き寄せる。この循環によって、少数の大型エージェント基盤が新たな経済調整の中心になるかもしれない。

2026 年 11 月 10 日、OpenAI は Businesses in ChatGPT をベータ版として公開した。企業は自社のプロフィールを申請し、商品データ（価格と在庫を含む）を管理し、認証後に Business Agent を作って見込み客とやり取りできる。最初の Business Agent は米国の EC・オンラインサービス企業にのみ開放され、そのエージェントは ChatGPT 広告の遷移先にもなる。The Next Web これは初期のシグナルだが、現時点では主に発見と相談の機能であり、複雑な取引がすでに自律的に完了できることを意味しない。

より長期的な問いが浮かび上がる。私たちは少数の大型サイトによって組織されたインターネットから、少数の大型エージェント基盤によって調整される経済へと向かっているのだろうか。もしそうなら、エージェントの時代は分散化の勝利ではなく、デジタルな仲介権力のもう一度の集中である。

6. 検索が希少でなくなるとき、信頼性が新たな希少資源になる

1970 年、ジョージ・アカロフは『レモン市場』で、情報の非対称性がどのように逆選択を生むかを説明した。買い手が品質を見分けられないとき、低品質の商品が高品質の商品の居場所を奪いうる。

エージェントの登場はこの問題を自動的には消さない。むしろ新しい形で現れさせるかもしれない。事業者が自社のデータ、説明、インターフェース、見積もりをエージェント向けに最適化しはじめれば、市場には機械のために設計された商業情報があふれる。それが信頼できるとは限らない。構造化されて見えるがすでに古い在庫情報、比べにくい条項に埋め込まれた返金制限、さらには悪意あるコンテンツでエージェントを動かし、ユーザーの授権を超えた操作をさせることもありうる。参加者が人からソフトウェアの代理人に変わっても、虚偽表示・詐欺・戦略的な操作は消えないどころか、自動化の規模を手に入れる。

だから AME の鍵となるインフラは、より強力な推薦システムではなく、信頼できる経済的事実の検証システムかもしれない。信頼できる代理取引は、少なくとも次の五つの問いに答えなければならない。

1. 商品情報は、検証可能な実在の供給者から来ているか。
2. 取引を実行するエージェントは、有効な身元を持っているか。
3. ユーザーはこの種の取引、この金額、この期間を授権しているか。
4. 取引の結果は、事前に約束された条件と合っているか。
5. 実行の失敗、引き渡しの異常、詐欺が起きたとき、誰が責任を負うのか。

これらは純粋なモデル推論の問題ではない。暗号技術、ID 管理、契約制度、決済ネットワーク、リスク管理、監査、司法救済に関わる。Stripe と Tempo が 2026 年 3 月に公開した Machine Payments Protocol（Stripe）や、Google が Shopify などの小売事業者と共同で打ち出した Universal Commerce Protocol は、機械が呼び出せる取引インフラの初期の試みと見ることができる。だが決済の規格が解くのは取引過程の技術的問題の一部にすぎず、商品品質をめぐる争い、契約上の責任、情報の真実性、プラットフォームの利益相反を自動的に解決することはできない。

これは、価値ある事業カテゴリーが現れうることを意味する。エージェント経済に検証と責任の調整を提供する機関だ。それらは一般の消費者に直接サービスするとは限らず、エージェントの開発者、事業者、決済ネットワーク、ほかの市場プラットフォームにサービスするかもしれない。売るのは情報そのものではなく、情報が信頼でき、行動が検証でき、取引の責任を追及できるという能力である。

7. ビジネスモデルはソフトウェアの利用権から経済的な成果へ

この十数年、SaaS はソフトウェア業界で最も重要なビジネスモデルだった。企業はアカウント、シート、サブスクリプションを買い、従業員の効率を上げるツールを手に入れる。その前提は、人がソフトウェアの主な操作者であり、ソフトウェアは人が仕事をするための道具であるということだ。

エージェントがワークフローを直接実行できるようになると、この関係は変わりはじめる。毎月十万枚の請求書を処理する会社なら、従来は会計ソフトを買い、人を雇って読み取り・入力・承認・照合をさせる。エージェント・ネイティブなシステムなら、請求書を直接受け取り、情報の抽出、ルールの検証、異常の検出、システムへの入力までこなし、リスクの高い案件だけを人に回すかもしれない。企業が気にするのはアカウントの数ではなく、有効な請求書をいくつ処理したか、誤り率はどれくらいか、異常処理にどれだけ人手が要ったかになる。ソフトウェアの価値を測る単位は、利用権からタスクの結果へと移るかもしれない。

サブスクリプションが消えるわけではない。より起こりそうなのは複数のモデルの併存だ。基盤となる機能はサブスクリプション、計算とツール呼び出しは使用量、明確で検証可能な成果物は成果、取引サービスの一部は取引額や実現した価値に応じて課金される。

より深い影響もある。ソフトウェアが従来は人の労働を要した仕事を直接こなせるようになると、ソフトウェア企業とサービス企業の境界が曖昧になる。表向きはソフトウェアを売る会社が、実際にはかつて外注先や代理店、専門サービスのチームが担っていた仕事をしているかもしれない。ただし成果にもとづく価格設定にも制約がある。成果を正確に帰属でき、双方が成功の基準に合意でき、異常時の責任を切り分けられなければならない。そうでなければ、企業はシート課金をめぐる争いを、成果の計測をめぐる争いに置き換えただけになる。エージェント経済で本当に重要なイノベーションは技術コストの低下だけでなく、新しいサービス契約、業績の測り方、責任の配分方法を築けるかどうかにある。

8. エージェントは企業の境界を変えるか

コースの取引費用理論をさらに推し進めると、もっと面白い問いが現れる。企業はなぜ市場でサービスを一つずつ買うのではなく、多くの従業員を雇うのか。理由の一つは、条件によっては社内の管理と長期契約のほうが頻繁な市場取引より経済的だからだ。

エージェントが継続的に供給者を探し、タスクを調整し、結果を検証し、決済まで処理できるなら、外部の市場を使う調整コストは下がる。小さなチームでも、社内に一通りの部門をそろえずに大企業に近い運営能力の一部を得られるかもしれない。たとえば越境 EC の会社が、複数のエージェントで広告運用、仕入れ、物流、カスタマーサポート、経理の照合を調整する、といった形だ。

だからといって企業がエージェントに取って代わられると断言はできない。企業が存在するのは情報伝達のコストを下げるためだけではない。資産への投資、組織学習、リスクの分担、労働の調整、長期の戦略的意思決定も担っている。仕事に高い資産特殊性や複雑な暗黙知があったり、結果の検証が難しかったりする場合、社内組織のほうが市場からの調達より優れていることはありうる。

したがってエージェントが組織の境界に与える影響は、業種によって異なる可能性が高い。標準化が進み、タスクを分解でき、成果を検証しやすい業種では外部調達が増え、長期の協働、深い専門的判断、不確実性の共有が必要な業種では社内組織が優位を保つだろう。逆のことが起こる可能性さえある。データ、計算資源、独自のワークフローをより多く持つ大企業のほうが、中小企業よりエージェントを使いこなしやすいかもしれない。結果を決めるのはエージェントの能力単独ではなく、技術コスト・組織コスト・制度コストの相対的な変化である。エージェントの時代を単純に「一人企業の時代」と同一視できないのはこのためだ。

9. エージェント経済が生む価値を誰が得るのか

エージェントが社会全体の取引費用を下げたとしても、すべての参加者が等しく恩恵を受けるとは限らない。効率の向上と利益の配分は別の問題である。

消費者がエージェントを通じてより安い商品を見つければ、直接の効果として消費者余剰は増える。だがエージェント基盤が需要の入口の大半を握れば、事業者から配信の手数料を取れる。事業者が消費者に直接届かなくなれば、少数のエージェント基盤に依存するようになる。基盤モデル、決済能力、実際の供給、本人確認を提供する企業も、新たな価値の取り分を争う。

ここから少なくとも三つの市場構造が考えられる。

既存のプラットフォームが持つ配信面の優位や、金融・医療・物流などに特有のコンプライアンスと履行の要件を考えると、混合型が最も重点的に研究すべき中期シナリオだと思う。ただしこれは条件付きの判断であり、必然の技術的な道筋ではない。

最も注目すべきは、エージェントの効率面での優位と基盤の市場集中度が同時に高まりうることだ。あるエージェント基盤がユーザーの探索コストを下げながら、商業的な並び順を通じてより高い仲介手数料を取るなら、効率の利益の一部は消費者ではなく基盤に移る。だからエージェント経済はタスク完了率や取引規模だけで評価できず、消費者余剰、供給者の利益、参入障壁、基盤の手数料率、データの持ち運びやすさも見なければならない。追い求めるべきは市場にエージェントが増えることではなく、エージェントが増えたあとも市場が有効な競争を保つことだ。

10. 経済学から社会学へ：選ぶことそのものが外注されはじめるとき

経済学は資源をいかに効率よく配分するかに関心を持つ。だが人の暮らしは資源配分の問題だけではない。消費は社会的な行為でもある。人は買い物を通じて自分を表現し、旅を通じて世界を知り、店選びを通じて関係を築き、自ら調べ比べることで知識を形づくる。効率的には見えないものもあるが、社会的・文化的な意味を持っている。

もしあなたのエージェントが、日々の消費の決定をほぼすべて代わりにこなしてくれるとしよう。予算を知り、好みを熟知し、より割安なものを見つけてくる。効率の面では進歩だ。だが商品を眺めることも、新しいブランドに偶然出会うことも、見知らぬ店とやり取りすることもほとんどなくなれば、世界との接し方そのものが変わる。従来のインターネットは検索と推薦を通じて、あなたが何を見られるかを形づくった。エージェントはさらに、どの選択肢があなたに見せる価値があるのか、どの事柄はそもそもあなたが自分で扱う必要がないのかまで決める。 これはより深い、選択の媒介化である。

それは日常の認知負担を軽くし、創造や学び、人間関係に時間を振り向けられるようにするかもしれない。同時に、市場を理解し生活を組み立てることを、少数のシステムにますます頼るようにさせるかもしれない。さらに警戒すべきなのは、エージェントが長く過去の選好にもとづいて最適化を続けると、探索を促すよりも、すでに示された選択を繰り返す方向に傾きやすいことだ。ある人の消費、読書、旅、学びがすべて同じ最適化システムによって調整されるなら、暮らしの中の思いがけない発見は減ってしまうのではないか。

これは推薦の精度だけでは答えられない問いだ。人の価値は目標の達成だけから生まれるわけではない。探索し、試し、失敗し、迷い、考えを変えることそのものが、選好が形づくられ人格が育つ過程である。 優れたエージェントは、人の代わりにすべてを決めるべきだとは限らない。どの決定を人に残すべきか、いつ異なる意見を出すべきか、いつユーザーを新しい情報に触れさせるべきかもわきまえているべきだ。エージェントの成功の基準は操作回数を減らすことだけでなく、人の自律性を広げているのか、それとも少しずつ置き換えているのかも含むべきである。

11. 2026 年の現実：この経済までどれくらい距離があるのか

現実に戻ろう。2026 年 11 月時点で、AME はまだ初期段階にある。

公開されていて確認できるエージェントのトラフィックデータは、構造が非常に一貫している。HUMAN Security によれば、2025 年通年で AI エージェントとエージェント型ブラウザのトラフィックは前年比 7,851% 増えたが、77% は商品・検索ページに集中し、決済ページに届いたのは 2.3% だけだった（HUMAN）。2026 年 4 月の月次レポートでは、決済・支払いはエージェントのトラフィックの 3.16% だった（HUMAN）。これらは一つのセキュリティ企業の監視サンプルであり、インターネット全体を代表するものではない。支払いのエンドポイントに届いたことは購入の完了も意味しない。それでも慎重な判断を支えるには十分だ。エージェントはすでに情報の発見のあり方を変えはじめているが、自律的な取引の成熟度は情報検索に明らかに遅れている。

これは技術の進化の論理と一致する。検索の失敗は普通は時間を失うだけで、推薦の誤りは選択の偏りを生むが、取引の実行の誤りは直接の経済的損失を生む。タスクが情報処理から現実世界での行動へと移るにつれ、システムが負うリスクと責任は急速に増える。

だからこの先数年、エージェント経済が成熟しているかを判断するには、エージェントのトラフィック、トークン消費、モデルの順位表だけを見るべきではない。むしろ次の点を見るべきだ。

• エージェントは明確な授権の範囲内で、現実の取引を安定して完了できるか。
• 取引が失敗したとき、回復するか、有効な補償を提供できるか。
• 異なる基盤のエージェントどうしが相互運用できるか。
• 消費者は自分の代理人としての身元と選好を管理し、持ち運べるか。
• 事業者は公平な競争の機会を得られるか。
• エージェントが生んだ効率の利益は、最終的により低い価格、より良いサービス、より広い市場参加につながるか。

これらの問いは、技術デモ、商業的な成長、本当の制度変化を見分ける助けになる。

12. 本当の機会はエージェントを増やすことではなく、エージェントが参加できる市場を作り直すことにある

起業家にとって最も誤解しやすいのは、エージェント経済を新しいソフトウェアの一カテゴリーと捉え、直感的に買い物エージェント、旅行エージェント、金融エージェント、採用エージェントを作ろうとすることだ。それらにももちろん価値はありうる。だが産業構造から見れば、別の種類の機会のほうが長続きするかもしれない。より多くのソフトウェアの代理人が現実の経済活動に参加するにつれ、市場には彼らが安全に協働するためのインフラが必要になる。

供給者は真実で、タイムリーで、検証可能な商品・サービス情報を出す必要がある。ユーザーは授権の範囲、予算の上限、リスク選好を設定できる必要がある。システムは実行の冪等性、一貫性、回復可能性を保証する必要がある。決済事業者は正当な機械の取引と不正とを見分ける必要がある。取引の当事者は約束を記録し、履行を確かめ、争いが起きたときに責任を確定する必要がある。こうした需要は基盤モデルが強くなっても消えない。モデルの能力が上がれば推論コストや一部の操作ミスは減るが、現実世界の財産権制度、契約関係、責任の引き受けに取って代わることはできない。

第一原理から考えると、エージェント経済で最も価値のある企業は三つの層で競うことになると思う。

三つの層は互いに競い、協力もする。起業家が本当に答えるべき問いは「自分にエージェントが作れるか」ではない。ますます賢くなるエージェントが現実の経済活動を完了しようとするとき、推論能力だけでは解けないものとして何が残るのか。 その答えのある場所こそ、たいてい研究する価値のある機会である。

結び：次のインターネットは、経済を調整するシステムかもしれない

重要な技術革命は、人がどんな道具を使うかだけでなく、社会が経済活動を組織するやり方を変えてきた。インターネットは情報を地理的な境界の向こうへ流し、モバイルインターネットは取引の入口をいつでも使えるものにし、クラウドは計算資源を得るコストを下げた。エージェントは、人の意図をシステムをまたぐ行動へと変える調整コストを、さらに下げるかもしれない。

だが AME は、機械が経済の最終目的になることを意味しない。消費者、企業、従来の市場が自動化システムに取って代わられることも意味しない。需要を定め、責任を負い、商品やサービスがもたらす効用を享受するのは依然として人だ。変わるのは人が経済活動に参加するやり方である。かつて私たちは自ら市場に入って探し、比べ、交渉し、取引をまとめた。これからは、自分のデジタルな代理人を通じて市場に参加することがますます増えるだろう。企業の競争は人の注意の奪い合いから、代理システムに選ばれ呼び出されることをめぐる競争へと広がる。

それはいくつかの古い問いを改めて突きつける。誰が情報を握るのか。誰が意思決定権を持つのか。誰が取引の入口を支配するのか。誰がリスクを負うのか。誰が成長の生む価値を得るのか。 コースやハイエクから現代のプラットフォーム経済学まで論じられてきたこれらの問いは、AI が現れたからといって消えはしない。より多くの経済的決定がソフトウェアに委ねられるほど、むしろ重要になる。

B2A が描くのは、企業が新しい種類のソフトウェアの顧客にどう向き合うかだ。AME が論じるのは、そのソフトウェアの顧客が人に代わって経済活動を調整しはじめたとき、市場そのものに何が起こるかである。前者はビジネスモデルの延長であり、後者は経済の組織のされ方の変化かもしれない。次のインターネットは、今日よりも巨大なコンテンツのネットワークであるとは限らない。それは少しずつ、人が目標を定め、エージェントがタスクを調整し、企業が実際の供給を担い、信頼できる制度が取引を保証する経済協働のシステムへと変わっていくかもしれない。

それがより開かれた市場をもたらすのか、新たなプラットフォームの独占を生むのかは、まだわからない。技術は調整コストを下げられるが、効率の利益を誰が得るかを自動的には決められない。だから本当に注目すべきは、エージェントが人の代わりにどれだけのことをこなせるかだけではない。人が自ら実行しない決定がますます増えるなかで、技術が効率を高めると同時に、市場の競争、個人の自律、責任を問える制度の構造を保つ新しい経済秩序を築けるかどうかである。

次のインターネット革命は、一人ひとりがもっと賢いアシスタントを持つことではなく、市場全体がそうしたアシスタントとともに動くことを学ぶことなのかもしれない。その最終的な意味を決めるのは、機械が何回取引できるかではなく、人が本当にそこからより大きな自由とより多くの選択を得られるかどうかである。

参考文献

• R. H. Coase, The Nature of the Firm, Economica, 1937.
• F. A. Hayek, The Use of Knowledge in Society, American Economic Review, 1945.
• G. A. Akerlof, The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism, Quarterly Journal of Economics, 1970.
• J.-C. Rochet & J. Tirole, Platform Competition in Two-Sided Markets, Journal of the European Economic Association, 2003.
• OpenAI lets businesses claim ChatGPT profiles and launch their own agents, The Next Web, 2026-11.
• Introducing the Machine Payments Protocol, Stripe, 2026-03.
• The 2026 State of AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report, HUMAN Security.
• State of Agentic Traffic – April 2026, HUMAN Security.

個人的な考えの整理であり、投資助言ではない。