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AWS ML Blog

AWS、「Amazon Bedrock AgentCore payments」を一般提供開始　AIエージェントの自律的な少額決済に対応

要点

  • 米Amazon Web Services（AWS）が、AIエージェントによる有料APIやコンテンツの自律的な決済を可能にする「Amazon Bedrock AgentCore payments」の一般提供（GA）を開始した。

  • CoinbaseおよびStripe Privyのステーブルコインウォレットと連携し、エンドユーザーから委任された権限のもとで数セント規模の少額決済を実行できる。

  • 開発者の認証情報は専用マネージャーで保護され、エージェント自身が生の認証情報にアクセスしない短寿命トークンベースの安全な仕組みを採用した。

  • プレビュー時のx402プロトコルに加え、機械向け決済規格「MPP」を新たにサポートし、上限額設定による動的な従量課金にも対応している。

  • 米Amazon Web Services（AWS）は現地時間2026年8月18日、AIエージェントが自律的に決済処理を行えるサービス「Amazon Bedrock AgentCore payments」の一般提供（GA）を開始したと発表した。

  • 同サービスは2026年5月にプレビュー版として公開されていたもので、本番環境のワークロードに求められるセキュリティ、ガードレール、可観測性を備えた機能として正式に提供される。開発者はわずかなコードを追加するだけで、エージェントに対して有料APIやMCP（AIモデルと外部ツールを接続するプロトコル）、有料コンテンツへの支払い機能を実装できるという。

背景にあるエージェントの進化と課金モデルの変化

AWSの説明によると、AIエージェントは従来の単純な対話型アプリケーションから、人間の介在なしに多数のツールを動的に検出・組み合わせて長時間自律稼働するシステムへと進化を遂げている。

一方で、サービスやコンテンツの提供者側でも、従来の人間を対象とした定額サブスクリプション方式から、実行ごとや利用量ごとに数セント（数円〜数十円程度）単位で課金する従量課金モデルへの移行が進んでいる。エージェントは推論やツールの選択、タスクの実行においては高い性能を発揮しているものの、外部サービスの利用に伴う支払いが絡む場面で進行が阻まれるという課題を抱えていた。今回のサービスは、こうした決済のボトルネックを解消するために開発された。

ステーブルコインを活用したウォレット連携と安全設計

エージェントが自律的に取引を行うための資金源として、同サービスはCoinbaseおよびStripe Privyのウォレット機能と統合されている。これらは、数セント規模の安価なマイクロトランザクション（極めて少額の決済）に特化して設計されたステーブルコイン（法定通貨と価値が連動する暗号資産）ウォレットだという。

エンドユーザーは、クレジットカードなどの一般的な決済手段やUSDCステーブルコインを用いてエージェントのウォレットに資金をチャージし、自身の代わりに支出を行う権限をエージェントに委任する。

セキュリティ面では、開発者の認証情報が「AgentCore Identity Secrets Manager」に保管され、エージェントが生の認証情報を直接読み取ることはない。認証情報から生成される一時的な短寿命トークンを用いてウォレットプロバイダにトランザクションの署名などを指示する構成となっており、安全性が担保されている。

今回の一般提供に伴い、マネジメントコンソールやCLIから画面を離れずに認証情報をセットアップできる「Quick Create」オプションがCoinbase向けに導入され、開発工数の削減が図られた。Stripe Privyを利用する場合は、Privyのダッシュボードから取得した認証情報を設定して利用する形となる。

複数規格への対応と上限設定による従量課金

決済の連携基盤はプロトコル非依存（特定の通信規約に依存しない設計）で構築されており、加盟店側が採用しているプロトコルを意識することなく一度の実装で対応できる。

プレビュー段階からサポートしていた「x402」プロトコルに加え、今回の一般提供ではStripeとTempoが共同策定した機械間決済規格「Machine Payment Protocol（MPP）」のサポートが追加された。これにより、追加のコードを記述することなくMPP対応サービスへの支払いが可能になる。

さらに、x402プロトコルにおける「upto」スキームへの対応も導入された。これは固定価格をあらかじめ確約するのではなく支出の上限額を設定できる仕組みであり、LLMのトークン消費やコンピュートリソースなど、実際の利用量に応じて課金されるAPIにおいて、推論単位での柔軟な動的決済（pay-per-inference）を実現するとしている。

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