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Robinhoodが、第三者のAIエージェントに株の売買やクレジットカード決済を任せられる仕組みを公開した 株取引用の Agentic Trading と、支払い用の Agentic Credit Card を発表 いずれも MCP（Model Context Protocol） 経由でAIと接続する 安全対策として、専用口座・利用上限・リアルタイム通知・即時切断 が用意されている ただしRobinhood自身も、AIは間違えるし、利用者の責任は残る とかなりはっきり注意している Robinhoodが、AIエージェントに自分の代わりに投資や支払いをさせる新機能を発表しました。 正直、これはかなり攻めた動きです。 発表されたのは2つです。 Agentic Trading AIエージェントが、ユーザーの代わりに株を売買する Agentic Credit Card AIエージェントが、ユーザーの代わりにクレジットカードで支払いをする ここでいう「AIエージェント」は、単に質問に答えるAIではなく、**指示に従って実際に行動するソ

Circle共同創業者のSean Neville氏が、Catena LabsでSeries Aとして3,000万ドルを調達した 出資者はAcrew Capitalとa16z cryptoが主導し、Breyer Capital、General Catalyst、QEDなども参加した Catena Labsは、AI agentが安全に金融取引できるようにするツールを作っている 同社は米OCCに対して、ニューヨークでの national trust bank charter を申請した 目的は、AIが使うお金にルールと信頼を与えること Neville氏は「まだ初期段階だ」としつつも、初回取引の大半はagentが実行するようになると見ている Fortuneの記事は、Circleの共同創業者であるSean Neville氏が、新しいスタートアップCatena Labsで3,000万ドルを集めた、という話です。 しかもこの会社、ただのAI企業ではありません。狙っているのは、ざっくり言うと「AIのための銀行」です

古いシステムにAIを足すとき、いちばん壊れやすいのは「AIそのもの」ではなく、その前後にある既存の仕組みだ――この記事は、そんな現実をかなり生々しく教えてくれます。 DEV Communityの元記事では、2014年から動いているローン申請プラットフォームにLLMを組み込んだチームが、どこでつまずいたのかを順番に振り返っています。読んでいて「そりゃそうなるよね…」と何度も思いました。デモではうまくいくのに、本番では別世界。AI導入あるあるの、かなり本質的な話です。 LLMを通常の関数みたいに扱うと危ない - 遅延や障害が起きたとき、画面全体や決済処理まで止まる AI導入は実質「データ整備プロジェクト」になりがち - 古いDBには、意味の曖昧な項目や表記ゆれが山ほどある コスト監視は最初から必要 - AIは静かにお金を食うので、あとから気づくと請求額が怖い 解決策はLLMをアプリ本体から切り離すこと - gateway を挟み、timeout・fallback・監査ログ・コスト計測を持たせる AIはモデルより「つなぎ目」で失敗する - 既存システム

Bakktの2026年第1四半期売上は77%減の2億4360万ドル。主因はcrypto trading volumeの減少 最終損益は1170万ドルの赤字で、前年同期の770万ドルの黒字から急反転 会社は今、crypto取引インフラからstablecoin paymentsとAI対応の金融インフラへ軸足を移している 4月30日にはDTR（Distributed Technologies Research）の買収を完了 Zothとも提携し、年換算10億ドル規模の決済量を狙う構え 市場では、BakktだけでなくCircleのようなstablecoin関連企業にも注目が集まっている 暗号資産業界ではよくある話ですが、売上が大きく落ちた会社が、別の成長テーマに賭けるという動きが今回のBakktです。 Cointelegraphの記事によると、Bakktの2026年第1四半期のcrypto services revenueは2億4360万ドルで、前年同期の10億7000万ドルから**7