要点:
- Kiteは5月12日の発表通り、AIエージェント向けの決済インフラを提供するため、Avalancheブロックチェーン上でメインネットをローンチしました。
- このローンチは、Bakktのような企業やMorphoのようなプロトコルが参入している「エージェント・ファイナンス」という広範な業界トレンドの一環です。
- 同プロジェクトは、2025年に前年比72%増の33兆ドルを処理したステーブルコイン決済市場をターゲットにしています。
要点:

2026年5月の第1週は、自律的なAI主導のクレジットおよび決済への構造的な転換点として記録されることになります。
Kiteは5月12日、AIエージェントがユーザーに代わって取引を行えるように設計された、垂直統合型の決済インフラをAvalancheブロックチェーン上でローンチしました。これは、2025年に33兆ドルに達したステーブルコイン決済市場をターゲットにしています。このローンチにより、将来のマシン・ツー・マシン(M2M)経済のための金融インフラを構築する競争に、新たなプレーヤーが参戦することになります。
「次の戦場は通貨です。AIエージェントが、支出をセキュリティやコンプライアンスの悪夢に変えることなく、ユーザーに代わってサービスの支払いを行えるかどうかが焦点です」と、Messari Researchのアナリスト、エリック・マヌキアン氏は最近のレポートで述べており、Kiteの統合スタックによるこの問題への取り組みに注目しています。
Avalancheでのデビューは、上場企業が同様の「エージェント・ファイナンス」モデルへとシフトしている時期と重なります。Bakkt Holdings(BKKT)はAIネイティブな決済エンジンの買収を経て、AIを活用したフィンテックへと方向転換を図っており、Black Titan Corporationの5月の調査ノートによると、Morpho LabsはBaseネットワーク上で、人間の介入なしに貸付ポジションを管理するために13万以上のAIエージェントが登録されたことを確認しています。
Kiteの成功は、Avalancheへの開発者と取引量の誘致にかかっており、Bakktのような資金力のある競合やBase上の分散型プロトコルとの戦いになります。注視すべき主要な指標は、M2Mコマースの主要インフラ構築競争の中で、AIアプリケーションによる同社の決済スタックの採用状況となるでしょう。
自律的なエージェント主導の金融への動きは、孤立して起きているわけではありません。これは一部のアナリストが「レジーム・シフト(体制の変化)」と呼ぶものを象徴しており、複雑な金融タスクにおいて分散型プロトコルが主要なインフラになりつつあります。これは、上場しているデジタル資産企業が伝統的なブローカレッジ業務で大きな逆風に直面した時期の後に続いています。
例えば、Bakktは第1四半期に暗号資産関連の収益が77%減少したことを受け、戦略的なピボットを行いました。5月11日の決算説明会で、アクシャイ・ナヘタCEOは、グローバルな決済市場をステーブルコイン・インフラが「既存のレールを蚕食する」ような「大海原」に例えました。同氏は、ターゲットとなる市場は十分に大きく、「規律ある資本配分と耐久性のあるレールを備えた規制下のインフラ・プロバイダーは、実質的なビジネスを構築できる」と述べています。
この見方は、基礎となる決済ボリュームの成長にも裏付けられています。ステーブルコイン決済市場は2025年に前年比72%増の33兆ドルに成長しており、KiteやBakktなどの企業が航海するための巨大な潮流を生み出しています。
目標は同じでも、AI主導の決済レイヤーを構築するアプローチは多岐にわたります。Kiteは特定のレイヤー1ブロックチェーンであるAvalanche上に垂直統合型のスタックを構築し、専用のエコシステムを創出することを目指しています。これが普及すれば、ネットワーク上の開発活動や取引量が増加する可能性があります。
対照的に、Morpho LabsはBaseネットワーク上で、コア・インフラ(Morpho Blue)と戦略レイヤー(MetaMorpho)を分離する、よりモジュール化されたアプローチを採用しました。これにより、AIエージェントを使用してオーダーメイドのクレジット市場を管理する機関投資家向けの「リスク・キュレーター」の誘致に成功しています。
一方、Bakktはより中央集権的で、伝統的金融(TradFi)中心のモデルを代表しています。Distributed Technologies Researchの買収により、AIネイティブな決済エンジンを自社内に取り込み、米国の資金移動業免許を活用して機関投資家顧客へのサービス提供を計画しています。分散型、モジュール型、中央集権型という異なるモデルが、エージェント・ファイナンスという同一の課題に収束していることは、大きな市場機会があることを示唆しています。主要な課題は、技術的な能力から広範な普及へと移行し、どのアーキテクチャが最も効果的に拡張できるかを証明することです。
この記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。