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＃Web3エコシステムのMCP：包括的なレビュー

1。Web3コンテキストでのMCPの定義と起源​

**モデルコンテキストプロトコル（MCP）**は、AIアシスタント（大きな言語モデルなど）を外部データソース、ツール、環境に接続するオープン標準です。普遍的なプラグアンドプレイの性質のために「AIのUSB-Cポート」と呼ばれることが多いMCPは、人類によって開発され、2024年11月下旬に最初に導入されました。AIモデルを隔離するソリューションとして、「データが生きているシステム」 * - データベースおよび具合環境とブロックチェーンへの「システム」 *をしっかりと橋渡しすることで、それらを隔離する解決策として出現しました。

もともと人類の実験的サイドプロジェクトであったMCPは、すぐに牽引力を獲得しました。 2024年半ばまでに、オープンソースの参照実装が登場し、2025年初頭には、エージェントAI統合の事実上の基準になり、主要なAIラボ（Openai、Google Deepmind、Meta AI）がネイティブに採用されました。この急速な取り込みは、 Web3コミュニティ**で特に注目に値しました。ブロックチェーン開発者は、MCPをAI機能を分散型アプリケーションに注入する方法と見なし、オンチェーンデータとサービス用のコミュニティ製MCPコネクタの急増につながりました。実際、一部のアナリストは、MCPが、自然言語インターフェイスを使用してユーザーに力を与えることにより、ブロックチェーンだけよりも、分散型のユーザー中心のインターネットの元のビジョンをブロックチェーンだけよりも実用的な方法で満たす可能性があると主張しています。

要約すると、MCPはブロックチェーンやトークン**ではなく、AIの世界で生まれたオープンプロトコルであり、AIエージェントと分散型データソースの間の橋渡しとしてWeb3エコシステム内に急速に受け入れられています。人類のオープンソースは、標準（初期のGithub仕様とSDK）を使用して、その周りにオープンコミュニティを栽培しました。このコミュニティ主導のアプローチは、MCPのWeb3への統合の段階を設定し、現在、AI対応アプリケーションの基礎インフラストラクチャと見なされています。

2。技術アーキテクチャとコアプロトコル​

MCPは、3つの主要な役割を持つ軽量クライアント - サーバーアーキテクチャで動作します。

• ** MCPホスト：**リクエストを調整するAIアプリケーションまたはエージェント自体。これは、Chatbot（Claude、ChatGpt）または外部データが必要なAI搭載アプリです。ホストは相互作用を開始し、MCPを介してツールや情報を要求します。
• ** MCPクライアント：**ホストがサーバーと通信するために使用するコネクタコンポーネント。クライアントは、接続を維持し、リクエスト/応答メッセージを管理し、複数のサーバーを並行して処理できます。たとえば、CursorやVS Codeのエージェントモードなどの開発者ツールは、さまざまなMCPサーバーでローカルAI環境をブリッジングするMCPクライアントとして機能します。
• ** MCPサーバー：** AIにコンテキストデータまたは機能を公開するサービス。サーバーはツール、リソース、または** AIが使用できる**プロンプトを提供します。実際には、MCPサーバーは、データベース、クラウドアプリ、またはブロックチェーンノードとインターフェイスし、AIに標準化された操作セットを提示できます。各クライアントサーバーペアは独自のチャネルで通信するため、AIエージェントはさまざまなニーズに合わせて複数のサーバーを同時にタップできます。

コアプリミティブ： MCPは、AIツール相互作用を構成する一連の標準メッセージタイプとプリミティブを定義します。 3つの基本的なプリミティブは次のとおりです。

• **ツール：**ディスクリート操作または機能AIがサーバーで呼び出すことができます。たとえば、「SearchDocuments」ツールまたは「ETH_CALL」ツール。ツールは、APIのクエリ、計算の実行、スマートコントラクト関数の呼び出しなどのアクションをカプセル化します。 MCPクライアントは、サーバーから利用可能なツールのリストを要求し、必要に応じてそれらを呼び出すことができます。
• リソース： AIがサーバーを介して読み取る（または時には書き込み）できるデータエンドポイント。これらは、ファイル、データベースエントリ、ブロックチェーン状態（ブロック、トランザクション）、またはコンテキストデータです。 AIは、標準のMCPメッセージ（「Listresources」や「ReadResource」要求など）を使用して、リソースをリストし、コンテンツを取得できます。
• **プロンプト：**構造化されたプロンプトテンプレートまたはサーバーがAIの推論を導くことができる手順。たとえば、サーバーは、フォーマットテンプレートまたは事前に定義されたクエリプロンプトを提供する場合があります。 AIは、プロンプトテンプレートのリストを要求し、それらを使用して、そのサーバーとの対話方法の一貫性を維持できます。

ボンネットの下では、MCP通信は通常JSONベースであり、RPC（リモートプロシージャコール）と同様のリクエスト応答パターンに従います。プロトコルの仕様では、「InitialIzereQuest」、「ListTools」、「CallTool」、「ListreSources」などのメッセージを定義します。この標準化により、AIエージェントができることを *発見 *できることを可能にします。新しいサーバーに接続すると、「どのツールとデータを提供していますか？」そして、それらの使用方法を動的に決定します。

セキュリティおよび実行モデル： MCPは、安全で制御された相互作用を念頭に置いて設計されました。 AIモデル自体は任意のコードを実行しません。 （クライアントを介して）高レベルの意図をサーバーに送信し、実際の操作（たとえば、データの取得やAPIの呼び出し）を実行し、結果を返します。この分離は、機密アクション（ブロックチェーントランザクションやデータベースの書き込みなど）をサンドボックス化するか、明示的なユーザーの承認を必要とすることを意味します。たとえば、「ping」（接続を生かし続けるため）のようなメッセージや、MCPサーバーがクライアントのAIにサブ応答を生成するように依頼する「createmessagerequest」などのメッセージがあります。認証、アクセス制御、監査ロギングなどの機能は、MCPをエンタープライズおよび分散環境で安全に使用できるように積極的に開発されています（これについては、ロードマップセクションで詳しく説明します）。

要約すると、MCPのアーキテクチャは、AIエージェント（ホスト）をツール、データ、およびアクションを提供する柔軟なサーバーに接続する標準化されたメッセージプロトコル（JSON-RPCスタイルコール）に依存しています。このオープンアーキテクチャはモデルと存在したおよびプラットフォーム非攻撃 - AIエージェントはMCPを使用して任意のリソースと通信でき、開発者はAIのコアコードを変更する必要なくデータソース用の新しいMCPサーバーを作成できます。このプラグアンドプレイの拡張性は、Web3でMCPを強力にするものです。ブロックチェーンノード、スマートコントラクト、ウォレット、またはオラクル用のサーバーを構築でき、AIエージェントにWeb2 APIとともにこれらの機能をシームレスに統合できます。

3。Web3でのMCPのユースケースとアプリケーション​

MCPは、AI駆動型アプリケーションを安全で高レベルで実行し、チェーンオンチェーンまたはオフチェーンアクションを実行できるようにすることにより、幅広いユースケースのロックを解除します。 Web3ドメインで解決するのに役立ついくつかの重要なアプリケーションと問題を次に示します。

• オンチェーンデータ分析とクエリ： AIエージェントは、ライブブロックチェーン状態をリアルタイムでクエリして、洞察を提供するか、アクションをトリガーできます。たとえば、Ethereumノードに接続されているMCPサーバーにより、AIはアカウントの残高を取得したり、スマートコントラクトストレージを読み取り、トレーストランザクションを読み取るか、イベントログをオンデマンドで取得できます。これにより、チャットボットまたはコーディングアシスタントがブロックチェーンエクスプローラーになります。開発者は、「Uniswap Pool Xの現在の流動性は何ですか？」などのAIアシスタントの質問をすることができます。または「このEthereum Transactionのガスコストをシミュレート」すると、AIはMCPツールを使用してRPCノードを呼び出し、ライブチェーンから答えを取得します。これは、AIのトレーニングデータや静的スナップショットに依存するよりもはるかに強力です。
• 自動化されたDefiポートフォリオ管理：データアクセスとアクションツールを組み合わせることにより、AIエージェントは暗号ポートフォリオまたはDefiポジションを管理できます。たとえば、「AI Vault Optimizer」は、農場全体でユーザーのポジションを監視し、リアルタイムの市場条件に基づいてリバランス戦略を自動的に提案または実行することができます。同様に、AIは defiポートフォリオマネージャーとして機能し、リスクまたはレートが変更されたときにプロトコル間の割り当てを調整できます。 MCPは、AIがオンチェーンメトリック（価格、流動性、担保比）を読み取り、許可されている場合はトランザクション（移動資金や資産の交換など）を実行するツールを呼び出すための標準インターフェイスを提供します。これは、ユーザーが手動で行うのが難しい方法で24時間年中無休で利回りを最大化または管理するのに役立ちます。
• **トランザクションのAI搭載ユーザーエージェント：**ユーザーのブロックチェーンインタラクションを処理できる個人AIアシスタントを考えてください。 MCPを使用すると、このようなエージェントはウォレットやDAPPと統合して、自然言語コマンドを介してタスクを実行できます。たとえば、ユーザーは「AI、財布から0.5 ETHをアリスに送信する」または「最高の最高のプールでトークンを賭ける」と言うことができます。 AIは、MCPを介して、セキュアウォレットサーバー（ユーザーの秘密鍵を保持）を使用してトランザクションを作成および署名し、ブロックチェーンMCPサーバーをブロードキャストします。このシナリオは、複雑なコマンドラインまたはメタマスクインタラクションを会話エクスペリエンスに変えます。ここでは、安全なウォレットMCPサーバーを使用して、許可と確認を実施することが重要ですが、最終結果はAI支援を通じてオンチェーントランザクションを合理化することです。
• 開発者アシスタントとスマートコントラクトのデバッグ： Web3開発者は、ブロックチェーンインフラストラクチャをコンテキスト認識しているMCPベースのAIアシスタントを活用できます。たとえば、EVMおよびSolanaのチェーンスタックのMCPサーバー**は、開発者のブロックチェーン環境にAIコーディングコピロットに深い可視性を与えます。 AIアシスタント（VSコードまたはIDE）を使用するスマートコントラクトエンジニアは、AIにテストネットの契約の現在の状態を取得したり、トランザクションのシミュレーションを実行したり、ログをチェックしたりすることができます。これは、契約のデバッグとテストに役立ちます。 AIは「盲目的に」コーディングしていません。実際に、コードがオンチェーンでリアルタイムで動作する方法を確認できます。このユースケースは、AIが（ドキュメントMCPサーバーを介して）継続的に最新のドキュメントを継続的に摂取できるようにし、ブロックチェーンを直接照会し、幻覚を減らし、提案をはるかに正確にすることにより、大きな問題点を解決します。
• クロスプロトコル調整： MCPは統一されたインターフェイスであるため、単一のAIエージェントは複数のプロトコルとサービスを同時に調整できます。Web3の相互接続されたランドスケープで非常に強力なものです。アービトラージのさまざまなdefiプラットフォームを監視する自律的な貿易エージェントを想像してください。 MCPを介して、1人のエージェントがAaveの貸出市場、Layerzeroクロスチェーンブリッジ、およびMEV（Miner抽出可能な値）分析サービスと同時に、一貫したインターフェイスを通じてインターフェースできます。 AIは、1つの「思考プロセス」で、Ethereum（Ethereumノード上のMCPサーバーを介して）から流動性データを収集し、価格情報またはOracleデータ（別のサーバーを介して）を取得し、ブリッジまたはスワッピング操作を呼び出すこともできます。以前は、このようなマルチプラットフォーム調整には複雑なカスタムコード化ボットが必要でしたが、MCPはAIが1つのビッグデータ/リソースプールであるかのようにWeb3エコシステム全体をナビゲートするための一般化可能な方法を提供します。これにより、Cross-Chainの収量最適化や自動化された清算保護などの高度なユースケースが可能になり、AIが鎖間で資産または担保を積極的に移動します。
• ** AIアドバイザリーとサポートボット：別のカテゴリは、Cryptoアプリケーションのユーザー向けアドバイザーです。たとえば、UNISWAPやコンパウンドなどのプラットフォームに統合された defiヘルプチャットボットは、MCPを使用してユーザーのリアルタイム情報を引き込むことができます。ユーザーが「私のポジションをヘッジする最良の方法は何ですか？」と尋ねると、AIはMCPを介して現在のレート、ボラティリティデータ、ユーザーのポートフォリオの詳細を取得し、コンテキストを意識した回答を提供できます。プラットフォームは AI搭載アシスタント財布やDAPPSに埋め込まれている複雑なトランザクションを介してユーザーを導き、リスクを説明し、承認を得てステップのシーケンスを実行できることを模索しています。これらのAIエージェントは、複数のWeb3サービス（DEXES、貸出プール、保険プロトコル）の上に効果的に座っており、MCPを使用して必要に応じてクエリとコマンドを使用して、ユーザーエクスペリエンスを簡素化します。
• ** Web3を超えて - マルチドメインワークフロー：**私たちの焦点はWeb3ですが、MCPのユースケースはAIが外部データを必要とするドメインに拡張されていることに注意する価値があります。 AIをGoogleドライブ、Slack、Github、Figmaなどに接続するためにすでに使用されています。実際には、単一のAIエージェントがWeb3とWeb2にまたがる可能性があります。たとえば、GoogleドライブからExcelの財務モデルを分析し、その分析に基づいてオンチェーン取引をすべて1つのワークフローに提案します。 MCPの柔軟性により、クロスドメインの自動化（たとえば、「DAOの投票が合格した場合は会議をスケジュールし、結果をメールで送信します」）がブロックチェーンアクションと日常のツールをブレンドすることができます。

解決された問題：包括的な問題MCPアドレスはライブデータとサービスと対話するためのAIが統一されたインターフェイスの欠如です。 MCPの前に、AIに新しいサービスを使用したい場合は、多くの場合、アドホックな方法で、その特定のサービスのAPIのプラグインまたは統合をハンドコードする必要がありました。 Web3では、これは特に面倒でした。すべてのブロックチェーンまたはプロトコルには独自のインターフェイスがあり、AIがそれらすべてをサポートすることを期待できませんでした。 MCPは、AIが望むもの（ツールコールにマッピングされた自然言語）とサービスが提供する方法を説明する方法を標準化することにより、これを解決します。これにより、統合作業が大幅に削減されます。たとえば、Defiプロトコルごとにカスタムプラグインを作成する代わりに、開発者はそのプロトコル用に1つのMCPサーバーを記述できます（本質的にその機能に自然言語で注釈を付けます）。 MCP対応のAI（Claude、ChatGpt、またはオープンソースモデルなど）は、すぐにそれを利用できます。これにより、ai 拡張可能なプラグアンドプレイの方法で、ユニバーサルポートを介して新しいデバイスを追加する方が、新しいインターフェイスカードをインストールするよりも簡単になります。

要するに、Web3のMCPは、** AIエージェントがブロックチェーンの世界の一流の市民になることを可能にします** - 安全で標準化されたチャネルを通じて、分散型システム全体でクエリ、分析、さらには取引します。これにより、より自律的なダップ、よりスマートなユーザーエージェント、およびオンチェーンおよびオフチェーンインテリジェンスのシームレスな統合への扉が開かれます。

4。トークノミクスとガバナンスモデル​

典型的なWeb3プロトコルとは異なり、** MCPにはネイティブトークンや暗号通貨がありません。したがって、組み込みのトークネミクスはありません。MCPの使用に固有のトークン発行、ステーキング、または料金モデルはありません。 AIアプリケーションとサーバーは、暗号通貨が関係することなくMCPを介して通信します。たとえば、MCPを介してブロックチェーンを呼び出すAIは、ブロックチェーントランザクションにガス料金を支払う可能性がありますが、MCP自体は追加のトークン料金を追加しません。この設計は、AIコミュニティにおけるMCPの起源を反映しています。これは、トークン化されたプロジェクトとしてではなく、AIツールの相互作用を改善するための技術的基準として導入されました。

** MCPのガバナンスは、オープンソースのコミュニティ主導の方法で実行されます。 MCPをオープン標準としてリリースした後、人類は共同開発へのコミットメントを示しました。広範な運営委員会とワーキンググループが形成され、プロトコルの進化を羊飼いしています。特に、2025年半ばまでに、MicrosoftやGithubなどの主要な利害関係者が人類とともにMCP運営委員会に加わりました。これはMicrosoft Build 2025で発表され、MCPのロードマップと標準の決定をガイドする業界のプレーヤーの連合を示しています。委員会とメンテナーは、オープンガバナンスプロセスを介して機能します。MCPを変更または拡張する提案は、通常、公開されています（たとえば、GitHubの問題や「SEP」 - 標準強化提案 - ガイドライン）。また、マルチパーティガバナンスを例示する MCPレジストリワーキンググループ**（Block、Pulsemcp、Github、Anthropicなどの企業のメンテナーを含む）もあります。 2025年初頭、少なくとも9つの異なる組織の貢献者が協力して、発見のための統一されたMCPサーバーレジストリを構築し、1つのエンティティによって制御されるのではなく、コミュニティメンバー全体で開発がどのように分散されているかを示しました。

トークンがないため、ガバナンスインセンティブは、すべての人のプロトコルを改善するために、利害関係者（AI企業、クラウドプロバイダー、ブロックチェーン開発者など）の共通の利益に依存しています。これは、W3CまたはIETFの標準がどのように管理されるかに多少類似していますが、より速いGitHub中心のプロセスを備えています。たとえば、MicrosoftとAnthropicは、MCPの改善された承認仕様（OAuthやSingle Sign-Onなどの統合）を設計するために協力し、GitHubは公式MCPレジストリサービスで利用可能なサーバーをリストするために協力しました。これらの機能強化は、すべての人の利益のためにMCP仕様に貢献しました。

MCP自体はトークン化されていませんが、MCPの上に経済的インセンティブと分散化を重ねることについて、前向きなアイデアがあることに注意してください。 Web3の一部の研究者と思想的リーダーは、「MCPネットワーク」**の出現を予見しています。このようなシナリオでは、高品質のMCPサーバーを実行する人に報いるためにトークンが使用されることを想像できます（マイナーまたはノードオペレーターのインセンティブの方法と同様）。 評判評価、検証可能な計算、ノードディスカバリーなどの機能は、スマートコントラクトやブロックチェーンによって促進され、トークンが正直な動作を促進します。これはまだ概念的ですが、MITのNAMDA（後述）のようなプロジェクトは、MCPを使用してAIエージェントのネットワークのトークンベースのインセンティブメカニズムを実験しています。これらのアイデアが成熟した場合、MCPはオンチェーントークノミクスとより直接的に交差する可能性がありますが、2025 の時点で、コアMCP標準はトークンフリーのままです。

要約すると、MCPの「ガバナンスモデル」は、オープンテクノロジーの標準です。コミュニティと専門家の運営委員会によって協力して維持されており、オンチェーンガバナンストークンはありません。決定は、コイン加重投票ではなく、技術的なメリットと幅広いコンセンサスによって導かれます。これにより、MCPは多くのWeb3プロトコルと区別されます。これは、独自のブロックチェーンやトークン**を使用して、オープンソフトウェアと標準ではなく、オープンソフトウェアと標準を使用して、Web3の理想（分散化、相互運用性、ユーザーエンパワーメント）を満たすことを目的としています。 1つの分析の言葉では、 *「Web3の約束は、ブロックチェーンや暗号通貨ではなく、自然言語とAIエージェントを通じて最終的に実現できます」 *、MCPをそのビジョンの重要なイネーブラーとして配置します。とはいえ、MCPネットワークが成長するにつれて、ブロックチェーンベースのガバナンスまたはインセンティブメカニズムが生態系を増強するハイブリッドモデル、つまり綿密に視聴するスペースを見ることができるかもしれません。

5。コミュニティとエコシステム​

MCPエコシステムは、AI開発者、オープンソースの貢献者、Web3エンジニア、主要なハイテク企業にまたがる、短時間で爆発的に成長しました。 重要な貢献者とパートナーシップを含む活気のあるコミュニティの努力です。

• **人類：**作成者として、人類はMCP仕様といくつかのリファレンスサーバー（Google Drive、Slack、Githubなど）をオープンソーシングすることにより、生態系をシードしました。人類は開発をリードし続けています（たとえば、Theodora ChuのようなスタッフはMCP製品マネージャーとして機能し、人類のチームはスペックの更新とコミュニティサポートに大きく貢献しています）。人類のオープン性は、単一企業のツールと見なすのではなく、MCPに基づいて構築するために他の人を引き付けました。

• アーリーアダプター（ブロック、アポロ、Zed、レプリッツ、コードム、ソースグラフ）：リリース後の最初の数ヶ月で、早期採用者の波が製品にMCPを実装しました。 ** block（以前の正方形） FinTechのAIエージェントシステムを探索するための統合MCP - BlockのCTOは、AIを実際のアプリケーションに接続するオープンブリッジとしてMCPを称賛しました。 ** Apollo （おそらくApollo GraphQL）もMCPを統合して、AIが内部データへのアクセスを可能にしました。 ** Zed（コードエディター）、レプリット（クラウドIDE）、 Codeium（AI Coding Assistant）、および SourceGraph（コード検索）**などの開発者ツール企業。たとえば、SourceGraphはMCPを使用するため、AIコーディングアシスタントは質問に応じてリポジトリから関連するコードを取得でき、ReplitのIDEエージェントはプロジェクト固有のコンテキストを引き込むことができます。これらの初期の採用者は、MCPの信頼性と可視性を与えました。

• ** Big Techの承認 - Openai、Microsoft、Google：注目すべきターンでは、そうでなければMCPに並んでいる競合他社です。 ** OpenaiのCEO Sam Altmanは、2025年3月にOpenaiが製品全体にMCPサポートを追加することを公開しました（ChatGPTのデスクトップアプリを含む）。これは、OpenaiのエージェントAPIとChatGPTプラグインがMCPを話し、相互運用性を確保することを意味しました。わずか数週間後、 Google DeepmindのCEO Demis Hassabis **は、Googleの今後のGeminiモデルとツールがMCPをサポートし、「AIエージェント時代」の優れたプロトコルとオープンスタンダードと呼んでいることを明らかにしました。 ** Microsoft は、運営委員会に参加しただけでなく、人類と提携して、MCPの公式C＃SDKを構築してエンタープライズ開発者コミュニティにサービスを提供しました。 MicrosoftのGithubユニットは、MCPを Github Copilot（VS Codeの「Copilot Labs/Agents」モード）に統合し、Copilotがリポジトリ検索や実行テストケースのようなものにMCPサーバーを使用できるようにしました。さらに、Microsoftは、Windows 11がMCPサーバーとして特定のOS関数（ファイルシステムアクセスなど）を公開することを発表し、AIエージェントがオペレーティングシステムと安全に対話できると発表しました。 Openai、Microsoft、Google、および人類間のコラボレーション（すべてMCPを中心に集会）は並外れており、この標準のコミュニティオーバー競争の精神を強調しています。

• ** Web3開発者コミュニティ：多くのブロックチェーン開発者とスタートアップがMCPを採用しています。いくつかのコミュニティ主導のMCPサーバー**は、ブロックチェーンのユースケースを提供するために作成されています。

• ** Alchemy （主要なブロックチェーンインフラストラクチャプロバイダー）のチームは、MCPを介してオンデマンドブロックチェーン分析ツールを提供する Alchemy MCP Server **を構築しました。これにより、AIは自然言語を使用した錬金術のAPIを介してブロックチェーンの統計（履歴取引、アドレス活動など）を取得する可能性があります。 -Contributorsは、Bitcoin＆Lightning Network MCP Server **を開発し、ビットコインノードとLightning Payment Networkと対話し、AIエージェントがビットコインブロックデータを読み取るか、標準ツールを介してLightning Invoicesを作成できるようにしました。 -Crypto Media and Education Group ** Bankless **は、AIアシスタントのDefiプロトコル（トランザクションの送信、Defi Positionsなど）へのインターフェイスを提供する可能性があります。

  • ** lollup.codes （Ethereum Layer 2のナレッジベース）などのプロジェクトは、ロールアップエコシステム情報のために MCPサーバーを作成したため、AIはこのサーバーを照会してロールアップに関する技術的な質問に答えることができます。
  • ** Chainstack **は、ブロックチェーンノードプロバイダーであり、ドキュメント、EVMチェーンデータ、SolanaのMCPサーバー（以前にカバー）のスイートを発売し、Web3ビルダー向けの「ブロックチェーンステロイドにAIを置く」と明示的にマーケティングしました。

さらに、Web3に焦点を当てたコミュニティがMCPの周りに登場しました。たとえば、** pulsemcp ** and ** Goose **は、MCPレジストリの構築を支援すると言及されているコミュニティイニシアチブです。また、AIエージェントフレームワークとの相互受粉も見られます。Langchainコミュニティ統合アダプターを使用して、すべてのMCPサーバーをLangchainを搭載したエージェントのツールとして使用できるように、Face TGI（テキストジェネレーションの推論）などのオープンソースAIプラットフォームがMCPの互換性を調査しています。その結果、新しいMCPサーバーがほぼ毎日発表され、データベースからIoTデバイスまですべてを提供する豊富なエコシステムが得られます。

• 採用の規模：牽引力をある程度定量化できます。 2025年2月までに - 発売からわずか3か月後、 1,000以上のMCPサーバー/コネクタがコミュニティによって構築されました。この数は成長しており、業界全体の数千の統合を示しています。 Mike Krieger（人類の最高製品責任者）は、2025年春までにMCPが「何千もの統合と成長を伴う繁栄したオープンスタンダード」になったと述べました。公式MCPレジストリ（2025年9月にプレビューで発売）は、公開されているサーバーをカタログ化しており、ツールを簡単に発見しやすくなっています。レジストリのオープンAPIを使用すると、誰でも「イーサリアム」または「概念」を検索し、関連するMCPコネクタを見つけることができます。これにより、新規参入者の障壁が低下し、さらに成長が促進されます。

• **パートナーシップ：**多くの暗黙のパートナーシップ（Microsoftなどの人類など）に触れました。もう少し強調してください：

• ** Anthropic＆Slack **：人類はSlackと提携してMCPを介してClaudeのSlackのデータと統合されています（Slackには公式のMCPサーバーがあり、AIがSlackメッセージを取得したり、アラートを投稿したりできます）。

  • クラウドプロバイダー：Amazon（AWS）とGoogle Cloudは人類と協力してClaudeをホストしており、これらの環境でMCPをサポートする可能性があります（たとえば、AWS BedrockはエンタープライズデータのMCPコネクタを許可する可能性があります）。引用は明示的ではありませんが、これらのクラウドパートナーシップは企業の採用にとって重要です。
  • アカデミックコラボレーション：MITおよびIBM Research Project NAMDA（次に説明）は、学界と業界のパートナーシップを表し、分散型設定でMCPの制限を推進しています。
  • ** github＆vs code **：開発者エクスペリエンスを強化するパートナーシップ - たとえば、VSコードのチームがMCPに積極的に貢献しました（レジストリメンテナーの1つはVSコードチームからです）。
  • 多数のスタートアップ：ホイールを再発明する代わりに、多くのAIスタートアップ（エージェントスタートアップ、ワークフローオートメーションスタートアップ）がMCPに基づいています。これには、「DAOとしてのAI」または自律的な経済エージェントを提供しようとする新興Web3 AIのスタートアップが含まれます。

全体として、** MCPコミュニティは多様で急速に拡大しています**。コアハイテク企業（標準およびベースツール用）、Web3スペシャリスト（ブロックチェーンの知識とユースケースをもたらす）、および独立した開発者（お気に入りのアプリやプロトコルにコネクタを提供することが多い）が含まれます。精神は協力的です。たとえば、サードパーティMCPサーバーに関するセキュリティの懸念により、コミュニティの議論とベストプラクティスの貢献が促されました（たとえば、MCPサーバーのセキュリティツーリングに取り組んでいるStacklok貢献者）。コミュニティが迅速に反復する能力（MCPは数か月以内にいくつかの仕様のアップグレードを見て、ストリーミング応答やより良い認証などの機能を追加します）は、幅広いエンゲージメントの証です。

具体的には、Web3エコシステムでは、MCPは**「AI + Web3」プロジェクトのミニエコシステムを促進しました。使用するプロトコルだけではありません。 AI駆動型DAO、AI分析の支援を受けたオンチェーンガバナンス、クロスドメインの自動化などの新しいアイデアを触媒しています（オンチェーンイベントをAIを介してオフチェーンアクションにリンクするなど）。主要なWeb3フィギュアの存在 - 例えば、 limechainのZhivko Todorov 述べ「MCPはAIとブロックチェーンの避けられない統合を表します」 - ブロックチェーンの退役軍人が積極的に擁護していることを示しています。 AIとブロックチェーン企業のパートナーシップ（人類とブロックの間のパートナーシップ、またはMicrosoftのAzure Cloud Mase MCPがブロックチェーンサービスと一緒に簡単に展開できるようにする）は、** AIエージェントとスマートコントラクトが手を握って作業する未来を示唆しています。

MCPがWeb3開発者コミュニティとのAI開発者コミュニティの最初の本物の収束に火をつけたと言えるでしょう。 HackathonsとMeetupsはMCPトラックを備えています。生態系の採用の具体的な尺度として：2025年半ばまでに、** Openai、Google、および人類は、すべての高度なAIモデルの大部分を集合的に表しています。この両面ネットワーク効果は、MCPが永続的な標準になるための前兆です。

6。ロードマップと開発マイルストーン​

MCPの開発はペースが速くなっています。ここでは、これまでの**主要なマイルストーンと、公式の情報源とコミュニティの最新情報から収集されたロードマップの概要を説明します。

• ** 2024年後半 - 初期リリース：** on ** 2024年11月25日**、人類は正式にMCPを発表し、仕様と初期SDKをオープンソースしました。スペックに加えて、彼らは一般的なツール（Google Drive、Slack、GitHubなど）のMCPサーバーの実装を少数にリリースし、Claude AIアシスタント（Claude Desktop App）にサポートを追加して、ローカルMCPサーバーに接続しました。これにより、MCPの1.0発売がマークされました。人類での早期の概念実証統合は、ClaudeがMCPを使用してファイルを読み取るか、自然言語でSQLデータベースを照会し、概念を検証する方法を示しました。
• ** 2025年Q1 - 迅速な採用と反復：** 2025年の最初の数ヶ月で、MCPは広範囲にわたる業界の採用を見ました。 ** 2025年3月までに、Openaiおよびその他のAIプロバイダーはサポートを発表しました（上記のように）。また、この期間には** Spec Evolution ：人類の更新されたMCPがストリーミング機能を含めるようになりました（大きな結果または連続データストリームを段階的に送信できます）。この更新は、2025年4月にC＃SDK Newsで注目されました。これは、MCPがチャンクされた応答やリアルタイムフィード統合などの機能をサポートしていることを示しています。コミュニティはまた、人類のSDKを超えてさまざまな言語（Python、JavaScriptなど）で参照実装**を構築し、ポリグロットサポートを確保しました。
• ** 2025年Q2 - エコシステムのツールとガバナンス：** In ** 2025 ** 、MicrosoftとGithubが取り組みに参加して、ガバナンスを正式化し、セキュリティを強化するための推進力がありました。 Build 2025では、Microsoftは Windows 11 MCP統合の計画を発表し、MCP の承認フローを改善するためのコラボレーションを詳述しました。ほぼ同時に、 MCPレジストリのアイデアがインデックス利用可能なサーバーに導入されました（レジストリブログによると、最初のブレーンストーミングは2025年3月に開始されました）。 **「標準トラック」**プロセス（SEP - 標準強化提案）は、整然とした方法で貢献を管理するために、EthereumのEIPやPythonのペップと同様に、GitHubに確立されました。コミュニティコールとワーキンググループ（セキュリティ、レジストリ、SDKS）が召集を開始しました。
• ** 2025年半ば - 機能拡張：** 2025年半ばまでに、ロードマップはいくつかの重要な改善を優先しました。
• **非同期および長期にわたるタスクサポート：**接続をブロックせずにMCPが長い操作を処理できるようにする予定。たとえば、AIが数分かかるクラウドジョブをトリガーした場合、MCPプロトコルは非同期応答または再接続をサポートして結果を取得します。
• 認証＆ファイングレインセキュリティ：デリケート微調整された承認デリケートなアクションのメカニズム。これには、AIアクセスを安全に管理できるように、OAuthフロー、APIキー、エンタープライズSSOをMCPサーバーに統合する可能性があります。 2025年半ばまでに、AIが強力なツールを呼び出すことを許可するセキュリティリスクを考えると、MCPセキュリティのガイドとベストプラクティスが進行中でした。目標は、たとえば、AIがMCPを介してユーザーのプライベートデータベースにアクセスすることである場合、単なるオープンエンドポイントではなく、安全な承認フロー（ユーザーに同意して）に従う必要があることです。
• 検証とコンプライアンステスト：信頼性の必要性を認識して、コミュニティは建物を優先しましたコンプライアンステストスイートおよび参照実装。すべてのMCPクライアント/サーバーが（自動テストを通じて）仕様に付着するようにすることにより、断片化を防ぐことを目指しました。参照サーバー（リモート展開と認証のベストプラクティスを備えた例）がロードマップ上にあり、AIを使用した完全なMCP使用を示すリファレンスクライアントアプリケーションと同様に。
  • マルチモダリティサポート： MCPをテキストを超えて拡張して、画像、オーディオ、ビデオデータなどのモダリティをサポートします。たとえば、AIはMCPサーバー（たとえば、設計資産や図）から画像を要求するか、画像を出力する場合があります。仕様の議論には、大規模なマルチメディアコンテンツをインタラクティブに処理するための *ストリーミングおよびチャンクメッセージ *のサポートを追加することが含まれていました。 「MCPストリーミング」に関する初期の作業はすでに進行中であり、ライブオーディオフィードやAIへの連続センサーデータなどをサポートするため）。
  • セントラルレジストリと発見：セントラルのMCPレジストリを実装する計画サーバーディスカバリーのサービスは、2025年半ばに実行されました。 ** 2025年9月、公式MCPレジストリがプレビューで開始されました。このレジストリは、公開されているMCPサーバーに単一の真実のソースを提供し、クライアントが名前、カテゴリ、または機能でサーバーを見つけることができます。基本的には、AIツールのアプリストア（ただし開いています）のようなものです。この設計により、パブリックレジストリ（グローバルインデックス）とプライベートのインデックス（エンタープライズ固有）が可能になり、すべて共有APIを介して相互運用できます。レジストリはまた、品質を維持するためのコミュニティモデレートモデルを備えた、悪意のあるサーバーにフラグを立てるか登録するために、節度メカニズムを導入しました。
• ** 2025年後半以降 - 分散化されたMCPネットワークに向けて：「公式」ロードマップ項目ではありませんが、軌道はより多くの分散化とWeb3の相乗効果を指します：
• 研究者は、分散化された発見、評判、およびインセンティブレイヤーをMCPに追加する方法を積極的に調査しています。 ** MCPネットワーク**（または「MCPエンドポイントの市場」）の概念がインキュベートされています。これには、スマートコントラクトベースのレジストリ（サーバーリストの単一の障害点はありません）、サーバー/クライアントがオンチェーンアイデンティティと優れた行動のためのステークを持っている評判システム、およびおそらく信頼できるMCPノードを実行するための**トークン報酬を含む場合があります。
  • ** 2024年に開始されたMITのプロジェクトNAMDA **は、この方向の具体的なステップです。 2025年までに、NAMDAはMCPの基礎にプロトタイプ分散エージェントフレームワークを構築しました。これには、動的ノード発見、エージェントクラスター全体のロードバランス、ブロックチェーン技術を使用した分散レジストリなどの機能が含まれます。彼らは、実験的なトークンベースのインセンティブと、マルチエージェントコラボレーションのための出所追跡さえ持っています。ナムダのマイルストーンは、信頼できない調整を​​受けて多くのマシンを走行しているMCPエージェントのネットワークを持つことが実行可能であることを示しています。 NAMDAの概念が採用されている場合、MCPが進化してこれらのアイデアのいくつかを組み込むことができるかもしれません（おそらく、オプションの拡張機能または上部に階層化された個別のプロトコルを介して）。
  • エンタープライズ硬化：エンタープライズ側では、2025年後半までに、MCPが主要なエンタープライズソフトウェア製品に統合されることを期待しています（MicrosoftのWindowsとAzureに含めることは1つの例です）。ロードマップには、MCPサーバーの SSO統合や堅牢なアクセスコントロールなどのエンタープライズに優しい機能が含まれています。 MCPを大規模に展開するためのMCPレジストリとツールキットの一般的な可用性（たとえば、コーポレートネットワーク内）は、2025年末までに可能性があります。

これまでのキー開発マイルストーン（明確にするためのタイムライン形式）を要約するには：

• ** 2024年11月：** MCP 1.0リリース（人類）。
• ** 2024年12月 - 2025年1月：**コミュニティはMCPサーバーの最初の波を構築します。人類は、MCPサポートでClaudeデスクトップをリリースします。ブロック、アポロなどの小規模パイロット。
• ** 2025年2月：** 1000+コミュニティMCPコネクタが達成されました。人類はワークショップを主催します（例：AIサミット、運転教育）。
• ** 2025年3月：** Openaiはサポートを発表します（ChatGpt Agents SDK）。
• ** 2025年4月：** Google DeepMindがサポートを発表します（GeminiはMCPをサポートします）。 MicrosoftリリースC＃SDKのプレビュー。
• ** 2025年5月：**ステアリング委員会の拡大（Microsoft/Github）;ビルド2025デモ（Windows MCP統合）。
• ** 2025年6月：** ChainStackは、公的に使用するためにWeb3 MCPサーバー（EVM/Solana）を起動します。
• ** 2025年7月：** MCPスペックバージョンの更新（ストリーミング、認証の改善）; MCPサイトで公開されている公式ロードマップ。
• ** 2025年9月：** MCPレジストリ（プレビュー）が発売されました。おそらくMCPは、より多くの製品（仕事のためのClaudeなど）で一般的な可用性にヒットします。
• ** 2025年後半（予測）：**レジストリV1.0ライブ。セキュリティベストプラクティスガイドがリリースされました。分散化された発見による初期実験（NAMDAの結果）。

** Vision Forward **は、MCPがHTTPまたはJSONと同じようにユビキタスで見えないようになることです。これは、多くのアプリがフードの下で使用する一般的な層です。 Web3の場合、ロードマップはより深い融合を示唆しています。AIエージェントは、情報のソースまたはシンクとしてWeb3（ブロックチェーン）を使用するだけでなく、Web3インフラストラクチャ自体がその動作の一部として（MCPを介して）AIエージェントを組み立てる可能性があります（たとえば、DAOはMCPに耐えるAIを実行して、MCPを経由します。ロードマップが検証可能性や認証などに重点を置いていることは、信頼性最大のMCP相互作用が現実のものである可能性があることを示唆しています。暗号化された証明、またはAIが監査目的のために呼び出されるツールのオンチェーンログを伴うAI出力を想像してください。これらの可能性は、AIとブロックチェーンネットワークの間の境界線を曖昧にし、MCPはその収束の中心にあります。

結論として、MCPの開発は非常に動的です。それは主要な初期のマイルストーン（打ち上げ後1年以内に広範な採用と標準化）に達し、セキュリティ、スケーラビリティ、および発見を強調する明確なロードマップで急速に進化し続けています。達成および計画されたマイルストーンは、MCPがスケーリングするにつれて堅牢なままであることを保証します。長期にわたるタスク、安全な権限、数千のツールの純粋な発見可能性などの課題に対処します。この前方の勢いは、MCPが静的な仕様ではなく、成長する基準であり、それらのニーズが生じるにつれて、より多くのWeb3風味の機能（サーバーの分散ガバナンス、インセンティブアライメント）を組み込む可能性が高いことを示しています。コミュニティは、MCPを新しいユースケース（マルチモーダルAI、IoTなど）に適応させる態勢が整っています。これは、COREの約束に目を向けながら、AI をより接続、コンテキスト、ユーザーエンパワーメントをWeb3時代において監視します。

7。同様のWeb3プロジェクトまたはプロトコルとの比較​

MCPのAIと接続性のユニークなブレンドは、リンゴからアプリの直接的な同等物があまりないことを意味しますが、Web3とAIの交差点で、または類似の目標を持つ他のプロジェクトと比較することは顕著です。

• ** SingularityNet（AGI/X）** - 分散型AI市場：SingularityNet、2017年にBen Goertzel博士などによって発売されたのは、AIサービスのブロックチェーンベースのマーケットプレイスです。これにより、開発者はAIアルゴリズムをサービスとして収益化し、ユーザーがそれらのサービスを消費することができます。これらはすべて、支払いとガバナンスに使用されるトークン（AGIX）によって促進されます。本質的に、singularitynetは、トークンと引き換えにAIサービスを呼び出すことができるネットワークでそれらをホストすることにより、 AIモデルの供給を分散化しようとしています。これは基本的にMCPとは異なります。 MCPはAIモデルをホストまたは収益化しません。代わりに、データ/ツールにアクセスするためのAI（実行中の場所）の標準インターフェイスを提供します。 MCPを使用してAIをSingularityNetにリストされたサービスに接続することを想像できますが、SingularityNet自体は経済層（AIサービスと支払い方法を提供する）に焦点を当てています。もう1つの重要な違い：ガバナンス - SingularityNetは、オンチェーンガバナンスを持っています（ SingularityNet Enhancement Proposals（SNEPS）およびAGIXトークン投票）。対照的に、MCPのガバナンスは、トークンなしで鎖でなく、協力的です。要約すると、singularitynetとMCPはどちらもよりオープンなAIエコシステムを求めて努力しますが、singularitynetはAIアルゴリズムの**トークン化ネットワークについてです。それらは補完することができます：たとえば、singularitynetのAIはMCPを使用して、必要な外部データを取得できます。しかし、SingularityNetはツールの使用を標準化しようとはしません。ブロックチェーンを使用してAIサービスを調整し、MCPはソフトウェア標準を使用してAIをあらゆるサービスで動作させます。
• ** fetch.ai（fet）** - エージェントベースの分散型プラットフォーム：fetch.aiは、AIとブロックチェーンをブレンドする別のプロジェクトです。それは、タスクを実行し、分散ネットワーク上で対話する自律エージェントを構築するための独自の証明ブロックチェーンとフレームワークを開始しました。 Fetchのビジョンでは、数百万人の「ソフトウェアエージェント」（人、デバイス、または組織を表す）は、取引にFETトークンを使用して、価値を交渉して交換できます。 fetch.aiは、エージェントフレームワーク（UAGENTS）と、その元帳上のエージェント間の発見と通信のためのインフラストラクチャを提供します。たとえば、フェッチエージェントは、駐車や輸送のために他のエージェントとやり取りすることにより、都市のトラフィックを最適化したり、サプライチェーンのワークフローを自律的に管理するのに役立つ場合があります。これはMCPと比較してどうですか？どちらもエージェントの概念を扱っていますが、Fetch.aiのエージェントはブロックチェーンとトークンの経済に強く結びついています。彼らはFetch Network に住んでおり、オンチェーンロジックを使用しています。 MCPエージェント（AIホスト）は、モデル駆動型（LLMなど）であり、単一のネットワークに結び付けられていません。 MCPは、ブロックチェーンを必要とせずに、インターネット上またはクラウドセットアップ内で動作することにコンテンツです。 Fetch.aiは、（信頼と取引のための独自の台帳を使用して）ゼロから新しい分散型AI経済を構築しようとしますが、MCPはレイヤーと存在します - 既存のネットワークでピギーバック（HTTPSで、または必要な場合も使用できます）。 Fetchは自律的な経済エージェントとMCPについての詳細なものであると言うかもしれませんスマートツール使用エージェント。興味深いことに、これらは交差する可能性があります。Fetch.AIの自律剤は、MCPを使用して、オフチェーンリソースまたは他のブロックチェーンとのインターフェースを使用する可能性があります。逆に、MCPを使用して、異なるブロックチェーン（1つだけでなく）を活用するマルチエージェントシステムを構築できます。実際には、MCPは独自のネットワークを必要としなかったため、より速い採用が見られました。Ethereum、Solana、Web2 APIなどで動作します。 Fetch.aiのアプローチはよりヘビー級であり、参加者が使用するために参加（およびトークンを取得）しなければならないエコシステム全体を作成します。要するに、** fetch.ai vs mcp *：fetchは、AIエージェントのための独自のトークン/ブロックチェーンを備えたプラットフォームであり、エージェント間の相互運用性と経済交換に焦点を当てていますが、MCPはAIエージェント（あらゆる環境）がツールとデータに接続するために使用できるプロトコルです。彼らの目標はAI駆動型の自動化を可能にする際に重複していますが、スタックの異なる層に取り組み、非常に異なる建築哲学を持っています（閉じた生態系とオープン標準）。
• チェーンリンクと分散型オラクル - ブロックチェーンをオフチェーンデータに接続する：ChainLinkはAIプロジェクトではありませんが、補完的な問題を解決するWeb3プロトコルとして非常に関連性があります。 ChainLinkは、信頼性に最大化された方法でスマートコントラクトにオフチェーンデータを取得、検証、および配信するノード（オラクル）の分散型ネットワークです。たとえば、ChainLink Oraclesは、ChainLink関数を介してスマートコントラクトに代わって、Defiプロトコルに価格フィードを提供するか、外部APIを呼び出します。それに比べて、MCPは AIモデルを外部データ/ツールに接続します（その一部はブロックチェーンである可能性があります）。 ** ChainLinkはデータをブロックチェーンに持ち込むと言うことができますが、MCPはデータをAI に持ち込みます。概念的な平行があります。どちらも、そうでなければサイロ化されたシステム間にブリッジを確立します。 ChainLinkは、鎖で与えられたデータの信頼性、分散化、およびセキュリティに焦点を当てています（単一の障害点の「オラクル問題」を解決します）。 MCPは、AIがデータにアクセスする方法の柔軟性と標準化に焦点を当てています（AIエージェントの「統合問題」を解決します）。それらは異なるドメイン（スマートコントラクト対AIアシスタント）で動作しますが、MCPサーバーをOraclesと比較する場合があります。価格データのMCPサーバーは、同じAPIをChainLinkノードが行うAPIを呼び出す場合があります。違いは消費者 - MCPの場合、消費者はAIまたはユーザー向けアシスタントであり、決定論的なスマートコントラクトではありません。また、MCPは、ChainLinkが行う信頼の保証を本質的に提供していません（MCPサーバーは、アプリケーションレベルで管理されているため、MCPサーバーを集中またはコミュニティ経営できます）。ただし、前述のように、MCPネットワークを分散化するためのアイデアはOracle Networksから借りることができます。たとえば、複数のMCPサーバーを照会し、結果をクロスチェックして、AIがBadデータを供給されないようにします。要するに、** ChainLink vs MCP *：ChainLinkは、ブロックチェーンが外部データを消費するためのWeb3ミドルウェアです、MCPは、モデルが外部データ（ブロックチェーンデータを含む可能性がある）を消費するためのミドルウェアです。彼らは異なる領域での類似のニーズに対応し、補完することさえできます：MCPを使用するAIは、チェーンリンクが提供するデータフィードを信頼できるリソースとして取得する可能性があり、逆に、AIはチェーンリンクのOracleがオンチェーンをもたらす分析のソースとして機能する可能性があります（ただし、後者のシナリオは検証可能性の疑問を提起するでしょう）。
• ** ChatGPTプラグイン / OpenAI機能対MCP ** - *AIツール統合アプローチ：*Web3プロジェクトではありませんが、ChatGPTプラグインとOpenAIの関数呼び出し機能もAIを外部ツールに接続するため、簡単な比較が必要です。 ChatGPTプラグインは、サービスが提供するOpenAPI仕様を使用し、モデルは仕様に従ってそれらのAPIを呼び出すことができます。制限は、閉じたエコシステム（OpenAIのサーバーで実行されているOpenAIが承認したプラグイン）であり、各プラグインがサイロ化された統合であることです。 Openaiの新しい *「Agents」 * SDKは、MCPに近いコンセプトに近づき、開発者がAIが使用できるツール/機能を定義できるようにしますが、最初はOpenaiのエコシステムに固有でした。 ** langchain 同様に、コードにLLMSツールを提供するフレームワークを提供しました。 MCPは、このためにオープンなモデルに依存しない標準を提供することで異なります。 1つの分析が述べたように、Langchainはツール用の開発者向け標準（Pythonインターフェイス）を作成しましたが、MCPはA モデル向け標準 を作成します。実際には、MCPのサーバーのエコシステムは、数ヶ月以内にChATGPTプラグインストアよりも大きく、より多様になりました。また、各モデルが独自のプラグイン形式を持っているのではなく（Openaiには自分のものがあり、他のモデルには異なるものがありました）、多くはMCPの周りで合体しています。 Openai自体は、MCPのサポートを示しており、基本的に関数アプローチをより広範な標準と整列させました。したがって、 OpenaiプラグインをMCP **を比較すること：プラグインはキュレーションされた集中化されたアプローチであり、MCPは分散型のコミュニティ主導のアプローチです。 Web3の考え方では、MCPはより「オープンソースで許可されていない」のに対し、独自のプラグインエコシステムはより閉じられています。これにより、MCPはブロックチェーンではありませんが、Web3の精神に類似しています。相互運用性とユーザーコントロールを可能にします（すべてをAIプロバイダーに提供するのではなく、データ用に独自のMCPサーバーを実行できます）。この比較は、多くの人がMCPをより長期的な可能性を持っていると考える理由を示しています。1つのベンダーまたは1つのモデルにロックされていません。
• プロジェクトNAMDAと分散型エージェントフレームワーク： NAMDAは、MCPとWeb3の概念を明示的に組み合わせているため、別のメモに値します。前述のように、NAMDA（ネットワークエージェントモジュラー分散アーキテクチャ）は、MCPを通信レイヤーとして使用して、スケーラブルなAIエージェントの分散ネットワークを構築するために2024年に開始されたMIT/IBMイニシアチブです。 MCPをメッセージングバックボーンとして扱います（MCPは標準のJSON-RPCのようなメッセージを使用し、エージェント間の通信に適しているため）。その後、ブロックチェーンにインスパイアされたテクニックを使用して、動的発見、フォールトトレランス、検証可能なアイデンティティのレイヤーを追加します。 NAMDAのエージェントはどこにでも（クラウド、エッジデバイスなど）になることができますが、分散型レジストリ（DHTやブロックチェーンのようなもの）は、それらとその機能を改ざん防止方法で追跡します。彼らは、協力やリソースの共有を奨励するために、エージェントにトークンを与えることさえ探求しています。本質的に、Namdaは、「Web3バージョンのMCP」がどのように見えるかの実験です。まだ広く展開されているプロジェクトではありませんが、精神で最も近い「同様のプロトコル」の1つです。 NAMDA VS MCP：NAMDAはMCPを使用している（競合する基準ではない）が、複数のエージェントを信頼する方法でネットワーキングおよび調整するためのプロトコルで拡張します。 NAMDAを、Cryptoコミュニティが見た AutonolasやMulti-Agent Systems（MAS）などのフレームワークと比較できますが、強力なAIコンポーネントや共通のプロトコルが欠けていることがよくあります。 NAMDA + MCPは、分散型エージェントネットワークがどのように機能するかを紹介し、ブロックチェーンはアイデンティティ、評判、および場合によってはトークンインセンティブを提供し、MCPはエージェント通信とツール使用**を提供します。

要約すると、** MCPはほとんどの以前のWeb3プロジェクトから離れています。それは暗号プロジェクトとしてまったく開始されませんでしたが、補完的な問題を解決するため、Web3と急速に交差します。 SingularityNetやFetch.aiなどのプロジェクトは、ブロックチェーンを使用してAI計算またはサービス *を分散させることを目指しました。代わりに、MCPはAIとのAI統合を標準化します *。これにより、プラットフォームのロックインを避けることで地方分権を強化できます。 ChainLinkのようなOracleネットワークは、ブロックチェーンへのデータ配信を解決しました。 MCPは、AI（ブロックチェーンデータを含む）にデータ配信を解決します。 Web3のコアの理想が分散化、相互運用性、ユーザーエンパワーメントである場合、MCPはAI領域の相互運用性の一部を攻撃しています。これらの古いプロジェクトにも影響を与えています。たとえば、MCPサーバーを介してAIサービスを利用可能にすることを止めるものは何もありません。 *トークン駆動型のAIネットワークがMCPをLingua Franca *として使用し、Web3のインセンティブ構造とMCPの柔軟性と結婚する収束が見られるかもしれません。

最後に、市場の認識を考慮すると、MCPは、Web3がインターネットでやりたいことをAIのために行っていると宣伝されることがよくあります。サイロを破り、ユーザーの力を与えます。これにより、MCPは「AIのWeb3」と非公式にニックネームを非公式に導きました（ブロックチェーンが関係していない場合でも）。ただし、MCPはプロトコル標準であることを認識することが重要ですが、ほとんどのWeb3プロジェクトは経済層を備えたフルスタックプラットフォームです。比較では、MCPは通常、より軽量の普遍的なソリューションとして出てきますが、ブロックチェーンプロジェクトはより重い、特殊なソリューションです。ユースケースに応じて、厳密に競争するのではなく、補完することができます。生態系が成熟するにつれて、MCPがライバルプロジェクトとしてではなく、モジュールとして多くのWeb3プロジェクトに統合されていることがあります（HTTPやJSONが遍在する方法と同じように）。

8。国民の認識、市場の牽引力、メディア報道​

MCPに対する国民の感情は、AIコミュニティとWeb3コミュニティの両方で圧倒的に肯定的であり、しばしば熱狂的に隣接しています。多くの人は、それをゲームチェンジャーと見なしており、静かに到着しましたが、業界を席巻しました。認識、牽引力、著名なメディアの物語を分解しましょう。

市場の牽引と採用指標： 2025年半ばまでに、MCPは新しいプロトコルの珍しいレベルの採用を達成しました。事実上すべての主要なAIモデルプロバイダー（Anthropic、Openai、Google、Meta）に支えられ、前述のように、Big Tech Infrastructure（Microsoft、Github、AWSなど）によってサポートされています。これだけでは、MCPがここにとどまる可能性が高いことを示しています（初期のインターネット時代には、BROADバッキングがTCP/IPまたはHTTPをどのように推進したかに似ています）。 Web3側では、 *トラクションは開発者の動作で明らかです *：HackathonsはMCPプロジェクトを紹介し始めました。多くのブロックチェーン開発ツールは、MCP統合がセールスポイントとして言及しています。 「数ヶ月で1000以上のコネクタ」の統計と、MCPがどれだけ速くキャッチされているかを示すために、マイク・クリーガーの「数千の統合」の引用がしばしば引用されています。これは、強力なネットワーク効果を示唆しています。MCPを介して利用可能なツールが多いほど、より有用であるため、より多くの採用（肯定的なフィードバックループ）が促されます。 VCSとアナリストは、MCPが1年以内に達成されたことに注目しています。これは、主にタイミング（AIエージェントの関心の波に乗っている）とオープンソースであるため、以前の「AIの相互運用性」の試みが数年にわたって行わなかったことに注目しています。 Web3メディアでは、開発者のMindShareとプロジェクトへの統合に関してトラクションが測定されることがあり、MCPは両方とも高いスコアを獲得しています。

** AIおよびWeb3コミュニティでの国民の認識：*最初に、MCPは最初に発表されたときにレーダーの下を飛んだ（2024年後半）。しかし、2025年初頭までに、サクセスストーリーが出現すると、知覚は興奮に移行しました。 AIの開業医は、AIエージェントをおもちゃの例を超えて本当に便利にするためのMCPを「不足しているパズルピース」と見なしました。一方、Web3ビルダーは、分散化を捨てることなくAIを最終的にDAPPSに組み込むためのブリッジと見なしました。AIは、たとえば集中型Oracleを必要とせずにチェーンデータを使用できます。 思想的指導者は賞賛を歌っています：たとえば、イエス・ロドリゲス（著名なWeb3 AIライター）は、MCPが「AI時代の最も変革的なプロトコルの1つであり、Web3アーキテクチャにぴったりです」と書いています。著名なキャピタルブログでのRares Crisanは、MCPがブロックチェーンだけで苦労したWeb3の約束を提供できると主張しました。これらの物語は、MCPを革新的でありながら実用的なものとしてフレーム化します。誇大広告だけでなく。

公平を期すために、すべての解説が批判的ではないわけではありません。 Redditのようなフォーラムの一部のAI開発者は、MCPが「すべてを実行しない」ことを指摘しています。これは、すぐにボックスエージェントや推論エンジンではなく、コミュニケーションプロトコルです。たとえば、「MCPは行き止まり」というタイトルのRedditの議論の1つは、MCP自体がエージェント認知を管理したり、品質を保証したりしないと主張しました。それでも優れたエージェントの設計と安全コントロールが必要です。この見解は、MCPが銀の弾丸として誇張される可能性があることを示唆しています。ただし、これらの批判は、MCPの有用性を拒否するというよりも、期待を和らげることに関するものです。彼らは、MCPがツールの接続を解決することを強調しますが、堅牢なエージェントロジックを構築する必要があります（つまり、MCPは魔法のようにインテリジェントエージェントを作成しないため、ツールを装備します）。 コンセンサスは、MCPが慎重な声の間でさえ、大きな前進であるということです。 Hugging Faceのコミュニティブログは、MCPはすべての解決策ではありませんが、統合されたコンテキスト認識AIの主要なイネーブラーであり、開発者がそのために集まっていることに注目しています。

メディアの報道： MCPは、主流の技術メディアとニッチブロックチェーンメディアの両方で大幅な報道を受けています。

• ** TechCrunch **は複数のストーリーを実行しています。 2025年の発売中に、最初の概念（「人類はデータをAIチャットボットに接続する新しい方法を提案する」）をカバーしました。これらの記事はしばしば、MCPに関する業界の統一を強調しています。たとえば、TechCrunchはSam Altmanの支持を引用し、ライバルの基準からMCPへの急速なシフトに注目しました。そうすることで、彼らはMCPを、90年代のインターネットプロトコルから誰も除外したくなかった方法と同様の新興標準として描写しました。顕著なアウトレットでのこのようなカバレッジは、MCPがフリンジのオープンソースプロジェクトではなく、重要かつ現実的であることをより広範なハイテクの世界に合図しました。
• ** Coindesk およびその他のCrypto Publicationsが Web3 Angle **にラッチしました。ロドリゲス（2025年7月）によるCoindeskの意見がしばしば引用されています。すべてのブロックチェーンがMCPサーバーであり、新しいMCPネットワークがブロックチェーンで実行される可能性がある未来の絵を描きました。 MCPを分散化されたアイデンティティ、認証、検証可能性などの概念に関連付けました。ブロックチェーンオーディエンスの言語を話し、MCPが分散型フレームワークでAIを真に融合するプロトコルになる可能性があります。 Cointelegraph、Bankless、その他は、「AIエージェント＆Defi」と同様のトピックのコンテキストでMCPについて議論しています。通常は、可能性について楽観的です（たとえば、BanklessはMCPを使用してAIがオンチェーン取引を管理できるようにし、独自のMCPサーバーの方法を含めました）。
• **注目すべきVCブログ /アナリストレポート：**注目すべきキャピタルブログ投稿（2025年7月）は、MCPとWebプロトコルの進化の類似点を描くベンチャー分析の例です。基本的に、MCPはWeb3に対して、HTTPがWeb1に対して行ったことを行うことができると主張しています。これは、基礎となるインフラストラクチャを置き換えないが使用可能な新しいインターフェイスレイヤー（自然言語インターフェイス）を提供することです。この種の物語は説得力があり、パネルやポッドキャストに響き渡ります。 MCPはブロックチェーンと競合するものではなく、次の抽象化の層として、最終的に通常のユーザー（AIを介して）がブロックチェーンとWebサービスを簡単に利用できるようにします。
• **開発者コミュニティの話題：**正式な記事以外では、MCPの台頭は、開発者の談話での存在 - 会議の講演、YouTubeチャンネル、ニュースレターによって測定されます。たとえば、「MCP：The Missing Link for Agent AI？」などの人気のあるブログ投稿があります。 Runtime.newsなどのサイト、およびニュースレター（AI研究者Nathan Lambertによるニュースレターなど）で、MCPの実用的な実験や、他のツール使用フレームワークとの比較方法について議論しています。一般的なトーンは好奇心と興奮です。開発者は、MCPサーバーを使用してほんの数ラインでホームオートメーションまたは暗号ウォレットにAIを接続するデモを共有しています。この草の根の興奮は、MCPが単なる企業の支持を超えてマインドシェアを持っていることを示しているため、重要です。
• **エンタープライズの視点：**エンタープライズAIに焦点を当てたメディアとアナリストは、MCPも重要な開発であると指摘しています。たとえば、 *新しいスタック *は、エンタープライズの使用のためのClaudeのリモートMCPサーバーの人類がどのようにサポートされているかをカバーしました。ここでの角度は、企業がMCPを使用して内部の知識ベースとシステムを安全にAIに接続できることです。これはWeb3にとっても重要であり、多くのブロックチェーン企業は企業自体であり、MCPを内部的に活用できます（たとえば、暗号交換でMCPを使用してAIが詐欺検出のために内部トランザクションログを分析できるようになります）。

**注目すべき引用と反応：**いくつかは、一般の認識をカプセル化するものとして強調する価値があります。

• *「HTTPに革命を起こしたWeb通信と同様に、MCPは普遍的なフレームワークを提供します...断片化された統合を単一のプロトコルに置き換えます。」 * - Coindesk。 HTTPとのこの比較は強力です。 IT MCPは、インフラストラクチャレベルのイノベーションとしてフレームします。
• *「MCPは、数千の統合と成長により、オープンスタンダードの繁栄になりました。LLMは、すでに持っているデータに接続するときに最も便利です...」 * - Mike Krieger（Anthropic）。これは、トラクションとコアバリュー提案の両方の公式確認であり、ソーシャルメディアで広く共有されています。
• *「Web3の約束...最終的には...自然言語とAIエージェントを通じて... ... MCPは、大衆向けの実際のWeb3に見た中で最も近いものです。」 * - 顕著な資本。この大胆な声明は、暗号のUXの改善が遅いことに不満を抱いている人々と共鳴します。 AIが複雑さを抽象化することにより、主流の採用のコードを割る可能性があることを示唆しています。

**課題と懐疑論：**熱意は高い一方で、メディアは課題についても議論しています。

• **セキュリティ上の懸念：**新しいスタックやセキュリティブログなどのアウトレットは、AIがサンドボックス化されていない場合、ツールを実行できるようにすることが危険になる可能性があることを提起しました。悪意のあるMCPサーバーがAIを取得して有害なアクションを実行しようとした場合はどうなりますか？ Limechainブログは、コミュニティが開発したMCPサーバー（たとえば、プライベートキーを処理するサーバーは非常に安全でなければならない「重要なセキュリティリスク」 *を明示的に警告しています。これらの懸念は議論に反映されています。本質的に、MCPはAIの能力を拡大しますが、パワーとともにリスクがあります。コミュニティの対応（ガイド、認証メカニズム）も同様に取り上げられており、一般的に緩和が構築されていることを安心させています。それでも、MCPの有名な誤用（AIが意図しない暗号転送をトリガーしたなど）は、知覚に影響を与えるため、メディアはこの面で監視されます。
• **パフォーマンスとコスト：**アナリストの中には、AIエージェントを使用してツールを使用すると、APIを直接呼び出すよりも遅くなったりコストがかかる可能性があることに注意してください（AIが必要なものを取得するには複数の前後の手順が必要になる可能性があるため）。高周波取引またはチェーン上の実行コンテキストでは、その遅延が問題になる可能性があります。今のところ、これらは、取引を破るのではなく、（より良いエージェントの設計またはストリーミングを通じて）最適化するための技術的なハードルと見なされています。
• **誇大広告管理：**トレンドの技術と同様に、少し誇大広告があります。いくつかの声は、MCPをすべての解決策であると宣言しないように注意してください。たとえば、抱きしめる顔の記事は「MCPは銀の弾丸ですか？」と尋ねます。回答番号 - 開発者は依然としてコンテキスト管理を処理する必要があり、MCPは優れたプロンプトとメモリ戦略と組み合わせて最適に機能します。このようなバランスの取れたテイクは、談話で健康です。

**全体的なメディアの感情：**出現する物語は、大部分が希望に満ちていて、将来を見据えています：

-MCPは現在、実際の改善を提供する実用的なツールと見なされています（蒸気機ではありません）。これは、作業例を引用することでメディアを強調しています。 -AIとWeb3の両方の将来のための戦略的なリンチピンとしても描かれています。メディアはしばしば、MCPまたは「分散型AI」または「Web4」、または次世代Webに使用する用語に不可欠であると結論付けています。 MCPがドアを開けたという感覚があり、今ではイノベーションが流れています。それがNAMDAの分散型エージェントであろうと、レガシーシステムをAIに接続する企業であろうと、多くの将来のストーリーがMCPの紹介にさかのぼります。

市場では、MCPエコシステム周辺のスタートアップと資金提供の形成により、牽引力を測定できます。実際、「MCPマーケットプレイス」またはマネージドMCPプラットフォームが資金を得ることに焦点を当てたスタートアップの噂/報告があります（それについて著名な資本書くことはVCの関心を示唆しています）。メディアが接線方向にカバーし始めることが期待できます。たとえば、「Startup XはMCPを使用してCryptoポートフォリオを管理させることができます。

認識の結論： 2025年後半までに、MCPは技術を可能にするブレークスルーとしての評判を享受しています。 AIとCryptoの両方で影響力のある人物から強い擁護を受けています。公共の物語は *「ここにきちんとしたツール」から *「これは次のWebの基礎となる可能性がある」から進化しました *。一方、実践的な報道は、それが機能し、採用されていることを確認し、信頼性を貸し出します。コミュニティが課題（セキュリティ、大規模なガバナンス）に引き続き対処し、主要な災害が発生しない場合、MCPのパブリックイメージはポジティブなままであるか、「AIとWeb3が一緒に機能するプロトコル」として象徴的になる可能性さえあります。

メディアはおそらく注目してください：

• サクセスストーリー（たとえば、主要なDAOがMCPを介してAI会計を実装する場合、または政府がOpen Data AIシステムにMCPを使用している場合）。
• セキュリティインシデント（リスクを評価するため）。
• MCPネットワークの進化と、トークンまたはブロックチェーンコンポーネントが公式に写真に入るかどうか（これはAIと暗号をさらに厳密に埋める大きなニュースになります）。

ただし、今のところ、Coindeskのラインでカバレッジを要約することができます。 *「Web3とMCPの組み合わせは、分散化されたAIの新しい基盤にすぎない可能性があります。」

参照：

• 人類のニュース： *「モデルコンテキストプロトコルの導入」 * 2024年11月 -Limechainブログ： *「MCPとは何ですか？ブロックチェーンにどのように適用されますか？」 * 2025年5月 -ChainStackブログ： * "Web3ビルダーのMCP：Solana、EVMおよびDocumentation、" * 2025年6月 -COINDESK OP-ED： *「エージェントのプロトコル：Web3のMCPポテンシャル」 * 2025年7月
• 注目すべき資本： *「なぜMCPが実際のWeb3の機会を表す理由」 * 2025年7月 -TechCrunch： *「Openaiは人類の標準を採用しています…」、 * 2025年3月26日 -TechCrunch： *「人類の標準を採用するGoogle…」、 * 2025年4月9日 -TechCrunch： *「Github、Microsoft Embrace…（MCPステアリング委員会）」、 * 2025年5月19日 -Microsoft Devブログ： *「MCPの公式C＃SDK」、 * 2025年4月
• 顔の抱き合ったブログ： * "＃14：MCPとは何ですか、そしてなぜ誰もがそれについて話しているのですか？」 * 2025年3月 -Messari Research： * "Fetch.ai Profile" * 2023 -medium（nu fintimes）： * "singularitynetを発表する" * 2024年3月

GoogleのAgent Payments Protocol (AP2) は、AIエージェントがユーザーに代わって開始する安全で信頼性の高い取引を可能にするために設計された、新しく発表されたオープン標準です。60以上の決済およびテクノロジー組織（主要な決済ネットワーク、銀行、フィンテック企業、Web3企業を含む）との協力により開発されたAP2は、「エージェント型」決済、すなわち自律型エージェント（AIアシスタントやLLMベースのエージェントなど）がユーザーのために実行できる購入や金融取引のための共通言語を確立します。AP2の創設は、根本的な変化によって推進されています。従来、オンライン決済システムは人間が直接「購入」をクリックすることを前提としていましたが、ユーザーの指示に基づいて行動するAIエージェントの台頭がこの前提を打ち破りました。AP2は、AI主導の商取引における承認、信頼性、説明責任といった課題に対処しつつ、既存の決済インフラとの互換性を維持します。本レポートでは、AP2の技術アーキテクチャ、目的とユースケース、AIエージェントおよび決済プロバイダーとの統合、セキュリティとコンプライアンスの考慮事項、既存プロトコルとの比較、Web3/分散型システムへの影響、および業界での採用/ロードマップについて考察します。

技術アーキテクチャ: AP2の仕組み​

AP2の核となるのは、検証可能なデジタルクレデンシャル (VDC) に基づいて構築された暗号学的に安全な取引フレームワークです。VDCは、ユーザーが承認した内容のデジタルな「契約」として機能する、改ざん防止された署名付きデータオブジェクトです。AP2の用語では、これらの契約はマンダートと呼ばれ、各取引の監査可能な証拠の連鎖を形成します。AP2アーキテクチャには、主に3種類のマンダートがあります。

• 意図マンダート (Intent Mandate): 購入に関するユーザーの初期指示または条件を捕捉します。特に*「人間が不在の」シナリオ（ユーザーがオンラインでない状態でエージェントが後で行動する場合）に適用されます。これは、ユーザーがエージェントに与える権限の範囲*を定義します。例えば、「コンサートチケットが200ドル以下になったら、2枚まで購入する」といったものです。このマンダートは、ユーザーによって事前に暗号学的に署名され、特定の制限内での同意の検証可能な証拠として機能します。
• カートマンダート (Cart Mandate): ユーザーが承認した最終的な取引詳細を表し、*「人間が同席する」*シナリオやチェックアウト時に使用されます。これには、正確なアイテムやサービス、その価格、および購入のその他の詳細が含まれます。エージェントが取引を完了する準備ができたとき（例えば、ショッピングカートに商品を詰めた後）、まずマーチャントがカートの内容を暗号学的に署名し（注文詳細と価格を保証）、次にユーザーが（デバイスまたはエージェントインターフェースを介して）署名してカートマンダートを作成します。これにより、表示されたものが支払うものであることが保証され、ユーザーに提示された通りの最終注文が確定されます。
• 決済マンダート (Payment Mandate): AIエージェントが取引に関与していることを決済ネットワーク（カードネットワークや銀行など）に通知するために送信される別のクレデンシャルです。決済マンダートには、承認時にユーザーが同席していたかどうかなどのメタデータが含まれ、リスク管理システムのためのフラグとして機能します。このマンダートは、ユーザーの意図の暗号学的に検証可能な証拠を取得銀行および発行銀行に提供することで、コンテキストを評価し（例えば、エージェントが開始した購入を一般的な不正行為と区別する）、それに応じてコンプライアンスや責任を管理するのに役立ちます。

すべてのマンダートは、関連当事者（ユーザー、マーチャントなど）の鍵によって署名された検証可能なクレデンシャルとして実装され、すべてのエージェント主導の取引に対して否認防止可能な監査証跡を生成します。実際には、AP2は機密情報を保護するためにロールベースのアーキテクチャを使用します。例えば、エージェントは生の決済詳細を一切見ることなく意図マンダートを処理することができ、決済詳細は必要なときにのみ制御された方法で開示され、プライバシーが保護されます。ユーザーの意図 → マーチャントのコミットメント → 決済承認という暗号学的連鎖は、取引がユーザーの真の指示を反映しており、エージェントとマーチャントの両方がその指示を遵守したという、すべての当事者間の信頼を確立します。

取引フロー: AP2がエンドツーエンドでどのように機能するかを説明するために、人間が関与する簡単な購入シナリオを考えてみましょう。

1. ユーザーリクエスト: ユーザーはAIエージェントに特定のアイテムまたはサービスの購入を依頼します（例：「この靴を私のサイズで注文して」）。
2. カートの構築: エージェントはマーチャントのシステムと通信し（標準APIまたはエージェント間の相互作用を使用）、指定されたアイテムのショッピングカートを特定の価格で組み立てます。
3. マーチャントの保証: カートをユーザーに提示する前に、マーチャント側がカートの詳細（アイテム、数量、価格など）を暗号学的に署名します。このステップにより、正確な条件を保証するマーチャント署名付きオファーが作成されます（隠れた変更や価格操作を防ぎます）。
4. ユーザーの承認: エージェントはユーザーに確定されたカートを表示します。ユーザーは購入を確認し、この承認によりユーザー側から2つの暗号学的署名がトリガーされます。1つはカートマンダート（マーチャントのカートをそのまま受け入れるため）に対するもので、もう1つは決済マンダート（選択した決済プロバイダーを通じて決済を承認するため）に対するものです。これらの署名済みマンダートは、それぞれマーチャントと決済ネットワークに共有されます。
5. 実行: カートマンダートと決済マンダートを携えて、マーチャントと決済プロバイダーは取引を安全に実行します。例えば、マーチャントはユーザー承認の証拠とともに決済リクエストを決済ネットワーク（カードネットワーク、銀行など）に送信し、決済ネットワークは決済マンダートを検証できます。その結果、ユーザーの意図と最終的な決済を結びつける暗号学的監査証跡を伴う購入取引が完了します。

このフローは、AP2がAI主導の購入の各ステップにどのように信頼を組み込むかを示しています。マーチャントは、ユーザーがどの価格で何を購入することに同意したかについて暗号学的証拠を持ち、発行者/銀行は、AIエージェントがプロセスを促進したにもかかわらず、ユーザーがその決済を承認したという証拠を持っています。紛争やエラーが発生した場合、署名済みマンダートは明確な証拠として機能し、説明責任の判断に役立ちます（例えば、エージェントが指示から逸脱した場合や、請求がユーザーが承認したものでなかった場合など）。本質的に、AP2のアーキテクチャは、エージェントの行動への信頼ではなく、検証可能なユーザーの意図が取引の基礎であることを保証し、曖昧さを大幅に軽減します。

AP2の目的とユースケース​

なぜAP2が必要なのか: AP2の主な目的は、AIエージェントがユーザーに代わって資金を使うことができるようになったときに生じる、新たな信頼とセキュリティの問題を解決することです。Googleとそのパートナーは、自律型エージェントが関与する場合に、今日の決済インフラでは適切に答えられないいくつかの重要な問題を特定しました。

• 承認: ユーザーが実際にエージェントに特定の購入を行う許可を与えたことをどのように証明するか？（言い換えれば、エージェントがユーザーの十分な同意なしに物を購入していないことを確認する。）
• 信頼性: マーチャントは、エージェントの購入リクエストが本物であり、間違いやAIの幻覚ではなく、ユーザーの真の意図を反映していることをどのように知ることができるか？
• 説明責任: エージェントを介して不正な取引や誤った取引が発生した場合、誰が責任を負うのか？ユーザー、マーチャント、決済プロバイダー、それともAIエージェントの作成者か？

解決策がなければ、これらの不確実性はエージェント主導の商取引に「信頼の危機」を生み出します。AP2の使命は、安全なエージェント取引のための統一プロトコルを確立することで、その解決策を提供することです。標準化されたマンダートと意図の証明を導入することで、AP2は各企業が独自の場当たり的なエージェント決済方法を考案する断片化されたエコシステムを防ぎます。代わりに、準拠するAIエージェントは、共通のルールと検証の下で、準拠するマーチャント/決済プロバイダーと対話できます。この一貫性は、ユーザーとマーチャントの混乱を避けるだけでなく、金融機関が独自のパッチワークのアプローチに対処するのではなく、エージェントが開始する決済のリスクを管理するための明確な方法を提供します。つまり、AP2の目的は、「エージェント経済」が決済エコシステムを破壊することなく成長できるようにする基盤となる信頼レイヤーとなることです。

意図されたユースケース: 上記の問題を解決することで、AP2は、人間が手動でクリックして購入するだけでは不可能な、新しい商取引体験とユースケースへの扉を開きます。AP2がサポートするエージェント対応の商取引の例をいくつか示します。

• よりスマートなショッピング: 顧客はエージェントに「この冬のジャケットを緑色で欲しい。現在の価格より20%までなら喜んで支払う」と指示できます。これらの条件をエンコードした意図マンダートを携えて、エージェントは小売業者のウェブサイトやデータベースを継続的に監視します。ジャケットが緑色で（かつ価格しきい値内で）利用可能になった瞬間、エージェントは安全な署名付き取引で自動的に購入を実行し、そうでなければ見逃されていたであろう販売機会を捉えます。ユーザーの最初の要求から自動チェックアウトまでのすべてのやり取りは、エージェントが承認されたものだけを購入することを保証するAP2マンダートによって管理されます。
• パーソナライズされたオファー: ユーザーはエージェントに、今後の旅行のために特定のマーチャントから特定の製品（例えば、新しい自転車）を探していると伝えます。エージェントは、この関心（意図マンダートの範囲内で）を、旅行日などの関連するコンテキストとともに、マーチャント自身のAIエージェントと共有できます。ユーザーの意図とコンテキストを知っているマーチャントエージェントは、カスタムバンドルや割引で応答できます。例えば、「自転車+ヘルメット+トラベルラックを15%オフで、今後48時間利用可能」といったものです。AP2を使用することで、ユーザーのエージェントはこのカスタマイズされたオファーを安全に受け入れて完了させることができ、単純な問い合わせをマーチャントにとってより価値のある販売に変えることができます。
• 協調タスク: 複雑なタスク（例えば、週末旅行）を計画しているユーザーは、それを完全に委任します。「これらの日付で、合計予算700ドルでフライトとホテルを予約して。」エージェントは、複数のサービスプロバイダーのエージェント（航空会社、ホテル、旅行プラットフォーム）と対話し、予算に合う組み合わせを見つけます。適切なフライトとホテルのパッケージが特定されると、エージェントはAP2を使用して複数の予約を一括で実行します。各予約は暗号学的に署名されます（例えば、航空会社とホテルに別々のカートマンダートを発行し、両方ともユーザーの意図マンダートの下で承認されます）。AP2は、この協調取引のすべての部分が承認されたとおりに行われることを保証し、途中で一部が失敗するリスクなしにチケットと予約が同時に行われるようにすることも可能です。

これらのシナリオは、AP2が意図するユースケースのほんの一部を示しています。より広範には、AP2の柔軟な設計は、従来のeコマースフローとまったく新しい商取引モデルの両方をサポートします。例えば、AP2はサブスクリプションのようなサービス（エージェントが条件が満たされたときに購入することで必需品を補充し続ける）、イベント駆動型購入（トリガーイベントが発生した瞬間にチケットやアイテムを購入する）、グループエージェント交渉（複数のユーザーのエージェントがマンダートをプールしてグループ取引を交渉する）、その他多くの新たなパターンを促進できます。すべての場合において、共通のテーマは、AP2が信頼フレームワーク（明確なユーザー承認と暗号学的監査可能性）を提供し、これらのエージェント主導の取引が安全に行われることを可能にすることです。信頼と検証レイヤーを処理することで、AP2は開発者や企業が決済セキュリティをゼロから再発明することなく、新しいAIコマース体験の革新に集中できるようにします。

エージェント、LLM、および決済プロバイダーとの統合​

AP2は、AIエージェントフレームワークと既存の決済システムの両方とシームレスに統合するように明示的に設計されており、両者の間の橋渡し役を果たします。GoogleはAP2をAgent2Agent (A2A) プロトコルおよびModel Context Protocol (MCP) 標準の拡張機能として位置付けています。言い換えれば、A2Aがエージェントがタスクを通信するための汎用言語を提供し、MCPがAIモデルがコンテキスト/ツールを組み込む方法を標準化するならば、AP2は商取引のためのトランザクションレイヤーをその上に加えます。これらのプロトコルは補完的です。A2Aはエージェント間の通信（例えば、ショッピングエージェントがマーチャントのエージェントと会話できるようにする）を処理し、AP2はそれらの相互作用内でのエージェントからマーチャントへの決済承認を処理します。AP2はオープンで非独占的であるため、フレームワークに依存しないことを意図しています。開発者はGoogle独自のAgent Development Kit (ADK) または任意のAIエージェントライブラリで使用でき、同様にLLMを含むさまざまなAIモデルと連携できます。例えば、LLMベースのエージェントは、自由形式のテキストだけでなく、必要なマンダートペイロードを（AP2仕様に沿って）生成および交換することでAP2を使用できます。構造化されたプロトコルを強制することで、AP2はAIエージェントのハイレベルな意図（LLMの推論から来る可能性のあるもの）を具体的で安全な取引に変換するのに役立ちます。

決済側では、AP2は従来の決済プロバイダーや標準と連携して構築されており、既存システムを置き換えるものではありません。このプロトコルは決済方法に依存しないため、クレジットカード/デビットカードネットワークから銀行振込、デジタルウォレットまで、さまざまな決済レールを資金移動の基盤となる方法としてサポートできます。最初のバージョンでは、AP2はオンライン商取引で最も一般的なカード決済との互換性を重視しています。AP2の決済マンダートは、既存のカード処理フローに組み込まれるように設計されています。AIエージェントが関与しているかどうか、およびユーザーが同席していたかどうかに関する追加データを決済ネットワーク（Visa、Mastercard、Amexなど）および発行銀行に提供することで、既存の不正検出および承認チェックを補完します。本質的に、AP2は決済自体を処理するのではなく、ユーザーの意図の暗号学的証拠で決済リクエストを強化します。これにより、決済プロバイダーはエージェントが開始した取引を適切な注意または速度で処理できます（例えば、発行者は、ユーザーが事前に承認したことを証明する有効なAP2マンダートがある場合、通常とは異なる購入を承認する可能性があります）。特に、Googleとパートナーは、AP2を「プッシュ」決済方法（インドのUPIやブラジルのPIXシステムのようなリアルタイム銀行振込など）やその他の新たなデジタル決済タイプもサポートするように進化させることを計画しています。これは、AP2の統合がカードを超えて拡大し、世界中の現代の決済トレンドと連携することを示しています。

マーチャントや決済処理業者にとって、AP2の統合は、追加のプロトコルメッセージ（マンダート）のサポートと署名の検証を意味します。多くの大規模な決済プラットフォームはすでにAP2の形成に関与しているため、それらがAP2のサポートを構築することが期待できます。例えば、Adyen、Worldpay、Paypal、Stripe（ブログでは明示的に名前が挙げられていませんが、関心がある可能性が高い）などの企業は、AP2をチェックアウトAPIやSDKに組み込み、エージェントが標準化された方法で決済を開始できるようにする可能性があります。AP2はGitHubで公開されたオープン仕様であり、リファレンス実装も提供されているため、決済プロバイダーやテクノロジープラットフォームはすぐに試用を開始できます。Googleはまた、サードパーティのエージェントをリストできるAIエージェントマーケットプレイスについても言及しており、これらのエージェントは取引機能のためにAP2をサポートすることが期待されています。実際には、AIセールスアシスタントや調達エージェントを構築する企業は、このマーケットプレイスにそれをリストすることができ、AP2のおかげで、そのエージェントは購入や注文を確実に実行できます。

最後に、AP2の統合は幅広い業界の支持から恩恵を受けています。主要な金融機関やテクノロジー企業と共同でプロトコルを開発することで、GoogleはAP2が既存の業界ルールとコンプライアンス要件に適合することを保証しました。決済ネットワーク（Mastercard、UnionPayなど）、発行者（American Expressなど）、フィンテック企業（Revolut、Paypalなど）、eコマースプレーヤー（Etsyなど）、さらにはID/セキュリティプロバイダー（Okta、Cloudflareなど）との協力は、AP2が最小限の摩擦で現実世界のシステムに組み込まれるように設計されていることを示唆しています。これらのステークホルダーは、KYC（顧客確認規制）、不正防止、データプライバシーなどの分野で専門知識をもたらし、AP2がこれらのニーズに最初から対処するのに役立っています。要するに、AP2はエージェントフレンドリーで決済プロバイダーフレンドリーに構築されています。既存のAIエージェントプロトコルを拡張して取引を処理し、既存の決済ネットワークの上にレイヤーを重ねてそのインフラを利用しながら、必要な信頼保証を追加します。

セキュリティ、コンプライアンス、および相互運用性の考慮事項​

セキュリティと信頼はAP2設計の核心です。プロトコルが暗号技術（マンダートへのデジタル署名）を使用することで、エージェント型取引におけるすべての重要なアクションが検証可能で追跡可能であることが保証されます。この否認防止は非常に重要です。マンダートが安全な記録として機能するため、ユーザーもマーチャントも、承認され合意された内容を後で否認することはできません。直接的な利点は、不正防止と紛争解決にあります。AP2を使用すると、悪意のある、またはバグのあるエージェントが不正な購入を試みた場合、有効なユーザー署名済みマンダートがないことが明らかになり、取引を拒否または取り消すことができます。逆に、ユーザーが「この購入は承認していない」と主張しても、ユーザーの暗号学的署名付きカートマンダートが存在する場合、マーチャントと発行者は請求を裏付ける強力な証拠を持つことになります。この説明責任の明確さは、決済業界にとって主要なコンプライアンス上の懸念に応えるものです。

承認とプライバシー: AP2は、エージェント主導の取引に対してユーザーからの明示的な承認ステップ（または複数のステップ）を強制し、これは強力な顧客認証のような規制トレンドと一致しています。AP2に組み込まれたユーザーコントロールの原則は、ユーザー（またはユーザーから委任された者）が検証可能な指示を提供しない限り、エージェントが資金を使うことはできないことを意味します。完全に自律的なシナリオでも、ユーザーは意図マンダートを通じてルールを事前に定義します。このアプローチは、特定の取引についてエージェントに委任状を与えるのと似ていますが、デジタル署名され、きめ細かな方法で行われます。プライバシーの観点から、AP2はデータ共有について配慮しています。プロトコルはロールベースのデータアーキテクチャを使用し、機密情報（決済クレデンシャルや個人情報など）が絶対に必要な当事者とのみ共有されるようにします。例えば、エージェントはアイテムと価格情報を含むカートマンダートをマーチャントに送信するかもしれませんが、ユーザーの実際のカード番号は、エージェントやマーチャントではなく、決済処理業者との決済マンダートを通じてのみ共有される可能性があります。これにより、データの不必要な露出が最小限に抑えられ、プライバシー法や決済データ処理に関するPCI DSS規則への準拠が促進されます。

コンプライアンスと標準: AP2は、確立された金融機関からの意見を取り入れて開発されたため、決済における既存のコンプライアンス標準を満たすか、補完するように設計されています。このプロトコルは、通常の決済承認フローを迂回するものではなく、追加の証拠とフラグでそれらを強化します。これは、AP2取引が不正検出システム、3-Dセキュアチェック、または必要な規制チェックを依然として活用できることを意味し、AP2のマンダートは追加の認証要素またはコンテキストキューとして機能します。例えば、銀行は決済マンダートを顧客の取引に対するデジタル署名と同様に扱い、ユーザー同意の要件への準拠を合理化できる可能性があります。さらに、AP2の設計者は、「業界のルールと標準と連携して」作業していることを明示的に述べています。AP2が進化するにつれて、グローバルな金融標準に準拠することを確実にするために、正式な標準化団体（W3C、EMVCo、ISOなど）に持ち込まれる可能性があると推測できます。Googleは、標準化団体を通じてAP2のオープンで協力的な進化へのコミットメントを表明しています。このオープンなプロセスは、規制上の懸念を解消し、以前の決済標準（EMVチップカード、3-Dセキュアなど）が業界全体の協力によって行われたのと同様に、幅広い受け入れを達成するのに役立ちます。

相互運用性: 断片化の回避はAP2の主要な目標です。そのため、このプロトコルは公開されており、誰でも実装または統合できます。Google Cloudサービスに縛られていません。実際、AP2は**オープンソース（Apache-2ライセンス）**であり、仕様とリファレンスコードは公開GitHubリポジトリで入手できます。これにより、複数のベンダーがAP2を採用し、システムを連携させることができるため、相互運用性が促進されます。すでに、相互運用性の原則が強調されています。AP2は既存のオープンプロトコル（A2A、MCP）の拡張であり、非独占的であるため、単一ベンダーソリューションではなく、競争力のある実装エコシステムを育成します。実際には、企業Aが構築したAIエージェントは、両者がAP2に従っていれば、企業Bのマーチャントシステムと取引を開始できます。どちらの側も単一のプラットフォームにロックインされることはありません。

考えられる懸念の1つは、一貫した採用を確保することです。一部の主要なプレーヤーが異なるプロトコルやクローズドなアプローチを選択した場合、断片化が依然として発生する可能性があります。しかし、AP2を支える幅広い連合を考えると、デファクトスタンダードになる態勢が整っているようです。AP2エコシステムに多くのIDおよびセキュリティに特化した企業（例えば、Okta、Cloudflare、Ping Identity）が含まれていることは、相互運用性とセキュリティが共同で対処されていることを示唆しています。これらのパートナーは、AP2をID検証ワークフローや不正防止ツールに統合するのに役立ち、AP2取引がシステム間で信頼できることを保証します。

技術的な観点から見ると、AP2が広く受け入れられている暗号技術（JSON-LDまたはJWTベースの検証可能なクレデンシャル、公開鍵署名など）を使用しているため、既存のセキュリティインフラと互換性があります。組織は既存のPKI（公開鍵インフラ）を使用して、マンダート署名用の鍵を管理できます。AP2は分散型IDシステムとの統合も想定しているようです。Googleは、AP2がエージェント承認のための分散型IDのような分野で革新する機会を生み出すと述べています。これは、将来的にAP2がDID（分散型識別子）標準または分散型識別子検証を活用して、エージェントとユーザーを信頼できる方法で識別できることを意味します。このようなアプローチは、単一のIDプロバイダーに依存しないことで、相互運用性をさらに強化するでしょう。要するに、AP2は暗号技術と明確な説明責任を通じてセキュリティを強調し、設計上コンプライアンスに対応することを目指し、オープン標準の性質と幅広い業界サポートを通じて相互運用性を促進します。

既存プロトコルとの比較​

AP2は、既存の決済およびエージェントフレームワークがカバーしていなかったギャップ、すなわち自律型エージェントが安全かつ標準化された方法で決済を実行できるようにするという問題に対処する、斬新なプロトコルです。エージェント通信プロトコルの観点から見ると、AP2はAgent2Agent (A2A) プロトコルのような先行研究に基づいて構築されています。A2A（2025年初頭にオープンソース化）は、異なるAIエージェントが基盤となるフレームワークに関係なく相互に通信できるようにします。しかし、A2A自体は、エージェントが取引や決済をどのように行うべきかを定義していません。それはタスクの交渉とデータ交換に関するものです。AP2は、会話が購入につながったときに任意のエージェントが使用できるトランザクションレイヤーを追加することで、この状況を拡張します。本質的に、AP2はA2AやMCPと競合するのではなく、補完的であると見なすことができます。A2Aは通信とコラボレーションの側面をカバーし、MCPは外部ツール/APIの使用をカバーし、AP2は決済と商取引をカバーします。これらが一体となって、将来の「エージェント経済」のための標準のスタックを形成します。このモジュラーアプローチは、インターネットプロトコルにいくらか似ています。例えば、データ通信のためのHTTPとセキュリティのためのSSL/TLSのように、ここではA2AがエージェントのHTTPのようなものであり、AP2が商取引のための安全なトランザクションレイヤーであると言えます。

AP2を従来の決済プロトコルおよび標準と比較すると、類似点と相違点の両方があります。従来のオンライン決済（クレジットカード決済、PayPal取引など）は、通常、安全な送信のためのHTTPSなどのプロトコル、カードデータ処理のためのPCI DSSなどの標準、および追加のユーザー認証のための3-Dセキュアなどを含みます。これらはユーザー主導のフロー（ユーザーがクリックし、場合によってはワンタイムコードを入力する）を前提としています。対照的に、AP2は、セキュリティを損なうことなく、第三者（エージェント）がフローに参加する方法を導入します。AP2のマンダートの概念は、OAuthスタイルの委任された権限の拡張として、決済に適用されたものと比較できます。OAuthでは、ユーザーはトークンを介してアプリケーションにアカウントへの限定的なアクセスを許可します。同様にAP2では、ユーザーはマンダートを介して、特定条件下でエージェントに資金を使う権限を付与します。主な違いは、AP2の「トークン」（マンダート）が金融取引のための特定の署名済み指示であり、既存の決済承認よりもきめ細かい点です。

もう1つの比較点は、AP2が既存のeコマースチェックアウトフローとどのように関連するかです。例えば、多くのeコマースサイトは、W3C Payment Request APIやプラットフォーム固有のSDKなどのプロトコルを使用して決済を効率化しています。これらは主に、ブラウザやアプリがユーザーから決済情報を収集する方法を標準化するものであり、AP2は、エージェントがユーザーの意図をマーチャントと決済処理業者に証明する方法を標準化します。AP2が検証可能な意図と否認防止に焦点を当てている点は、より単純な決済APIとは一線を画します。決済ネットワークの上に信頼の追加レイヤーを追加しているのです。AP2は決済ネットワーク（Visa、ACH、ブロックチェーンなど）を置き換えるのではなく、むしろそれらを強化していると言えるでしょう。このプロトコルは、あらゆる種類の決済方法（暗号通貨でさえも）を明示的にサポートしているため、ゼロから新しい決済レールを作成するのではなく、これらのシステムとのエージェントの相互作用を標準化することに重点を置いています。

セキュリティおよび認証プロトコルの分野では、AP2はEMVチップカードのデジタル署名やデジタル契約の公証のようなものと共通の精神を持っています。例えば、EMVチップカード取引は、カードが存在していたことを証明するために暗号グラムを生成します。AP2は、ユーザーのエージェントが承認されていたことを証明する暗号学的証拠を生成します。どちらも不正防止を目的としていますが、AP2の範囲はエージェントとユーザーの関係、およびエージェントとマーチャントのメッセージングであり、これは既存の決済標準では対処されていません。もう1つの新たな比較は、**暗号通貨におけるアカウント抽象化（例：ERC-4337）**です。ユーザーは事前にプログラムされたウォレットアクションを承認できます。暗号通貨ウォレットは、特定の自動取引（スマートコントラクトを介したサブスクリプションの自動支払いなど）を許可するように設定できますが、これらは通常、1つのブロックチェーン環境に限定されます。一方、AP2はクロスプラットフォームであることを目指しています。一部の決済にブロックチェーンを活用できますが（その拡張機能を通じて）、従来の銀行とも連携します。

主流の決済業界には、AP2に直接「競合する」プロトコルはまだありません。AIエージェント決済のためのオープン標準に向けた最初の協調的な取り組みであるように見えます。独自の試みは発生する可能性があり（または個々の企業内で既に進行中である可能性もあります）、しかしAP2の幅広い支持は、その標準となる上で優位性をもたらします。IBMなどがAgent Communication Protocol (ACP) やエージェントの相互運用性のための同様のイニシアチブを持っていることは注目に値しますが、それらはAP2が包括的に行うような決済の側面を含んでいません。むしろ、AP2はこれらの取り組みと統合または活用する可能性があります（例えば、IBMのエージェントフレームワークは、商取引タスクのためにAP2を実装する可能性があります）。

要約すると、AP2はAIと決済の独自の交差点に焦点を当てることで差別化を図っています。古い決済プロトコルが人間ユーザーを前提としていたのに対し、AP2はAI仲介者を前提とし、その結果生じる信頼のギャップを埋めます。既存の決済プロセスと競合するのではなく、それらを拡張し、A2Aのような既存のエージェントプロトコルを補完します。今後、AP2は確立された標準と並行して使用される可能性があります。例えば、AP2カートマンダートは従来の決済ゲートウェイAPI呼び出しと連携して機能したり、AP2決済マンダートは銀行のISO 8583メッセージに添付されたりするかもしれません。AP2のオープンな性質は、代替アプローチが出現した場合でも、コミュニティの協力によってAP2がそれらを吸収または調整できることを意味します。この段階で、AP2はこれまで存在しなかったベースラインを設定しており、AIと決済スタックにおける新しいプロトコルレイヤーを効果的に開拓しています。

Web3と分散型システムへの影響​

当初から、AP2はWeb3および暗号通貨ベースの決済を包含するように設計されてきました。このプロトコルは、将来の商取引が従来の法定通貨チャネルと分散型ブロックチェーンネットワークの両方にまたがることを認識しています。前述のとおり、AP2はクレジットカードや銀行振込からステーブルコインや暗号通貨まで、さまざまな決済タイプをサポートしています。実際、AP2の発表と同時に、Googleは暗号通貨決済に特化した拡張機能であるA2A x402を発表しました。この拡張機能は、Coinbase、Ethereum Foundation、MetaMaskなどの暗号通貨業界のプレーヤーと共同で開発され、「エージェントベースの暗号通貨決済のための本番環境対応ソリューション」です。「x402」という名前は、Webで広く使用されることのなかったHTTP 402「Payment Required」ステータスコードへのオマージュであり、AP2の暗号通貨拡張機能は、オンチェーンで相互に請求または支払いを行いたい分散型エージェントのために、HTTP 402の精神を効果的に復活させます。実際には、x402拡張機能はAP2のマンダートの概念をブロックチェーン取引に適合させます。例えば、エージェントはユーザーからの署名済み意図マンダートを保持し、条件が満たされたらオンチェーン決済（例えば、ステーブルコインの送信）を実行し、そのオンチェーン取引にマンダートの証明を添付できます。これにより、AP2のオフチェーン信頼フレームワークとブロックチェーンのトラストレスな性質が結びつき、オンチェーン決済が*オフチェーンの当事者（ユーザー、マーチャント）*によって承認されたと信頼できるという、両方の世界の利点が得られます。

AP2とWeb3の相乗効果は、協力者のリストに明らかです。暗号通貨取引所（Coinbase）、ブロックチェーン財団（Ethereum Foundation）、暗号通貨ウォレット（MetaMask）、Web3スタートアップ（SuiのMysten Labs、Lightning NetworkのLightsparkなど）がAP2の開発に関与しています。彼らの参加は、AP2が分散型金融と競合するのではなく、補完的であると見なされていることを示唆しています。AIエージェントが暗号通貨決済と対話するための標準的な方法を作成することで、AP2はAI主導のアプリケーションにおける暗号通貨の使用を促進する可能性があります。例えば、AIエージェントはAP2を使用して、ユーザーの好みやマーチャントの受け入れに応じて、クレジットカードでの支払いとステーブルコインでの支払いをシームレスに切り替えることができます。A2A x402拡張機能は、エージェントがオンチェーン手段を通じてサービスを収益化または支払いできるように特別に設計されており、これは将来の分散型マーケットプレイスで非常に重要になる可能性があります。これは、ブロックチェーン上で自律的な経済主体として機能するエージェント（一部ではDACやDAOと呼ばれる概念）が、サービスに必要な支払い（情報のために別のエージェントに少額の手数料を支払うなど）を処理できる可能性を示唆しています。AP2は、そのような取引のための共通言語を提供し、分散型ネットワーク上であっても、エージェントがその行動に対する証明可能なマンダートを持っていることを保証できます。

競争という観点から見ると、純粋な分散型ソリューションがAP2を不要にするのか、あるいはその逆なのか、という疑問が生じるかもしれません。AP2はWeb3ソリューションと階層的なアプローチで共存する可能性が高いです。分散型金融はトラストレスな実行（スマートコントラクトなど）を提供しますが、「AIが人間からこれを行う許可を得たか？」という問題を本質的に解決するわけではありません。AP2は、決済自体がオンチェーンであっても重要な、その人間とAIの信頼のつながりに焦点を当てています。ブロックチェーンプロトコルと競合するのではなく、AP2はそれらをオフチェーンの世界と橋渡しするものと見なすことができます。例えば、スマートコントラクトは、有効なAP2マンダート署名への参照が含まれている場合にのみ特定の取引を受け入れることができ、これはオフチェーンの意図証明とオンチェーンの強制を組み合わせるために実装できます。逆に、暗号通貨ネイティブなエージェントフレームワーク（一部のブロックチェーンプロジェクトは、暗号通貨資金で動作する自律型エージェントを模索しています）がある場合、それらは独自の承認方法を開発するかもしれません。しかし、AP2の幅広い業界サポートは、それらのプロジェクトでさえも一貫性のためにAP2を採用または統合するように誘導する可能性があります。

もう一つの側面は分散型IDとクレデンシャルです。AP2が検証可能なクレデンシャルを使用していることは、Web3のIDへのアプローチ（W3Cによって標準化されたDIDやVCなど）と非常に一致しています。これは、AP2が分散型IDシステムに接続できることを意味します。例えば、ユーザーのDIDを使用してAP2マンダートに署名し、マーチャントはそれをブロックチェーンまたはIDハブに対して検証できます。エージェント承認のための分散型IDの探求に言及されていることは、AP2がWeb3のID革新を活用して、集中型機関にのみ依存するのではなく、分散型でエージェントとユーザーのIDを検証する可能性があることを裏付けています。これは相乗効果のポイントであり、AP2とWeb3の両方が、ユーザーにより多くの制御と行動の暗号学的証明を与えることを目指しています。

潜在的な対立は、大規模な仲介者の役割がない完全に分散化された商取引エコシステムを想定した場合にのみ発生する可能性があります。そのシナリオでは、AP2（Googleとそのパートナーによって最初に推進された）が集中化されすぎているか、従来のプレーヤーによって統治されすぎていると見なされる可能性があります。AP2がオープンソースであり、標準化可能であることを意図しているため、Google独自のプロトコルではないことに注意することが重要です。これは、オープンプロトコルを重視するWeb3コミュニティにとってより受け入れやすいものとなります。AP2が広く採用されれば、エージェント向けのWeb3固有の決済プロトコルの必要性を減らし、それによって取り組みを統一する可能性があります。一方で、一部のブロックチェーンプロジェクトは、特に集中型機関のないトラストレスな環境では、エージェント取引のために純粋なオンチェーン承認メカニズム（マルチシグウォレットやオンチェーンエスクローロジックなど）を好むかもしれません。これらは代替アプローチと見なされるかもしれませんが、オフチェーンシステムと相互作用できない限り、ニッチなままである可能性が高いです。AP2は両方の世界をカバーすることで、AIエージェントが暗号通貨をシームレスに使用できるもう1つの決済方法にするという点で、Web3の採用を実際に加速させるかもしれません。実際、あるパートナーは、「ステーブルコインは、レガシーインフラを持つエージェント型システムの[スケーリングの]課題に対する明白な解決策を提供する」と述べ、暗号通貨がAP2を補完して規模や国境を越えたシナリオを処理できることを強調しました。一方、Coinbaseのエンジニアリングリードは、x402暗号通貨拡張機能をAP2に導入することは「理にかなっていた。エージェントにとって自然な遊び場であり、エージェントが相互に支払いを行うことがAIコミュニティに響くのを見るのはエキサイティングだ」と述べました。これは、AIエージェントが暗号通貨ネットワークを介して取引することが単なる理論的なアイデアではなく、AP2を触媒として期待される結果であるというビジョンを示唆しています。

要約すると、AP2はWeb3に非常に密接に関連しています。暗号通貨決済を第一級市民として組み込み、分散型IDおよびクレデンシャル標準と連携しています。分散型決済プロトコルと真っ向から競合するのではなく、AP2はそれらと相互運用する可能性が高いです。AP2が承認レイヤーを提供し、分散型システムが価値移転を処理します。ステーブルコインやCBDCなどで伝統的な金融と暗号通貨の境界が曖昧になるにつれて、AP2のような統一されたプロトコルは、AIエージェントとあらゆる形態の通貨（集中型か分散型かに関わらず）との間の普遍的なアダプターとして機能する可能性があります。

業界での採用、パートナーシップ、およびロードマップ​

AP2の最大の強みの一つは、この初期段階にもかかわらず、広範な業界の支持を得ていることです。Google Cloudは、AP2に関して「60以上の多様な組織と協力している」と発表しました。これには、主要なクレジットカードネットワーク（例：Mastercard、American Express、JCB、UnionPay）、主要なフィンテックおよび決済処理業者（PayPal、Worldpay、Adyen、Checkout.com、Stripeの競合他社）、eコマースおよびオンラインマーケットプレイス（Etsy、Shopify（Stripeなどのパートナー経由）、Lazada、Zalora）、エンタープライズテクノロジー企業（Salesforce、ServiceNow、Oracle（パートナー経由の可能性あり）、Dell、Red Hat）、IDおよびセキュリティ企業（Okta、Ping Identity、Cloudflare）、コンサルティング会社（Deloitte、Accenture）、そして暗号通貨/Web3組織（Coinbase、Ethereum Foundation、MetaMask、Mysten Labs、Lightspark）などが含まれます。これほど幅広い参加者は、業界の関心と今後の採用の強力な指標です。これらのパートナーの多くは公に支持を表明しています。例えば、Adyenの共同CEOは、エージェント型商取引のための「共通のルールブック」の必要性を強調し、AP2を新しい決済構成要素でマーチャントをサポートするという彼らの使命の自然な延長と見なしています。American ExpressのEVPは、AP2が信頼と説明責任が最重要となる「次世代のデジタル決済」にとって重要であると述べました。Coinbaseのチームは、前述のとおり、AP2への暗号通貨決済の統合に期待を寄せています。この支持の合唱は、業界の多くの人々がAP2をAI主導の決済の有力な標準と見なし、その要件を満たすようにAP2を形成することに熱心であることを示しています。

採用の観点から見ると、AP2は現在、仕様および初期実装段階にあります（2025年9月発表）。完全な技術仕様、ドキュメント、および一部のリファレンス実装（Pythonなどの言語）は、開発者が試用できるようにプロジェクトのGitHubで入手できます。Googleはまた、AP2がエージェント向けの自社製品およびサービスに組み込まれることを示唆しています。注目すべき例は、前述のAIエージェントマーケットプレイスです。これは、サードパーティのAIエージェントをユーザーに提供できるプラットフォームです（おそらくGoogleの生成AIエコシステムの一部）。Googleは、エージェントを構築する多くのパートナーが、「AP2によって可能になる新しい、取引可能な体験」とともにマーケットプレイスでそれらを利用可能にすると述べています。これは、マーケットプレイスが立ち上がるか成長するにつれて、AP2が、Google Cloud Marketplaceからソフトウェアを自律的に購入したり、エージェントがユーザーのために商品/サービスを購入したりするなど、取引を実行する必要があるエージェントの基盤となることを意味します。自律調達（企業に代わってあるエージェントが別のエージェントから購入する）や自動ライセンススケーリングなどの企業ユースケースは、AP2がすぐに促進できる分野として具体的に言及されています。

ロードマップに関しては、AP2のドキュメントとGoogleの発表からいくつかの明確な兆候が示されています。

• 短期: コミュニティの意見を取り入れながら、プロトコルのオープンな開発を継続します。GitHubリポジトリは、実際のテストが行われるにつれて、追加のリファレンス実装と改善で更新されます。AP2をエージェントアプリケーションに統合しやすくするライブラリ/SDKの登場が期待されます。また、パートナー企業によって初期のパイロットプログラムや概念実証が実施される可能性があります。多くの大手決済企業が関与していることを考えると、それらは管理された環境（例えば、少数のユーザーベータ版でのAP2対応チェックアウトオプション）でAP2を試用するかもしれません。
• 標準とガバナンス: Googleは、AP2をオープンガバナンスモデルに移行するコミットメントを表明しており、おそらく標準化団体を通じて行われるでしょう。これは、AP2をLinux Foundation（A2Aプロトコルで行われたように）に提出したり、それを維持するためのコンソーシアムを形成したりすることを意味するかもしれません。Linux Foundation、W3C、さらにはISO/TC68（金融サービス）のような団体も、AP2を正式化する候補となる可能性があります。オープンガバナンスは、AP2が単一企業の管理下になく、中立的で包括的であることを業界に保証するでしょう。
• 機能拡張: 技術的には、ロードマップには、より多くの決済タイプとユースケースへのサポートの拡大が含まれています。仕様に記載されているように、カードの後、焦点は銀行振込や地域のリアルタイム決済スキーム、デジタル通貨などの「プッシュ」決済に移ります。これは、AP2が、カードプルとはフローが少し異なる直接銀行振込や暗号通貨ウォレット送金の場合に、意図/カート/決済マンダートがどのように機能するかを概説することを意味します。A2A x402拡張機能は暗号通貨のためのそのような拡張機能の1つであり、同様に、オープンバンキングAPIやB2B請求シナリオのための拡張機能も登場するかもしれません。
• セキュリティとコンプライアンスの強化: 実際の取引がAP2を通じて流れ始めると、規制当局やセキュリティ研究者からの精査が行われるでしょう。オープンプロセスは、マンダートをさらに堅牢にするために反復される可能性が高いです（例えば、マンダート形式が標準化されていることを確認する、おそらくW3C検証可能なクレデンシャル形式を使用するなど）。IDソリューションとの統合（ユーザーがマンダートに署名するための生体認証の活用、またはマンダートをデジタルIDウォレットにリンクするなど）は、信頼を強化するためのロードマップの一部となる可能性があります。
• エコシステムツール: 新たなエコシステムが生まれる可能性が高いです。すでに、スタートアップ企業はギャップに気づいています。例えば、Vellum.aiの分析では、Autumnというスタートアップが「AIのための請求インフラ」を構築しており、本質的にStripeの上にAIサービスの複雑な価格設定を処理するためのツールを提供していると述べられています。AP2が普及するにつれて、エージェントに特化した決済ゲートウェイ、マンダート管理ダッシュボード、エージェントID検証サービスなどのツールが増えることが期待されます。Googleの関与は、AP2がGoogle Cloud製品にも統合される可能性があることを意味します。DialogflowやVertex AI AgentsツールでのAP2サポートを想像してみてください。これにより、エージェントが取引を処理する（必要なすべての鍵と証明書がGoogle Cloudで管理される）ことがワンクリックで可能になります。

全体として、AP2の軌跡は、他の主要な業界標準を彷彿とさせます。強力なスポンサー（Google）による初期の立ち上げ、幅広い業界連合、オープンソースのリファレンスコード、それに続く反復的な改善と実際の製品への段階的な採用です。AP2がすべてのプレーヤーを「私たちと共にこの未来を築く」よう招待しているという事実は、ロードマップがコラボレーションに関するものであることを強調しています。勢いが続けば、AP2は数年後には、OAuthやOpenID Connectがそれぞれの分野で今日そうであるように、目に見えないが機能を実現する上で不可欠なレイヤーとして普及する可能性があります。

結論​

AP2 (Agents/Agent Payments Protocol) は、AIエージェントが人間と同じくらい信頼性高く安全に取引できる未来に向けた重要な一歩を表しています。技術的には、検証可能なマンダートとクレデンシャルの巧妙なメカニズムを導入し、エージェント主導の取引に信頼を植え付け、ユーザーの意図が明確で強制可能であることを保証します。そのオープンで拡張可能なアーキテクチャにより、急成長するAIエージェントフレームワークと確立された金融インフラの両方と統合できます。承認、信頼性、説明責任という核となる懸念に対処することで、AP2はセキュリティやユーザーコントロールを犠牲にすることなく、AI主導の商取引が繁栄するための基盤を築きます。

AP2の導入は、初期のインターネットプロトコルがウェブを可能にしたように、一部の人々が「エージェント経済」と呼ぶもののための新しい基盤を築くものと見なすことができます。それは、パーソナルショッパーエージェント、自動ディール検索ボット、自律型サプライチェーンエージェントなど、すべてが共通の信頼フレームワークの下で動作する、数え切れないほどの革新への道を開きます。重要なことに、AP2の包括的な設計（クレジットカードから暗号通貨まですべてを包含）は、伝統的な金融とWeb3の交差点に位置し、共通のエージェント仲介プロトコルを通じてこれらの世界を橋渡しする可能性があります。

これまでの業界の反応は非常に好意的で、幅広い連合がAP2が広く採用される標準になる可能性が高いことを示唆しています。AP2の成功は、継続的な協力と実世界でのテストにかかっていますが、それが対処する明確なニーズを考えると、その見通しは明るいです。より広い意味で、AP2はテクノロジーがどのように進化するかを示しています。新しい機能（AIエージェント）が登場し、古い前提を打ち破り、その解決策は、その機能に対応するための新しいオープン標準を開発することでした。今、オープンでセキュリティ第一のプロトコルに投資することで、Googleとそのパートナーは、商取引の次の時代に必要な信頼アーキテクチャを効果的に構築しています。「未来を予測する最善の方法は、それを構築することである」という言葉があるように、AP2はAIエージェントが私たちのためにシームレスに取引を処理する未来への賭けであり、その未来を可能にするために必要な信頼とルールを積極的に構築しています。

情報源:

• Google Cloud Blog – 「新しいAgent Payments Protocol (AP2)でAIコマースを強化」 (2025年9月16日)
• AP2 GitHub ドキュメント – 「Agent Payments Protocol 仕様と概要」
• Vellum AI Blog – 「GoogleのAP2: AIエージェント決済のための新しいプロトコル」 (分析)
• Medium記事 – 「Google Agent Payments Protocol (AP2)」 (Tahirによる要約、2025年9月)
• AP2に関するパートナーのコメント (Google Cloud Blog)
• A2A x402拡張機能 (AP2暗号通貨決済拡張機能) – GitHub README

DeFi ユーザーの多くは、いまだに 5 つのブラウザタブを開いて単一のイールド戦略を完了させています — Aave で利率を確認し、Stargate で資産をブリッジし、Curve で預け入れを行い、ガス代の急騰に見舞われないことを祈りながら。しかし、静かな革命が進んでいます。自律型 AI エージェントが、あなたが眠っている間に、複数のブロックチェーンにわたってこれらすべてを静かに、かつ同時に実行しています。

2025 年、ブロックチェーン上の AI エージェントのアクティビティは 86% 急増しました。Fetch.ai のエージェントだけで、Hyperliquid のデリバティブで 10 億ドル以上を管理し、100 倍のレバレッジ取引を自律的に実行しています。Yearn の AI 駆動型ボルトは、人間の介入なしにイールドプール全体で 50 億ドルを最適化しています。そして、XION や Particle Network のようなプラットフォームは、これらすべてをエンドユーザーから見えないようにする抽象化レイヤーを構築しています。もはや、AI エージェントがマルチチェーン DeFi を調整できるかどうかではなく、インフラがどれほど速く成熟するか、そしてそれが個人ユーザーから機関投資家に至るまで何を意味するかが問題なのです。

Amazon が 2006 年に AWS を立ち上げたとき、オンライン書店の内部サーバーインフラがインターネットの屋台骨になるとは誰も考えていませんでした。それから約 20 年後、クリプトの世界でも同様の物語が展開されているかもしれません。Coinbase の Base ネットワークは、2025 年にイーサリアム Layer 2 全体の収益の 62% を獲得し、L2 DeFi TVL（預かり資産）の 46% を占め、すべての L2 ステーブルコイン送金の大部分を処理しました。しかも、ネイティブトークンなしでこれを成し遂げたのです。もはや問いは「Base が L2 戦争に勝っているか」ではなく、「Coinbase は静かにオンチェーン経済の AWS になりつつあるのか」という点にあります。

世界中に散らばった 70 人の見知らぬ人々が、一般消費者向けの GPU と家庭用インターネット回線のみを武器に、Meta の LLaMA-2-70B を凌駕する 720 億パラメータの言語モデルを共同で学習させたとき、AI のナラティブに大きな変化が生じました。企業のホワイトリストも、1 億ドルのデータセンターも、糸を引く中央集権的な研究所もそこには存在しません。あったのは、Bittensor の Subnet 3 という暗号経済的インセンティブシステムと、それを可能にした SparseLoCo と呼ばれる技術的な工夫だけでした。

AI 界は 2026 年初頭、フロンティア級のモデルが OpenAI 規模の予算を必要としないことを証明した DeepSeek の衝撃に沸きました。Bittensor コミュニティは、2026 年 3 月 10 日に起きた出来事を独自の「DeepSeek モーメント」と呼んでいます。これは、大規模言語モデルが中央集権的な機関の外側で完全に誕生し得ることを示す証拠です。ここで問うべきは、Bittensor が真にグローバルな AI インフラの「第二の極」を構築しているのか、それとも洗練されているが脆弱な実験を包み込んだ魅力的な物語に過ぎないのか、ということです。

AI 業界は一つの逆説に直面しています。世界のデータ生成量は 2025 年までに 33 ゼタバイトから 175 ゼタバイトへと爆発的に増加する一方で、AI モデルの品質は停滞しています。問題はデータの不足ではなく、データ提供者が自らの貢献から価値を享受する手段がないことです。Ocean Protocol、LazAI、ZENi といったブロックチェーンベースのデータ市場が登場し、AI 学習データを無料の資源から、2034 年までに 231.8 億ドル規模に達する収益化可能なアセットクラスへと変貌させようとしています。

230 億ドルのデータ価格決定問題​

AI の学習コストは 2023 年から 2025 年にかけて 89% 急増し、データ収集とアノテーションが機械学習プロジェクトの予算の最大 80% を占めています。しかし、検索クエリやソーシャルメディアでの交流、行動パターンなどを生成している個人のデータ作成者は何も受け取っておらず、テック大手が数十億ドルの価値を独占しています。

AI 学習データセット市場はこの乖離を浮き彫りにしています。2025 年に 35.9 億ドルと評価されるこの市場は、22.9% の年平均成長率（CAGR）で推移し、2034 年までに 231.8 億ドルに達すると予測されています。別の予測では、2026 年に 74.8 億ドル、2035 年までに 524.1 億ドルに達し、年間成長率は 24.16% になるとされています。

しかし、この価値を手にするのは誰でしょうか？ 現在、中央集権的なプラットフォームが利益を抽出する一方で、データ作成者への報酬はゼロです。ラベルノイズ、一貫性のないタグ付け、コンテキストの欠如がコストを押し上げていますが、貢献者には品質を向上させるインセンティブが欠けています。データプライバシーへの懸念は企業の 28% に影響を与えており、AI が多様で高品質な入力を必要としているまさにその時に、データセットへのアクセスを制限しています。

Ocean Protocol：1 億ドルのデータエコノミーをトークン化する​

Ocean Protocol は、データ提供者がデータセットをトークン化し、制御を維持したまま AI 学習に利用できるようにすることで、所有権の問題に対処しています。2024 年 8 月に Ocean Nodes をローンチして以来、ネットワークは 70 か国以上、140 万以上のノードへと成長し、35,000 以上のデータセットを取り込み、1 億ドルを超える AI 関連のデータ取引を促進してきました。

2025 年の製品ロードマップには、3 つの重要なコンポーネントが含まれています：

推論パイプライン（Inference Pipelines） は、Ocean のインフラ上で直接、エンドツーエンドの AI モデル学習とデプロイを可能にします。データ提供者は独自のデータセットをトークン化して価格を設定し、AI モデルが学習や推論のためにそのデータを使用するたびに収益を得ることができます。

Ocean Enterprise Onboarding は、エコシステム内のビジネスをパイロット版から本番環境へと移行させます。2025 年第 3 四半期にローンチ予定の Ocean Enterprise v1 は、監査可能でプライバシーを保護したデータ交換を必要とする機関投資家を対象とした、コンプライアンス準拠の製品レベルのデータプラットフォームを提供します。

ノード分析（Node Analytics） では、パフォーマンス、使用状況、ROI（投資収益率）を追跡するダッシュボードを導入します。NetMind のようなパートナーは 2,000 個の GPU を提供し、Aethir は Ocean Nodes のスケーリングを支援して大規模な AI ワークロードをサポートし、AI 学習のための分散型計算レイヤーを構築します。

Ocean の収益分配メカニズムはスマートコントラクトを通じて機能します。データ提供者がアクセス条件を設定し、AI 開発者が使用量に応じて支払い、ブロックチェーンがすべての貢献者に支払いを自動的に分配します。これにより、データは一度限りの販売物から、モデルのパフォーマンスに連動した継続的な収益源へと変化します。

LazAI：Metis 上の検証可能な AI インタラクションデータ​

LazAI は、静的なデータセットだけでなく、AI との インタラクション（対話） データを収益化するという、根本的に異なるアプローチを導入しています。LazAI の主要エージェント（Lazbubu、SoulTarot）とのすべての会話は、データアンカリングトークン（DAT）を生成します。これは、AI が生成したアウトプットの追跡可能で検証可能な記録として機能します。

2025 年 12 月にアルファメインネットがローンチされました。これは QBFT コンセンサスと $METIS ベースの決済を使用したエンタープライズグレードのインフラ上で稼働しています。DAT は、AI データセットとモデルを、透明性のある所有権と収益帰属を備えた検証可能な資産としてトークン化し、収益化します。

なぜこれが重要なのでしょうか？ 従来の AI 学習では、収集時に固定された静的なデータセットが使用されます。LazAI は、ユーザーのクエリ、モデルの回答、洗練のループといった 動的な インタラクションデータを取得し、現実世界の使用パターンを反映した学習データセットを作成します。このデータは、会話の流れに埋め込まれた人間のフィードバックシグナルを含んでいるため、モデルのファインチューニングにおいて飛躍的に高い価値を持ちます。

システムには 3 つの主要なイノベーションが含まれています：

プルーフ・オブ・ステーク（PoS）バリデーターステーキング は、AI データパイプラインを保護します。バリデーターはトークンをステークしてデータの完全性を検証し、正確な検証に対して報酬を得る一方、不正なデータの承認に対してはペナルティを科されます。

収益分配を伴う DAT ミンティング により、価値のあるインタラクションデータを生成したユーザーは、自らの貢献を表す DAT をミント（発行）できます。AI 企業がモデル学習のためにこれらのデータセットを購入すると、収益は貢献度に応じてすべての DAT 保持者に自動的に分配されます。

iDAO ガバナンス は、データ貢献者がオンチェーン投票を通じて、データセットのキュレーション、価格戦略、品質基準を共同で管理する分散型 AI コレクティブを構築します。

2026 年のロードマップでは、ZK ベースのプライバシー（個人情報を公開せずにインタラクションデータを収益化可能）、分散型計算市場（中央集権型クラウドではなく分散型インフラで学習を実行）、およびマルチモーダルデータの評価（テキスト以外のビデオ、オーディオ、画像のインタラクション）が追加される予定です。

ZENi：AI エージェントのためのインテリジェンスデータレイヤー​

ZENi は、AI を活用したインテリジェンスを通じて、伝統的な商取引とブロックチェーンベースの商取引を橋渡しする分散型ネットワーク「InfoFi エコノミー」を推進することで、Web3 と AI の交差点で活動しています。同社は、Waterdrip Capital と Mindfulness Capital が主導するシードラウンドで 150 万ドルの資金を調達 しました。

その核となるのは InfoFi データレイヤーです。これは、X（旧 Twitter）、Telegram、Discord、およびオンチェーンのアクティビティ全体で 1 日あたり 100 万件以上のシグナル を処理する高スループットの行動インテリジェンスエンジンです。ZENi は、ユーザーの行動パターン、センチメントの変化、コミュニティの関与を特定します。これらのデータは AI エージェントのトレーニングに不可欠ですが、大規模に収集することは困難です。

このプラットフォームは、以下の 3 つのパーツからなるシステムとして機能します：

AI データ分析エージェント は、ソーシャルグラフ、オンチェーン取引、エンゲージメント指標を分析することで、意欲の高いオーディエンスと影響力のあるクラスターを特定します。これにより、ユーザーが「何を」したかだけでなく、「なぜ」その決定を下したかを示す行動データセットが作成されます。

AIGC（AI 生成コンテンツ）エージェント は、データレイヤーからの洞察を使用して、パーソナライズされたキャンペーンを作成します。ユーザーの好みやコミュニティのダイナミクスを理解することで、このエージェントは特定のオーディエンスセグメントに最適化されたコンテンツを生成します。

AI 実行エージェント は、ZENi dApp を通じてアウトリーチを活性化し、データ収集から収益化までのループを完成させます。ユーザーは、自分の行動データがキャンペーンの成功に貢献した際に報酬を受け取ります。

ZENi はすでに e コマース、ゲーム、Web3 分野のパートナーにサービスを提供しており、登録ユーザー数は 48 万人、日間アクティブユーザー数（DAU）は 8 万人に達しています。このビジネスモデルは行動インテリジェンスを収益化するものです。企業は ZENi の AI 処理済みデータセットにアクセスするために料金を支払い、その収益は洞察の源となったデータを提供したユーザーに還元されます。

データ市場におけるブロックチェーンの競争優位性​

データの収益化において、なぜブロックチェーンが重要なのでしょうか？ 3 つの技術的機能により、分散型データ市場は中央集権的な代替手段よりも優れたものになります：

きめ細かな収益の帰属（アトリビューション） スマートコントラクトにより、AI モデルへの複数の貢献者が、使用状況に応じて比例した報酬を自動的に受け取ることができる高度な収益分配が可能になります。1 つのトレーニングデータセットに 1 万人のユーザーからの入力が集約されている場合、ブロックチェーンは各貢献を追跡し、モデルの推論ごとにマイクロペイメント（微小決済）を分配します。

従来のシステムでは、この複雑さに対応できません。決済プロバイダーはマイクロペイメントには不向きな固定手数料（2 〜 3%）を課し、中央集権的なプラットフォームは誰が何を貢献したかについての透明性を欠いています。ブロックチェーンは、レイヤー 2 ソリューションによるほぼゼロのトランザクションコストと、オンチェーンのプロバナンス（起源）による不変の帰属の両方を解決します。

検証可能なデータのプロバナンス（起源） LazAI のデータアンカーリングトークンは、基になるコンテンツを公開することなくデータの出所を証明します。AI モデルをトレーニングする企業は、法的疑義のあるスクレイピングされた Web コンテンツではなく、ライセンスを取得した高品質なデータを使用していることを検証できます。

これは、企業の 28% に影響を与えている データプライバシー規制によるデータセットへのアクセス制限という重大なリスクに対処します。ブロックチェーンベースのデータ市場は、プライバシーを保護する検証を実装し、個人情報を明かすことなくデータの品質とライセンスを証明します。

分散型 AI トレーニング Ocean Protocol のノードネットワークは、分散型インフラがいかにコストを削減できるかを示しています。クラウドプロバイダーに GPU 1 時間あたり 2 〜 5 ドルを支払う代わりに、分散型ネットワークは未使用の計算能力（ゲーミング PC や余剰能力のあるデータセンター）を AI トレーニングの需要とマッチングさせ、50 〜 85% のコスト削減を実現します。

ブロックチェーンは、ジョブの割り当て、支払い分配、および品質検証を管理するスマートコントラクトを通じて、この複雑な調整を行います。参加者はトークンをステーキングして参加し、正直な計算に対して報酬を獲得する一方、誤った結果を提供した場合にはスラッシング（没収）ペナルティを科されます。

520 億ドルへの道：普及を後押しする市場の力​

3 つの収束するトレンドが、2035 年までに 524.1 億ドルに達すると予測される ブロックチェーンデータ市場の成長を加速させています：

AI モデルの多様化 インターネット上のあらゆるテキストでトレーニングされた大規模な基盤モデル（GPT-4、Claude、Gemini）の時代は終わりつつあります。ヘルスケア、金融、法律サービス、および垂直型アプリケーション向けの特化型モデルには、中央集権的なプラットフォームがキュレーションしていないドメイン固有のデータセットが必要です。

ブロックチェーンデータ市場は、ニッチなデータセットにおいて優れています。医療画像プロバイダーは、診断アノテーション付きの放射線スキャンをトークン化し、患者の同意を必要とする使用条件を設定し、そのデータでトレーニングされたすべての AI モデルから収益を得ることができます。これは、きめ細かなアクセス制御と帰属機能を欠く中央集権的なプラットフォームでは実装不可能です。

規制の圧力 データプライバシー規制（GDPR、CCPA、中国の個人情報保護法など）は、同意に基づくデータ収集を義務付けています。ブロックチェーンベースの市場は、同意をプログラム可能なロジックとして実装します。ユーザーは暗号学的に許可に署名し、データは指定された条件の下でのみアクセス可能となり、スマートコントラクトが自動的にコンプライアンスを強制します。

Ocean Enterprise v1 がコンプライアンスに焦点を当てているのは、この問題に直接対処するためです。金融機関やヘルスケアプロバイダーは、モデルのトレーニングに使用されたすべてのデータセットが適切なライセンスを持っていたことを証明する、監査可能なデータリネージ（系統）を必要としています。ブロックチェーンは、規制要件を満たす不変の監査証跡を提供します。

量より質 近年の研究では、システムが生体脳に似てくれば、AI は無限のトレーニングデータを必要としない ことが示されています。これにより、インセンティブは最大量のデータ収集から、最高品質の入力のキュレーションへとシフトします。

分散型データ市場は、インセンティブを適切に調整します。データ作成者は、高品質な貢献に対してより多くの収益を得ることができます。なぜなら、モデル側はパフォーマンスを向上させるデータセットに対してプレミアム価格を支払うからです。LazAI のインタラクションデータは、静的なデータセットでは見落とされる人間のフィードバックシグナル（どのクエリが洗練され、どの回答がユーザーを満足させたか）を捉えており、本質的に 1 バイトあたりの価値が高くなります。

課題：プライバシー、価格設定、そしてプロトコル戦争​

勢いはあるものの、ブロックチェーンデータ市場は構造的な課題に直面しています。

プライバシーのパラドックス AI のトレーニングにはデータの透明性（モデルが実際のコンテンツにアクセスする必要がある）が必要ですが、プライバシー規制はデータの最小化を求めています。連合学習（暗号化されたデータでのトレーニング）のような現在のソリューションは、中央集権的なトレーニングと比較してコストが 3 〜 5 倍増加します。

ゼロ知識証明は、コンテンツを公開せずにデータの品質を証明するという解決策を提示しますが、計算オーバーヘッドが加わります。LazAI の 2026 年 ZK ロードマップはこの問題に取り組んでいますが、実用的な実装にはまだ 12 〜 18 か月かかると見られています。

価格発見 ソーシャルメディアのインタラクションにはどれほどの価値があるのでしょうか？ 診断注釈付きの医療画像は？ ブロックチェーン市場には、新しいデータ型に対する確立された価格設定メカニズムが不足しています。

Ocean Protocol のアプローチ（プロバイダーが価格を設定し、市場のダイナミクスが価値を決定する）は、コモディティ化されたデータセットには機能しますが、独自の 1 点もののデータには苦戦しています。予測市場や AI 駆動の動的価格設定がこれを解決する可能性がありますが、どちらも中央集権化を損なうオラクル依存（外部価格フィード）を導入することになります。

相互運用性の断片化 Ocean Protocol は Ethereum 上で動作し、LazAI は Metis 上、ZENi は複数のチェーンと統合されています。あるプラットフォームでトークン化されたデータは別のプラットフォームに簡単に転送できず、流動性が断片化されています。

クロスチェーンブリッジやユニバーサルデータ標準（データセット用の分散型識別子など）がこれを解決する可能性がありますが、エコシステムはまだ初期段階にあります。2025 年の 6 億 8,089 万ドルから 2034 年までに 43 億 3,800 万ドルに成長する というブロックチェーン AI 市場の予測は、勝者となるプロトコルへの集約にはまだ数年かかることを示唆しています。

開発者にとっての意味​

AI アプリケーションを構築するチームにとって、ブロックチェーンデータ市場は 3 つの直接的なメリットを提供します。

独自のデータセットへのアクセス Ocean Protocol の 35,000 以上のデータセットには、従来のチャネルでは入手できない独自のトレーニングデータが含まれています。医療画像、金融取引、Web3 アプリケーションからの行動分析など、中央集権的なプラットフォームがキュレートしていない専門的なデータセットです。

コンプライアンス対応のインフラストラクチャ Ocean Enterprise v1 の組み込みライセンス、同意管理、監査証跡は、規制上の悩みを解決します。カスタムのデータガバナンスシステムを構築する代わりに、開発者はデータの使用条件を強制するスマートコントラクトを通じて、設計によるコンプライアンスを継承できます。

コスト削減 分散型コンピューティングネットワークは、バッチトレーニングのワークロードにおいてクラウドプロバイダーを 50 〜 85 % 下回る価格設定を実現しています。Ocean と NetMind（2,000 個の GPU）および Aethir の提携は、トークン化された GPU マーケットプレイスが、AWS / GCP / Azure よりも低コストで需要と供給をどのように一致させているかを示しています。

BlockEden.xyz は、ブロックチェーンベースの AI アプリケーション向けにエンタープライズグレードの RPC インフラストラクチャを提供します。Ethereum (Ocean Protocol)、Metis (LazAI)、またはマルチチェーンプラットフォームのいずれで構築している場合でも、当社の信頼性の高いノードサービスにより、AI データパイプラインのオンライン状態とパフォーマンスが維持されます。API マーケットプレイスを探索 して、あなたの AI システムをスケーリング向けに構築されたブロックチェーンネットワークに接続しましょう。

2026 年の転換点​

3 つの触媒が 2026 年をブロックチェーンデータ市場の転換点として位置づけています。

Ocean Enterprise v1 プロダクションローンチ (2025 年第 3 四半期) 初のコンプライアンス準拠の機関投資家向けデータマーケットプレイスが稼働します。Ocean が 2026 年の AI トレーニングデータセット市場（74.8 億ドル）のわずか 5 % を獲得するだけで、3 億 7,400 万ドルのデータ取引がブロックチェーンベースのインフラストラクチャを流れることになります。

LazAI ZK プライバシー実装 (2026 年) ゼロ知識証明により、ユーザーはプライバシーを損なうことなくインタラクションデータを収益化できるようになります。これにより、数億人のソーシャルメディアユーザー、検索エンジンのクエリ、e コマースのセッションが DAT を通じて収益化可能になり、コンシューマー規模の採用が解禁されます。

連合学習の統合 AI 連合学習 は、データを中央集権化せずにモデルのトレーニングを可能にします。ブロックチェーンは価値の帰属を追加します。Google が Android ユーザーのデータで報酬なしにモデルをトレーニングするのではなく、ブロックチェーン上で実行される連合システムがすべてのデータ提供者に収益を分配します。

この収束は、AI トレーニングが「すべてのデータを収集し、中央でトレーニングし、何も支払わない」から「分散型データでトレーニングし、貢献者に報酬を支払い、来歴を検証する」へとシフトすることを意味します。ブロックチェーンはこの移行を可能にするだけでなく、自動的な収益分配と暗号化検証によって何百万ものデータプロバイダーを調整できる唯一のテクノロジースタックです。

結論：データはプログラマブルになる​

AI トレーニングデータ市場が 2025 年の 35.9 億ドルから 2034 年までに 230 億 〜 520 億ドルに成長することは、単なる市場拡大以上のものを意味します。それは、私たちが情報に価値を置く方法の根本的な変化です。

Ocean Protocol は、プロバイダーの制御を維持しながら、データを金融資産のようにトークン化、価格設定、取引できることを証明しています。LazAI は、以前は一時的なものとして破棄されていた AI インタラクションデータが、適切に取得および検証されれば貴重なトレーニング入力になることを示しています。ZENi は、行動インテリジェンスが抽出され、AI によって処理され、分散型市場を通じて収益化できることを示しています。

Together, these platforms transform data from raw material extracted by tech giants into a programmable asset class where creators capture value. The global data explosion from 33 to 175 zettabytes matters only if quality beats quantity—and blockchain-based markets align incentives to reward quality contributions.

データクリエイターが貢献に比例した収益を得て、AI 企業が質の高い入力に対して適正な価格を支払い、スマートコントラクトが何百万もの参加者にわたる帰属を自動化するとき、私たちは単にデータの価格設定問題を解決するだけではありません。情報の価値が本質的であり、来歴が検証可能で、貢献者がついに自らのデータが生成する富を獲得できる経済を構築するのです。

これは単なる市場のトレンドではありません。パラダイムシフトであり、すでにオンチェーンで実装されています。

ブロックチェーン業界は、プライバシーがもはや二者択一の選択肢ではない岐路に立っています。暗号資産の初期数年間、物語は明確でした。いかなる犠牲を払っても絶対的なプライバシーを確保し、必要な場合にのみ透明性を確保し、あらゆる形態の監視に抵抗することでした。しかし、2026 年、大きな変化が進行しています。分散型実用的 AI（DePAI）インフラの台頭は、コンプライアンスに配慮したプライバシー ツールが単に受け入れられるだけでなく、標準になりつつある新しい時代の到来を告げています。

これはプライバシー原則からの後退ではありません。それは、プライバシーと規制コンプライアンスは共存可能であり、実際、ブロックチェーンと AI が大規模な機関導入を実現するためには共存しなければならないという、より洗練された理解への進化です。

「いかなる犠牲を払ってもプライバシーを」の終焉​

長年、プライバシー至上主義（プライバシー・マキシマリズム）がブロックチェーンの議論を支配してきました。Monero やプライバシー重視のプロトコルの初期バージョンなどのプロジェクトは、絶対的な匿名性を擁護しました。その哲学は単純明快でした。ユーザーは完全な財務上のプライバシーを享受する権利があり、いかなる妥協も暗号資産の基本原則に対する裏切りであるというものでした。

しかし、この絶対主義的な姿勢は重大な問題を引き起こしました。プライバシーは、正直なユーザーを監視やフロントランニングから保護するために不可欠ですが、同時に違法行為の盾にもなりました。世界中の規制当局はプライバシーコインを疑いの目で見るようになり、主要な取引所での上場廃止や、いくつかの管轄区域での全面禁止につながりました。

Cointelegraph の報告によると、2026 年は実用的プライバシーが飛躍する年であり、機関向けのコンプライアンスに準拠した形式のプライバシーに取り組む新しいプロジェクトが登場し、Zcash のような既存のプライバシーコインへの関心も高まっています。重要な洞察は、プライバシーは二者択一ではないということです。完全な透明性も絶対的なプライバシーも、現実の世界では機能しません。なぜなら、プライバシーは善良なユーザーにとって不可欠である一方、犯罪者が法執行を逃れるために利用される可能性もあるからです。

人々は、プロトコルを脅威に対してより耐性のあるものにするために、限定的な文脈でプライバシーを制限するトレードオフを受け入れ始めています。これは、ブロックチェーンコミュニティのプライバシーに対するアプローチにおける根本的な転換を意味します。

実用的プライバシーの定義​

では、実用的プライバシーとは具体的に何でしょうか？Anaptyss によると、実用的プライバシーとは、規制要件に違反することなくユーザーや企業のデータを保護し、財務運営の安全性とコンプライアンスの両方を確保するプライバシー対策の戦略的な実施を指します。

このアプローチは、ブロックチェーンエコシステムの参加者によって、異なるプライバシーニーズがあることを認識しています。

• 個人ユーザー：大量監視やデータ収集からの保護が必要
• 機関投資家：取引戦略のフロントランニングを防ぐための機密性が必要
• 企業：機密性の高いビジネス情報を保護しながら、厳格な AML/KYC（アンチマネーロンダリング/本人確認）義務を満たす必要がある
• AI エージェント：独自のアルゴリズムやトレーニングデータを公開せずに、検証可能な計算が必要

解決策は、プライバシーかコンプライアンスのどちらかを選択することではなく、その両方を同時に可能にするインフラを構築することにあります。

zkKYC：プライバシーを保護する本人確認​

実用的プライバシーにおける最も有望な進展の一つは、ゼロ知識本人確認（zkKYC）ソリューションの出現です。従来の KYC プロセスでは、ユーザーは機密性の高い個人書類を複数のプラットフォームに繰り返し提出する必要があり、データ漏洩に対して脆弱な個人データの「ハニーポット（蜜壺）」が数多く作成されていました。

zkKYC はこのモデルを覆します。zkMe の説明によると、彼らの zkKYC サービスは、ゼロ知識証明（ZKP）技術と FATF（金融活動作業部会）への完全な準拠を組み合わせています。規制対象の KYC プロバイダーが標準的な AML および本人確認手順に従ってオフチェーンでユーザーを検証しますが、プロトコルは本人データを収集しません。その代わりに、暗号学的にコンプライアンスを検証します。

その仕組みは洗練されています。スマートコントラクトは、特定のサービスへのアクセスを許可したり、大規模な取引を処理したりする前に、ゼロ知識証明を自動的にチェックします。ユーザーは、実際の本人データをプロトコルや他のユーザーに明かすことなく、年齢、居住地、制裁対象外のステータスなどのコンプライアンス要件を満たしていることを証明します。

Studio AM によると、これはすでに一部のブロックチェーンエコシステムで実現しています。ユーザーは、特定の分散型金融（DeFi）サービスにアクセスする前に、ZKP を使用して年齢や居住地を証明します。主要な金融機関も注目しています。ドイツ銀行と Privado ID は、ゼロ知識認証を使用したブロックチェーンベースの本人確認の実証実験（PoC）を行いました。

おそらく最も重要なのは、2025 年 7 月に Google がドイツの Sparkasse グループとの共同作業を経て、ゼロ知識証明ライブラリをオープンソース化したことです。これは、プライバシーを保護するアイデンティティ・インフラへの機関投資が増大していることを示唆しています。

zkTLS：ウェブを検証可能にする​

zkKYC が本人確認に対処する一方で、別の技術が同様に重要な課題を解決しようとしています。それは、プライバシーやセキュリティを損なうことなく、検証可能な Web2 データをブロックチェーン・システムにどのように取り込むかという点です。そこで登場するのが zkTLS（Zero-Knowledge Transport Layer Security：ゼロ知識トランスポート層セキュリティ）です。

従来の TLS（すべての HTTPS 接続を保護する暗号化）には、重大な制限があります。それは機密性は提供しますが、検証可能性は提供しないという点です。言い換えれば、TLS は通信中の情報が暗号化されることは保証しますが、その暗号化されたやり取りが独立して検証可能な方法で行われたという証明は作成しません。

zkTLS はこれを解決します。ゼロ知識証明を TLS 暗号化システムと統合することで解決します。MPC-TLS とゼロ知識技術を使用することで、zkTLS はクライアントが実際の HTTPS セッションの暗号学的に検証可能な証明とアテステーション（証明書）を生成することを可能にします。

zkPass の説明によると、zkTLS は、セッションキーやプレーンテキストデータを公開することなく、特定のサーバー（公開鍵とドメインで識別）から正規の TLS セッションを介してデータが取得されたことを確認するゼロ知識証明（例：zk-SNARK）を生成します。

その影響は計り知れません。従来の API は簡単に無効化されたり検閲されたりする可能性がありますが、zkTLS はユーザーが HTTPS 接続を利用できる限り、データへのアクセスを継続できることを保証します。これにより、事実上あらゆる Web2 データを、検証可能かつパーミッションレスな方法でブロックチェーン上で利用できるようになります。

最近の実装はこの技術の成熟度を示しています。Brevis の zkTLS コプロセッサは、ウェブソースからデータを取得する際、そのコンテンツが本物のドメインから真正な TLS セッションを通じて取得されたこと、およびデータが改ざんされていないことを証明します。

FOSDEM 2026 では、TLSNotary プロジェクトが zkTLS によるユーザーデータの解放について発表し、ユーザーが基礎となる情報を公開することなく、銀行残高、信用スコア、取引履歴などのプライベートなデータに関する事実を証明する方法を実演しました。

検証可能な AI 計算：機関投資家導入のためのミッシングピース​

プライバシーを保護するアイデンティティとデータの検証は土台を作りますが、DePAI インフラストラクチャの最も革新的な要素は、検証可能な AI 計算です。AI エージェントがブロックチェーン・エコシステムにおいて経済的に活動的な参加者になるにつれ、問いは「AI にこれができるか？」から「AI がこれを正しく行ったことを証明できるか？」へと移り変わります。

この検証要件は理論上の話ではありません。DecentralGPT によれば、AI が金融、自動化、エージェント・ワークフローの一部となるにつれ、パフォーマンスだけでは不十分になります。Web3 においては、「何が起きたかを証明できるか？」という点も重要です。2025 年後半、Cysic と Inference Labs は提携し、分散型計算と現実世界のユースケース向けに設計された検証フレームワークを組み合わせ、検証可能な AI アプリケーションのためのスケーラブルなインフラを構築しました。

検証可能な計算に対する機関投資家の要請は明白です。Alexis M. Adams による分析で指摘されているように、決定論的な AI インフラストラクチャへの移行は、EU AI 法、米国州レベルのフロンティア法、および高まるサイバー保険市場の期待といった、複数の法域にわたる要求を組織が満たすための唯一の実行可能な経路です。

世界の AI ガバナンス市場はこの緊急性を反映しています。同分析によると、2026 年には約 4 億 2,980 万ドルと評価され、2033 年までに 42 億ドルに達すると予測されています。

しかし、検証には重大なギャップが存在します。Keyrus が指摘しているように、AI の導入にはデジタル・アイデンティティの信頼が必要ですが、企業は誰が、あるいは何が実際に AI システムを操作しているのかを検証できません。組織が正当な AI エージェントと攻撃者が制御するなりすましを確実に区別できない限り、機密データへのアクセスや意思決定権限を AI システムに自信を持って与えることはできません。

ここで zkKYC、zkTLS、そして検証可能な計算の融合が完全なソリューションを生み出します。AI エージェントは、機密性の高いビジネスロジックや学習データを公開することなく、自身のアイデンティティを証明し（zkKYC）、承認されたソースから正しくデータを取得したことを証明し（zkTLS）、さらに結果を正しく計算したことを証明（検証可能な計算）できるようになります。

コンプライアンスに向けた機関投資家の動き​

これらの技術は真空中で生まれているわけではありません。規制の圧力とビジネス上の必要性に後押しされ、コンプライアンスを遵守したプライバシー・インフラに対する機関投資家の需要が加速しています。

大手金融機関は、プライバシーがなければブロックチェーン戦略が行き詰まることを認識しています。WEEX Crypto News によると、機関投資家は戦略のフロントランニングを防ぐために機密性を必要としていますが、同時に厳格な AML/KYC マンダートを満たさなければなりません。ゼロ知識証明は、機密性の高い基礎データをパブリック・ブロックチェーンに公開することなく、機関がコンプライアンスを証明できるソリューションとして注目を集めています。

2026 年の規制環境に曖昧さの余地はありません。EU AI 法は 2026 年に一般適用が開始され、SecurePrivacy.ai によれば、各法域の規制当局は単なるポリシーだけでなく、文書化されたガバナンス・プログラムを期待しています。完全な執行は、重要インフラ、教育、雇用、不可欠なサービス、および法執行機関で使用される高リスク AI システムに適用されます。

米国では、2025 年末までに 19 の州が包括的なプライバシー法を施行し、2026 年にはいくつかの新しい制定法が発効するため、複数州にわたるプライバシー・コンプライアンスの義務が複雑化しています。Nixon Peabody の報告によると、コロラド州とカリフォルニア州は「ニューラル・データ」（コロラド州は「生物学的データ」も追加）を「機密（センシティブ）」データの定義に追加しました。

この規制の収束は強力なインセンティブを生み出します。コンプライアンスを遵守した検証可能なインフラ上に構築する組織は競争優位性を獲得する一方で、プライバシー至上主義に固執する組織は機関投資家市場から締め出されることになるでしょう。

AI のオペレーティングシステムとしてのデータ完全性​

コンプライアンスを超えて、検証可能な計算（Verifiable Computation）は、より根本的な何かを可能にします。それは、責任ある AI のためのオペレーティングシステムとしてのデータ完全性（Data Integrity）です。

Precisely が指摘しているように、2026 年には、ガバナンスはデプロイ後に組織が後付けで重ねるものではなく、最初からデータの構造化、解釈、監視の方法に組み込まれるようになるでしょう。データ完全性は、責任ある AI のためのオペレーティングシステムとして機能します。意味論的な明確さや説明可能性から、コンプライアンス、監査可能性、そして AI 生成データの制御に至るまで、完全性が AI を安全に拡張し、持続的な価値を提供できるかどうかを決定づけることになります。

この変化は、AI エージェントがブロックチェーンネットワーク上でどのように動作するかについて、深い意味を持っています。AI システムは不透明なブラックボックスではなく、設計段階から監査可能、検証可能、かつ統治可能なものになります。スマートコントラクトは、独自のアルゴリズムやトレーニングデータのプライバシーを維持しながら、AI の動作に制約を課し、計算の正しさを検証し、不変の監査証跡を作成することができます。

MIT スローン・マネジメント・レビューは、これを 2026 年の AI とデータサイエンスにおける 5 つの主要なトレンド の 1 つとして挙げており、信頼できる AI には検証可能なプロベナンス（来歴）と説明可能な意思決定プロセスが必要であると述べています。

分散型アイデンティティ：基盤レイヤー​

これらの技術の根底にあるのは、分散型アイデンティティ（Decentralized Identity）と検証可能な資格情報（Verifiable Credentials）への広範なシフトです。Indicio が説明するように、分散型アイデンティティは方程式を変えます。個人データを中央の場所で検証する代わりに、個人が自身のデータを保持し、暗号技術を使用して独立して検証可能な同意のもとにデータを共有します。

このモデルは、従来のアイデンティティシステムを逆転させます。データベースに散在する身分証明書のコピーを多数作成するのではなく、ユーザーは単一の検証可能な資格情報を保持し、各やり取りに必要な特定の属性のみを選択的に開示します。

AI エージェントにとって、このモデルは人間のアイデンティティを超えて拡張されます。エージェントは、トレーニングの来歴、運用パラメータ、監査履歴、および認可範囲を証明する検証可能な資格情報を所有できます。これにより、エージェントが説明責任を維持しながら自律的に対話できる信頼フレームワークが構築されます。

実験からデプロイへ​

2026 年の主要な変革は、理論的な枠組みから本番環境へのデプロイへの移行です。XT Exchange の分析 によれば、2026 年までに分散型 AI は実験段階を超え、実用的なデプロイへと移行します。しかし、AI ワークロードのスケーリング、データプライバシーの保護、オープンな AI システムのガバナンスなど、依然として主要な制約が残っています。

これらの制約こそが、DePAI インフラストラクチャが対処するものです。アイデンティティのための zkKYC、データ検証のための zkTLS、そして AI 運用のための検証可能な計算を組み合わせることで、このインフラストラクチャは、以下を同時に実現する AI エージェントをデプロイするための完全なスタックを構築します。

• ユーザーと企業のためのプライバシー保護
• 規制要件への準拠
• 設計段階からの検証可能性と監査可能性
• 機関レベルのワークロードに対応するスケーラビリティ

未来への道：コンポーザブルなプライバシーの構築​

DePAI パズルの最後のピースは、コンポーザビリティ（構成可能性）です。Blockmanity の報告 によると、2026 年はブロックチェーンが AI エージェントとグローバル金融のための「単なる配管」になる瞬間を象徴しています。インフラストラクチャはモジュール化され、相互運用可能であり、エンドユーザーには見えない存在である必要があります。

実用的なプライバシーツールは、コンポーザビリティに優れています。AI エージェントは以下を行うことができます。

1. zkKYC 資格情報を使用して認証する
2. zkTLS を介して検証済みの外部データを取得する
3. 検証可能な推論（Verifiable Inference）を用いて計算を実行する
4. 正当性のゼロ知識証明とともに結果をオンチェーンに送信する
5. 機密性の高いロジックを公開することなく監査証跡を維持する

各レイヤーは独立して動作するため、開発者は特定の要件に基づいてプライバシー保護技術を自由に組み合わせることができます。DeFI プロトコルは、ユーザーのオンボーディングに zkKYC、価格フィードの取得に zkTLS、複雑な金融計算に検証可能な計算を必要とするかもしれませんが、これらすべてがシームレスに連携します。

このコンポーザビリティは、チェーンを越えて拡張されます。相互運用性基準に基づいて構築されたプライバシーインフラストラクチャは、Ethereum、Solana、Sui、Aptos、およびその他のブロックチェーンネットワーク間で機能し、コンプライアンスを遵守したプライベートで検証可能な計算のためのユニバーサルなレイヤーを構築します。

なぜこれがビルダーにとって重要なのか​

次世代のブロックチェーンアプリケーションを構築する開発者にとって、DePAI インフラストラクチャは機会であると同時に要件でもあります。

機会: 機関が実際に使用したいと考えるアプリケーションを構築することによる先行者利益です。金融機関、医療提供者、政府機関、および企業はすべてブロックチェーンソリューションを必要としていますが、コンプライアンスやプライバシーを妥協することはできません。実用的なプライバシーインフラストラクチャ上に構築されたアプリケーションは、これらの市場にサービスを提供できます。

要件: 規制環境は、検証可能で統治可能な AI システムの義務化へと収束しつつあります。コンプライアンス、監査可能性、およびユーザープライバシー保護を実証できないアプリケーションは、規制市場から排除されることになるでしょう。

技術的な能力は急速に成熟しています。zkKYC ソリューションは、主要な金融機関がパイロット運用を実施しており、本番環境に対応しています。zkTLS の実装は、現実世界のデータを処理しています。検証可能な計算フレームワークは、機関レベルのワークロードを処理するために拡張されています。

今必要なのは、開発者の採用です。実験的なプライバシーツールから本番用インフラストラクチャへの移行には、ビルダーがこれらの技術をアプリケーションに統合し、現実世界のシナリオでテストし、インフラストラクチャチームにフィードバックを提供することが不可欠です。

BlockEden.xyz は、プライバシー保護技術を実装するブロックチェーンネットワーク向けに、エンタープライズグレードの RPC インフラストラクチャを提供しています。私たちのサービスを探索 し、DePAI 時代の基盤の上に構築を始めてください。

結論：プライバシーの現実的な未来​

2026 年における DePAI の爆発的な普及は、単なる技術的進歩以上のものを象徴しています。それは、プライバシー、コンプライアンス、そして機関投資家による採用という側面において、ブロックチェーンの関係が成熟したことを示しています。

業界は、プライバシー至上主義者と透明性絶対主義者の間のイデオロギー闘争を乗り越えつつあります。「現実的なプライバシー（Pragmatic Privacy）」は、文脈によって求められるプライバシー保証が異なること、そして、思慮深い暗号設計を通じて規制への準拠とユーザーのプライバシーが共存できることを認めています。

zkKYC は、身元を公開することなく本人であることを証明します。zkTLS は、仲介者を信頼することなくデータを検証します。検証可能な計算（Verifiable computation）は、アルゴリズムを明かすことなく正しさを証明します。これらの技術が統合されることで、AI エージェントが自律的に動作し、企業が自信を持ってブロックチェーンを採用でき、ユーザーが自身のデータをコントロールし続けられるインフラ層が構築されます。

これはプライバシー原則の妥協ではありません。プライバシーが真に意味を持つためには、グローバル金融の規制やビジネスの現実の中で持続可能でなければならないという認識です。禁止や上場廃止を招き、機関投資家による利用から排除されるような「絶対的なプライバシー」は、結果として誰も保護しません。機密性とコンプライアンスの両立を可能にする現実的なプライバシーこそが、ブロックチェーンの本来の約束を果たすのです。

この変化を認識し、今 DePAI インフラ上で開発を進めるビルダーたちが、次世代の分散型アプリケーションを定義することになるでしょう。ツールは整いました。機関投資家の需要は明確です。規制環境も具体化しつつあります。2026 年は、現実的なプライバシーが理論から実装へと移行する年であり、それによってブロックチェーン業界はより強固なものとなるでしょう。

情報源​

• 2026 年は仮想通貨における現実的なプライバシーの年：Canton、Zcash、その他
• 2026 年を規定する 5 つの戦略的な仮想通貨・ブロックチェーン AML トレンド
• zkMe が zkKYC を発表：完全分散型でプライバシー優先の KYC ソリューション
• ZK-KYC：分散型金融における機関投資家コンプライアンスの未来
• zkTLS：検証可能でプライベートなウェブの構築
• zkTLS — 検証可能なインターネットの礎石
• FOSDEM 2026 - zkTLS でユーザーデータを解放する
• Brevis と APRO：トラストフリーなオラクルと予測市場におけるトレーダーのプライバシー
• 2026 年は AI 推論の年 — なぜ分散型で検証可能な計算が DecentralGPT にとって重要なのか
• 決定論的 AI インフラの分析と 2026 年の世界的規制状況
• 2026 年の AI：信頼性が高く、ガバナンスが効いた安全な AI システムを構築する方法
• 仮想通貨における現実的なプライバシーの台頭：2026 年の新境地を切り開く
• 2026 年の AI リスクとコンプライアンス：企業ガバナンスの概要
• 2026 年を形作るデータプライバシー、サイバーセキュリティ、AI の進展
• 2026 年の AI 予測：なぜデータ整合性がかつてないほど重要なのか
• 2026 年に向けた AI とデータサイエンスの 5 つのトレンド
• 2026 年の分散型アイデンティティ：進歩への道を切り開く
• 2026 年の分散型 AI をリードするトップ 5 の AI 仮想通貨プロジェクト
• 2026 年：ブロックチェーンが AI エージェントとグローバル金融の単なる配管になる時

次の 10 年で最も影響力のあるインフラ構築が、企業の取締役会や政府の入札ではなく、トークンインセンティブによって調整され、コードによって管理される数百万の独立したデバイスを通じて行われるとしたらどうでしょうか？それが分散型物理インフラネットワーク（DePIN）の前提です。そして 2026 年、その約束は証明へと変わりつつあります。650 を超えるアクティブなプロジェクト、合計 160 億ドルの時価総額、そして最も重要なことに、実際のサービスに対して実際の顧客から支払われる月間約 1 億 5,000 万ドルの実質的なエンタープライズ収益が存在しています。

世界経済フォーラムによる、DePIN が 2028 年までに 3.5 兆ドル に達するという予測は、その軌跡を辿るまでは突飛に聞こえるかもしれません。これは投機的なトークノミクスではありません。ブロックチェーンによって調整されたハードウェアネットワークが、従来のインフラ市場の底辺をどのように浸食し始めているかという物語なのです。

もし、大衆よりも先に新興のクリプトトレンドを見抜くあなたの能力に金銭的な価値があるとしたらどうでしょうか？ 「知識は力なり」という漠然とした意味ではなく、文字通り、あなたの洞察にトークン価格が付けられ、市場がそれを入札する準備ができているとしたら？

それが Information Finance（情報金融）、通称 InfoFi の約束です。 2024年 11月のエッセイ「予測市場から情報金融へ（From prediction markets to info finance）」の中でヴィタリック・ブテリン（Vitalik Buterin）氏が提唱した概念である InfoFi は、金融メカニズムを使用して情報を抽出し、集約し、公共財として価格を付ける一連のプロトコルを指します。 2025年 初頭までに、このセクターの時価総額は 3億 8,100万ドルに達しました。 そして 2025年 後半には、Web3 において最も激しく争われる主戦場の 1つとなりました。

しかし、InfoFi は単一のものではありません。 この包括的な用語の下には、独自のメカニズム、有力プレイヤー、競争力学を持つ 4つの異なる垂直分野が存在します。 各垂直分野がどこに位置し、どこで境界線が曖昧になっているかを理解することは、この空間を賢明にナビゲートしようとするすべての人にとって不可欠です。