約1年前、国際送金業界で最も注目されていたトピックは人工知能だった。大規模言語モデルと生成AIの台頭に後押しされ、この技術は業界の主要な話題となり、AIベースのソリューションに関する発表がほぼ毎日行われ、この技術の可能性を称賛する多くの論考が発表されていた。
1年経った今、状況は少し異なっている。AIに関する過熱感は決して消えていない—ビジネス界全体では、生産性向上への継続的な関心とAIバブルへの懸念が高まる中、依然として大きな話題となっている。しかし、国際送金業界内では、その論調が明らかに変化している。
AIはまだ注目の的だが、現在はステーブルコインと舞台を共有しており、これによってこの技術に関する最も誇張された衝動の一部が抑えられている。一方、AIイニシアチブを開始した上場企業は、徐々に初期の成果を報告し始めており、さらなる戦略を構築するための具体的な指標を提供している。
決済分野でのAIに関する議論はより焦点が絞られたが、減少してはいない
ステーブルコインが多くの注目を集める中、人工知能に関する議論の頻度が低下したと考えるのは簡単だが、実際にはそうではないようだ。私の会社であるFXC Intelligenceによる25の主要な国際送金関連企業の公開決算説明会の分析によると、2025年第3四半期におけるこの技術への言及回数は、前年同期と比較して2倍以上になっている。
決済分野でのこの技術の活用に関するプレスリリースも増加しており、前年比で約10%の成長を見せている。
しかし、注目すべきは、この技術がどのように議論されているかだ。以前は、抽象的な議論や、詳細や明確なタイムラインに乏しい漠然とした計画だけを語る企業によって話題にされることが多かった。対照的に、現在の議論は非常に意図的であり、通常は発売された製品や具体的な成果に焦点を当てている。
多くの企業にとって、これまでの焦点は生産性向上のためにAIを活用することであり、シティとゴールドマン・サックスという銀行大手はともに、シティの場合はコードレビューなど、業務環境でのこの技術の活用を強調している。これは予測される財務上の利益にまで及んでおり、法人向け決済大手のCorpayは、この技術を活用した自社の生産性向上の取り組みによるマージン拡大を予測している。
同様に、この技術は特に顧客サービスの合理化とコスト削減に効果を発揮しており、デジタル送金企業のRemitlyは、この技術の結果として顧客サポートと運営コストが改善したと報告している。
これらは比較的初期の例であり、多くの決済企業にとって、この技術の真の生産性向上の可能性を引き出すにはある程度の時間がかかるだろうが、少なくとも適切な環境では、この技術が生産性向上の約束を果たせることを示している。
エージェントAIはまだ過熱感を引き起こしている
AIによる生産性向上がいくつかの財務上の利益をもたらし始めている一方で、まだ初期段階にあり、未検証の過熱感のリスクが高い領域が一つある：エージェントAIだ。最初から最後まで全てのタスクを処理できる自律型エージェントの使用を指すこの技術は、それらのタスクに決済の開始と完了が含まれるため、決済業界で特に関心を集めている。そして、エージェントAIは理論上は人間向けの決済インターフェースをナビゲートできるが、業界の多くはエージェントAI専用の決済インターフェースとパートナーシップにより大きな可能性を見出している。
「エージェント」という用語の使用が広まったのはここ1年のことであり、多くの企業が完全なソリューションを発表したのはここ数四半期のことなので、現在の議論は必然的に成果を示すというよりも、可能性の段階にある。
しかし、前向きな動きもある。マスターカードとビザはともに、前四半期にそれぞれのネットワークでエージェント決済の処理を開始した。一方、ペイパルはこの分野でいくつかの動きを発表しており、最も注目すべきはOpenAIとのパートナーシップで、ChatGPTユーザーがペイパルのプラットフォームを使用して決済できるようになる。
エージェントAIには可能性があることは明らかであり、決済処理業者全体、消費者向けブランドや銀行とともに、過去2四半期でこの技術について、それ以前の全四半期を合わせた以上に議論している。しかし、どれだけの可能性があるかはまだ分からない。特に、最終的には消費者がそのようなAIを信頼して自分の代わりにお金を使うことが必要になるからだ。
決済業界にとっての長期的な技術となるか？
世界のインフラの最も重要な部分の一つとして、決済業界はあらゆるAI変革の最前線に立つ可能性が高く、それを活用する態勢も整っている。しかし、どんな技術でも、一時的な流行ではなく業界で永続的な地位を獲得するためには、真の影響を示す必要がある。
この技術は生産性向上の原動力として明らかに可能性を示しており、組織がさらに最適化を進めるにつれて、さらなる成果が見られる可能性が高い。しかし、この技術に関する最も熱心な予測が実現されるかどうかはまだ明らかではない。
2025年がAIが興奮から現実へと移行した年だとすれば、2026年は最終的に、この技術がどれだけビジネスを変革できるか—そして期待と現実の境界線がどこにあるのかを真に見極める年になるかもしれない。
