私が Stripe Sessions 2026 で見た AI 経済
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私が Stripe Sessions 2026 で見た AI 経済
Stripeのデータが示すところによると、AIが世界経済を再構築しています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Gao fei
翻訳編集：AididiaoJP、Foresight News
1987年、経済学者ロバート・ソローは有名な言葉を残した。「コンピューター時代はどこにでも見られるが、生産性の統計データの中だけは見られない。」この言葉は、経済学者たちをほぼ10年間にわたり悩ませ続けた。ようやく1990年代半ばになって、コンピューターが生産性に与える貢献が、ようやくデータ上に明確に現れるようになった。
2026年、同じような困惑がAI（人工知能）に対して再び起きている。バブル論は次々と登場し、学者たちは激しく議論を交わし、企業は足踏みを続け、マクロ経済指標によるサインは依然として曖昧だ。しかし、AIが経済に影響を与えていることを誰もが認めざるを得ない場所が一つある。
それは今、Stripeである。
ここ数日、私はサンフランシスコで開催された「Stripe Sessions」に参加した。Stripeが処理する取引額は世界のGDPの約2％に相当し、年間支払総額は1.9兆ドル、プラットフォーム上には500万社以上の企業が存在する。『フォーブス』誌が選ぶ「AI 50」リストに掲載された企業のうち86％がStripeを利用している。もしAI経済が生まれたばかりの赤ん坊だとすれば、Stripeはその出産室に設置された心拍モニターだ。誰よりも早く、そしてより正確に、その鼓動を記録しているのだ。
セントルイス連邦準備銀行が2026年初頭に発表した研究によると、AI関連投資は米国の限界GDP成長率の約40％に寄与しており、これはインターネット・バブル期におけるテクノロジー業界のピーク時の貢献率を上回っている。そしてこうした投資が収益へと転化する際、その大部分の決済はStripe上で行われている。さらに重要なのは、Stripeが単にAI経済の「心拍」を記録しているだけではないという点だ。今年のカンファレンスでは、Stripeは新たな経済形態——「Agentic Commerce（エージェント型商業）」、すなわち「エージェントが取引主体となる商業」——の推進を宣言した。共同創設者兼社長のジョン・コリソン氏は、集団メディアインタビューにおいて、エージェントが商業取引の買い手として主流になるまで、あと12～18か月かかると予測した。
2日間、288の新製品および新機能の発表、1万人を超える参加者。すべてのセッションを通じて、一貫して繰り返されたキーワードは、「Agentic Commerce」だった。以下は、私がStripe Sessions 2026で目撃したものと、私の個人的考察である。
AI経済は、いったいどれほど速く走っているのか？
エージェント型商業について語る前に、まずAI経済全体の輪郭を見てみよう。ソローが1987年に「統計データではコンピューターの存在が確認できない」と述べてから、ほぼ40年が経過した今、AIはStripeのデータの中にすでに明確に浮かび上がっている。
初日の午前中、CEOのパトリック・コリソン氏は一連のデータを提示した。パンデミック以降、Stripe上で毎月新たに設立される企業数は高水準を維持していたが、その曲線は比較的平坦であった。ところが2026年初頭から、この曲線はほぼ垂直に急上昇し始めた。直接的な原因は、AIコーディングツールによって起業のハードルが大幅に低下したことにある。多くの開発者は今や「バイブ・コーディング（vibe coding）」と呼ばれる手法で、わずか数日で課金可能なプロダクトを作成できるようになった。パトリック氏はこれを、より広範な現象——つまり経済全体がAIを中心に再プラットフォーム化されている現象——と位置付けた。StripeのAI事業担当最高収益責任者（CRO）であるマイア・ジョセバッヒヴィリ氏は、外部との比較として興味深い事実を示した。2024年まで、iOS App Storeへのアプリ公開数は減少傾向にあったが、AIコーディングツールの登場後、前月比で24％の増加が確認された。
変化は、単なる数量の増加にとどまらない。質的な変化も同時に進行している。Stripe Atlasは、起業家にとって最も簡便な米国法人設立手段の一つである。先週、Atlasを通じて設立された企業が10万社に到達し、記念すべき節目を迎えた。カンファレンスでは、驚くべきデータが披露された。2025年にAtlasで設立された企業は、設立から同一期間経過時点での売上が、2024年の同様の企業の売上の2倍に達している。また、2026年に設立された企業は、まだ数か月しか経過していないにもかかわらず、既に前年同期の企業の売上の5倍に達している。
初日の午後に行われたAI経済に関するレポートでは、マイア・ジョセバッヒヴィリ氏がAI経済の台頭を牽引する企業名を列挙した。Lovableは8か月で1億ドルの売上を達成し、その後さらに8か月で4億ドルへと飛躍した。Cursorは2年未満で年間売上10億ドルを達成し、さらに3か月後に20億ドルへと倍増した。Stripe上でリードするAIネイティブ企業は、2025年には120％の成長を果たし、2026年に入ってからは既に575％の成長を遂げている。
消費者側も同様に急激な伸びを見せている。AI製品への月間支出額が最も高いユーザーは、月額371ドルを費やしており、これは一般のアメリカ人がインターネット接続、ストリーミングサービス、携帯電話料金の合計よりも多い金額である。私自身の月間トークン使用料をざっと計算してみたが、すでに携帯電話料金を上回っていた。
パトリック氏はさらに、Stripe上の企業の成長速度が、世界経済の成長速度の17倍であると比較した。
2日目には、ジョン・コリソン氏が直接「ソローのパラドックス」に言及し、歴史的類似性を通じて説明した。1882年、エジソンはマンハッタンで最初の顧客向け電灯を点灯させた。しかし、その後30年間の電気化の過程において、生産性はほとんど向上しなかった。その理由は、電力自体が無効だったわけではなく、当時の工場が蒸気機関を中心に設計されていたため、電力を活用できなかったからである。工場全体が再構築されて初めて、生産性の向上が実現した。ジョン氏の見解では、AIもまさにこのような段階に差し掛かっている。変化は既に始まっており、旧来のビジネスモデルはまだそれを完全に吸収できていない。「ただし、」彼は続けた。「AIが30年もかかることはないだろうと、私は疑っています。」
Stripeのデータは、彼の楽観論を裏付けるように見える。そのプラットフォーム上では、AI経済はすでに爆発的に拡大している。私が接触したほぼすべての従来型企業において、最高経営陣は極めて強い緊迫感を持ってAI導入を推進している。
誕生から即グローバル
スピードに加えて、これらのAI企業にはもう一つ、私が強く印象付けられた特徴がある。それは、彼らが誕生から即座にグローバルであるという点だ。Stripeはこれを「デフォルト・グローバル（デフォルトでグローバル）」と呼んでいる。
私がAI系ブロガーとなって以来、しばしば体験する出来事がある。AIコンテンツの制作にはタイムゾーンの概念がないということだ。太平洋の向こう側で報じられるAIニュースと、地元のニュースが同等の重みを持つ。AI製品も同様である。大規模言語モデル（LLM）は、伝統的なソフトウェアが依存するユーザーインターフェースの言語や操作習慣を曖昧にした。単一のチャットボックスで、自然言語を使って世界中のユーザーが製品を利用することができるようになった。この意味で、LLMは初めて、統一されたグローバルなソフトウェア市場を可能にしたのだ。
カンファレンスで発表されたデータは、この観察を裏付けている。これまでのSaaS（Software-as-a-Service）の波では、最も急速に成長した企業は、創業1年目で約25カ国に展開し、3年目には50カ国に達した。一方、AI企業のペースは全く異なる。1年目で42カ国、3年目には120カ国に達する。マイア氏によれば、カザフスタンはすでに多くのAI企業の市場リストに登場している。2日目の「Indexing the Economy（経済の索引化）」パネルディスカッションでは、Stripeが示した中央値は、上位100社のAIスタートアップが創業1年目ですでに55カ国で販売を開始しているというものだった。
具体的な例としてEmergent Labsを挙げよう。同社は2024年に米国で設立されたが、収益の約70％が海外から得られており、少なくとも16カ国がそれぞれ収益の1％以上を占めている。トップクラスのAI企業では、収益の48％が自国市場以外から生じており、3年前の33％から大きく増加している。グローバルな収益はもはや補完的なものではなく、基礎的な状況となっている。
スピードとグローバル化は、AI経済の二大核となる特徴であり、これらはいずれもStripeと密接に関係している。AI企業は、迅速に支払い機能を構築し、創業初週から40カ国・地域で収款できる必要がある。これは、Stripeが創業当初から取り組んできたことと正に一致する。
ここで、Stripeの設立背景について補足しておきたい。
Stripeの創設者であるパトリック・コリソン氏と弟のジョン・コリソン氏はアイルランド人であり、彼ら自身がクロスボーダー起業家である。カンファレンスでは、アイルランド人の同僚に出会ったが、彼によると、アイルランドのAI起業家たちにとっては、この二人は英雄的存在だという。米国に渡った彼らは、オンラインでの支払いが極めて困難であることに直面した。支払いシステムと接続するには、銀行との契約、PCI準拠審査、複数の仲介業者との連携などが必要で、そのプロセスは数週間から数か月を要することも珍しくなかった。
そこで2010年、二十歳そこそこの二人は大学を中退し、サンフランシスコに移住して、開発者がたった7行のコードで支払いを受けられるソリューションを開発した。この7行のコードは、ちょうどモバイルインターネットとSaaSの勃興期にタイミングを合わせていた。Shopifyは数百万人の商人に支払い機能を提供する必要があり、Uberは乗客による摩擦のない支払いを必要とし、Salesforceはグローバルなサブスクリプション管理を必要としていた……それらすべてがStripeを選んだ。こうしたグローバルな顧客とともに成長する中で、Stripeは46カ国でローカライズ能力を構築し、195の市場をカバーし、125種類のローカル支払い方法をサポートするに至った。
消費者にとって、Stripeはスポットライトの当たる会社ではない。それはShopifyのチェックアウトページの裏側、OpenAIのサブスクリプション確認メールの裏側、Uberの料金通知の裏側に隠れている。だが、この「不可視性」は、Stripeがインターネット経済の基盤となる金融インフラストラクチャーであることを妨げない。AI時代において、このグローバルな金融基盤は、Stripeが国際展開を目指すAI企業を支援する際に、圧倒的な先行優位性をもたらしている。
今年のカンファレンスでは、Stripeのグローバル製品責任者であるアビ・ティワリ氏にも会うことができた。彼は3か月前にこの職に就任し、シンガポールに引っ越したばかりだった。Stripeはサンフランシスコ、ダブリン、シンガポールにエンジニアリングセンターを設置しており、さらにサンパウロにはラテンアメリカ向けオフィスを設けている。アビ氏は、多くのAI企業がStripeに相談に訪れる際、第一声に「我々はデフォルトでグローバルです。ユーザーがどこにいるかは重要ではありません」と言うと語った。本社で製品を開発してから世界に展開するという旧来のモデルは、今や、現地のチームが市場の中で製品を構築する新しいモデルに取って代わられつつある。
グローバルなユーザーに製品を届けることは一つの課題だが、彼らに支払いをしてもらうことは、さらに複雑な課題である。なぜなら、各市場には独自の通貨と支払い習慣が存在するからだ。この点において、Stripeは主に二つの方法でAI企業や他の顧客を支援している。一つは「ローカル通貨での価格設定」、もう一つは「ローカル支払い方法との接続」である。前者により、ブラジルのユーザーはドルではなくレアルで価格を表示され、クロスボーダー収益が18％向上する。後者により、インドのユーザーはUPI、ブラジルのユーザーはPixで支払うことができ、コンバージョン率が7％以上向上する。AIデモツールのGammaは、インドでUPIを導入した後、その月のインドにおける収益が22％急増した。展示ブースでは、中国の企業MiniMaxの姿も見かけた。私の知る限り、多くの中国企業は海外法人を活用してStripeの金融サービスを利用している。
こうしたAIネイティブ企業には、もう一つ共通する特徴がある。それは、人員が極めて少ないこと、多くの場合、単独の創設者で運営されていることである。たった一人あるいは二人の人物と、一群のエージェントだけで、実際に収益を上げるグローバル企業を支えられるのだ。2日目にエミリー氏が行ったスピーチでは、Atlas上で単独創設者の密度が、米国人口100万人あたり約5,000人に達しているというデータが示された。さらに、年収10万ドルを超える人が増え続けていることも明らかになった。
エミリー氏が使った言葉は「ソロプレナー（solopreneur）」、つまり「一人企業」である。これは、中国で急速に進展しているOPC（One Person Company：単一株主会社）の潮流を思い起こさせる。ジョン氏は、ロナルド・コーズの企業理論を用いてこの現象を説明した。企業が存在するのは、内部での調整コストが市場での調整コストより低いからである。しかしAIは、このロジックを逆転させようとしている可能性がある。エージェントがあなたの代わりにサービスを発見し、ソフトウェアを統合し、支払いを処理してくれるなら、外部での調整コストは大幅に低下する。かつては部門全体が必要だった作業を、もはや何人もの従業員を抱える必要はないのだ。
人類経済からエージェント経済へ
上記で描かれたAI経済は、どれほど急速に成長し、どれほどグローバルであっても、取引の主体は依然として人類である。人類がAI製品を購入し、人類がAIツールを用いて起業している。しかし、今年のSessionsで私が最も強く感じたシグナルは、Stripeの次の大きな焦点が、もう一つの転換にあるということだ。それは、エージェントが市場参加者となる経済形態への転換、すなわち「Agentic Commerce」である。
この転換は、すでにStripe自身のデータの中に静かに現れ始めている。製品および事業担当社長のウィル・ゲイブリック氏が示した一連の数字によると、長年にわたりStripe CLI（コマンドラインインターフェース）は、ごく少数の高度に技術的なユーザーのみが利用しており、利用量はほとんど変化していなかった。ところが2026年に入ってから、その利用量は突然爆発的に増加した。その理由は、エージェントには洗練されたグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）は不要であり、むしろシンプルなCLIの方が有用だからである。マイア氏のデータによると、2025年にはエージェントによるStripeドキュメントの閲覧トラフィックが約10倍に増加した。現在の傾向が続けば、年末までにはエージェントによるドキュメント閲覧数が人類を上回るだろう。Stripeが10年以上かけて磨き上げてきたAPIドキュメントは、新たな最忠実な読者を見つけたのだ。
エージェントがお金を払うという話がまだ違和感を覚えるなら、すでに起こっている二つのシーンを考えてみよう。
第一に、ショッピングのインターフェースが、モデルとのチャットウィンドウへと移行しつつある可能性がある。消費者は今や、製品調査のためにChatGPTやGemini、Instagramなどを頻繁に利用している。調査と取引の距離が、単一のインターフェース内に圧縮されつつあるのだ。中国でも同様の事例が見られ、AIアプリ内でタピオカミルクティーを購入するといったケースがある。
集団メディアインタビューにおいて、ジョン・コリソン氏は、自身が旅行用電源アダプターを購入した経験を用いて、この圧縮が逆戻りしにくい理由を説明した。もしエージェントが調査から注文までの全工程を完了し、数日後に製品が自宅に届くなら、彼は、たとえそのウェブサイトの製品がわずかに優れていたとしても、別のサイトで個人情報を一から入力するために再びアクセスすることはないだろう。一旦ショッピングエージェントが検索プロセスを完了すれば、次の自然なステップは決済である。
第二の例はさらに興味深い。「OpenClaw」である。いわゆる「ロブスター（ロブスター）」ブームに注目している人であれば、これが現在最もホットなオープンソース自律型エージェントフレームワークの一つであることをご存知だろう。ユーザーはFeishu（飛書）、Telegram、WhatsAppなどのメッセージアプリを通じてエージェントに指示を出し、エージェントは自律的にタスクを実行する。鍵となるのは、OpenClawが1日に数百元から数百ドルに及ぶトークンコストを消費するという点である。エージェント自身がトークンの消費と使用を管理しているのだ。多くの場合、依然として人的承認が必要ではあるが、最終的にはエージェントがトークンを消費しており、トークンは直接金銭に変換可能である。
エージェントがトークンの消費を管理することから、エージェントが直接お金を払うことへと、ほんの一歩の距離しかない。今年のカンファレンスでは、Stripeがこの一歩を踏み出したデモンストレーションを行った。
デモンストレーション：エージェントによる売買
2日目のメインステージで、何度も拍手が送られたデモンストレーションが行われた。
ジョン・コリソン氏はステージ上で、エージェントに単純な指示を与えた。「AIの需要がエネルギー市場に与える影響を調査せよ。」エージェントは検索を開始し、Alpha Vantageが提供するエネルギー市場データセットを発見した。価格は4セントである。エージェントは、この価格が予算内であると判断し、Tempo CLI内のステーブルコインウォレットを用いて、自主的に購入とダウンロードを完了した。クレジットカードで4セントを支払うのは非効率的だからである。その後、エージェントは完全な分析レポートを生成した。これだけでも十分に驚くべき内容であったが、ジョン氏はさらにエージェントにこう指示した。「このレポートを公開・販売せよ。あなたが妥当と考える価格を設定し、他のエージェントがそれを検索して購入できるようにせよ。」エージェントはAlpha Vantageデータセットのライセンス条項を確認し、商用利用が許可されていることを確認した。その後、ウェブサイトを構築し、レポートを公開し、他のエージェントが単一のリクエストでデータを購入できるよう、命令ファイルを生成した。
わずか数分のうちに、エージェントは調査・調達・生産・コンプライアンス審査・公開・価格設定・販売という一連のプロセスを全て完了した。それは買い手でもあり、売り手でもある。デモンストレーション終了後、ジョン氏は一言言った。「Agentic Commerceは、すでに到来しています。」
初日の他の二つのデモンストレーションも、非常に印象的であった。ウィル・ゲイブリック氏は、エージェントがユーザーのためにレビューサービスを取得するAPIレビュー・アプリを構築した。その過程で、彼はエージェントに一切の支払い情報は伝えなかった。タスク実行中に、エージェントは自動的にこのアプリがMachine Payments Protocol（MPP）を使用していることを発見し、2ドルの支払いを自主的に完了した。人間が行ったのは、指紋認証を一度押すだけであった。こうした「ゼロ設定」で支払いを発見する能力こそが、MPPというプロトコルの核心的な設計思想である。開発者は、エージェント専用の支払いロジックを別途記述する必要がなく、エージェント自身が支払いを発見できるのだ。
続いて、ゲイブリック氏は、リアルタイム計測エンジンMetronome、支払い向けに設計されたブロックチェーンTempo、およびステーブルコインを組み合わせ、ストリーミング支払い（streaming payment）をデモンストレーションした。あるアプリケーションは、AIトークンの消費量に応じてリアルタイムに課金を行う。100万トークンにつき3ドルである。複数のエージェントが同時に動作している。左側のダッシュボードではトークン消費量が上昇し、右側ではステーブルコインによるマイクロペイメントが同期して流入している。Tempoのブロックチェーンブラウザを開くと、合計3.30ドルの支払いは数千件のサブセント単位のマイクロペイメントから構成されており、一件あたりわずか0.00033セントである。クレジットカードでは不可能、ACH（Automated Clearing House）でも不可能、UPIやPixでも不可能である。ゲイブリック氏はステージ上で、これが世界初のストリーミング支払いビジネスであると宣言した。
マイクロペイメントの復活と新たな消費ロジック
チャットウィンドウを通じたショッピングやOpenClawは、エージェントが人類の代わりに消費する事例である。しかし、集団インタビューにおいてコリソン氏は、さらに野心的な判断を下した。すなわち、エージェントは、まったく新しい需要を創出する可能性があるというのだ。
彼は、長年にわたり議論されてきたが、実現には至らなかったビジネスモデル——マイクロペイメント——を、エージェントが実現可能にするかもしれないと考えている。人類は、極めて細かい粒度での消費意思決定を得意とはしない。Spotifyが、1曲ごとの支払いをやめ、月額9.99ドルのサブスクリプションに切り替えたのは、誰も再生ボタンを押すごとに「この曲は15セントの価値があるか？」と判断したくないからである。しかし、エージェントにはこうした認知的負荷はない。この判断が正しければ、人類の認知的摩擦によって失敗してきた一大類のビジネスモデルが、エージェントの前では突然実現可能になるだろう。マイア氏は、私との個別対談でも同様の見解を示した。彼女は、数十人のAI起業家と最近話したが、「エージェント型商業」について議論する際、価格設定が最も多く言及されるトピックであると語った。
取引には必ず買い手と売り手が存在する。買い手がエージェントになった場合、売り手はどう対応すべきか？
あるインタビューで、私はStripeの製品責任者ジェフ・ワインスタイン氏に質問した。「人類には『お客様は神様』という言い回しがある。売り手は消費者を喜ばせる必要がある。では、どうすればエージェントを喜ばせることができるのか？」ジェフ氏の答えはこうだった。「エージェントを、あなたが知っている中で最も優れたプログラマーだと想像してほしい。エージェントが求めるのは、完全な情報、構造化されたフォーマット、素早く読み取れる情報、そして意思決定に必要なあらゆるコンテキストだ。人間の消費者は美しい画像や滑らかなアニメーションを好むが、エージェントは生の構造化データ、正確な物流情報、そして最小限のステップで取引を完了できる能力を求める。」
別の対談では、Metaの製品副社長ジンジャー・ベイカー氏が、この変化をさらに大胆に要約した。「支払いは『瞬間』から『戦略』へと変わるだろう。」人間消費者の購買行動は離散的である。あなたはレジに立ち、財布を取り出し、カードをスワイプし、取引は完了する。一方、エージェントの消費行動は継続的である。あなたは一連のルールを設定する。例えば、「今週の食料品費は50ドル以内」「常にこのカードを優先」「500ドル以上は必ず人的承認を必要とする」などだ。その後、エージェントは、あなたが設定した承認枠内で、自主的に継続的に消費活動を行う。
セキュリティ：計算資源（コンピューティング・パワー）が新たな現金
もしエージェントが本当に新たな消費者となるならば、それと同時に新たなリスクも生じる。これらのリスクは、従来のSaaS取引リスクや人間消費者が直面するリスクとは、本質的に異なるものである。
Sessions期間中、私は特にこのトピックに注目し、Stripeの幹部数名と意見交換を行った。
StripeのデータおよびAI担当責任者であるエミリー・グラスバーグ・サンズ氏は、急速に増加している三つの不正行為のパターンを説明した。第一は、マルチアカウントの悪用である。同一人物が複数の異なるアカウントを繰り返し登録し、それぞれのアカウントで無料枠を獲得しようとするものだ。Stripeのネットワークデータによると、AI企業の6件の登録のうち1件は、こうした悪用に関係している。第二は、無料トライアル期間中の悪意ある消費である。これはAI企業にとって特に致命的である。なぜなら、トライアルのたびに実際の推論コストが発生するからだ。彼女は一例を挙げた。あるパートナー企業では、1件の有料顧客を獲得するためのトークンコストが500ドルを超えていた。なぜなら、1件の顧客獲得には25回の無料トライアルが必要であり、そのうち19回が不正行為だったからである。第三は、彼女が「お食事泥棒（eat-and-run）」と呼ぶものである。顧客が大量のトークンを消費した後、月末に支払いを拒否するという行為だ。エミリー氏は、ある名言を引用した。「計算資源（コンピューティング・パワー）こそが、新たな現金である。」従来のSaaSが悪用された場合、限界コストはほぼゼロである。しかし、AI企業における推論呼び出しは、すべてが実際のコストを伴う。盗まれたトークンは、盗まれたお金そのものなのだ。
しかし、ここには私自身が特に悩み抜いたジレンマがある。多くのAI起業家が、こうした悪用に対処する方法として、無料トライアルを閉じてしまうのである。
エミリー氏は、この問題を「解決した」と主張するすべての人に、どのようにしてそれを実現したのかを尋ねた結果、その「解決策」とは、単に無料層を完全に閉じることだったと語った。しかしジェフ氏は、これによって別の問題が生じると考えている。エージェントは、新たなサービスを発見する主要な手段になりつつある。もしエージェントがサービスを自主的に試用できないなら、エージェントはすぐに別のURLへと飛び移ってしまうだろう。エミリー氏は補足して、エージェントに提示される行動喚起（CTA）が「待機リストに登録」や「営業担当に連絡」である場合、エージェントは即座に離脱してしまうと述べた。不正防止のため自助登録を閉じることは、最も重要な成長チャンネルを競合他社に譲り渡すことになりかねない。
Stripeがこのジレンマに対する回答として提示したのが、不正検知システム「Radar」である。Radarのロジックは単純である。Stripe上で取引が完了するたびに、Radarは学習する。500万社の企業から集まる取引データが、共有のリスク識別ネットワークに流れ込む。ある企業が特定の不正パターンに遭遇した場合、すべての企業がその恩恵を受けることができる。先月、Radarは8社の高成長AI企業において、330万件以上の高リスクな無料トライアル登録を阻止した。
ジェフ氏は、さらに反直感的な見解を示した。エージェントによる買い物は、最終的には、人間がウェブ上で買い物をするよりも安全になるかもしれないというのだ。人間のウェブショッピングにおける信頼性検証は、推論に依存している。ユーザーがサイトにどのくらい滞在したか、クリックパスが正常かといった指標である。一方、エージェントの取引はプログラムによる認証が可能である。StripeのShared Payment Tokens（共有支払いトークン）は、支払い資格証明をトークン化し、エージェントがオリジナルのクレジットカード番号に触れることはない。ユーザーは生体認証で承認を行い、取引限度額、時間枠、および許可された加盟店のホワイトリストを設定できる。信頼メカニズムが「推論」から「確認」へと移行するとき、実際のセキュリティの基準値は向上する可能性がある。
エコシステム、プロトコル、そして一段の歴史
これまでのところ、明らかになったであろう。エージェント型商業は、機能的に健全なエコシステムなしには実現不可能である。Stripe Sessions 2026では、私は食品業界の関係者に出会った。彼がカンファレンスに参加した目的は、「エージェント型商業が自社の新たな機会となり得るかどうか」を把握することであり、これは売り手の視点である。
そのため、これはStripe単独では成し遂げられない。エコシステム全体の協力が必要なのである。
Sessionsの展示ホールを2日間歩き回ると、金融産業チェーン上の多数の企業のブースが目に入った。Stripeは、サプライチェーンの上流・下流のパートナー企業と共に、あるいはそれらに参加して、エコシステムのさまざまな部分をつなぐ一連のプロトコルを立ち上げている。買い手と売り手、人間と機械、機械と機械を結びつけるプロトコルである。Machine Payments Protocol（MPP）は、エージェントがHTTPを介して支払いを発見・完了できるようにする。Agentic Commerce Suiteは、消費者がGoogle、Meta、OpenAI、マイクロソフトのAIアプリケーション内から直接購入できるようにする。Universal Commerce Protocol（UCP）は、Shopifyが主導し、Meta、Amazon、Salesforce、マイクロソフトが参加したクロスプラットフォーム型商業プロトコルである。StripeはUCPの総理事会に加盟している。互いにパートナーでありながら競合でもある企業群が、断片化がエージェントのプラットフォーム横断的な円滑な消費を妨げ、誰にとっても利益にならないという認識のもと、共通のプロトコルを制定することに合意したのだ。
プロトコルといえば、展示ホールで私が見た特別なStripeのパートナーが、Visaである。私にとって、Visaは本質的にプロトコル・プラットフォームである。
Visaに気づいた瞬間、私が大好きで何度も読み返している一冊の本——『One from Many（ひとつから多くのものへ）』、著者デイ・ホック（Dee Hock）——を思い出した。この本の中心的なテーマの一つは、電子時代において、銀行、通貨、クレジットカードがどのように再定義されるべきかである。通貨はもはや硬貨や紙幣である必要はなく、機関が保証し、ネットワークが記録し、世界中を流れるデータでもよい。1960年代末、Bank of Americaが発行したBankAmericardが全国展開し、多数の州を跨いだ消費者が押し寄せた結果、旧来のシステムは崩壊した。ホック氏は、この問題の本質が組織レベルにあることに気づいた。数十の相互に競合する銀行が、インフラを共有する必要があったが、既存の組織形態では、協力と競争を両立させることができなかった。彼は分散型デザインの原則を用い、すべての銀行を新組織の平等なメンバーとし、Bank of Americaがシステムに対する独占的支配権を放棄させた。この組織は後に「Visa」と改名された。
こうして、二つの異なる時代、二つの異なる企業が、類似のことを成し遂げている。それらの間に、何らかの継承関係が存在するだろうか？
どんなエージェントでも簡単に答えを見つけることができる。パトリック・コリソン氏は、かつてホック氏に公然と敬意を表している。2022年にホック氏が逝去した後、パトリック氏は彼を「深刻に過小評価されたイノベーター」と称し、彼と弟に多大な影響を与えたと述べた。さらに明確なシグナルは、採用決定にある。Visaの権威ある学術的歴史を著したデイヴィッド・スターンズ氏が、後にStripeに加わったことである。
もう一つ、支払いの歴史に詳しい人が思わず微笑むような細かい事実がある。ステージ上で、TempoブロックチェーンのCTOであるジョルジオス・コンスタントプロス氏がバリデーター（検証者）の名簿を紹介したが、その中に「Visa」という名前が含まれていた。ホック氏が創設したVisaが、今やStripeが育てたブロックチェーンネットワークの参加ノードの一つとなっている。学生が新しいネットワークを構築し、先生がそのネットワークのノードの一つとなったのだ。
パトリック氏がカンファレンスの開会式でStripeの思想的起源を遡った際、彼はもともとLispを書くプログラマーだったと語った。Lispの核心思想は「コードはデータである」である。彼はこの思想を、Stripe独自の言葉に翻訳した。「Stripeの基本理念は、通貨はデータである。私たちが2011年にStripeをローンチしたとき、これは業界の正統な考え方ではなかった。」ホック氏は組織論から通貨の本質に迫り、「通貨とは単に『価値交換の担保』にすぎない」と結論づけた。それを媒介する媒体は、何でもよい。コリソン氏はプログラミング言語からアプローチし、通貨をデータそのものと直接等置した。すなわち、プログラム可能であり、API呼び出し可能であり、エージェントが操作可能なデータである。二人は異なる言葉で、同じことを語っているのだ。その日のステージ上で、ジンジャー・ベイカー氏はさらに率直に述べた。「通貨とは、単に別の種類のデジタル・コンテンツにすぎないのでは？」
もし通貨がデータであるならば、データの消費者は、当然ながら通貨の消費者にもなるだろう。
サブプロット：Stripeのコンテンツ・ジェネティクス
ここまでで、AI経済の物語はほぼ終わりに近づいている。しかし、少し脇道にそれて、Stripeはほぼコンテンツ制作者の同業者と見なすことができる。
この企業は、金融サービスを得意とするだけでなく、コンテンツ製品の製作にも長けている。出版ブランド「Stripe Press」は品位が高く、多くの人々が『窮理宝典（The Poor Charlie’s Almanack）』の出版をきっかけにStripeを知った。ポッドキャスト『A Cheeky Pint』も個性的で、膨大なリスナーを抱えている。グーグルCEOのサンダー・ピチャイ氏、Anthropic CEOのダリオ・アモデイ氏、a16z共同創設者のマーク・アンドリーセン氏など、多くの著名人がこのポッドキャストに出演している。
Sessions期間中、私はStripe Pressの上級編集者タミー・ウィンター氏とデザイナーのパブロ・デルカン氏に会った。タミー氏は冗談交じりに「Stripeは、数十億ドル規模の企業を附属させた出版社だ」と語った。パブロ・デルカン氏は、品位（taste）についての自分の理解を語った。彼によれば、品位とは長期にわたって蓄積されるものであり、時間をかけて熟成される必要がある。デザインのトレンドに関しては、シンプルなコンセプトと明瞭な伝達を放棄せず、そこに一定の複雑さを、細部と正確性を通して加えることが、新たな課題であると語った。
書籍について話す際、タミー氏は、Stripe Press内で起業家やビルダー（構築者）向けに出版されるシリーズを「Turpentine（ターペンタイン）」シリーズと呼んでいると教えてくれた。これらの書籍は、実践的な知識やツール、技術、保守、そして仕事が円滑に機能するための実務的な事柄に焦点を当てている。抽象的な理論ではなく、読者が具体的な運用上の課題を解決できるよう、実用的な支援を提供することを目的としている。
このシリーズ名は、ピカソにまつわるある逸話を由来としている。芸術批評家たちは、形式、構造、意味について話し合うが、芸術家たちは、どこで安価な松節油を買えるかを話し合う。このシリーズは、起業家のための「安価な松節油」でありたいと願っている。よく考えてみると、海外進出を目指すAI企業にとって、Stripeの金融サービスもまた、一種の「安価な松節油」である。支払い、コンプライアンス、為替などのことを気にする必要がなく、製品開発に集中できるのだ。
このサブプロットは、一見するとメインストーリーとは無関係に思えるが、根底ではつながっている。Stripeにはもう一つの雑誌『Works in Progress』があり、その中心的な問いは「経済はいかにして成長するか？」である。そのポッドキャストはAI経済のリーダーをインタビューする。Sessions自体も、ある意味では経済学の講義のようなものである。2日目の午前中、ジョン・コリソン氏は、経済データ、コーズの企業理論、ソローのパラドックスについて、一時間丸々の講演を行った。私は、金融サービス企業が経済学にこれほど関心を持つのは、経済の構造的変化を理解することが、次なる製品機会を発見するための方法だからなのだと推測している。
ポッドキャスト愛好家として、大会初日にジョン・コリソン氏に会った際、私が最初に尋ねたのは金融に関する質問ではなく、ポッドキャストに関するものだった。私は彼に、これまでに数多くの人物をインタビューしてきたが、すべての対話に通底する根本的な問いは何であるかを聞いた。彼はしばらく考えた後、答えた。「私が本当に興味を持っているのは、彼らの会社が実際にどのように機能しているのか、彼らがどのような競争均衡に置かれているのか、そして彼らが自分たちのビジネスをどのように理解しているのか、ということだ。」
偶然にも、初日の終わりにはもう一つの小さなサプライズがあった。元々予定されていた最後の炉端トークは、パトリック氏がOpenAI共同創設者のグレッグ・ブロックマン氏をインタビューするものだったが、ステージに上がる直前にゲストがサム・アルトマン氏に変更された。パトリック氏は、「AIは急速に変化する分野である」と説明した。
こうして、サプライズは喜びへと変わった。会場は歓声に包まれた。
二人の付き合いは、すでに19年近くに及ぶ。アルトマン氏は、Stripeの最も初期のアングル投資家の一人であり、当時コリソン兄弟はまだ20歳にもなっていなかった。そのため、アルトマン氏は、この対談全体を通して極めてリラックスした様子であった。
終盤に差し掛かったとき、パトリック氏は個人的な質問を投げかけた。「若くして二人の十代の少年に投資した理由は？」アルトマン氏は答えた。「彼らが、自分たち自身が直面した問題を解決しようとしていたことを覚えています。そして、私も、この機会がスケーラブルであることに気づきました。なぜなら、多くの他の人々も、同じ問題を抱えていたからです。」
私は、彼のポッドキャストへの回答と、投資への回答が、同じことを指し示していると思う。すなわち、「実在するニーズを見つけ、実在する問題を解決する」ことだ。対談の中で、アルトマン氏はOpenAIの変遷を三つの段階に分けた。研究ラボから、製品企業へ、そして世界に「知能」を供給する「トークン工場」へと進化した。それぞれの段階には、異なるミッションが存在する。Stripeも同様である。2010年、二人のアイルランド青年が直面した問題は、「オンラインでの支払いが難しすぎる」という単純なものだった。その道のりを経て、彼らは500万のユーザーに、同じ問題の解決を提供してきた。2026年、彼らは新たな問題を発見した。すなわち、「これらの企業の顧客が、すぐにでも人間でなくなるかもしれない」という問題である。
ポッドキャストを片手に、出版社をもう片方の手に持ち、ステージ上でコーズ理論やソローのパラドックスを語り、展示ホールではプロトコルやAPIを展開するStripeは、AI経済をただ創造しているだけでなく、それを記録もしている。カンファレンス中に、私はちょっと狂気じみたアイデアを思いついた。Stripeは、世界のGDPの約2％に相当する取引データを掌握している。AIが生み出す1ドルの収益が、どこから来て、どこへ行き、どれほど速く成長しているのかを、すべて把握しているのだ。もしソロー氏が当時、こうした心拍モニターを持っていたなら、彼は10年も待たずに、統計データの中にコンピューターの存在を発見できたかもしれない。
もしかしたら、いつかStripeがAI経済のためのモデルを提供できる日が来るだろう。それは大規模言語モデルではなく、ノーベル賞に値する経済モデルである。そんなことはありえないだろうか？DeepMind創設者デミス・ハサビス氏がノーベル賞を受賞する数年前、誰がそれを予想できただろうか？
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