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Walrus が脳になる：Sui のストレージプロトコルがいかにして 2026 年の AI エージェント向けデフォルトメモリレイヤーとなったか

· 約 21 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

現在オンチェーンで稼働しているすべての自律型AIエージェントには、同じ屈辱的な秘密があります。それは、ほとんどすべてを忘れてしまうということです。あるトレーディングエージェントが月曜日に200万ドルのトレジャリーをリバランスし、火曜日に複雑なアービトラージを成功させたとしても、水曜日にはそのどちらについても一貫した記憶を持っていません。なぜなら、エージェントが実際に機能する方法に適合する形で記憶を保持するためのインフラがまだ存在しないからです。このギャップは現在、4,500億ドル規模のオンチェーンエージェント経済において最も重要な未解決の問題となっており、2026年4月、もともとファイル用に設計されたストレージネットワークがその解決策としての地位を確立しました。

Mysten LabsによるSuiネイティブの分散型ストレージネットワークであるWalrus Protocolは、1周年記念日に保存データ量が450TBを超え、Arweaveの385TBを抜き去り、Web3における主要な書き込み負荷の高いストレージレイヤーとして浮上しました。しかし、より興味深いストーリーは生の容量ではありません。それは、Walrusが2026年3月25日にリリースしたAIメモリSDK「MemWal」です。これにより、プロトコル全体がファイル用ではなくエージェント用のインフラとして再定義されました。次世代の自律型システムを構築する開発者にとって、これは分散型ストレージの勢力図を静かに塗り替えるものです。

誰も語りたがらなかったメモリのボトルネック​

LLMベースのエージェントは、コンテキストウィンドウという過酷な制約の中で生きています。すべての推論ステップ、すべてのツール呼び出し、すべての観察結果は、数十万トークンの枠内に収まらなければならず、収まらないものはエージェントの視点から単純に消滅します。人間の開発者は、これをベクトルデータベース、Redisキャッシュ、Postgresテーブルなどで補っていますが、これらは中央集権的なインフラであり、エージェントが自身の鍵を保持し、自身のトランザクションに署名し、信頼できるバックエンドなしで動作することを望む場合には機能しなくなります。

オンチェーンエージェントの動きが、この問題を深刻化させました。2026年第1四半期までに、Virtuals Protocol単体で4億7,900万ドル以上のエージェント生成経済活動と、残高を保持する17,000以上のオンチェーンエージェントを追跡していました。これらのエージェントは、セッション間での状態保持を必要としています。どの取引相手がデフォルトしたか、どの戦略で損失が出たか、どのユーザーが権限を付与したかを記憶しておく必要があります。そして、それをAWSに書き込むわけにはいきません。オンチェーンで自律的に稼働することの核心は、データベースのパスワードを預けられるような信頼できる「誰か」が存在しないことにあります。

既存の分散型ストレージの選択肢は、それぞれこの問題の異なる側面で行き詰まっていました。

  • IPFS はコンテンツ指向でピアツーピアですが、誰かがデータをピン留めし続けるためのネイティブな経済的インセンティブがありません。最後のノードが関心を失えば、ファイルは消えてしまいます。
  • Filecoin はストレージ取引でインセンティブの問題を解決していますが、その取得レイテンシ（コールドデータの場合、数十秒かかることが多い）は、推論ループの途中でメモリの断片を取得する必要があるエージェントとは互換性がありません。
  • Arweave は「一度の支払いで永久に保存」というモデルで真の永続性を提供しますが、その経済性はアーカイブ向けに最適化されています。長期保存は安価ですが、小さなオブジェクトの書き込みは高価で扱いづらく、エージェントが実際に存在するコンピューティングレイヤーとのネイティブな統合もありません。

これらはいずれも、数百万の自律型プログラムが数秒ごとに小さな構造化された状態の塊（blob）を書き込み、1秒未満のレイテンシで読み戻し、同時にスマートコントラクトチェーン上のウォレット制御オブジェクトに所有権を固定するというユースケースを想定して設計されたものではありませんでした。Walrusは、それを想定して作られたのです。

Walrusの正体とは​

Walrusは、Mysten LabsによってSuiの上に構築された分散型ストレージおよびデータ可用性プロトコルです。2025年にメインネットをローンチし、2026年初頭に1周年の節目を迎え、目覚ましい数値を記録しました。19カ国にわたる100のストレージノード、4.12 PBの総システム容量（現在約39%を使用）、そして拡大を続けるプロトコル統合のパイプラインです。ステーク量上位のバリデーターは、米国、フィンランド、オランダ、ドイツ、リトアニアに集中しており、この地理的な分散はレイテンシと規制への耐性の両面で重要です。

内部的には、その魔法の正体は Red Stuff と呼ばれるイレイジャーコーディングスキームです。各blobを多数の完全なコピーとして複製するのではなく（従来のFilecoinやS3のアプローチ）、Red Stuffは各blobをスリバー（断片）に分割し、わずか4.5倍の複製係数で100以上のノードに分散させます。つまり、Walrusは単純な複製よりもはるかに低いコストで耐久性を実現しながら、大多数のノード故障にも耐えることができます。同様に重要なのは、このスキームが自己修復機能を備えていることです。ノードがオフラインになった際、そのデータの断片を回復するためのコストは、blob全体ではなく失われたデータのみに比例する帯域幅で済みます。そのため、ネットワークは急激に破綻するのではなく、緩やかに性能を低下させながら修復されます。

経済レイヤーはWALトークンです。BlobのパブリッシャーはWAL建てのエポック保持手数料を支払い、ステーカーはストレージ帯域幅を提供してその手数料を受け取ります。Suiオブジェクトは、すべてのblobの所有権とアクセス制御を固定します。2026年4月中旬現在、WALは約0.098ドルで取引されており、時価総額は約2億2,500万ドルです。MemWalの発表サイクルを受けて24時間で45%上昇しました。それでも2025年5月の史上最高値0.76ドルからは約87%下落しており、AIエージェントの仮説が的中すれば、プロトコルの価値上昇の大部分はまだ先にあることを示唆しています。

決定的な点、そして競合が見落とし続けている点は、Walrusの書き込みが安価で高速であることです。Blobはネットワークを一度通過するだけでよく、ストレージノードは元のサイズのごく一部であるスリバーを処理するため、一度に数ギガバイトをアップロードできます。これにより、少額で頻繁な書き込みが経済的に実行可能になります。これは、数回のツール呼び出しごとに自身の状態をチェックポイントとして保存したいエージェントにとって、非常に重要な意味を持ちます。

MemWal の登場：認知として再定義されたストレージ​

2026 年 3 月 25 日、Walrus チームは永続メモリを持つエージェントを構築するための開発者向け SDK およびランタイムである MemWal を発表しました。現在はベータ版ですが、すでに開発者のプロトコルに対する語り方を再定義しています。Walrus はもはや単なる「安価な分散型ストレージ層」ではなく、「エージェントが物事を記憶する場所」になったのです。

MemWal が導入する中核的な抽象化は メモリスペース（memory space） です。これは、エージェントが状態をダンプするために使用していた非構造化ログファイルに代わる、構造化された専用コンテナです。例えば、取引エージェントは 3 つのメモリスペースを持つことができます。数分間の最近の観察結果を含む短期的なワーキングメモリスペース、ポジションや未実現損益を含む中期的なポートフォリオ状態スペース、そして数週間から数か月の対話履歴にわたって持続する長期的な取引相手のレピュテーション（評判）スペースです。各スペースには、独自の保持ポリシー、アクセス権限、および更新頻度が設定されています。

その裏側では、MemWal SDK を使用するエージェントがバックエンドリレーヤーと通信し、ブロブコミットのためのバッチ処理、エンコーディング、および Sui とのやり取りを処理します。リレーヤーはデータをストレージのために Walrus にプッシュすると同時に、各メモリスペースの所有権とアクセス制御を記述する Sui オブジェクトを更新します。つまり、エージェントのメモリは単に保存されるだけでなく、Sui オブジェクトによって所有されます。これは、他のアセットと同様に、メモリを譲渡、委任、取り消し、または他のオンチェーンプリミティブと組み合わせることができることを意味します。

すでに 3 つの具体的なユースケースが初期の統合を牽引しています：

  1. 常時稼働のバックエンドを必要としないクロスセッションの永続性。 エージェントは、起動し、SDK を介して Walrus から関連するメモリスペースをロードし、一定時間推論を行い、更新をコミットしてシャットダウンすることができます。このループに中央集権的なサーバーは介在しません。次に同じプロセスまたは別のマシンで起動したとき、エージェントはチェーンから自身の状態を再構築します。

  2. 暗号化された権限によるマルチエージェント共有コンテキスト。 Sui のオブジェクトモデルはきめ細かな機能の委任を可能にするため、あるエージェントが別のエージェントに対し、残りの状態を公開することなく特定のメモリスペースへの読み取り専用アクセスを許可できます。これは、ElizaOS で登場しているような「エージェントスウォーム（agent swarms）」が求めていたプリミティブです。共有データベースを信頼することなく、感情分析エージェントがスクレイピングエージェントの出力を読み取れるようにする方法です。

  3. 監査可能な意思決定トレイル。 取引の実行、ローンの承認、またはコンプライアンスワークフローの管理を行う金融エージェントは、規制当局、監査人、および取引相手が検証できる記録を作成する必要があります。不変のコミットログを持つ Sui オブジェクトに固定されたメモリスペースは、エージェントネイティブなシステムにおける「検証可能なコンプライアンス」そのものです。

短期ワーキングメモリと長期永続ストレージを分離し、暗号化による完全性チェックを階層化したこの設計は、認知科学の研究が長年 AI 構築者に示唆してきたアーキテクチャを反映しています。違いは、MemWal がそれをアプリケーションごとの課題ではなく、プロトコルのプリミティブにしたことです。

既存のプロトコルが簡単にピボットできない理由​

Filecoin や Arweave も「エージェントメモリ」SDK を追加して対抗できると考えがちですが、問題はマーケティングではなくアーキテクチャにあります。

Filecoin の F3 ファストファイナリティ・アップグレード（2025 年）は、レイテンシプロファイルを大幅に改善し、ネットワークの時価総額を 50 億ドル以上に押し上げましたが、ディールベース（契約ベース）のストレージモデルは、基本的に書き込みが大規模で頻度が低く、事前に交渉されることを前提としています。データの取得（リトリーバル）は改善されていますが、コールドデータの場合は依然として秒単位で測定されており、これはエージェントの推論ループの予算外です。アグレッシブなキャッシュを使用して回避することもできますが、その時点ですでにオフチェーンのバックエンドを再構築していることになります。

Arweave の Permaweb は哲学的に異なります。これは作成者よりも長生きすべきデータのために設計されており、ジャーナリズム、出所記録、歴史的アーカイブには最適ですが、急速に更新されるエージェントの状態には適していません。また、「一度払えば永久に保存される」モデルは、ほとんどの状態が数日間または数週間だけ重要で、その後は古くなるというエージェントメモリの実際の経済的形状とは一致しません。Arweave の AO コンピューティング層は興味深く注視に値しますが、それは別の賭けです。つまり、他で実行されているエージェントのためのメモリ層ではなく、Permaweb 上での並列計算です。

IPFS は依然として Web3 ファイルアドレッシングの共通言語に最も近い存在ですが、永続性の保証がないため、本格的なエージェント開発者がそこに重要な状態を置くことはありません。IPFS の周囲に成長したピニングサービスのエコシステムは、現実的なパッチ（つぎはぎ）であり、アーキテクチャ上の解決策ではありません。

Walrus の優位性は、新しいプリミティブを発明したことではありません（消失訂正符号は数十年前から存在しています）。優位性は、その経済モデル（永久的な基金ではなくエポックごとのレンタル）、レイテンシプロファイル（小さなブロブに対する 1 秒未満の読み取り）、およびスマートコントラクトの統合（所有権のアンカーとしての Sui オブジェクト）が、自律型エージェントが実際に振る舞うべき方法と一致していることにあります。他のスタックは、別の目的のために設計された既存のアーキテクチャにこれらの特性を詰め込まなければなりません。

Four Pillars のリサーチチームによる有用な比較表から、別の目立たない利点も明らかになっています。それはコストです。Walrus の消失訂正符号と低いレプリケーションファクターにより、耐久性のあるストレージ 1MB あたりのコストは Filecoin や Arweave よりも約 100 倍安くなります。1 日に数百の小さな状態更新を行う可能性のあるエージェントにとって、それは大規模運用において実質的な金額の差となります。

インフラ構築者にとっての意味​

2026 年に Web3 インフラを構築するすべての人が理解しておくべき広範なパターンの一部として、Walrus がエージェント・メモリ・レイヤーとして台頭しています。エージェント経済は、それぞれが特定の課題を解決する特化型のサブストレートへと細分化されつつあります。

  • Coinbase の Agentic Wallet はカストディ（鍵の保管場所）を解決します。
  • Mind Network の x402z は機密決済（エージェントが戦略を漏らさずに取引する方法）を処理します。
  • Nava Labs はインテント（意図）検証に取り組みます（実行されたアクションがユーザーの要求と一致しているか）。
  • ERC-8004 はアイデンティティ（オンチェーン上でのエージェントの身元）を定義します。
  • Warden はクリプト経済的な決済レイヤーを構築しています（エージェントがどのように担保を拠出し、不正行為に対してスラッシングを受けるか）。
  • Walrus + MemWal は現在、メモリ・レイヤー（エージェントが何を知り、何を記憶しているか）を所有しています。

これらはいずれも単独で勝者総取りの市場になるわけではありませんが、組み合わさることで新しい「エージェンティック・スタック」を形成します。そして、勝利するプロジェクトは、これらのレイヤーをシームレスに統合できるプロジェクトでしょう。2026 年に新しいオンチェーン・トレーディング・エージェントを立ち上げる開発者は、Sui ウォレット、Walrus メモリ・レイヤー、アイデンティティ資格、検証証明、および決済レールを組み合わせることを想定すべきです。単一のプロトコルでこれら 5 つすべてをうまくこなせるものは存在せず、すべてをやろうとするものは、通常どれもうまくいきません。

世界経済フォーラム（WEF）による DePIN の予測（2025 年の 500 億ドルから 2028 年までに 3.5 兆ドルへ）は、これらすべての動きを後押しするマクロの追い風です。その予測の大部分を占めるのがストレージとコンピュートであり、Walrus が最も積極的に旗を立てているのがストレージ分野です。今年初め、65TB に及ぶ検証可能な機関投資家グレードのブロックチェーン・データ（Bitcoin、Ethereum、Sui の履歴記録）を Walrus プラットフォームにもたらした Allium との提携は、このプロトコルが必要としていた機関レベルの検証となりました。これは、単に Sui ネイティブの NFT プロジェクトのためのおもちゃではなく、本格的なデータ・ワークロードのための実行可能な基盤であることを示しています。

残された疑問​

これらすべてが保証されているわけではありません。3 つの要因がこの仮説を狂わせる可能性があります。

Sui への集中リスク。 Walrus は WAL トークノミクスを通じて経済的に Sui と結びついており、オブジェクト・モデルの統合を通じて技術的に結びついています。もし Sui がスマートコントラクト・プラットフォームとしての関連性を失い、Aptos や Solana、あるいは L2 ルネサンスに取って代わられた場合、Walrus のエージェント・メモリというストーリーは、より脆弱な基盤から再構築しなければならなくなります。これまでのところ Sui の開発者の牽引力は健全に見えますが、「これまでのところ」というのは、あらゆるクリプト・プラットフォームがどちらかの方向への転換点を迎える前に使われる言葉です。

MemWal の採用曲線。 SDK はまだベータ版です。本当の試練は、ElizaOS、AutoGPT スタイルのシステム、台頭しつつある MCP/A2A エージェント・プロトコルなどの主要なエージェント・フレームワークが、MemWal を第一級（ファーストクラス）の統合対象とするか、あるいは単なる選択肢の一つとするかです。強力なフレームワークのサポートがなければ、MemWal は Sui をあえて利用しようとする開発者向けのニッチなツールにとどまってしまいます。

商業的な中央集権化の圧力。 もし OpenAI や Anthropic が、強力な LLM 統合を備えた独自のエージェント・メモリ製品を提供すれば、多くの開発者は分散型のオプションよりも便利な方を選択するでしょう。Walrus の回答は、分散型メモリが「エージェントが独自の資産を保有する」「信頼できるオペレーターなしでの複数エージェント間のコラボレーション」など、中央集権型メモリでは不可能なユースケースを解き放つというものでなければなりません。それは事実ですが、市場参入戦略（GTM）には継続的な教育が必要です。

新しいエージェンティック・スタック上での構築​

今後 18 ヶ月で、エージェンティックな Web3 スタックが 3 〜 4 つの既存勢力の周りで固定化されるのか、あるいは数十の競合レイヤーに断片化されるのかが決まります。Walrus の賭けは、メモリがそのスタックにおいて明確で独自のレイヤーになること、そしてメモリ・レイヤーの勝者は、プログラマブルな所有権、低レイテンシの読み取り、持続可能な経済性、そして実用的な開発者ツールを組み合わせた者になるということです。そのチェックリストに照らせば、Walrus は今日のどの直接的な競合他社よりも先行しています。

2026 年にエージェント・ネイティブな製品を出荷したい構築者への実践的なアドバイスはシンプルです。メモリを後回しにするのではなく、最優先のインフラ課題として扱ってください。ユーザー、戦略、そして失敗を記憶しているエージェントは、ステートレスなエージェントには決して真似できない複利的な優位性を積み上げていくでしょう。

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