AI Agentの性能を向上させるUIのリッチ化

「チャット完結型」のAIエージェントでは、金融の実務要件は満たせません。意図の解釈ミス、監査の難しさ、なりすましのリスクを解消する実装設計を、電通総研 戸田がFintech Weekで実機デモとともに解説しました。LLMに任せるステップとUIで確定させるステップの分担設計、DPoPによる「このAIだけが使えるトークン」、限度額・回数制限による事前封じ込め、UCP標準に沿ったGoogle Pay決済まで、VeCrea AI Agent Trustによる実装の設計思想と構成図を収録した講演資料です。

「チャット完結型」を超える、金融実務に耐える実装設計

LLMにすべてを任せたAIエージェントは、意図の解釈ミスや監査ログの不備、そして決済APIでのなりすましというリスクを抱えます。本資料が提案するのは、LLMが担うべきステップとUIで人間が確定させるステップを明確に分けた「ハイブリッド実行設計」です。

DPoP（Demonstration of Proof-of-Possession）によって「このAIエージェントだけが使えるトークン」を発行し、限度額・回数制限で被害を事前封じ込めし、UCP（Universal Commerce Protocol）標準に沿ってGoogle Payと接続する。この三層の設計が、Fintech Week のデモで実証した安全な自律決済の骨格です。実機デモのスクリーンショットと構成図を含む設計資料として活用できます。

• LLM × UI 分担設計：意図解釈ミスと監査困難を解消するハイブリッド実行モデル
• DPoP：「このAIだけが使えるトークン」によるなりすまし防止の仕組み
• 限度額・回数制限：暴走前に被害を封じ込める事前統制の設計
• UCP標準 × Google Pay：VeCrea AI Agent Trust による実機決済デモの構成

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