サイカルトラスト、AIが来歴と決済履歴を照合する特許を取得

サイカルトラストは、商品の来歴と決済履歴をAIが照合する特許を取得しました。
特許第7909347号の技術は、DPPとオンチェーン決済を組み合わせます。
AIが取引リスクに応じて照合手順を組み立て、真正性を確認してから支払う仕組みです。

記事の概要

サイカルトラストは、「鑑定証明システム（R）」に関する国内特許第7909347号を取得しました。
同社が「エージェンティック・サプライチェーン・コマース」と呼ぶ仕組みです。
DPP（デジタルプロダクトパスポート）に記録された商品の来歴と、オンチェーン決済の履歴をAIが照合します。
両者が一致した場合に本物と判定し、一致しない場合は支払いを確定させない設計です。
AIは取引元や過去データからリスク区分を判定し、低リスク取引は短時間で処理します。
高リスク取引では照合を深く行い、手順を組めない例外的な取引は人間の判断に戻します。
照合手順と判定結果は監査記録として残し、ゼロ知識証明によって機密情報を開示せずに真正性を示します。
同社は、政府の「骨太方針2026」や金融庁の実証実験などでオンチェーン金融の検討が進む中、決済前の確認と監査証跡を補う技術と位置付けています。

記事のポイント

1. 来歴と決済を照合： DPPに記録された商品の来歴と、上流から下流までの決済履歴をAIが照合し、支払いの可否を判断します。
2. リスク別に処理： 取引のリスク区分に応じて照合の深さを変え、低リスク取引は通し、高リスク取引は詳しく確認します。
3. 監査記録を保存： 照合の手順と判定結果を記録し、ゼロ知識証明で仕入先や原価などの機密情報を隠したまま証明します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 自社の調達・決済を自動化する際、商品の来歴だけでなく支払いの根拠まで検証できるかを、取引設計と内部統制の両面で確認する必要が生じそうです。
• 決済・物流事業者： 決済データと商品の来歴を結び付け、リスクに応じて確認手順を変える機能が、エージェント型取引の安全性を差別化する要素になる可能性があります。
• 監査・法務担当： AIが自動判定する取引では、判定結果だけでなく照合手順や例外処理の記録も求められ、監査証跡を前提にした運用ルールの整備が必要になりそうです。

このニュースの背景

AIが購買からオンチェーン決済まで担う取引では、画面上の商品情報と条件が一致すれば支払いが進む一方、商品の来歴を確かめる仕組みが課題になっています。
DPPは商品の来歴を記録しますが、決済情報は必須項目ではなく、商流の情報と金流の履歴が分断されています。
オンチェーン金融や銀行間の即時決済の検討が進む中、決済の速度を保ちながら、支払い前の確認と事後に追跡できる監査記録をどう組み込むかが焦点になっています。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

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