インビジブルコマース：AIエージェントが従来のチェックアウトを完全に終わらせる理由

TLDR:

• WalmartはChatGPTのインターフェース内にAIエージェント決済を直接埋め込んだところ、コンバージョン率が66%低下しました。 
• OpenAIは、加盟店がチャットボットベースの購入体験で不振な結果を報告した後、インスタントチェックアウトを段階的に廃止しました。 
• Machine Payments Protocolにより、AIエージェントはHTTPリクエストを介して、カード、ウォレット、またはステーブルコインを使ってネイティブに支払いができます。 
• 自律的な支出がさらに拡大する前に、不可視決済を保護するためのKnow Your Agentフレームワークが開発されています。

不可視コマースは、チェックアウトモデルに代わる、AI駆動決済の次のフロンティアとして台頭しています。WalmartはChatGPT内にAIエージェント決済を埋め込んだところ、最近コンバージョン率が66%低下しました。

OpenAIはその後、インスタントチェックアウト機能を段階的に廃止しました。これらの動きは大きな転換を示しています。決済業界は誤った基盤の上にAIエージェントコマースを構築していました。

AIエージェントはより良いチェックアウトを必要としているのではなく、人間の介入なしに自動的に行われる支払いを必要としています。

Walmartのチェックアウト実験が根本的な欠陥を露呈

Walmartのコンバージョン率の崩壊は、何かが壊れていることを示す明確な指標でした。チャットボット内に人間向けに最適化されたチェックアウトを埋め込むことで、摩擦を減らすどころか、むしろ摩擦が生じました。このプロセスは人間の目のために設計されたものであり、マシンロジックのためではありませんでした。

OpenAIはインスタントチェックアウトを完全に撤退させることで対応しました。加盟店は現在、代わりに独自のアプリベースのシステムを通じて購入を処理しています。

この撤退は、決済分野の多くの人々が疑っていたことを確認しました。従来のチェックアウトレール上に構築されたAIエージェントコマースは機能しないということです。

フィンテックアナリストのSimon Taylorは、この緊張関係を明確に捉えました。彼は、AIエージェントコマースプロトコルが実際のAIエージェント取引を上回っていると指摘しました。

インフラストラクチャは実世界のユースケースを先取りしており、ユースケース自体が最初から間違っていた可能性があります。

Stripeは以前、自動運転から借用して、AIエージェントコマースの5つのレベルを概説しました。各レベルは依然として可視的な購入イベントを想定していました。最高レベルでさえ、エージェントは人間の意図に反応します。このモデルは現在疑問視されています。

駐車AIエージェントが新しい決済パラダイムを実証

ハッカソンプロジェクトが、業界の一部の人々がこの問題について考える方法を変えました。開発者は、ユーザーの位置を検出し、地元の駐車当局に自動的に支払う駐車AIエージェントを構築しました。チェックアウトは表示されませんでした。購入意図も必要ありませんでした。

支払いは、物理世界でイベントが発生したために行われました。AIエージェントは必要なものを推測し、取引を完了しました。これがTaylorが不可視コマースと呼ぶモデルです。

このアプローチは、Uberが支払いを処理する方法を反映しています。乗客が車両を降りると、お金が移動します。カートも確認画面も「今すぐ支払う」ボタンもありません。Uberは、マーケットプレイスの両側を所有することでこれを実現しました。今の課題は、オープンなAIエージェントエコシステム全体でその体験を再現することです。

開発者のSteve KrouseはX上で関連する観察を共有し、AIエージェントにUSDCウォレットを与えることで、真に魔法のような製品体験が生み出されたと述べました。この感情は、AIエージェントネイティブな決済インフラストラクチャへの関心の高まりを反映しています。

Machine Payments ProtocolがAIエージェントネイティブコマースを示唆

Machine Payments Protocol(MPP)は最近、このインフラストラクチャギャップを解決する試みの1つとして開始されました。これにより、AIエージェントは簡単なHTTPリクエストを通じて支払いを開始できます。このプロトコルは、クレジットカード、デジタルウォレット、およびステーブルコインをサポートしています。

初期のユースケースには、AIエージェントによるAPIアクセス、コンピューティングリソース、ストック映像、およびリアルタイムデータフィードの購入が含まれます。しかし、最初にバイラルになったユースケースははるかにシンプルでした。開発者のJoshがX上で共有したように、ユーザーは自分のAIエージェントにサンドイッチを買わせました。MPPと関連ツールを引用しています。

Googleも定期的に新しいAIエージェントプロトコルをリリースしています。X402はこの分野で動作する別のプロトコルです。競争は、市場がマシンネイティブな決済レールに対する本物の需要を認識していることを示しています。

セキュリティは未解決の問題です。AIエージェントが自律的に支出すると、監査証跡の追跡が困難になります。侵害されたAIエージェントの責任はまだ解決されていません。研究者たちは現在、テクノロジーがさらに拡大する前にそのギャップを埋めるために、Know Your Agent(KYA)フレームワークに取り組んでいます。

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