Stripeのマシンペイメントは、暗号通貨が実現できなかったことを可能にするかもしれない。

Stripeのマシンペイメントプロトコルは、AIエージェントによる処理を可能にすることで、長年少額決済を妨げてきた人的遅延を排除します。.

、データ取得、APIの使用、ワークフローの実行といったタスクと並行して、即時トランザクションにするために、2026年3月18日にマシンペイメントプロトコル（MPP）をリリースしました

Stripeは機械がmaticに支払いを行えるように人を排除する

わずか数セント費用で、ユーザーが高額な月額料金を支払うのではなく、サービスを利用するたびに少額を支払うという考えに基づいているが、30年以上もの間、大規模に普及することはなかった。

失敗の言い訳は常にシステムの脆弱性、設計の不備、インフラの不足などだったが、本当の問題は、プロセスのあらゆる段階で摩擦を生み出すユーザーにあった。裏では、たとえ数セントの費用がかかろうとも、繰り返し支払いを承認するのは面倒だと感じるため、人々はカートを放棄したり、承認が必要なシステムを避けたりしていたのだ。.

開発者たちは、ブラウザにマイクロペイメント機能を組み込んだり、ウォレットベースのシステムを使って決済を簡素化したり、暗号通貨で手数料を削減したりしようと試みたが、いずれも個々の決済を人間が承認する必要があったため、失敗に終わった。.

Stripeのマシンペイメントプロトコルは、AIエージェント、ソフトウェアシステム、または自動化されたワークフローを使用し、事前にdefiされたルールに従って自律的に動作して支払いを行います。これにより、人間が躊躇したり取引を遅らせたりすることが多いため、人間をプロセスから排除することができます。.

このシステムは、決済ページ、カート、承認手順を不要にします。AIエージェントが、人間の承認を求めることなく、maticにデータやサービスへのアクセスを要求、支払い、受信するからです。.

その結果、取引は人と企業の間ではなく、機械とシステムの間（機械間決済）で行われるようになる。. 

AIエージェントは決済をより効率的にし、すでに多くの業界で調達、財務業務、ソフトウェアワークフロー、顧客対応などのタスクを処理している。.

このモデルが成功しているのは、人間とは異なり、機械はワークフローが特定のサービスに依存している場合、単に無料の代替手段を選択することができないため、支払いが任意ではなく必須となるからである。.

同様に、MPPのようなシステムはカードネットワーク、銀行システム、デジタルウォレット、ステーブルコインといった既存のインフラと統合できるため、導入が迅速に進み、ユーザーは新しいツールを学ぶ必要がありません。.

さらに、企業は複雑な業務フローと頻繁な支払い処理を抱えているため、時間と手作業を削減できる自動化を高く評価しており、これらの新しいシステムを真っ先に導入するだろう。.

マイクロペイメントは、すべての取引に人間が関与していたために失敗したが、機械がその役割を担うようになることで、このシステムは最終的に拡大できるだろう。.

機械決済は、これまで暗号通貨では拡張できなかった実際のユースケースを生み出す。

仮想通貨は、少額で低コストの金融取引と、サブスクリプションではなく従量課金制サービスを中心とした新たなビジネスモデル構築の可能性を約束したが、ユーザーが各取引を承認し、ウォレットを管理し、手数料を理解し、操作を確認する必要があったため、結局は失敗に終わった。.

Stripeは、自動化と既存のインフラストラクチャを活用して、事前にdefiされたルールに基づいて意思決定を行い、ユーザーの操作なしに、これらのアクションをカード、銀行、ステーブルコインなどの実際の決済システムに接続します。. 

例えば、今日のほとんどのAPIはサブスクリプション制またはプリペイドクレジット制を採用しており、利用者は実際にどれだけ利用するか分からないうちに料金を支払わなければならないため、未使用容量に対して過剰な料金を支払うことになりかねません。また、リクエストを1回行う前にアカウントを作成し、支払い情報を入力し、料金プランを選択する必要があるため、利用者にとって煩雑な作業となります。.

機械決済では、リクエスト、支払い、応答が遅延や承認なしに同時に行われるため、定期購読、プリペイドカード、過払いリスクが不要になります。.

同様に、IoTデバイスは必要なものをリアルタイムで支払うことができるようになり、現実世界での活用が進んでいます。例えば、工場のセンサーが問題を検知すると、診断サービスに料金を支払って問題を分析したり、スマート電力メーターが価格と供給状況に基づいて別の供給源から電力を購入したりすることが可能になります。

機械決済がこれらの利用事例を可能にするのは、取引額が非常に小さく、高速かつ頻繁であり、人間が処理しようとするとシステム速度が低下してしまうためである。. 

自動運転車もこの流れに加わっており、電気自動車は充電ステーションに接続し、価格を合意し、支払いをmaticに完了できるため、人間が行うよりもはるかに速く充電できる。. 

さらに、機械による支払いは、サービス間で計算能力、ストレージ、データアクセスに対する料金をリアルタイムで支払うことを可能にするため、クラウドコンピューティングにおける正確なコスト tracを可能にする。. 

また、ステーブルコインは低コスト、迅速な決済、システムへの組み込みの容易さといった利点があるため、機械決済における頻繁かつ少額の取引に最適であることも注目に値します。実際、ステーブルコインの取引量は今年約3兆9000億ドルに達し、2025年には総額33兆ドルに達すると予測されており、 USDCだけでも18兆3000億ドルを処理する見込みです。

StripeはUSDCのようなステーブルコインを使用し、既存の決済システムにも接続できるため、企業は業務のやり方を変えたり、ブロックチェーン技術を理解したりする必要はありません。.

同時に、マシン間決済では、MPPやx402などのプロトコルを使用して、システム間の通信内で直接決済が行われるようにしています。同様に、このシステムには、不正行為を防止し、信頼できるエージェントのみが取引を行えるようにするための検証システムとツールが含まれています。.

デジタルウォレットにはすべての取引を完全に監査するため制限、ルール、tracほか、キルスイッチ、コンプライアンスツール、リスク管理システムなどの安全機能も搭載されており、必要に応じて人間が介入できるようになっている。

最終的に、機械が完全にネットワーク化されたデジタル経済の中で支払い、収益を上げ、運営できるようになったことで、決済は摩擦なく自然に拡張できるようになる。.

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