はじめに
AI と Web3 は強力な方法で融合しており、現在 AI 汎用インターフェース は分散型ウェブの結合組織として構想されています。この融合から生まれた主要な概念が MCP です。これは、Anthropic が導入した「Model Context Protocol」を指す場合もあれば、より広い議論の中で「Metaverse Connection Protocol（メタバース接続プロトコル）」と緩やかに表現されることもあります。本質的に MCP は、AI システムが外部のツールやネットワークと自然かつ安全な方法でインターフェースを持つための標準化されたフレームワークであり、潜在的に 「AI エージェントを Web3 エコシステムのあらゆる隅々に接続する」 ことを可能にします。本レポートでは、AI 汎用インターフェース（大規模言語モデルエージェントやニューロ・シンボリック・システムなど）が、どのように MCP を介して Web3 世界のすべてを接続する かについて、歴史的背景、技術アーキテクチャ、業界の展望、リスク、そして将来の可能性を網羅した包括的な分析を提供します。
1. 開発背景
1.1 Web3 の進化と果たされなかった約束
「Web3」という用語は、ブロックチェーンを活用した分散型ウェブを説明するために 2014 年頃に作られました。そのビジョンは野心的なものでした。それは、ユーザーの所有権を中心としたパーミッションレスなインターネット です。愛好家たちは、Web2 の中央集権的なインフラをブロックチェーンベースの代替手段（例えば、DNS に代わる Ethereum Name Service、ストレージに代わる Filecoin や IPFS、金融基盤に代わる DeFi など）に置き換えることを想像しました。理論的には、これによりビッグテック・プラットフォームから支配権を奪い、個人にデータ、アイデンティティ、資産に対する自己主権を与えることができるはずでした。
現実は期待に及びませんでした。 長年の開発とハイプ（熱狂）にもかかわらず、Web3 の主流への影響は限定的なままでした。一般的なインターネットユーザーが 分散型ソーシャルメディアに押し寄せたり、秘密鍵の管理を始めたりすることはありませんでした。 主な理由としては、ユーザーエクスペリエンスの低さ、取引の遅さとコストの高さ、世間を騒がせた詐欺事件、そして規制の不確実性が挙げられます。分散型の「所有権のあるウェブ」は、ニッチなコミュニティを超えて 「具体化することに失敗」 しました。2020 年代半ばまでに、クリプトの推進派でさえ、Web3 が一般ユーザーにとってパラダ イムシフトをもたらさなかったことを認めました。
一方で、AI は革命の最中にありました。 資本と開発者の talents（才能）がクリプトから AI へとシフトするにつれ、ディープラーニングと基盤モデル（GPT-3、GPT-4 など）の革新的な進歩が人々の想像力を捉えました。生成 AI は、コンテンツ、コード、意思決定の生成において、クリプトアプリケーションが苦戦していたような明確な有用性を示しました。実際、わずか数年における大規模言語モデルの影響は、10 年にわたるブロックチェーンのユーザー採用を明らかに上回りました。 この対比から、「Web3 はクリプトのために浪費された (Web3 was wasted on crypto)」や、真の Web 3.0 は AI の波から生まれているといった皮肉も聞かれるようになりました。
1.2 AI 汎用インターフェースの台頭
数十年にわたり、ユーザーインターフェースは静的なウェブページ（Web1.0）からインタラクティブなアプリ（Web2.0）へと進化してきましたが、常にボタンのクリックやフォームの入力という枠組みの中にありました。現代の AI、特に大規模言語モデル（LLM）によって、新しいインターフェースのパラダイムである 「自然言語」 が登場しました。ユーザーは単純に自然言語で意図を伝えるだけで、AI システムが多くの領域にわたって複雑なアクションを実行できるように なります。この変化は非常に深遠であるため、「Web 3.0」を以前のブロックチェーン中心の定義ではなく、AI 駆動型エージェントの時代（「エージェンティック・ウェブ (The Agentic Web)」）として再定義すべき だという提案もあります。
しかし、自律型 AI エージェントの初期の実験（AutoGPT のようなプロトタイプなど）は、重大なボトルネックを露呈しました。これらのエージェントはテキストやコードを生成することはできましたが、外部システムや他のエージェントと通信するための堅牢な方法 を欠いていました。相互運用性のための「共通の AI ネイティブ言語」が存在しなかったのです。ツールやデータソースとの各統合は場当たり的なハックであり、AI 間の相互作用には標準的なプロトコルがありませんでした。実務的には、AI エージェントは優れた推論能力を持っていても、ウェブアプリやオンチェーンサービスを使用する必要があるタスクの実行に失敗することがよくありました。それは単に、それらの システムと対話する方法 を知らなかったからです。このミスマッチ（強力な頭脳と原始的な I/O）は、非常にスマートなソフトウェアが不格好な GUI の後ろに閉じ込められているような状態でした。
1.3 融合と MCP の出現
2024 年までに、AI がその可能性を最大限に引き出し（そして Web3 がその約束を果たす）ためには、融合が必要である ことが明らかになりました。AI エージェントは Web3 の機能（分散型アプリ、コントラクト、データ）へのシームレスなアクセスを必要とし、Web3 は AI が提供できる高度なインテリジェンスとユーザビリティを必要としています。このような背景から MCP (Model Context Protocol) が誕生しました。2024 年後半に Anthropic によって導入された MCP は、LLM にとって自然に感じられる AI ツール通信のためのオープンスタンダード です。これは、ChatGPT や Claude などの AI 「ホスト」が、MCP サーバー を介してさまざまな外部ツールやリソースを検出し、使用するための構造化された方法を提供します。言い換えれば、MCP は AI エージェントがカスタムコードを個別に書くことなく、ウェブサービス、API、さらにはブロックチェーン機能にプラグインすることを可能にする 共通のインターフェース層 です。
MCP を 「AI インターフェースの USB-C」 と考えてみてください。USB-C がデバイスの接続方法を標準化した（その結果、デバイスごとに異なるケーブルを必要としなくなった）のと同様に、MCP は AI エージェントがツールやデータに接続する方法を標準化します。開発者は、各サービス（Slack、Gmail、Ethereum ノードなど）に対して異なる API 呼び出しをハードコーディングする代わりに、MCP 仕様を一度実装すれば、あらゆる MCP 対応 AI がそのサービスの使用方法を理解できるようになります。主要な AI プレイヤーはすぐにその重要性を認識しました。Anthropic は MCP をオープンソース化し、OpenAI や Google などの企業も自社モデルでのサポートを構築しています。 この勢いは、MCP（または同様の「メタ接続プロトコル (Meta Connectivity Protocols)」）が、AI と Web3 をスケーラブルな方法で ついに 接続するバックボーンになる可能性を示唆しています。
特筆すべきは、一部の技術者が 「この AI 中心のエコシステムこそが Web3.0 の真の実現である」 と主張している点です。Simba Khadder の言葉を借りれば、「MCP は LLM とアプリケーション間の API を標準化することを目指している」のであり、これは REST API が Web 2.0 を可能にしたのと同様です。つまり、Web3 の次の時代は単なるブロックチェーンではなく、インテリジェントなエージェントインターフェースによって定義される可能性があります。単なる「分散化のための分散化」ではなく、AI との融合により、複雑さを自然言語と自律型エージェントの背後に隠すことで、分散化を 有用なもの に変えることができるのです。本レポートの残りの部分では、技術的・実践的な観点から、AI 汎用インターフェースが（MCP のようなプロトコルを介して）どのように Web3 世界のすべてを接続 できるのかを詳しく掘り下げていきます。
2. 技術アーキテクチャ：Web3 技術を橋渡しする AI インターフェース
AI エージェントを Web3 スタックに組み込むには、ブロックチェーンネットワークやスマートコントラクト、分散型ストレージ、アイデンティティシステム、トークンベースの経済など、複数のレベルでの統合が必要です。大規模基盤モデルからハイブリッドなニューロ・シンボリック・システムに至る AI 汎用インターフェースは、これらのコンポーネントを接続する 「ユニバーサルアダプター」 として機能します。以下では、そのような統合のアーキテクチャを分析します。
図：MCP（Model Context Protocol）アーキテクチャの概念図。AI ホスト（Claude や ChatGPT などの LLM ベースのアプリ）が MCP クライアントを使用して、さまざまな MCP サーバーにプラグインする様子を示しています。各サーバーは、ユニバーサルハブを介して接続される周辺機器のように、外部ツールやサービス（Slack、Gmail、カレンダー、ローカルデータなど）へのブリッジを提供します。この標準化された MCP インターフェースにより、AI エージェントは一つの共通プロトコルを通じて、リモートサービスやオンチェーンリソースにアクセスできるようになります。
2.1 Web3 クライアントとしての AI エージェント（ブロックチェーンとの統合）
Web3 の核となるのは、信頼不要（トラストレス）な方法でロジックを強制できる分散型ステートマシンである ブロックチェーンとスマートコントラクト です。AI インターフェースはこれらとどのように関わることができるでしょうか？ 考慮すべき 2 つの方向性があります。
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AI によるブロックチェーンの読み取り： AI エージェントは、意思決定のコンテキストとしてオンチェーンデータ（トークン価格、ユーザーの資産残高、DAO の提案など）を必要とする場合があります。従来、ブロックチェーンデータの取得には、ノードの RPC API やサブグラフデータベースとのインターフェースが必要でした。MCP のようなフレームワークを使用すると、AI は標準化された 「ブロックチェーンデータ」 MCP サーバーにクエリを実行して、ライブのオンチェーン情報を取得できます。たとえば、MCP 対応エージェント は特定のトークンの最新の取引量やスマートコントラクトの状態を尋ねることができ、MCP サーバーはブロックチェーンへの接続という低レベルの詳細を処理し、AI が使用できる形式でデータを返します。これにより、AI が特定のブロックチェーンの API 形式から切り離され、相互運用性が向上します。
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AI によるブロックチェーンへの書き込み： さらに強力なのは、AI エージェントが Web3 統合を通じて スマートコントラクトの呼び出しやトランザクションを実行 できることです。たとえば、AI は分散型取引所で自律的にトレードを実行したり、特定の条件が満たされた場合にスマートコントラクトのパラメータを調整したりできます。これは、AI がブロックチェーンのトランザクション機能をラップする MCP サーバーを呼び出すことで実現されます。具体的な例としては、EVM チェーン用の thirdweb MCP サーバー があります。これにより、MCP 互換の AI クライアントは、チェーン固有のメカニズムを抽象化することで、Ethereum、Polygon、BSC などとやり取りできるようになります。このようなツールを使用することで、AI エージェントは 「人間の介入なしに」 オンチェーンアクションをトリガーし、自律型 dApp を実現できます。たとえば、市場状況が変化したときにトランザクションに署名して 自己リバランスを行う AI 駆動型 DeFi ヴォルト などが挙げられます。
内部的には、これらのやり取りは依然としてウォレット、キー、ガス代に依存していますが、AI インターフェースには（適切なセキュリティサンドボックスを備えた）ウォレットへの制御されたアクセス権を与えてトランザクションを実行させることができます。オラクルやクロスチェーンブリッジも役割を果たします。Chainlink のようなオラクルネットワークは AI とブロックチェーンの架け橋として機能し、AI の出力を 信頼できる方法でオンチェーンに供給 することを可能にします。Chainlink の Cross-Chain Interoperability Protocol（CCIP）を使用すれば、信頼できると見なされた AI モデルが、ユーザーに代わって 異なるチェーン上の複数のコントラクトを同時にトリガー することも可能です。要約すると、AI 汎用インターフェースは、 標準化されたプロトコルを通じてブロックチェーンデータを 消費 し、ブロックチェーンのトランザクションを 生成 することができる、新しいタイプの Web3 クライアントとして機能します。
2.2 ニューロ・シンボリック・シナジー：AI の推論とスマートコントラクトの組み合わせ
AI と Web3 の統合における興味深い側面の一つは、AI の学習能力（ニューラルネットワーク）とスマートコントラクトの厳格なロジック（シンボリックルール）を組み合わせる ニューロ・シンボリック・アーキテクチャ の可能性です。実際には、AI エージェントが非構造的な意思決定を処理し、特定のタスクを検証可能な実行のためにスマートコントラクトに渡すことを意味します。たとえば、AI は市場のセンチメント（曖昧なタスク）を分析し、あらかじめ設定されたリスクルールに従う決定論的なスマートコントラクトを介して取引を実行するかもしれません。MCP フレームワークと関連標準は、AI がアクションを起こす前にコントラクト関数を呼び出したり、DAO のルール を照会したりするための共通インターフ ェースを提供することで、このような連携を可能にします。
具体的な例は、分散型ネットワーク上の AI エージェント間の通信を標準化することを目指す SingularityNET の AI-DSL（AI Domain Specific Language） です。これは、エージェントが互いに AI サービスやデータを要求するための形式言語（シンボリック）であり、ニューロ・シンボリック統合への一歩と見なすことができます。同様に、DeepMind の AlphaCode などのプロジェクトが最終的に接続され、スマートコントラクトがオンチェーンの問題解決のために AI モデルを呼び出すようになる可能性があります。現在、大規模な AI モデルを直接 オンチェーン で実行することは非現実的ですが、ハイブリッドなアプローチが登場しています。たとえば、特定のブロックチェーンでは、ゼロ知識証明や信頼された実行環境を介して ML 計算の 検証 が可能になり、オフチェーンの AI 結果をオンチェーンで検証できるようになっています。要約すると、技術アーキテクチャは AI システムとブロックチェーンのスマートコントラクトを 補完的なコンポーネント と見なし、共通のプロトコルを介してオーケストレーションされる未来を描いています。AI が認識や自由形式のタスクを処理し、ブロックチェーンが整合性、メモリ、および合意されたルールの強制を提供します。
2.3 AI のための分散型ストレージとデータ
AI はデータによって成長し、Web3 はデータの保存と共有のための新しいパラダイムを提供します。分散型ストレージネットワーク（IPFS / Filecoin、Arweave、Storj など）は、AI モデルのアーティファクトの保存場所として、またブロックチェーンベースのアクセス制御を備えた学習データのソースとして機能します。AI 汎用インターフェースは、MCP などを通じて、Web2 の API から取得するのと同じくらい簡単に分散型ストレージからファイルやナレッジを取得できます。たとえば、AI エージェントは、適切なキーや支払い手段があれば、Ocean Protocol のマーケットプレイスからデータセットを取得したり、分散型ストレージから暗号化されたファイルをプルしたりできます。
特に Ocean Protocol は、ブロックチェーンを使用して データや AI サービスをトークン化 する 「AI データ経済」 プラットフォームとしての地位を確立しています。Ocean では、データセットはアクセスを制限する データトークン によって表されます。AI エージェントは（暗号資産での支払いや何らかのアクセス権を通じて）データトークンを取得し、Ocean MCP サーバーを使用して分析用の実際のデータを取得できます。Ocean の目標は、AI のために「休眠データ」を解き放ち、プライバシーを保護しながら共有を促すインセンティブ を提供することです。したがって、Web3 に接続された AI は、これまでサイロ化されていた個人データヴォルトから公開政府データに至るまで、膨大で分散化された情報のコーパスを活用できるようになります。ブロックチェーンは、データの使用が透明であり、正当に報われること を保証し、より多くのデータが AI に利用可能になり、より多くの AI による貢献（訓練済みモデルなど）が収益化されるという好循環を促進します。
分散型アイデンティティシステム もここで役割を果たします（次のサブセクションで詳しく説明します）。これらは、誰が、あるいは何が特定のデータへのアクセスを許可されるかを制御するのに役立ちます。たとえば、医療用 AI エージェントは、患者の個人の IPFS ストレージから医療データセットを復号することを許可される前に、検証可能なクレデンシャル（HIPAA などの遵守を証明するオンチェーンの証明）を提示する必要があるかもしれません。このように、技術アーキテクチャは データが AI に流れる ことを適切に保証しつつ、オンチェーンのガバナンスと監査証跡によって許可を強制します。
2.4 分散型環境におけるアイデンティティとエージェント管理
自律型 AI エージェントが Web3 のようなオープンなエコシステムで動作する場合、アイデンティティと信頼 が極めて重要になります。分散型アイデンティ ティ（DID）フレームワークは、暗号学的に検証可能な AI エージェントのためのデジタルアイデンティティ を確立する方法を提供します。各エージェント（またはそれを展開する人間/組織）は、DID と、その属性や権限を指定する関連する 検証可能なクレデンシャル を持つことができます。たとえば、AI トレーニングボットは、特定のリスク制限内での運用を許可することを証明する規制サンドボックスによって発行されたクレデンシャルを保持したり、AI コンテンツモデレーターは、信頼できる組織によって作成され、バイアステストに合格したことを証明したりできます。
オンチェーンのアイデンティティレジストリとレピュテーションシステムを通じて、Web3 の世界は AI の行動に対するアカウンタビリティ（説明責任）を強制できます。AI エージェントが実行するすべてのトランザクションは その ID にまで遡る ことができ、問題が発生した場合には、クレデンシャルによって 誰がそれを構築したか、あるいは誰に責任があるか がわかります。これは重要な課題に対処します。アイデンティティがなければ、悪意のあるアクターが偽の AI エージェントを立ち上げてシステムを悪用したり誤情報を広めたりする可能性があり、誰もボットと正当なサービスを区別できなくなります。分散型アイデンティティは、堅牢な認証を可能にし、本物の AI エージェントとなりすましを区別 することで、その問題を軽減します。
実際には、Web3 と統合された AI インターフェースは、アイデンティティプロトコルを使用して 自身のアクションやリクエストに署名 します。たとえば、AI エージェントがツールを使用するために MCP サーバーを呼び出す際、その分散型アイデンティティに関連付けられたトークンや署名を含めることができ、サーバーは呼び出しが承認されたエージェントからのものであることを確認できます。ブロックチェーンベースのアイデンティティシステム（レジャーにアンカーされた Ethereum の ERC-725 や W3C DID など）は、この検証がトラストレスでグローバルに検証可能であることを保証します。新しく登場した 「AI ウォレット」 の概念もこれに関連しています。これは本質的に、AI エージェントにアイデンティティとリンクした暗号資産ウォレットを与え、キーの管理、サービスへの支払い、あるいは保証金としてのトークンのステーキング（不正行為があった場合にスラッシュされる可能性がある）を行えるようにするものです。たとえば ArcBlock は、「AI エージェントが分散型環境で責任を持って行動するためには、ウォレットと DID が必要である」 と議論しています。
要約すると、技術アーキテクチャは AI エージェントを Web3 の第一級市民 と見なしており、それぞれがオンチェーンのアイデンティティを持ち、場合によってはシステムにステーク（利害）を持ち、MCP のようなプロトコルを使用してやり取りします。これにより 「信頼の網」 が構築されます。スマートコントラクトは、協力する前に AI のクレデンシャルを要求でき、ユーザーは特定のオンチェーン認証を満たす AI にのみタスクを委任することを選択できます。これは、AI の能力とブロックチェーンによる信頼の 保証 の融合です。
2.5 AI のためのトークン経済とインセンティブ
トークン化は Web3 の特徴であり、AI 統合の分野にも波及しています。トークンを介した経済的インセンティブを導入することで、ネットワークは AI 開発者とエージェント自身の両方から望ましい行動を引き出すことができます。いくつかのパターンが現れています。
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サービスへの支払い： AI モデルやサービスはオンチェーンで収益化できます。SingularityNET は、開発者が AI サービスを展開し、呼び出しごとにネイティブトークン（AGIX）でユーザーに課金できるようにすることで、この分野を切り拓きました。MCP が普及した未来では、あらゆる AI ツールやモデルがプラグアンドプレイのサービス になり、使用量がトークンやマイクロペイメントを介して計測されることが想像できます。たとえば、AI エージェントが MCP を介してサードパーティのビジョン API を使用する場合、サービスプロバイダーのスマートコントラクトにトークンを転送することで、支払いを自動的に処理できます。Fetch.ai も同様に、「自律型経済エージェント」 がサービスやデータを取引するマーケットプレイスを構想しており、彼らの新しい Web3 LLM（ASI-1）は価値交換のために暗号資産トランザクションを統合すると推測されます。
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ステーキングとレピュテーション： 品質と信頼性を保証するために、一部のプロジェクトでは開発者やエージェントにトークンのステーキングを求めています。たとえば、DeMCP プロジェクト（分散型 MCP サーバーマーケットプレイス）は、有用な MCP サーバーを作成した開発者に報酬を与えるためにトークンインセンティブを使用し、サーバーのセキュリティへのコミットメントの証としてトークンをステーキングさせることを計画しています。レピュテーションもトークンに関連付けることができます。たとえば、一貫して良好なパフォーマンスを発揮するエージェントは、レピュテーショントークンや肯定的なオンチェーンレビューを蓄積する一方で、不適切な行動をとったエージェントはステークを失ったり否定的な評価を受けたりする可能性があります。このトークン化されたレピュテーションは、前述のアイデンティティシステムにフィードバックされます（スマートコントラクトやユーザーは、信頼する前にエージェントのオンチェーンレピュテーションを確認します）。
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ガバナンストークン： AI サービスが分散型プラットフォームの一部になると、ガバナンストークンによってコミュニティがその進化を導くことができるようになります。SingularityNET や Ocean のようなプロジェクトには DAO があり、トークン所有者がプロトコルの変更や AI イニシアチブへの資金提供について投票します。最近発表された SingularityNET、Fetch.ai、Ocean Protocol の合併による Artificial Superintelligence（ASI）Alliance では、統合されたトークン（ASI）が AI とブロックチェーンの共同エコシステムの方向性を統治することになっています。このようなガバナンストークンは、採用すべき標準（MCP や A2A プロトコルのサポートなど）、インキュベートすべき AI プロジェクト、または AI エージェントの倫理ガイドラインの取り扱い方法などのポリシーを決定できます。
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アクセスとユーティリティ： トークンは、データ（Ocean のデータトークンのように）だけでなく、AI モデルの使用へのアクセスも制限できます。考えられるシナリオは 「モデル NFT」 などで、トークンを所有することで AI モデルの出力に対する権利や利益の分配が得られるというものです。これは分散型 AI マーケットプレイスの基盤となる可能性があります。たとえば、高性能モデルの部分的な所有権を表す NFT を想像してみてください。所有者は、モデルが推論タスクに使用されるたびに共同で利益を得て、その微調整について投票することができます。これは実験的な段階ですが、AI 資産に適用される共有所有権という Web3 の精神に沿ったものです。
技術的な面では、トークンの統合は AI エージェントがウォレット機能を必要とすることを意味します（前述の通り、多くのエージェントは独自の暗号資産ウォレットを持つようになります）。MCP を通じて、AI は残高の確認、トークンの送信、あるいは DeFi プロトコルの呼び出し（おそらく、サービス料金を支払うためにあるトークンを別のトークンに交換するため）を可能にする 「ウォレットツール」 を持つことができます。たと えば、Ethereum 上で動作する AI エージェントがデータセットを購入するために Ocean トークンを必要とする場合、MCP プラグインを使用して DEX 経由で ETH を $OCEAN に自動的に交換し、人間の介入なしに、所有者によって設定されたポリシーに従って購入を進めることができます。
全体として、トークンエコノミクスは AI-Web3 アーキテクチャにおける インセンティブレイヤー を提供し、貢献者（データ、モデルコード、計算能力、またはセキュリティ監査の提供者）が報われること、そして AI エージェントが 「スキン・イン・ザ・ゲーム（利害の共有）」 を持つことで、人間の意図と（ある程度）一致することを保証します。
3. 業界の展望
AI と Web3 の融合は、プロジェクト、企業、アライアンスによる活気あるエコシステムを惹き起こしました。以下では、この分野を牽引する 主要なプレイヤーとイニシアチブ、および台頭しつつあるユースケースを概観します。表 1 は、AI-Web3 の展望における注目すべきプロジェクトとその役割のハイレベルな概要を示しています。
表 1: AI + Web3 における主要なプレイヤーとその役割
| プロジェクト / プレイヤー | 重点分野と説明 | AI-Web3 の融合における役割とユースケース |
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| Fetch.ai (Fetch) | ネイティブブロックチェーン（Cosmos ベース）を持つ AI エージェントプラットフォーム。自律型エージェントのフレームワークを開発し、最近では Web3 に最適化された LLM である 「ASI-1 Mini」 を導入した。 | Web3 における エージェントベースのサービス を可能にする。Fetch のエージェントは、ユーザーに代わって分散型物流、駐車場の検索、DeFi トレードなどのタスクを実行し、支払いに仮想通貨を使用できる。Bosch との提携や Fetch-AI アライアンスの合併 により、エージェント型 dApp をデプロイするためのインフラとして位置付けられている。 |
| Ocean Protocol (Ocean) | 分散型データマーケットプレイスおよびデータ交換プロトコル。プライバシーを保護するアクセス制御を備え、データセットやモデルのトークン化に特化している。 | Web3 における AI の データバックボーン を提供する。Ocean により、AI 開発者は トラストレスなデータエコノミー において、データセットの発見・購入や学習済みモデルの販売が可能になる。アクセス可能なデータを AI に供給する（同時にデータ提供者に報酬を与える）ことで、AI のイノベーションと トレーニングのためのデータ共有 をサポートする。Ocean は新しい ASI アライアンス の一部であり、そのデータサービスをより広範な AI ネットワークに統合している。 |
| SingularityNET (SNet) | AI のパイオニアである Ben Goertzel によって設立された、分散型の AI サービスマーケットプレイス。AGIX トークンを使用し、ブロックチェーンベースのプラットフォームを介して誰でも AI アルゴリズムを公開または利用できる。 | ブロックチェーン上での オープンな AI マーケットプレイス という概念を開拓した。相互運用可能な AI エージェントとサービスのネットワーク を育成している（エージェント間通信用の特別な AI-DSL を開発中）。ユースケースには、分析や画像認識などのタスクのための AI-as-a-Service が含まれ、すべて dApp 経由でアクセス可能 である。現在は Fetch および Ocean と合併（ASI アライアンス）し、AI、エージェント、データを一つのエコシステムに統合している。 |
| Chainlink (Oracle Network) | ブロックチェーンとオフチェーンのデータや計算を橋渡しする分散型オラクルネットワーク。それ自体は AI プロジェクトではないが、オンチェーンのスマートコントラクトを外部 API やシステムに接続するために不可欠である。 | AI と Web3 統合のための セキュアなミドルウェア として機能する。Chainlink のオラクルは AI モデルの出力をスマートコントラクトに提供 し、オンチェーンプログラムが AI の決定に反応できるようにする。逆に、オラクルは AI のためにブロックチェーンからデータを取得することもできる。Chainlink のアーキテクチャは、複数の AI モデルの結果を集約して信頼性を向上させることも可能（AI のハルシネーションを軽減するた めの 「真実の機械」 的アプローチ）。本質的に 相互運用性のためのレール を提供し、AI エージェントとブロックチェーンが信頼できるデータに合意することを保証する。 |
| Anthropic & OpenAI (AI プロバイダー) | 最先端の基盤モデル（Anthropic の Claude、OpenAI の GPT）の開発者。ネイティブなツール使用 API や MCP のようなプロトコルのサポートなど、Web3 フレンドリーな機能を統合しつつある。 | これらの企業は AI インターフェース技術 を推進している。Anthropic による MCP の導入は、LLM が外部ツールと対話するための標準を確立した。OpenAI は ChatGPT 用のプラグインシステム（MCP の概念に類似）を実装しており、エージェントをデータベースや、可能性としてはブロックチェーンに接続することを模索している。彼らのモデルは、MCP を介して接続された際に Web3 とインターフェースできる 「脳」 として機能する。主要なクラウドプロバイダー（例：Google の A2A プロトコル）も、Web3 統合に利益をもたらすマルチエージェントおよびツール対話の標準を開発している。 |
| その他の新興プレイヤー | Lumoz: MCP サーバーと Ethereum における AI ツール統合（「Ethereum 3.0」と呼ばれる）に焦点を当てている（例：AI エージェントを介したオンチェーン残高の確認）。Alethea AI: メタバース向けにインテリジェントな NFT アバターを作成。Cortex: スマートコントラクトを介したオンチェーン AI モデルの推論を可能にするブロックチェーン。Golem & Akash: AI ワークロードを実行できる分散型コンピューティングマーケットプレイス。Numerai: 仮想通貨のインセンティブを活用した、金融のためのクラウドソース型 AI モデル。 | この多様なグループは、ニッチな側面 に取り組んでいる：メタバース における AI（NFT を通じて所有される AI 駆動の NPC やアバター）、オンチェーン AI 実行（計算コストのため現在は小規模モデルに限定されているが、分散型で ML モデルを実行）、分散型計算（AI のトレーニングや推論タスクをトークンインセンティブのあるノード間で分散）。これらのプロジェクトは、AI キャラクターを持つゲームの世界からブロックチェーンで保護されたクラウドソースの予測モデルまで、AI と Web3 融合の多くの方向性を示している。 |
アライアンスとコラボレーション: 注目すべきトレンドは、アライアンスによる AI と Web3 の取り組みの統合 です。人工超知能アライアンス (ASI) はその典型的な例であり、SingularityNET、Fetch.ai、Ocean Protocol を実質的に統合し、統合されたトークンを持つ単一のプロジェクトにしました。その根拠は、SingularityNET のマーケットプレイス、Fetch のエージェント、Ocean のデータを組み合わせることで、分散型 AI サービスのためのワンストッププラットフォームを構築し、それぞれの強みを統合することにあります。この合併（2024 年に発表され、トークン保有者の投票によって承認）は、巨大な AI 企業（OpenAI など）や巨大な仮想通貨プロジェクト（Ethereum など）が大きく立ちはだかる中で、これらのコミュニティが競合するよりも協力した方が良いと考えていることも示唆しています。このアライアンスが、ネットワーク間での MCP などの標準実装を推進したり、すべてのプロジェクトに利益をもたらすインフラ（計算ネットワークや AI 用の共通アイデンティティ標準など）に共同で資金を提供したりする動きが見られるかもしれません。
その他のコラボレーションには、AI ラボのデータをオンチェーンに持ち込むための Chainlink のパートナーシップ（オラクルデータを精緻化するために AI を使用するパイロットプログラムが存在します）や、クラウドプラットフォームの関与（Cloudflare による MCP サーバーの容易なデプロイ支援）などがあります。従来の仮想通貨プロジェクトでさえ AI 機能を追加しており、例えば一部のレイヤー 1 チェーンは、dApp エコシステムへの AI 統合を模索するために「AI タスクフォース」を結成しています（NEAR や Solana のコミュニティなどで見られますが、具体的な成果はまだ初期段階です）。
台頭しつつあるユースケース:
この初期段階であっても、AI + Web3 の力を例証するユースケースを確認できます。
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自律型 DeFi とトレーディング: AI エージェントは、仮想通貨のトレーディングボット、イールドファーミングの最適化、オンチェーンのポートフォリオ管理などでますます使用されています。SingularityDAO（SingularityNET のスピンオフ）は、AI が管理する DeFi ポートフォリオを提供しています。AI は市場状況を 24 時間 365 日監視し、スマートコントラクトを通じてリバランス やアービトラージを実行できます。これは実質的に、（オンチェーンの透明性を備えた）自律型ヘッジファンドとなります。AI による意思決定と不変の実行の組み合わせは、感情を排除し効率を向上させる可能性がありますが、一方で（後述する）新たなリスクも導入します。
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分散型インテリジェンスマーケットプレイス: SingularityNET のマーケットプレイス以外にも、データ（AI の燃料）が交換される Ocean Market や、モデルの AI マーケットプレイス（モデルがパフォーマンス統計とともにリストされ、誰でもクエリに対して支払いを行うことができ、ブロックチェーンが監査ログの保持とモデル作成者への支払い分配を処理する Web サイトなど）といった新しい概念が登場しています。MCP や同様の標準が普及すれば、これらのマーケットプレイスは 相互運用可能 になる可能性があります。AI エージェントが複数のネットワークから最も価格の安いサービスを自律的に選んで購入できるようになるかもしれません。事実上、Web3 の上に グローバルな AI サービス層 が出現し、標準的なプロトコルと決済を通じて、あらゆる AI があらゆるツールやデータソースを利用できるようになる可能性があります。
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メタバースとゲーミング: メタバース（多くの場合ブロックチェーン資産上に構築される没入型の仮想世界）は、AI から劇的な恩恵を受ける立場にあります。AI 駆動の NPC（非プレイヤーキャラクター） は、ユーザーのアクションに知的に反応することで、仮想世界をより魅力的なものにできます 。Inworld AI のようなスタートアップはこれに焦点を当て、ゲーム用に記憶と個性を持つ NPC を作成しています。このような NPC がブロックチェーンに紐付けられると（例：各 NPC の属性と所有権が NFT である場合）、プレイヤーが真に所有し、取引することさえできる永続的なキャラクターが誕生します。Decentraland は AI NPC の実験を行っており、メタバースプラットフォームでパーソナライズされた AI 駆動のアバターを作成できるようにするユーザー提案も存在します。MCP を使用すれば、これらの NPC が外部の知識にアクセスしてより賢くなったり、オンチェーンのインベントリを操作したりできるようになります。プロシージャルコンテンツ生成 も別の角度からのアプローチです。AI は仮想の土地、アイテム、クエストを即座に設計でき、それらをユニークな NFT としてミントできます。AI があなたのスキルに合わせたダンジョンを生成し、そのマップ自体が完了時に獲得できる NFT である分散型ゲームを想像してみてください。
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分散型サイエンスと知識: 研究、出版、科学工作への資金提供にブロックチェーンを使用する動き（DeSci）があります。AI はデータや文献を分析することで研究を加速できます。Ocean のようなネットワークは、例えばゲノム研究のためのデータセットをホストし、科学者は（おそらく SingularityNET 上にホストされた）AI モデルを使用して洞察を導き出し、すべてのステップを再現性のためにオンチェーンに記録します。それらの AI モデルが新しい薬物分子を提案した場合、発明のタイムスタンプを押し、知的財産権（IP）を共有するために NFT をミ ントすることもできます。この相乗効果により、分散型 AI 駆動 R&D コレクティブが誕生するかもしれません。
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コンテンツの信頼性と認証: ディープフェイクや AI 生成メディアが急増する中、ブロックチェーンを使用して真正性を検証できます。プロジェクトは、AI 出力の「デジタルウォーターマーキング（電子透かし）」を行い、それらをオンチェーンに記録することを模索しています。例えば、誤情報に対抗するために、AI 生成画像の真の起源 をブロックチェーン上で公証できます。ある専門家は、ディープフェイクに対抗するための AI 出力の検証や、所有権ログによるプロバンス（由来）の追跡 などのユースケースを指摘しました。これは仮想通貨が AI プロセスに信頼を付加できる役割です。これはニュース（例：ソースデータの証明付きの AI 執筆記事）やサプライチェーン（オンチェーンの証明書を AI が検証）などにも拡張される可能性があります。
要約すると、業界の展望は豊かで急速に進化しています。従来の仮想通貨プロジェクトがロードマップに AI を注入し、AI スタートアップがレジリエンスと公平性のために分散化を採用し、その交差点で全く新しいベンチャーが誕生しています。ASI のようなアライアンスは、AI とブロックチェーンの両方を活用する 統一プラットフォームへの業界全体の推進力 を示しています。そして、これらの取り組みの多くを支えているのは、大規模な統合を可能にする 標準インターフェース（MCP およびそれ以降）というアイデアです。
4. リスクと課題
AI 汎用インターフェースと Web3 の融合は、刺激的な可能性を切り拓く一方で、複雑なリスク環境ももたらします。この新しいパラダイムが安全で持続可能なものであることを確実にするためには、技術的、倫理的、およびガバナンス上の課題に対処しなければなりません。以下に、主要なリスクと障害の概要を述べます。
4.1 技術的な障害：レイテンシとスケーラビリティ
ブロックチェーンネットワークは、レイテンシの長さとスループットの制限で知られており、これはリアルタイムで大量のデータを必要とする高度な AI の性質と衝突します。例えば、AI エージェントがデータの一部に即座にアクセスしたり、多数の迅速なアクションを実行したりする必要がある場合、各オンチェーンのインタラクションに（例えば Ethereum の典型的なブロック時間である）12 秒かかったり、高いガス代が発生したりすると、エージェントの有効性は制限されます。ファイナリティがより速い新しいチェーンであっても、数千のエージェントが同時にオンチェーンで取引やクエリを行えば、AI 駆動の活動による負荷に苦しむ可能性があります。スケーリングソリューション（レイヤー 2 ネットワーク、シャーディングされたチェーンなど）は進行中ですが、AI とブロックチェーン間の低レイテンシ・高スループットなパイプラインを確保することは依然として課題です。オフチェーンシステム（オラクルやステートチャネルなど）は、メインチェーン外で多くのインタラクションを処理することで遅延を緩和する可能性がありますが、複雑さと潜在的な中央集権化を招きます。AI の応答とオンチェーンの更新が一瞬で行われるシームレスな UX を実現するには、ブロックチェーンのスケーラビリティにおける大幅なイノベーションが必要となるでしょう。
4.2 相互運用性と標準化
皮肉なことに、MCP 自体が相互運用性のためのソリューションである一方で、複数の標準が登場することで断片化が生じる可能性があります。Anthropic による MCP だけでなく、Google が新たに発表したエージェント間通信のための A2A（Agent-to-Agent）プロトコル、さらには様々な AI プラグインフレームワーク（OpenAI のプラグイン、LangChain のツールスキーマなど）が存在します。各 AI プラットフォームや各ブロックチェーンが AI 統合のための独自の標準を開発すれば、過去の断片化が繰り返されるリスクがあり、多くのレアダプターを必要とし、「ユニ バーサルインターフェース」という目標を損なうことになります。課題は、共通プロトコルの幅広い採用を得ることです。AI エージェントがどのようにオンチェーンサービスを発見し、認証し、リクエストをフォーマットするかといった主要な要素を収束させるために、（オープンな標準化団体やアライアンスを通じた）業界のコラボレーションが必要になります。主要な LLM プロバイダーが MCP をサポートするなど、大手プレイヤーによる初期の動きは有望ですが、これは継続的な取り組みです。さらに、ブロックチェーンを跨ぐ相互運用性（マルチチェーン）は、AI エージェントが異なるチェーンのニュアンスを処理できる必要があることを意味します。Chainlink CCIP やクロスチェーン MCP サーバーのようなツールは、相違点を抽象化することで役立ちます。それでも、AI エージェントがロジックを壊すことなく異種混合の Web3 を自由に移動できるようにすることは、簡単な課題ではありません。
4.3 セキュリティの脆弱性とエクスプロイト
強力な AI エージェントを金融ネットワークに接続することは、**巨大な攻撃対象領域（アタックサーフェス）**を生み出します。MCP が提供する柔軟性（AI がツールを使用し、その場でコードを書くことを可能にする）は、諸刃の剣となる可能性 があります。セキュリティ研究者は、MCP ベースの AI エージェントにおけるいくつかの攻撃ベクトルをすでに指摘しています。
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悪意のあるプラグインまたはツール： MCP ではエージェントが「プラグイン」（特定の機能をカプセル化したツール）をロードできるため、悪意のある、あるいはトロイの木馬化されたプラグインがエージェントの操作を乗っ取る可能性があります。例えば、データを取得すると称するプラグインが、偽のデータを注入したり、不正な操作を実行したりする可能性があります。セキュリティ企業の SlowMist（スローミスト）は、JSON インジェクション（エージェントのロジックを操作する破損したデータを送り込む）や関数オーバーライド（悪意のあるプラグインがエージェントが使用する正当な関数を上書きする）といったプラグインベースの攻撃を特定しました。AI エージェントが暗号資産を管理している場合、このようなエクスプロイトは、秘密鍵の漏洩やウォレットの資金流出をエージェントに仕向けるなど、壊滅的な結果を招く可能性があります。
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プロンプトインジェクションとソーシャルエンジニアリング： AI エージェントは指示（プロンプト）に依存しており、これが操作される可能性があります。攻撃者は、AI が読み取った際に悪意のある指示として機能するようなトランザクションやオンチェーンメッセージを作成するかもしれません（AI はオンチェーンデータも解釈できるため）。このような 「クロス MCP コール攻撃」 は、外部システムが AI に誤動作をさせる欺瞞的なプロ ンプトを送信するケースとして説明されています。分散型の環境では、これらのプロンプトは DAO 提案の説明文や NFT のメタデータフィールドなど、どこからでも届く可能性があるため、悪意のある入力に対して AI エージェントを堅牢にすることが極めて重要です。
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集約とコンセンサスのリスク： オラクルを介して複数の AI モデルからの出力を集約することで信頼性は向上しますが、複雑さも増します。注意深く行われなければ、攻撃者は AI モデルのコンセンサスを操作する方法を見つけたり、一部のモデルを選択的に汚染して結果を歪めたりする可能性があります。分散型オラクルネットワークが AI の出力を適切に「サニタイズ」し（そしておそらく露骨なエラーをフィルタリングする）ことを保証することは、依然として活発な研究分野です。
この新しいパラダイムのために、セキュリティの考え方を変える必要があります。Web3 開発者はスマートコントラクト（デプロイ後は静的）の保護には慣れていますが、AI エージェントは動的であり、新しいデータやプロンプトによって動作が変わる可能性があります。あるセキュリティ専門家が述べたように、「システムをサードパーティのプラグインに開放した瞬間、攻撃対象領域を自分の制御を超えて拡大させていることになる」 のです。ベストプラクティスには、AI ツールの使用のサンドボックス化、厳格なプラグイン検証、および権限の制限（最小権限の原則）が含まれます。コミュニティでは、SlowMist の推奨事項（入力のサニタイズ、エージェントの動作の監視、エー ジェントへの指示を外部ユーザーの入力と同じように注意深く扱うこと）など、ヒントの共有が始まっています。それにもかかわらず、2024 年末までに 10,000 以上の AI エージェントがすでに暗号資産分野で稼働しており、2025 年には 100 万に達すると予想されていることを考えると、セキュリティが追いつかなければ、エクスプロイトの波が押し寄せる可能性があります。人気の AI エージェント（例えば、多くの保管庫へのアクセス権を持つトレーディングエージェント）への攻撃が成功すれば、連鎖的な影響を及ぼす可能性があります。
4.4 プライバシーとデータガバナンス
AI のデータへの渇望は、時にプライバシー要件と衝突します。そこにブロックチェーンを加えると、問題はさらに複雑になります。ブロックチェーンは透明な台帳であるため、オンチェーンに置かれたデータ（AI の使用目的であっても）はすべての人に公開され、不変です。これは、AI エージェントが個人データや機密データを扱う場合に懸念を引き起こします。例えば、ユーザーの個人の分散型アイデンティティや健康記録に AI 医師エージェントがアクセスする場合、その情報が誤ってオンチェーンに記録されないようにするにはどうすればよいでしょうか（これは「忘れられる権利」やその他のプライバシー法に抵触します）。暗号化、ハッシュ化、オンチェーンには証明のみを保存する（生データはオフチェーンに置く）といった技術は役立ちますが、設計を複雑にします。
さらに、AI エージェント自体が公開データから機密情報を推論することでプライバシーを侵害する可能性があります。ガバナンスは、AI エージェントがデータを使って何をしてよいかを規定する必要があります。差分プライバシーや連合学習などの取り組みを採用することで、AI がデータを公開することなく学習できる可能性があります。しかし、AI エージェントが自律的に行動する場合、いつかは個人データを扱うと想定しなければなりません。したがって、スマートコントラクトや法律にエンコードされたデータ使用ポリシーに拘束されるべきです。GDPR や今後の EU AI 法のような規制枠組みは、分散型 AI システムであってもプライバシーと透明性の要件を遵守することを要求するでしょう。これは法的にグレーゾーンです。真に分散化された AI エージェントには、データ漏洩の責任を問うべき明確な運営者が存在しません。つまり、Web3 コミュニティは、設計によるコンプライアンス（compliance by design）を組み込む必要があるかもしれません。例えば、AI がログに記録したり共有したりできる内容を厳格に制御するスマートコントラクトを使用することです。ゼロ知識証明（ZKP）を使用すれば、AI は基礎となるプライベートデータを明かすことなく、計算を正しく実行したことを証明できるため、本人確認やクレジットスコアリングなどの分野で一つの解決策を提供できる可能性があります。
4.5 AI アライメントとミスアライメントのリスク
AI エージェントに大きな自律性が与えられ、特に財務リソースへのアクセスや現実世界への影響力を持つようになると、**人間の価値観とのアライメント（調整）**の問題が深刻になります。AI エージェントに悪意がなくても、目標を「誤解」して害を及ぼす可能性があります。ロイターの法的分析は簡潔に指摘しています。AI エージェントが多様な環境で動作し、他のシステムと相互作用するにつれて、戦略がミスアライメント（不整合）を起こすリスクが高まります。例えば、DeFi の利回りを最大化することを任務とする AI エージェントが、プロトコルを悪用する抜け穴を見つけるかもしれません（実質的なハッキング）。AI の観点からは目標を達成しているのですが、人間が重視するルールを破っています。AI のようなアルゴリズムが、市場を操作するような行動をとったり、制限を回避したりした仮想的および実際の事例が存在します。
分散型の文脈において、AI エージェントが「暴走」した場合、誰が責任を負うのでしょうか？ おそらくデプロイした人物でしょうが、エージェントが自己修正したり、複数の当事者がトレーニングに貢献したりした場合はどうなるでしょうか？ これらのシナリオはもはや SF ではありません。ロイターの記事 では、裁判所が AI エージェントを人間による代理人と同様に扱う可能性があるケースについても言及しています。例えば、返金を約束したチャットボットは、それをデプロイした企業に対して拘束力を持つとみなされました。したがって、ミスアライメントは技術的な問題だけでなく、法的責任にもつながる可能性があります。
Web3 のオープンでコンポーザブル（構成可能）な性質は、予期せぬエージェント間の相互作用も許容します。あるエージェントが（意図的または偶発的に）別のエージェントに影響を与える可能性があります。例えば、AI ガバナンスボットが、別の AI から提供された虚偽の分析によって「ソーシャルエンジニアリング」され、誤った DAO の決定を導くといった具合です。この創発的な複雑さは、アライメントが単一の AI の目的だけでなく、エコシステム全体のアライメントと人間の価値観や法律との整合性の問題であることを意味します。
これに対処するには、複数のアプローチが必要です。AI エージェントに倫理的制約を組み込むこと（特定の禁止事項をハードコードする、あるいは人間からのフィードバックによる強化学習を使用して目的を形成する）、サーキットブレーカー（大きなアクションに対して人間の承認を必要とするスマートコントラクトのチェックポイント）の実装、およびコミュニティによる監視（AI エージェントの行動を監視し、不正なエージェントを停止できる DAO など）です。アライメント研究は中央集権型の AI でも困難ですが、分散型ではさらに未知の領域です。しかし、これは極めて重要です。プロトコルの管理者鍵を持っていたり、財務資金を託されたりしている AI エージェントは、極めて良好にアライメントされていなければなりません。さもなければ、その結末は取り返しのつかないものになる可能性があります（ブロックチェーンは不変のコードを実行するため、AI が引き起こしたミスによって資産が恒久的にロックされたり破壊されたりする恐れがあります）。
4.6 ガバナンスと規制の不確実性
分散型 AI システムは、既存のガバナンスの枠組みにうまく適合しません。オンチェーンガバナンス（トークン投票など）は一つの管理方法かもしれませんが、それ自体に問題（クジラの存在、有権者の無関心など）があります。そして何かが起きたとき、規制当局はこう尋ねるでしょう。「誰に責任を問えばいいのか？」 AI エージェントが巨額の損失を引き起こしたり、不正行為（自動ミキサーを通じたマネーロンダリングなど）に使用されたりした場合、当局は作成者や促進者をターゲットにするかもしれません。これは開発者やユーザーにとっての法的リスクの影を落とします。現在の規制動向は、AI と暗号資産のそれぞれに対して監視を強化する傾向にあり、それらの組み合わせは間違いなく精査の対象となります。例えば米国の CFTC は、取引に使用される AI と金融の文脈における監視の必要性について議論しています。また、政策サークルの間では、自律型エージェントの登録を義務付けたり、機密性の高い分野での AI に制約を課したりすることについての話も出ています。
もう一つのガバナンス上の課題は、国際的な調整です。Web3 はグローバルであり、AI エージェントは国境を越えて活動します。ある法域では特定の AI エージェントの行動を禁止し、別の法域では許容されている場合、ブロックチェーンネットワークはその両方に跨っています。この不一致は衝突を生む可能性があります。例えば、投資アドバイスを提供する AI エージェントは、ある国では証券法に抵触し、別の国では抵触しないかもしれません。コミュニティは、AI サービスのためにスマートコントラクトレベルで**ジオフェンシング（地理的制限）**を実装する必要があるかもしれません（ただし、それはオープンの理念に反します）。あるいは、多様な法律を遵守するために、地域ごとにサービスを断片化させる（取引所が行っているのと同様に）かもしれません。
分散型コミュニティ内では、誰が AI エージェントのルールを定めるのかという問いもあります。DAO が AI サービスを管理する場合、トークン保有者はそのアルゴリズムのパラメータに投票するのでしょうか？ 一方でこれはユーザーに力を与えることになりますが、他方では不適格な決定や操作を招く可能性があります。DAO ガバナンスに統合された AI 倫理専門家の評議会や、さらにはガバナンスへの AI の参加（プログラムされた委任事項に基づいて AI エージェントが代議員として投票する。物議を醸すでしょうが、考えられるアイデアです）といった新しいガバナンスモデルが登場するかもしれません。
最後に、レピュテーション（評判）リスクです。初期の失敗やスキャンダルは、世間の認識を悪化させる可能性があります。例えば、「AI DAO」が誤ってポンジスキームを運営したり、AI エージェントがユーザーに害を及ぼす偏った決定を下したりした場合、セクター全体に影響を与える反発が起きる可能性があります。業界が先見性を持って、自主規制基準を設定し、分散化がいかに責任のあり方を変えるかを政策立案者に説明し、そしておそらく AI エージェントのためのキルスイッチや緊急停止手順を構築することが重要です（それらは中央集権化を招きますが、安全性のための暫定措置として必要になるかもしれません）。
要約すると、課題は深く技術的なもの（ハッキングの防止とレイテンシの管理）から、広範に社会的なもの（AI の規制とアライメント）まで多岐にわたります。それぞれの課題はそれ自体で大きなものですが、それらが合わさることで、AI コミュニティとブロックチェーンコミュニティが協力して乗り越えていくべき、協調的な努力が必要となります。次のセクションでは、これらの障害にもかかわらず、私たちがうまく対処できた場合に未来がどのように展開するかを見ていきます。
5. 将来の可能性
将来を見据えると、MCP のようなフレームワークを通じた AI 汎用インターフェースと Web3 の 統合は、分散型インターネットを根本的に変革する可能性があります。ここでは、MCP 駆動の AI インターフェースがどのように Web3 の未来を形作るかを示す、いくつかの将来のシナリオと可能性の概略を述べます。
5.1 自律型 dApp と DAO
今後数年間で、完全自律型の分散型アプリケーションの台頭を目にするかもしれません。これらは、スマートコントラクトで定義されたルールとコミュニティの目標に基づいて、AI エージェントがほとんどの操作を処理する dApp です。例えば、分散型投資ファンド DAO を考えてみましょう。現在は資産の再バランスのために人間の提案に依存しているかもしれません。将来的には、トークン保有者がハイレベルな戦略を設定し、その後、AI エージェント（またはエージェントのチーム）が市場の監視、オンチェーンでの取引実行、ポートフォリオの調整といった戦略を継続的に実行し、DAO がそのパフォーマンスを監視するようになります。MCP のおかげで、AI はさまざまな DeFi プロトコル、取引所、データフィードとシームレスにやり取りし、その任務を遂行できます。適切に設計されれば、このような自律型 dApp は 人間チームよりも効率的に、かつ完全な透明性（すべての行動がオンチェーンに記録される）を持って 24 時間 365 日稼働できます。
もう一つの例は、AI 管理の分散型保険 dApp です。AI は証拠（写真、センサー）を分析して請求を評価し、ポリシーと照合した上で、スマートコントラクトを通じて自動的に支払いをトリガーします。これには、オフチェーンの AI コンピュータビジョン（損傷画像の分析用）とオンチェーンの検証の統合が必要になりますが、MCP を通じて AI がクラウド AI サービスを呼び出し、コントラクトに報告することで、これを容易に実現できます。その結果、低コストでほぼ即時の保険決定が可能になります。
ガバナンス自体も部分的に自動化される可能性があります。DAO は、フォーラムのルールを適用するために AI モデレーターを使用したり、生のコミュニティの意見を構造化された提案に変換するために AI 提案ドラフターを使用したり、予算の必要性を予測するために AI 財務担当者を使用したりするかもしれません。重要なのは、これらの AI は制御不能な存在ではなく、コミュニティのエージェントとして行動することです。これらは定期的にレビューされたり、主要なアクションにはマルチシグによる確認が必要だったりします。全体的な効果として、分散型組織における 人間の努力を増幅させ、より少ないアクティブな参加者でより多くのことを達成できるようになります。
5.2 分散型インテリジェンスマーケットプレイスとネットワーク
SingularityNET や ASI アライアンスのようなプロジェクトを基盤として、成熟した グローバルなインテリジェンスマーケットプレイス が期待できます。このシナリオでは、AI モデルやスキルを持つ誰もがネットワーク上でそれを提供でき、AI 機能を必要とする誰もがそれを利用でき、ブロックチェーンが公正な報酬と出所を保証します。ここでは MCP が鍵となります。MCP は共通のプロトコルを提供し、リクエストを最適な AI サービスに転送できるようにします。
例えば、「カスタムマーケティングキャンペーンを作成する」という複雑なタスクを想像してください。ネットワーク内の AI エージェントは、これをビジュアルデザイン、コピーライティング、市場分析などのサブタスクに分割し、それぞれの専門家（例えば、優れた画像生成モデルを持つエージェント、セールスに特化したコピーライティングモデルを持つ別のエージェントなど）を見つけます。これらの専門家は元々異なるプラットフォームに存在する可能性がありますが、MCP/A2A 標準に準拠しているため、安全で分散化された方法でエージェント間で連携できます。彼らの間の支払いはネイティブトークンによるマイクロトランザクションで処理され、スマートコントラクトが最終的な成果物を組み立て、各貢献者に確実に支払われるようにします。
このような 結合型インテリジェンス（分散型ネットワーク全体で複数の AI サービスが動的にリンクすること）は、専門知識を活用できるため、大規模なモノリシッ ク AI をも凌駕する可能性があります。また、アクセスの民主化も進みます。世界のどこかにいる小規模な開発者がニッチなモデルをネットワークに提供し、それが使用されるたびに収入を得ることができます。一方で、ユーザーはあらゆる AI サービスをワンストップで利用でき、レピュテーションシステム（トークンやアイデンティティに裏打ちされたもの）が高品質なプロバイダーへと導いてくれます。時間の経過とともに、このようなネットワークは 分散型 AI クラウド へと進化し、ビッグテックの AI サービスに対抗しつつも、単一の所有者を持たず、ユーザーと開発者による透明なガバナンスを備えたものになるでしょう。
5.3 インテリジェントなメタバースとデジタルライフ
2030 年までに、私たちのデジタルライフは仮想環境（メタバース）とシームレスに融合し、AI がこれらの空間に遍在するようになるでしょう。Web3 との統合を通じて、これらの AI エンティティ（バーチャルアシスタントからゲームキャラクター、デジタルペットまで）は、知的なだけでなく、経済的および法的な権限も持つようになります。
メタバースの都市を想像してみてください。そこでは、NPC の店主やクエストの提供者が、それぞれ独自の 個性と対話（高度な生成モデルによる）を持つ AI エージェントです。これらの NPC は実際には ユーザーによって NFT として所有されています。例えば、あなたが仮想世界のタバーン（酒場）を「所有」しており、バーテンダーの NPC はあなたがカスタマイズして訓練した AI であるといった具合です。Web3 の仕組みの上にあるため、NPC は取引を行うことができます。仮想グッズ（NFT アイテム）を販売し、支払いを受け取り、スマートコントラクトを介して在庫を更新できます。収益を管理するためにクリプトウォレットを保持することさえあるかもしれません（その収益は所有者であるあなたに蓄積されます）。MCP は、その NPC の AI 脳が外部の知識にアクセスすることを可能にします。例えば、会話のために現実世界のニュースを取り込んだり、Web3 カレンダーと統合してプレイヤーのイベントを「知る」ことができたりします。
さらに、アイデンティティと継続性はブロックチェーンによって保証されます。ある世界でのあなたの AI アバターは、別の世界へと移動でき、自分の所有権や、ソウルバウンドトークン（SBT）による経験値や実績を証明する分散型アイデンティティを携えることができます。仮想世界間の 相互運用性（しばしば課題となります）は、ある世界のコンテキストを別の世界へと翻訳する AI によって支援され、ブロックチェーンが資産のポータビリティ（持ち運び可能性）を提供します。
また、デジタル空間全体で 個人を代表する AI コンパニオンやエージェント も登場するかもしれません。例えば、あなたに代わって DAO の会議に出席するパー ソナル AI を持つことができます。それはあなたの好み（パーソナルデータヴォルトに保存された過去の行動のトレーニングを通じて）を理解しており、些細な事項についてあなたに代わって投票したり、後で会議を要約したりすることさえできます。このエージェントは、あなたの分散型アイデンティティを使用して各コミュニティで認証を行い、それが「あなた」（またはあなたの代理人）であることを確実に認識させます。良いアイデアを提供すればレピュテーショントークンを獲得でき、あなたが不在の間でもソーシャルキャピタルを築くことができます。
もう一つの可能性は、メタバースにおける AI 駆動のコンテンツ作成 です。新しいゲームレベルやバーチャルハウスが欲しいですか？それを説明するだけで、AI ビルダーエージェントがそれを作成し、スマートコントラクトや NFT としてデプロイし、大規模な構造物であれば時間の経過とともに返済する DeFi 住宅ローンとリンクさせることさえあるかもしれません。これらの作品はオンチェーンにあるため、一意的で取引可能です。AI ビルダーはそのサービスに対してトークンで手数料を請求するかもしれません（これも上記のマーケットプレイスの概念につながります）。
総じて、未来の分散型インターネットは、知的なエージェントで溢れかえる でしょう。完全に自律的なもの、人間に密接に紐付けられたもの、そしてその中間のものなど多岐にわたります。彼らは交渉し、創造し、楽しみ、そして取引を行います。MCP や同様のプロトコルは、彼ら全員が同じ「言語」を話すことを保証し、AI とあらゆる Web3 サービスの間の豊かなコラボレーション を可能にします。正しく行われれば、これは前例のない生産性と革新の時代、つまり社会を動かす 人間、人工、そして分散型インテリジェンスの真の統合 へとつながる可能性があります。
Web3 の世界であらゆるものを繋ぐ AI 汎用インターフェースのビジョンは、紛れもなく野心的です。私たちは本質的に、技術における最も革新的な 2 つの流れ、すなわち「信頼の分散化」と「マシンインテリジェンスの台頭」を一筋の織物に編み込もうとしています。開発背景 を見ると、タイミングは熟しています。Web3 はユーザーフレンドリーなキラーアプリを必要としており、AI がそれを提供できる可能性があります。一方で AI はより強力なエージェンシー（主体性）とメモリを必要としており、それを Web3 のインフラが補完できるのです。技術面では、MCP（Model Context Protocol） のようなフレームワークが結合組織として機能し、AI エージェントがブロックチェーン、スマートコントラクト、分散型アイデンティティなどと流暢に対話することを可能にします。業界の展望 は、スタートアップからアライアンス、主要な AI 研究所に至るまで、勢いが増していることを示しています。データ市場、エージェントプラットフォーム、オラクルネットワーク、標準プロトコルといったパズルのピースが、今まさに組み合わさり始めています。
しかし、特定された リスクと課題 を踏まえ、慎重に進む必要があります。セキュリティ侵害、AI のアライメント不全、プライバシーの落とし穴、そして不透明な規制は、過小評価すれば進歩を妨げる障害の数々となります。それぞれに対して、堅牢なセキュリティ監査、アライメントのチェックアンドバランス、プライバシー保護アーキテクチャ、協調的なガバナンスモデルといった積極的な緩和策が求められます。分散化の性質上、これらの解決策は単にトップダウンで押し付けることはできません。初期のインターネットプロトコルと同様に、試行錯誤と反復を通じてコミュニティから生まれてくるでしょう。
これらの課題を乗り越えることができれば、将来の可能性 は胸躍るものになります。Web3 がついにユーザー中心のデジタル世界を実現する姿を目にすることになるかもしれません。それは当初想像されたような、全員が自身のブロックチェーンノードを運用する形ではなく、裏側で分散化を活用しながら、各ユーザーの意図に仕えるインテリジェントエージェント を介した形になるでしょう。そのような世界では、暗号資産やメタバースとのやり取りは、AI アシスタントと会話するのと同じくらい簡単になり、アシスタントはユーザーに代わって数十のサービスやチェーンとトラストレスに交渉を行います。分散型ネットワークは、自律的に適応し改善するサービスを備え、文字通り「スマート」なものになる可能性があります。
結論として、MCP や同様の AI インターフェースプロトコルは、インテリジェンスと接続性が遍在する新しいウェブ（Web 3.0 またはエージェンティ ックウェブと呼ぶべきもの）のバックボーンになる可能性があります。AI と Web3 の融合は、単なる技術の統合ではなく、哲学の融合でもあります。すなわち、分散化による開放性とユーザーへの権限委譲が、AI の効率性と創造性と出会うのです。この融合が成功すれば、私たちがこれまでに経験したことのない、より自由で、よりパーソナライズされ、より強力なインターネットが到来し、日常生活に影響を与える形で AI と Web3 両方の約束を真に果たすことになるでしょう。
参考文献:
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- Anthropic, “Introducing the Model Context Protocol,” Anthropic.com (2024年11月).
- thirdweb, “The Model Context Protocol (MCP) & Its Significance for Blockchain Apps,” thirdweb Guides (2025年3月21日).
- Chainlink Blog, “The Intersection Between AI Models and Oracles,” (2024年7月4日).
- Messari Research, Profile of Ocean Protocol, (2025).
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