Proof, Not Promises: Test‑and‑Learn Regulation for AI, Payments & Programmable Money | 実証で築く信頼──AI・決済・プログラマブルマネーの新しい規制アプローチ

AI is reshaping financial services faster than traditional rulemaking can keep pace - not only through new models, but through new ways of deploying and combining existing techniques across products, channels, and infrastructure. This open roundtable brings together regulators, industry leaders, and researchers to explore how “test‑and‑learn” approaches (sandboxes, pilots, evaluation methods, shared experiments) can generate evidence that builds trust without stifling innovation. A dedicated chapter will examine agentic payments as a practical test case: where AI is beginning to progress payment workflows, what enables safe scaling, and what concerns matter most. The discussion then widens to parallels across other parts of finance and intersections with programmable money (DLT/tokenisedpayments) and emerging security horizons. The session is designed to be conversational, practical, and forward-looking - surfacing lessons that travel across jurisdictions and sectors. 

AIは、従来の規制の動きを上回る速度で、金融サービスの姿を変えています。その変化は、新しいモデルの登場だけによるものではありません。既存の技術を製品やチャネル、インフラを横断して組み合わせ、活用する新しい手法が広がっていることも大きな要因となっています。

本オープンラウンドテーブルでは、規制当局、業界のリーダー、研究者が集まり、試験運用を重ねながら改善していく「テスト・アンド・ラーン」型の取り組み（サンドボックス、パイロットテスト、評価手法、共同実験など）によって、イノベーションを妨げることなく、信頼につながる確かな根拠をどう積み上げられるのかを探ります。あわせて、エージェント型決済を実践的な検証例として取り上げます。AIが決済の流れをどのように変え始めているのか、安全に広げていくために何が必要なのか、そして何が主な懸念となるのかを検討します。

議論はさらに広がり、金融のほかの分野との共通点や、プログラマブルマネー（DLTやトークン化された決済）との接点、そしてこれから浮上してくる新たなセキュリティ課題にも目を向けます。本セッションは、対話を重視し、実務に根ざしながら将来を見据えた議論を行います。法域や業界を越えて共有できる教訓や示唆を見いだすことを目指します。