$XRP保有者の方々、Ripple Swell 2026で元インド準備銀行総裁のラグーラム・ラジャン氏が語った内容をご覧になりましたか？ 彼の対話は、さらに多くの注目を受けるべきです！ このインタビューの中で、私が繰り返し考えている部分があります。 ラジャン氏は、政府が人工知能を適切に規制する前に、AIの仕組みを理解することがなぜ必要なのかを説明していました。 そして私は、AIが実際に資金を動かすことに信頼が置かれた場合、何が起こるのかを考え始めました。 すでにAIエージェントはサービスの購入や支払いの開始を行っています。次の段階では、企業がこうしたシステムに金融取引、流動性管理、そして最終的には投資資産の管理を任せるようになります。 誰がAIエージェントに資金を使わせる権限を与えるのでしょうか？誰が取引を検証するのでしょうか？金融機関はどのようにしてコントロールを維持するのでしょうか？ これらの問いは、銀行や機関資本の文脈で極めて重要になります。 ラジャン氏はこの分野で豊富な経験を持っています。 彼は2013年から2016年までインド準備銀行の総裁を務め、その後国際通貨基金（IMF）の首席エコノミストを務め、現在はシカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの金融学教授です。 ニューヨークでリップルCEOのブラッド・ガーリングハウス氏と行った議論の中で、彼は規制当局がまだAIシステムが何をできるのかを学習中であると説明しました。 彼の見解では、政府と民間テクノロジー企業は協力し、リスクを理解し、適切なルールを策定する必要があります。 私はこの方向性に賛成です。 金融機関は、AIソフトウェアに資金管理の権限を委ねる前に、それが何を許可されているのかを正確に把握しなければなりません。 そしてその移行に必要なインフラの一部は、すでにXRP Ledgerを中心に開発されています。 私が見つけた内容をお伝えします。 2026年2月25日、t54 LabsはAnagram、PL Capital、フランクリン・テンプルトンが主導する資金調達ラウンドで500万ドルを調達しました。 このラウンドにはリップル、Virtuals Ventures、Blockchain Coinvestorsも戦略的に参加しています。 t54は、金融アプリケーションがAIの身元認証、支出許可、取引リスク、支払い認可を検証するための技術を開発しています。 そのTrustlineインフラは、取引が実行される前にその内容を評価することを目的としています。 たとえば、企業がAIアシスタントに金融情報の購入や承認済みの経費処理を任せる場合を考えましょう。 企業は支出限度額と許可された活動を定義します。 AIが支払いを要求すると、システムはその取引がその指示に従っているかを確認します。 これは、自律型金融を実際の企業が利用可能にする上で重要な要素です。 そしてすでにXRP Ledgerとの連携も実現されています。 2026年6月9日、リップルはXRPL AI Starter Kitを発表しました。 このキットは開発者がXRP Ledgerウォレットと連携し、残高を確認し、取引を送信し、金融サービスにアクセスするためのツールを提供します。 t54との統合を通じて、開発者はXRPとRLUSDを使用してx402支払いも利用できます。 以下に簡単な例をご説明します。 AIアシスタントが$0.10の金融データセットを必要としたとします。 プロバイダーが支払いリクエストを送信します。 AIはその認可を確認し、支払いを完了して情報を取得します。 事前に定められた許可範囲内であれば、従業員がすべての小さな取引を手動で承認する必要はありません。 支払いはXRPLを通じてXRPまたはRLUSDで決済されます。 そして取引件数はすでに増加しています。 2026年10月2日、t54は自社のXRPL仲介を通じたx402支払いが累計1,000万件を超えたと発表しました。 7日間平均では1日あたり50万件以上を上回っていました。 10月14日にはCoinDeskが、169社の登録マーチャントを通じて累計約1,430万件の支払いがあったと報告しました。 関連データによると、累計決済額は約6,991 XRPおよび12,752 RLUSDでした。 これらの金額は、現在の採用段階について重要な示唆を与えます。 取引の大半は非常に少額ですが、すでに大量の自動化された支払いを処理する技術が存在しています。 私は、企業が同じインフラを利用してより高価なサービスや定期的な経費、金融操作に取り組み始めたとき、何が起こるのかに興味を持っています。 マスターカードはすでにこの市場に取り組んでいます。 2026年6月10日、マスターカードは「Agent Pay for Machines」を発表しました。 リップルXとt54 Labsも参加組織として名前が挙げられました。 このイニシアチブは、マシンの身元認証、支払い許可の適用、取引確認、決済対応に焦点を当てています。 これらこそが、企業がAIシステムに資金へのアクセスを与える前に必要とする金融コントロールです。 マスターカードの関与は、自律型商業が既存の決済企業にとって真剣な開発分野となっていることを示唆しています。 Amazon Web Servicesも別の例です。 2026年9月1日、AWSはt54とAmazon Bedrock AgentCore支払いの統合に関するケーススタディを公開しました。 t54の広範なインフラは、$0.001から$0.01までのマイクロペイメントを含む2,000万件以上のAIエージェント取引をスクリーニングしました。 これらの取引は、t54のXRPL x402合計とは別に、広範な支払い制御インフラに属しています。 このシステムには支払い先確認、保護された認証情報、支出限度額、取引記録が含まれています。 毎日数千件もの自動支払いを処理する企業を考えましょう。 各支払いがどのエージェントによって開始されたのか、受取人が承認済みかどうか、支出が定められた限度内に収まっているかを把握する必要があります。 企業が財務活動を見直す際には、取引記録が利用可能でなければなりません。 これらはAI駆動型金融システムが解決すべき現実の課題です。 そしてXRP Ledgerはこれらの要件に関連する機能を次々と追加しています。 2025年9月、XRPLはOn-ledger Credentialsを導入し、アカウントが自身の身元やその他の資格に関する保証を使用できるようにしました。 Permissioned Domainsは認証情報に基づく参加制御を提供します。 Permissioned DEXは承認された参加者に対して制御された環境での取引を可能にします。 そして2026年10月にはさらに2つの開発が実現しました。 10月8日：Permissioned Delegation アカウントは無制限な制御を与えることなく、特定の取引アクションを承認できるようになりました。 10月9日：Batch Transactions 複数の操作を単一のバッチ内で調整できます。 また提案されているSponsored Fees and Reserves機能により、アプリケーションがユーザーに代わって特定のXRPネットワークコストやアカウント準備金を負担できるようになります。 複数のAIエージェントを管理する金融機関を考えましょう。 一つのエージェントは承認済み支払いを担当し、 別のエージェントは財務ポジションを監視し、 三つ目のエージェントは事前定義された取引の実行を支援します。 機関はそれぞれのシステムに対して異なる権限と金融コントロールを確立する必要があります。 XRPLの拡張されるインフラは、こうしたアプリケーションを開発するための開発者にさらに多くのツールを提供します。 そして私はこれらの機能が金融自動化が進むにつれてますます重要になると考えています。 しかしブラッド・ガーリングハウス氏がトークン化について言及したとき、ラジャン氏のインタビューはさらに興味深いものになりました。 彼らはブロックチェーン技術が金融証券や担保の移動を容易にする可能性について議論しました。 ラジャン氏はトークン化された証券が担保の流動性を向上させ、流動性移動を加速し、特定の決済リスクを軽減する可能性があることを認めました。 私はこの部分に特に注目しました。 なぜなら機関がトークン化された金融資産を保有し始めたとき、それら資産を管理するシステムが必要になるからです。 担保の移動が必要です。 通貨の交換が必要です。 取引の決済が必要です。 そしてますます多くの操作が承認された金融ソフトウェアによって処理されるようになるでしょう。XRP Ledgerには、機関向けトークン化の事例がすでに存在する。 10月26日、Aviva Investorsは、XRPL上でSterling Liquidity Fundのトークン化された株式クラスを発表した。 Avivaは、トークン化されたマネーマーケットファンドの2つの株式クラスに合計8600万ポンド以上を投資したと報告しており、そのうち5000万ポンドが新設されたスターリングクラスである。 これは、ブロックチェーンインフラを通じて実際の投資資産が表現されていることを意味する。 投資マネージャーがトークン化されたファンド保有資産、現金残高、コラテラル要件を監視する場面を想像してみよう。 認可されたAIシステムが実行が必要な金融アクションを特定する。 機関のコントロールがそのアクションを検証する。 その後、資産または支払いが適切な決済システムを通じて処理される。 AI、トークン化、デジタル金融インフラの組み合わせには、大きな機会があると私は見ている。 10月には、Rippleに関する他の機関向けの進展も複数あった。 10月26日、Ripple National Trust BankはOCCチャーターのマイルストーンを達成した。 10月27日、BNYはデジタル資産保管サービスをXRPとRLUSDに拡大した。 そして10月21日、OCCはGENIUS Actに基づく最終的なステーブルコイン規則を発表し、2027年1月18日に効力発生予定である。 GENIUS ActはAI規制ではなく、規制された決済用ステーブルコインに関するものである。 しかし、より広い関連性が重要である。 金融機関はデジタル金融への拡大に伴い、保管体制、規制された決済資産、信頼性の高い取引インフラを必要としている。 これらの進展は、それらの要件の異なる部分に対応している。 さらに注目すべきは、Evernorthとの関連である。 1月20日、t54は自動化されたXRP財務運用を含むEvernorthとの戦略的提携を発表した。 計画されている作業には、AI支援による流動性管理、リスク監視、機関向け金融戦略が含まれる。 Evernorthの戦略にはXRPが含まれている。 T54は、AIが開始する金融活動を評価・制御するためのインフラを開発している。 そしてXRPLは、基盤となる資産および取引インフラを提供している。 これは、AI技術が将来的に機関向けXRP管理に組み込まれる可能性を示す実用的な例である。 XRP準備金を保有する企業は、承認されたシステムを利用して流動性を監視し、保有資産を評価し、取引を開始することができる。 これらのシステムには認可とリスクコントロールが必要である。 また、機関は管理対象資産への信頼性のあるアクセスを必要とする。 そして10月29日、もう一つの発表があった。 t54とArco Financialは、XRP Ledgerエコシステム内でトークン化資産のAI支援配分を検討するためのMOUに署名した。 提案されている提携は、Arcoのフィンテックとt54のTrustlineリスクコントロールを組み合わせる。 アイデアは、AIアプリケーションが既存の投資指示と許可に従って金融資産を管理することである。 これらは提案中の活動だが、開発者が検討している金融製品の種類を示している。 また、自動化された金融決定とブロックチェーンベースの決済との間に重要な関係が形成されつつあると私は考えている。 では、これらすべてが$XRP自体への需要をどのように生み出すのか？ 実際に発生する金融活動に焦点を当てたい。 いくつかの可能性のあるメカニズムがある。 1. AIエージェントがXRPで直接支払う場合 企業がサービスに対してXRPを請求する場合、それを購入するエージェントはXRPへのアクセスが必要である。 繰り返し支払いが拡大するにつれて、一部の企業はこれらの運用を支えるためにXRP残高を保有するようになるだろう。 2. 機関が流動性のためにXRPを保有する場合 異なる通貨間で資金移動を行う金融アプリケーションは、信頼性のある流動性へのアクセスを必要とする。 XRPがこれらの取引に有用である場合、機関や流動性提供者は商業的理由からXRP残高を保有する動機を持つことになる。 3. クロスカレンシー決済 XRP Ledgerはすでにネイティブなパスペイメントと分散型取引所をサポートしている。 RLUSDを保有する機関が別のデジタル通貨を送金する必要がある場合、 XRP経由での交換ルートが効率的であれば、取引は次のように実行される： RLUSD → XRP → 目的通貨 この機能が、異なる資産間で金融取引を管理する認可されたAIシステムによって利用される様子を想像してみよう。 これらの金融操作が価値を増すほど、XRPの流動性役割に対する私の関心は高まる。 4. ネットワーク固有の要件 XRPLの標準的な基本アカウント準備金は1 XRPである。 参照トランザクション手数料は0.00001 XRPであり、支払われると永久に破棄される。 これらはネットワークがXRPを利用する既存の方法である。 しかし、より大きな経済的機会は、機関が実際にXRPを金融流動性として保有・使用することにあると考えている。 取引回数の増加は支払いの頻度を示すが、 さらに知りたいのは、どれほどの価値が決済されているか、機関がどれだけのXRPを保有しているか、そして通貨変換時にどれだけ頻繁にXRPが選ばれているかである。 これらの数値こそが、XRPが自律的金融における役割についてより明確な洞察を与えるだろう。 また、より広範なAI業界も急速に拡大している。 2026年8月、Gartnerはエージェント型AIに2220億ドルの市場機会があると特定した。 同社の研究では、2025年から2030年にかけて単体AIエージェントおよびアシスタントが約13倍成長すると予測されている。 マッキンゼーも、2030年までにAIエージェントによる商業活動が既存の支払い収益のおよそ750億ドルに影響を与えると推定しており、より積極的な採用シナリオでは1600億ドルに達すると見ている。 これらはより広範な業界全体に対する予測であるが、 市場規模は、ソフトウェアがサービスを購入し取引を行うためのシステムを開発している金融機関やテクノロジー企業の動機を説明するのに役立つ。 特に私は大規模な資本に関わるアプリケーションに注目している。 データに対する支払いは初期的な利用事例である。 機関財務管理、トークン化資産転送、通貨変換およびコラテラル運用ははるかに広範な金融機会を示している。 以下が私が今後数年間を見通すアプローチである。 2027年には、自律システム向けの規制されたデジタル決済インフラと金融コントロールへの注目が高まると予想する。 2027年から2028年にかけては、AI支援財務運用と機関流動性管理の進展を追跡する。 2028年から2029年にかけては、トークン化資産と自動投資アプリケーションにより、金融決済および通貨変換への追加需要が生じる可能性がある。 そして2030年頃には、AIエージェントが金融市場における常連参加者となる可能性があると考えている。 これらの日付は私の見通しであり、確定した採用スケジュールではない。 最も重要なのは、技術とともに商業活動が発展するかどうかである。 Rajanの議論とRipple、Franklin Templeton、t54、Mastercard、AWS、Aviva Investors、BNY、Evernorth、Arco Financialに関わる進展を検討した結果、 私はAIと機関金融との関係にますます注目している。 RajanはAIガバナンスと規制当局と民間企業間の協力の必要性について議論しており、XRPを推奨していたわけではない。 私のXRP理論は、XRPL周辺で開発されている技術がRajanが述べた金融要件とどのように関連するかを検討することから生まれている。 そして彼の後続のトークン化に関するコメントにより、この関連性はさらに興味深くなっている。 金融資産はデジタル化されつつある。 ソフトウェアは取引を開始する能力を得ている。 機関はこれらの活動を制御・検証するシステムを構築している。 すべてが価値移動および交換の信頼できる手段を必要としている。 私はXRPが支払い・決済・機関流動性を通じてその金融システムに大きく参加する機会があると考えている。 そして今後数年間で特に注目したい一つの進展がある：AIエージェントが微小な支払いを超え、実際にXRPを使用する意味のある金融取引を管理し始めている。 これは、この技術がXRPの経済的実用性にどのように貢献しているかを示す、はるかに強力な指標となるだろう。 私にとって、ラグーラム・ラジャンの会話で覚えておくべき点はこれだ。 $XRPの採用はすでに始まっている
