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x402 プロトコルがエンタープライズへ：Google、AWS、Anthropic が構築する AI エージェント決済の未来

· 約 20 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

1990 年代初頭に HTTP が設計された際、時代を先取りしすぎたかのようなステータスコードが含まれていました。それが 402 「Payment Required（支払いが必要）」です。30 年以上にわたり、このコードはインターネットがまだ準備できていなかったマイクロペイメントのビジョンのためのプレースホルダーとして、休眠状態にありました。2025 年、そのビジョンがついに日の目を見ることとなりました。

2025 年 9 月に Coinbase と Cloudflare によって共同リリースされた x402 プロトコルは、この忘れ去られていた HTTP ステータスコードを、自律型 AI エージェント決済の基盤へと変貌させました。2026 年 2 月までに、このプロトコルは 年換算で 6 億ドルの決済額 を処理しており、Google Cloud、AWS、Anthropic、Visa、Circle といった企業の支持を集めています。これは、マシン・ツー・マシン（M2M）決済が実験段階からインフラ段階へと移行したことを示しています。

これは単なる新しい決済プロトコルではありません。AI エージェントが人間のウォレット、銀行口座、または承認フローを介さずに、自律的に交渉、支払い、取引を行う新興経済の「配管（プランミング）」なのです。

6 億ドルの変曲点​

リリース以来、x402 は 1 億件以上のトランザクション を処理してきました。特に Solana はエージェント決済において最も活発なブロックチェーンとして台頭し、時期によっては 週次 700% の成長 を記録しています。このプロトコルは当初 Base（Coinbase の Layer 2）で開始されましたが、Solana の 1 秒未満のファイナリティと低コストな手数料により、高頻度のエージェント間取引における優先的な決済レイヤーとなりました。

数字は、企業による急速な採用の物語を物語っています。

  • 2025 年夏以降、Solana だけで 3,500 万件以上のトランザクション を記録
  • 最初の 6 か月間で累計 1,000 万ドル以上 のボリューム
  • 現在のボリュームの 半分以上 が、主要なファシリテーターである Coinbase を経由
  • 2025 年 10 月後半時点で、x402 エコシステム内の 44 個のトークン の合計時価総額は 8 億 3,200 万ドルを突破

有意義な規模に達するまでに数年を要する従来の決済インフラとは異なり、x402 はわずか数か月でプロダクション・グレード（商用レベル）のボリュームに達しました。その理由は、AI エージェントを大規模に展開する企業にとって死活問題となりつつあった課題を解決したからです。

なぜ企業は x402 を必要としたのか​

x402 が登場する前、企業は根本的なミスマッチに直面していました。AI エージェントは自律的な意思決定を行うのに十分なほど洗練されつつありましたが、消費するリソースに対して支払いを行うための標準化された手段がなかったのです。

現代のエンタープライズ AI エージェントのワークフローを考えてみましょう。

  1. リアルタイムデータのために外部 API にクエリを投げる必要がある
  2. 推論のためにクラウドプロバイダーからの計算リソースを必要とする
  3. 有料サービスを通じてサードパーティのモデルにアクセスしなければならない
  4. 分散型ストレージネットワークに結果を保存する必要がある

これらの各ステップでは、従来、以下のようなものが必要でした。

  • 事前に作成されたアカウントと API キー
  • サブスクリプション契約またはプリペイドクレジット
  • 支出制限のための手動の監視
  • 各ベンダーの請求システムとの複雑な統合

単一のエージェントであれば、これは管理可能です。しかし、異なるチームやユースケースにわたって 数百、数千のエージェント を運用する企業にとっては、実行不可能になります。エージェントは、人間がインターネット上で行うように、サービスを発見し、オンデマンドで支払い、次に進むという動作を、人間がいちいち取引を承認することなく行う必要があります。

ここで、x402 の HTTP ネイティブな設計が革新的な力を発揮します。

HTTP 402 の復活：Web プリミティブとしての決済​

x402 の天才的な点は、決済を Web の既存の仕組みの自然な延長のように感じさせたことにあります。クライアント（人間または AI エージェント）がサーバーにリソースをリクエストすると、やり取りはシンプルなパターンに従います。

  1. クライアントがリソースをリクエスト → サーバーが HTTP 402 と支払い詳細を返送
  2. クライアントが支払い → 支払い証明（ブロックチェーンのトランザクションハッシュ）を生成
  3. クライアントが証明を添えてリクエストを再試行 → サーバーが検証し、リソースを提供

この 3 ステップのハンドシェイクには、アカウントもセッションもカスタム認証も不要 です。支払い証明はオンチェーンで暗号学的に検証可能であるため、トラストレスで即時性が保たれます。

開発者の視点からは、x402 の統合は次のようにシンプルです。

// サーバー側：支払いをリクエスト
if (!paymentReceived) {
  return res.status(402).json({
    paymentRequired: true,
    amount: "0.01",
    currency: "USDC",
    recipient: "0x..."
  });
}

// クライアント側：支払いと再試行
const proof = await wallet.pay(paymentDetails);
const response = await fetch(url, {
  headers: { "X-Payment-Proof": proof }
});

このシンプルさにより、Coinbase はファシリテーターサービスを通じて月間 1,000 トランザクションの無料枠を提供 することができ、開発者がエージェント決済を試行する障壁を下げました。

エンタープライズ・コンソーシアム：誰が何を構築しているのか​

x402 Foundation は、Coinbase と Cloudflare によって共同設立され、印象的な企業パートナーのリストを集めています。各社は自律型決済インフラの一部に貢献しています。

Google Cloud: AP2 統合​

Google は 2025 年 1 月に Agent Payment Protocol 2.0 (AP2) を発表し、AI エージェント決済のための構造化された実装フレームワークを持つ最初のハイパースケーラーとなりました。AP2 は以下を可能にします。

  • Google Cloud Marketplace を通じたパートナー構築ソリューションの 自律的な調達
  • リアルタイムの使用状況に基づく 動的なソフトウェアライセンスのスケーリング
  • 人間の承認ワークフローを介さない B2B 取引の自動化

Google にとって、x402 はエージェント・コマースにおける「コールドスタート問題」を解決します。つまり、顧客に各エージェントの請求設定を手動で行わせることなく、顧客の AI エージェントに自社サービスを購入させるにはどうすればよいか、という問題です。

AWS: マシン間ワークフロー​

AWS は、サービスカタログ全体で マシン間ワークフロー をサポートするために x402 を統合しました。これには以下が含まれます：

  • エージェントによるオンデマンドのコンピューティング（EC2、Lambda）支払い
  • 自動化されたデータパイプラインの支払い（S3、Redshift のアクセス手数料）
  • プログラムによる決済を伴うクロスアカウントのリソース共有

主なイノベーション：エージェントは、バックグラウンドで支払いが行われる中で リソースを起動および停止 できるようになり、事前の予算配分や手動の承認フローが不要になります。

Anthropic: スケールに応じたモデルアクセス​

Anthropic の統合は、AI ラボ特有の課題を解決します。それは、すべての開発者に API キーやサブスクリプション階層の管理を強いることなく、いかに推論を収益化するかという点です。x402 を使用すると、エージェントは以下のことが可能になります：

  • レジストリを介して Anthropic のモデルを検出
  • USDC マイクロペイメントによる推論実行ごとの支払い
  • 実行の暗号学的証明を伴うモデル出力の受信

これにより、エージェントが特定のタスクに最適なモデルへリクエストをルーティングし、使用した分だけを支払うという コンポーザブルな AI サービス への道が開かれます。複数のベンダー関係を管理するオーバーヘッドもありません。

Visa と Circle: 決済インフラ​

テック企業がアプリケーション層に焦点を当てる一方で、 Visa と Circle は決済レールを構築しています。

  • Visa の Trusted Agent Protocol (TAP) は、加盟店が正当な AI エージェントと悪質なボットを区別するのを助け、自動支払いに付きまとう不正やチャージバックの懸念に対処します。
  • Circle の USDC 統合 はステーブルコインのインフラを提供し、Base や Solana 上で 2 秒未満 で決済が完了します。

両社は協力して、自律型エージェントが人間によるクレジットカード支払いと同じセキュリティ保証で取引できる決済ネットワークを構築しています。

エージェンティック・ウォレット：人間からマシン制御への移行​

従来の暗号資産ウォレットは、シードフレーズ、ハードウェアセキュリティモジュール、マルチシグ設定など、人間向けに設計されていました。しかし、AI エージェントにはパスワードを入力する指も、物理デバイスを保護する手段もありません。

そこで登場したのが、2025 年後半に Coinbase が「AI エージェント専用に設計された初のウォレットインフラ」として導入した エージェンティック・ウォレット (Agentic Wallets) です。これらのウォレットは 信頼実行環境 (TEEs) 内で動作します。これはクラウドサーバー内のセキュアエンクレーブであり、クラウドプロバイダーであってもエージェントの秘密鍵にアクセスできないことを保証します。

このアーキテクチャは以下を提供します：

  • ノンカストディアル・セキュリティ：エージェントが自らの資金をコントロール
  • プログラム可能なガードレール：取引制限、操作の許可リスト、異常検知
  • リアルタイムアラート：高額取引に対する複数当事者による承認
  • 監査ログ：コンプライアンスのための完全な透明性

この設計は従来のモデルを逆転させます。人間がエージェントに代行権限を与えるのではなく、エージェントが定義された境界内で 自律的に動作 します。これは、お小遣いをねだる子供というより、コーポレートカードを持つ従業員に近い存在です。

その影響は計り知れません。エージェントが人間の介入なしに稼ぎ、使い、取引できるようになれば、彼ら自身が 経済的主体 となります。彼らは市場に参加し、価格を交渉し、自身のパフォーマンスを向上させるためのリソースに投資することさえ可能になります。

マシン経済：3,500 万件を超える取引​

決済プロトコルの真の試練は、人間（あるいはこの場合はマシン）が実際にそれを使用するかどうかです。初期のデータは、x402 がその試練に合格しつつあることを示しています：

  • Solana での週間 700% の成長：x402 取引の急増は、エージェントが低手数料で高速なチェーンを好むことを示しています。
  • 全チェーンで 1 億件以上の総取引数：パイロットプロジェクトを超えた利用状況を裏付けています。
  • 年換算で 6 億ドルのボリューム：企業が実際の予算をエージェント決済に移行させていることを示唆しています。

ユースケースは業界を超えて広がっています：

クラウドコンピューティング​

エージェントはワークロードに基づいて計算リソースを動的に割り当て、アイドル状態の容量を維持する代わりに AWS/Google/Azure に秒単位で支払います。

データサービス​

リサーチエージェントは、サブスクリプションの縛りなく、プレミアムデータセット、API コール、リアルタイムフィードに対してオンデマンドで支払います。

DeFi 統合​

トレーディングエージェントは、オラクルデータへの支払い、DEX でのスワップ実行、流動性ポジションの管理をすべて即時決済で行います。

コンテンツとメディア​

AI 生成コンテンツクリエイターは、ストック画像、音楽ライセンス、ホスティングに対して支払いを行い、マイクロペイメントによってきめ細かな権利管理を可能にします。

共通するテーマは、毎月の請求サイクルではなく数秒で決済が行われる、マシン速度での オンデマンドのリソース割り当て です。

プロトコルガバナンスの課題​

6 億ドルのボリュームと企業の支援を背景に、x402 は重要な局面に立たされています。グローバル企業のコンプライアンスとセキュリティ要件を満たしながら、いかにオープンスタンダードとしての地位を維持するかという点です。

x402 Foundation は、以下のようなマルチステークホルダー・ガバナンスモデルを採用しています：

  • プロトコル標準 はオープンソースリポジトリ（Coinbase の GitHub）で開発される
  • ファシリテーターサービス（決済プロセッサ）は、機能、手数料、SLA で競合する
  • チェーンサポート はブロックチェーンに依存しない（Base、Solana をサポートし、Ethereum なども開発中）

これは HTTP 自体の進化を反映しています。プロトコルはオープンですが、実装（ウェブサーバー、ブラウザ）は競争します。鍵となるのは、 特定の企業が決済層へのアクセスを独占（ゲートキーピング）できない ようにすることです。

しかし、規制上の疑問も残ります：

  • エージェントが不正な購入を行った場合、 誰が責任を負うのか ？
  • 自律的な取引において チャージバックはどのように機能するのか ？
  • エージェント間決済には どのようなマネーロンダリング防止 (AML) ルール が適用されるのか？

Visa の Trusted Agent Protocol は、 エージェントの本人確認 と 不正検知 の枠組みを構築することで、これらの懸念の一部に対処しようとしています。しかし、他の新興技術と同様に、規制は導入に遅れをとっています。

ブロックチェーン・インフラストラクチャにとっての意味​

ブロックチェーン・プロバイダーにとって、x402 はカテゴリーを定義する大きな機会を象徴しています。このプロトコルはブロックチェーンに依存しませんが、すべてのチェーンがエージェント決済に等しく適しているわけではありません。

選ばれるチェーンの条件：

  1. 1 秒未満のファイナリティ: エージェントは Ethereum の確認を 15 秒も待つことはありません。
  2. 低コストの手数料: 0.01 ドル未満のマイクロペイメントには、1 セントの端数で測定される手数料が必要です。
  3. 高スループット: 数ヶ月で 3,500 万件のトランザクションを処理し、数十億件へと向かっています。
  4. USDC/USDT の流動性: ステーブルコインはエージェント・コマースの会計単位です。

これが Solana が初期の採用を独占している理由 です。400ms のブロック時間と 0.00025 ドルのトランザクション手数料は、高頻度のエージェント間決済に理想的です。Base（Coinbase の L2）は ネイティブな Coinbase 統合 と機関投資家からの信頼という恩恵を受けており、Ethereum の L2（Arbitrum、Optimism）は手数料の削減とファイナリティの向上を競っています。

インフラ・プロバイダーにとって、問いは「x402 は成功するか？」ではなく、「どれだけ速く統合できるか？」です。

BlockEden.xyz は、x402 エージェント決済の主要チェーンである Solana、Base、Ethereum 向けに、プロダクション・グレードの API インフラストラクチャを提供しています。当社のサービスを詳しく見る を通じて、自律型経済を支えるネットワーク上での構築を開始してください。

1 兆件のエージェント・トランザクションへの道​

現在の成長軌道が維持されれば、x402 は 2026 年に 10 億件以上のトランザクション を処理する可能性があります。これが重要である理由は以下の通りです：

ネットワーク効果の加速​

x402 を使用するエージェントが増えるほど → x402 を受け入れるサービスが増え → エージェント・ファーストの製品を構築する開発者が増え → エージェントを導入する企業が増えます。

プロトコル間のコンポーザビリティ（構成可能性）​

x402 が標準になるにつれ、エージェントは以前は孤立していたプラットフォーム間をシームレスに相互作用できるようになります。例えば、Google のエージェントが Anthropic のモデルに支払いを行い、AWS に保存されたデータを処理するといったことが可能になります。

新しいビジネスモデルの出現​

App Store が新しいソフトウェア・カテゴリーを生み出したように、x402 は、開発者が構築した専門的なエージェントを他者が対価を払って利用する Agent-as-a-Service 型のビジネスを可能にします。

企業のオーバーヘッド削減​

手動の調達、請求書の照合、予算の承認は AI 導入のスピードを低下させます。エージェント決済は、これらの摩擦を排除します。

究極のビジョン：マシンが人間と同じように自由に取引を行う インターネットであり、決済はバックグラウンドで行われ、目に見えず、即座に、そしてトラストレス（信頼不要）に実行されます。

今後の課題​

勢いはありますが、x402 は現実的な障害に直面しています：

規制の不確実性​

政府は依然として AI の規制方法を模索しており、自律型 AI 決済については尚更です。一度でも大きな詐欺事件が発生すれば、制限的な規制が引き起こされる可能性があります。

既存の決済手段との競争​

Mastercard や Fiserv は、従来の決済レールを使用して AI コマース向けの独自の「Agent Suite」を構築しています。彼らの強みは、既存の加盟店との関係とコンプライアンス・インフラストラクチャです。

ブロックチェーンのスケーラビリティ​

年間 6 億ドルの取引ボリュームは、まだ表面をなぞっているに過ぎません。エージェント決済が世界の e コマース（2025 年に 5.9 兆ドル）のわずか 1% に達したとしても、ブロックチェーンはニアゼロの手数料で 毎秒 100,000 件以上のトランザクション を処理する必要があります。

セキュリティ・リスク​

TEE ベースのウォレットは無敵ではありません。Intel SGX や AMD SEV の脆弱性は、数百万のエージェントの秘密鍵を露呈させる可能性があります。

ユーザー・エクスペリエンス​

技術的に洗練されていても、エージェント決済の体験には依然として開発者がウォレットを管理し、エージェントに資金を提供し、支出を監視する必要があります。このオンボーディングの簡素化が、大量採用には不可欠です。

広い視野：経済的プリミティブとしてのエージェント​

x402 は単なる決済プロトコルではありません。それは大きな変革の合図です。私たちは 人間が道具を使う 世界から、道具が自律的に行動する 世界へと移行しています。

この変化は歴史と並行しています：

  • 法人（コーポレーション） は 1800 年代に、財産を所有し契約を結ぶことができる法的主体として登場し、個人の枠を超えて経済的主体性を拡大しました。
  • アルゴリズム は 2000 年代に、取引を実行しポートフォリオを管理できる意思決定主体として登場し、人間の枠を超えて市場参加を拡大しました。
  • AI エージェント は 2020 年代に、稼ぎ、使い、取引できる自律的なアクターとして登場し、法的主体の枠を超えて経済的参加を拡大しています。

x402 はこの移行のための金融レールを提供します。Google、AWS、Anthropic、Visa、Circle からの初期の牽引力が何らかの兆候であるならば、マシン経済はもはや遠い未来ではなく、1 つひとつのトランザクションを通じて、本番環境で構築されています。

主な要点​

  • x402 は HTTP 402「Payment Required」を復活させ、ウェブ上での即時かつ自律的なステーブルコイン決済を可能にします。
  • 年間 6 億ドルの取引量 と 1 億件以上のトランザクションは、6 ヶ月未満でエンタープライズ・グレードの採用が進んでいることを示しています。
  • Google、AWS、Anthropic、Visa、Circle は、マシン・ツー・マシンのワークフローに x402 を統合しています。
  • Solana が採用をリード しており、1 秒未満のファイナリティと超低コストの手数料により、エージェント決済は週 700% の成長を記録しています。
  • TEE 内のエージェンティック・ウォレット は、プログラム可能なセキュリティ・ガードレールを備え、AI エージェントに資金の非カストディアルな制御権を与えます。
  • ユースケースはクラウド・コンピューティング、データ・サービス、DeFi、コンテンツ・ライセンス など、マシンがオンデマンドのリソース・アクセスを必要とするあらゆる分野に及びます。
  • 規制とスケーラビリティの課題は残っています が、プロトコルのオープン・スタンダードとマルチチェーン・アプローチにより、長期的な成長が期待されています。

自律型エージェント決済の時代は、来るべきものではなく、すでにここにあります。そして x402 は、今後数十年にわたってマシンがどのように取引を行うかのプロトコルを書き換えています。

EigenAI のエンドツーエンド推論：ブロックチェーンと AI の決定論的パラドックスを解決する

· 約 15 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

AI エージェントがあなたの暗号資産ポートフォリオを管理したり、スマートコントラクトのトランザクションを実行したりするとき、その決定が再現可能で検証可能であると信頼できるでしょうか？ 最近まで、その答えは断固として「ノー」でした。

ブロックチェーンの決定論的なアーキテクチャと AI の確率的な性質との間の根本的な緊張は、6 億 8,000 万ドルの問題を生み出しました。自律型エージェントが価値の高い金融オペレーションをますます制御するようになるにつれ、この問題は 2034 年までに 43 億ドルにまで膨れ上がると予測されています。2026 年初頭に発表された EigenAI のエンドツーエンド推論ソリューションは、業界の専門家が Web3 における「最も危険なシステム上の課題」と呼ぶ問題を解決するために登場しました。

決定論のパラドックス：なぜ AI とブロックチェーンは相容れないのか​

ブロックチェーン技術の本質は、絶対的な決定論に依存しています。イーサリアム仮想マシン（EVM）は、いつどこで実行されたかに関わらず、すべてのトランザクションが同一の結果を生成することを保証し、分散ネットワーク全体でのトラストレスな検証を可能にします。同じ入力を処理するスマートコントラクトは常に同じ出力を生成します。この不変性こそが、2.5 兆ドルのブロックチェーン資産を支えているのです。

AI システム、特に大規模言語モデル（LLM）は、それとは正反対の原理で動作します。LLM の出力は本質的に確率的であり、サンプリング手順や確率的なトークン選択により、同じ入力であっても実行ごとに結果が異なります。温度（Temperature）をゼロに設定したとしても、浮動小数点演算における微細な数値の変動が異なる出力を引き起こす可能性があります。この非決定性は、AI エージェントが取り消し不可能なオンチェーンの決定を下す際に致命的なものとなります。ブロックチェーンに記録されたエラーは元に戻すことができず、この特性によってスマートコントラクトの脆弱性から数十億ドルの損失が発生してきました。

賭けられているものは非常に大きいです。2026 年までに、AI エージェントはエンタープライズシステム全体で持続的に稼働し、実際の資産を管理し、5,000 万の加盟店で 2,900 万ドルに達すると予測される自律的な支払いを実行することが期待されています。しかし、意思決定プロセスがブラックボックスであり、同じ質問に対して異なる答えを出すエージェントを、どうすれば信頼できるでしょうか？

GPU 再現性の危機​

技術的な課題は、多くの人が認識しているよりも根深いです。AI 推論のバックボーンである最新の GPU は、並列操作が異なる順序で完了するため、本質的に非決定論的です。2025 年に発表された研究では、バッチサイズの変動が浮動小数点演算と組み合わさることで、再現性の悪夢が引き起こされることが明らかになりました。

FP32 精度はほぼ完璧な決定論を提供しますが、FP16 は中程度の安定性しか提供しません。一方、本番システムで最も一般的に使用されるフォーマットである BF16 は、大きな分散を示します。根本的な原因は、トークン選択時の競合するロジット間のわずかな差であり、これにより出力が微細な数値変動に対して脆弱になります。コンセンサスのためにバイト単位の正確な再現性が要求されるブロックチェーン統合において、これは許容できません。

ゼロ知識機械学習（zkML）は暗号学的証明を通じて検証に取り組もうとしていますが、独自のハードルに直面しています。古典的な ZK 証明器は、完全に決定論的な算術制約に依存しています。決定論がなければ、証明は再現不可能なトレースを検証することになります。zkML は進歩していますが（2026 年の実装は単に「GPU で実行」されるのではなく「GPU に最適化」されています）、計算オーバーヘッドは大規模モデルやリアルタイムアプリケーションにとっては依然として非実用的です。

EigenAI の 3 層ソリューション​

イーサリアムの EigenLayer リステーキングエコシステム上に構築された EigenAI のアプローチは、3 つの統合されたコンポーネントを通じて決定論の問題に取り組んでいます。

1. 決定論的推論エンジン​

EigenAI は、本番用 GPU でビット単位の正確な決定論的推論を実現し、2 % 未満のパフォーマンスオーバーヘッドで 10,000 回のテスト実行において 100 % の再現性を達成しました。このシステムは、LayerCast とバッチ不変（batch-invariant）カーネルを使用して、メモリ効率を維持しながら非決定性の主な原因を排除します。これは理論的なものではありません。改ざんされていないプロンプトを改ざんされていないモデルで処理し、改ざんされていないレスポンスを生成することを約束する、本番グレードのインフラストラクチャです。

モデルのバージョン、プロンプトの処理、結果の操作について把握できない従来の AI API とは異なり、EigenAI は完全な監査可能性を提供します。すべての推論結果は特定のモデルの重みと入力まで遡ることができ、開発者は AI エージェントが、隠れた変更や検閲なしに、主張通りの正確なモデルを使用したことを検証できます。

2. オプティミスティック再実行プロトコル​

第 2 層は、ブロックチェーンのスケーリングで使用されるオプティミスティック・ロールアップのモデルを AI 推論に拡張したものです。結果はデフォルトで受け入れられますが、再実行を通じて異議を申し立てることができ、不正なオペレーターは EigenLayer の暗号経済的セキュリティを通じて経済的なペナルティ（スラッシング）を課されます。

すべての推論に対して完全なゼロ知識証明を行うことは、計算コストの面で不可能であるため、これは極めて重要です。代わりに、EigenAI はオプティミスティックなアプローチを採用しています。誠実さを前提としつつ、誰でも検証と異議申し立てができるようにします。推論が決定論的であるため、紛争は完全な合意形成や証明の生成を必要とせず、単純なバイト単位の一致チェックに集約されます。異議申し立て者が同じ入力を再現して異なる出力を得た場合、元のオペレーターの不正が証明され、スラッシングが実行されます。

3. EigenLayer AVS セキュリティモデル​

検証レイヤーである EigenVerify は、EigenLayer の Autonomous Verifiable Services (AVS) フレームワークとリステークされたバリデータプールを活用して、スラッシングのための保証金（Bonded Capital）を提供します。これにより、EigenLayer の 110 億ドルに及ぶリステークされた ETH を AI 推論のセキュリティに拡張し、攻撃コストを極めて高くする経済的インセンティブを創出します。

この信頼モデルは洗練されています。バリデータは資本をステークし、チャレンジが発生した際に推論を実行して、誠実な検証に対して報酬を得ます。もし誤った結果を証明した場合は、そのステークがスラッシュされます。クリプトエコノミックセキュリティは検証対象の価値に応じてスケールします。高価値の DeFi トランザクションにはより大きなステークが必要となり、低リスクの操作には軽量な検証が適用されます。

2026 年のロードマップ：理論からプロダクションへ​

EigenCloud の 2026 年第 1 四半期のロードマップは、本格的なプロダクションへの野心を示しています。プラットフォームはマルチチェーン検証を Base や Solana といった Ethereum L2 へと拡大しており、AI エージェントがエコシステムを跨いで活動することを想定しています。EigenAI は一般提供 (GA) に向けて進んでおり、検証機能はスラッシングメカニズムによってクリプトエコノミクス的に保護された API として提供されます。

現実世界での採用もすでに始まっています。ElizaOS は EigenCloud のインフラを使用して暗号学的に検証可能なエージェントを構築し、開発者が数ヶ月に及ぶカスタムインフラ構築をすることなく、検証可能な AI を統合できることを証明しました。これは、AI エージェントが孤立したツールとしてではなく、エンタープライズシステム間で持続的に動作する「エージェント・イントラネット」フェーズが 2026 年を通じて展開されると予想される中で、非常に重要な意味を持ちます。

中央集権的な AI 推論から、分散型で検証可能なコンピューティングへの移行が加速しています。DecentralGPT のようなプラットフォームは、2026 年を「AI 推論の年」と位置づけており、検証可能な計算が研究プロトタイプからプロダクションの必須要件へと変化します。ブロックチェーン・AI セクターの予測 CAGR 22.9% は、この理論的な可能性からインフラ要件への転換を反映しています。

より広範な分散型推論の展望​

EigenAI は単独で動いているわけではありません。業界全体で二層構造のアーキテクチャが登場しており、巨大な LLM モデルを細分化して、P2P ネットワーク内のヘテロジニアス（異種混合）なデバイスに分散させています。PolyLink や Wavefy Network といったプロジェクトは、実行環境を中央集権的なクラスターから分散型メッシュへとシフトさせる分散型推論プラットフォームを構築しています。

しかし、ほとんどの分散型推論ソリューションは、依然として検証問題に苦労しています。計算をノードに分散させることと、その結果が正しいことを暗号学的に証明することは別問題です。ここで EigenAI の決定論的アプローチが構造的な優位性を提供します。再現性が保証されるため、検証が可能になるのです。

統合の課題は、技術的な検証だけでなく、経済的インセンティブにも及びます。分散型推論プロバイダーにどのように公平な報酬を支払うのか？一人のオペレーターが複数のバリデータを装うシビル攻撃をどう防ぐのか？110 億ドルのリステーク資産をすでに保護している EigenLayer の既存のクリプトエコノミックフレームワークが、その答えを提供します。

インフラの問い：ブロックチェーン RPC の役割は？​

自律的なオンチェーンの意思決定を行う AI エージェントにとって、決定論（Determinism）は方程式の半分に過ぎません。もう半分は、ブロックチェーンの状態への信頼できるアクセスです。

DeFi ポートフォリオを管理する AI エージェントを考えてみましょう。再現可能な意思決定を行うために決定論的な推論が必要ですが、同時に現在のブロックチェーンの状態、取引履歴、スマートコントラクトデータへの信頼できる低遅延なアクセスも必要です。単一ノードの RPC への依存はシステム上のリスクを生みます。ノードがダウンしたり、古いデータを返したり、レート制限がかかったりすれば、推論エンジンがいかに決定論的であっても、AI エージェントの判断は信頼できなくなります。

分散型 RPC インフラは、この文脈において極めて重要になります。自動フェイルオーバーを備えたマルチプロバイダー API アクセスにより、個別のノードに問題が発生しても AI エージェントは継続的な運用を維持できます。実際の資産を管理するプロダクション AI システムにとって、これはオプションではなく、基盤となる必須要素です。

BlockEden.xyz は、プロダクション規模の AI エージェントや自律型システム向けに設計された、エンタープライズグレードのマルチチェーン RPC インフラを提供しています。API マーケットプレイスを探索して、大規模な決定論的意思決定を支える信頼性の高い基盤を構築してください。

開発者にとっての意味​

Web3 開発者にとっての影響は多大です。これまで、AI エージェントをスマートコントラクトに統合することは、不透明なモデル実行、再現性のない結果、検証メカニズムの欠如といったハイリスクな提案でした。EigenAI のインフラはこの計算式を変えます。

開発者は今後、以下のような AI エージェントを構築できるようになります：

  • 暗号学的な保証を伴う検証可能な推論を実行する
  • オンチェーンのルールに従いながら自律的に動作する
  • 再現可能なロジックで高価値の財務判断を行う
  • 意思決定プロセスの公開監査を受ける
  • 一貫した検証を伴いながら複数のチェーンに統合する

2026 年に登場する「ハイブリッドアーキテクチャ」のアプローチは特に有望です。速度のためにオプティミスティック（楽観的）な実行を使用し、チャレンジされた時のみゼロ知識証明（ZKP）を生成し、不誠実な行動を抑止するために経済的なスラッシングに依存します。この「決定論的推論、オプティミスティックな検証、クリプトエコノミックセキュリティ」という 3 層のアプローチは、信頼できる AI とブロックチェーン統合の標準アーキテクチャになりつつあります。

未来への道：ブラックボックスからグラスボックスへ​

自律的で非決定論的な AI と、不変で価値の高い金融ネットワークの融合は、正当な理由から「比類なき危険」と呼ばれてきました。従来のソフトウェアのバグは修正可能ですが、AI が制御するスマートコントラクトのバグは永続的であり、取り返しのつかない資産損失を招く可能性があります。

EigenAI の決定論的推論ソリューションは、不透明な AI サービスを信頼する形から、透明な AI 計算を検証する形への根本的な転換を意味します。すべての推論を再現し、疑わしい結果に異議を唱え、不正なオペレーターに経済的な罰則を課すことができる能力により、AI はブラックボックスからグラスボックスへと変貌を遂げます。

ブロックチェーン AI セクターが 2025 年の 6 億 8,000 万ドルから 2034 年には予測される 43 億ドルへと成長するにつれ、信頼できる自律型エージェントを可能にするインフラストラクチャは、エージェントそのものと同じくらい重要になるでしょう。かつては克服不可能と思われた決定論のパラドックスは、ビット単位の正確な再現性、オプティミスティックな検証、そして協調して機能するクリプトエコノミックなインセンティブという、洗練されたエンジニアリングによって解決されつつあります。

初めて、冒頭の問いに真に答えることができます。つまり、自分の暗号資産ポートフォリオを管理する AI エージェントを信頼できるということです。それは AI が完璧だからではなく、その決定が再現可能で、検証可能であり、経済的に保証されているからです。これは単なる技術的な成果ではありません。次世代の自律型ブロックチェーンアプリケーションの基盤なのです。

エンドツーエンドの推論ソリューションは、今日の決定論の問題を解決するだけではありません。未来のエージェント経済（Agentic Economy）のためのレールを敷いているのです。

マシンエコノミーが始動：ロボットが自律的な経済主体となる時代

· 約 24 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

配送ドローンが自らの充電料金を交渉したり、倉庫ロボットが保管契約に自律的に入札したりできるとしたらどうでしょうか？これは空想科学ではありません。2026 年に実用化されている「マシン・エコノミー（マシン経済）」の姿です。

クリプト業界が長年 AI チャットボットやアルゴリズム取引に執着してきた一方で、静かな革命が進行しています。ロボットや自律型マシンが、ブロックチェーンウォレット、オンチェーンアイデンティティを持ち、人間の介入なしに稼ぎ、支払い、決済を行う独立した経済参加者へと進化しているのです。

この変革を牽引しているのは 3 つのプラットフォームです。Pantera、Sequoia、Coinbase から 2,000 万ドルの資金を調達した OpenMind の分散型ロボット OS、25 兆ドル規模の肉体労働経済向けマーケットプレイスである Konnex、そして 22 業種にわたる 60 以上の DePIN アプリケーションをホストする Layer-1 ブロックチェーンの peaq です。これらは協力して、マシンが「第一級の経済市民」として働き、稼ぎ、取引するためのインフラを構築しています。

道具から経済エージェントへ​

2026 年に起きている根本的な変化は、マシンが受動的な資産から経済の能動的な参加者へと移行していることです。歴史的に、ロボットは資本支出（CapEx）であり、購入し、運用し、すべての維持費を負担するものでした。しかし、ブロックチェーンインフラがこのパラダイムを完全に変えようとしています。

OpenMind の FABRIC ネットワークは、画期的なコンセプトである「すべてのデバイスへの暗号学的アイデンティティ」を導入しました。各ロボットは、位置証明（Proof-of-Location：どこにいるか）、ワークロード証明（Proof-of-Workload：何をしているか）、カストディ証明（Proof-of-Custody：誰と協力しているか）を保持します。これらは単なる技術仕様ではなく、経済取引におけるマシンの信頼性の基盤となります。

2026 年初頭の Circle と OpenMind の提携により、これが現実のものとなりました。ロボットはブロックチェーンネットワーク上で USDC ステーブルコインを使用して直接金融取引を実行できるようになりました。配送ドローンは、自動ステーションでバッテリー充電代を支払い、完了した配送の報酬を受け取り、アカウントを決済できます。これらすべてに、取引ごとの人間の承認は必要ありません。

Circle と OpenMind の提携は、マシンによる支払いが理論上のものから実用的なものへと移行した瞬間を象徴しています。自律型システムが価値を保持し、条件を交渉し、資産を転送できるようになれば、それらは単なる道具ではなく経済主体となります。

25 兆ドルの機会​

肉体労働は世界最大級の経済セクターの一つですが、依然としてアナログで中央集権的なままです。Konnex の最近の 1,500 万ドルの資金調達は、まさにこの非効率性をターゲットにしています。

世界の肉体労働市場は年間 25 兆ドルと評価されていますが、その価値は閉鎖的なシステムに閉じ込められています。企業 A で働く配送ロボットは、企業 B からのタスクをシームレスに受け取ることができません。産業用ロボットは、その能力を貸し出すマーケットプレイスがないため、オフピーク時にはアイドル状態のままです。倉庫自動化システムは、広範な API 統合なしには外部の物流プロバイダーと調整することができません。

Konnex の革新は Proof-of-Physical-Work（PoPW：物理的作業証明）というコンセンサスメカニズムです。これにより、配送ドローンから産業用アームまで、自律型ロボットが現実世界のタスクをオンチェーンで検証できるようになります。これにより、プラットフォームの仲介なしにロボットが労働を契約、実行、収益化できるパーミッションレスなマーケットプレイスが可能になります。

その影響を考えてみてください。現在、世界中で 460 万台以上のロボットが稼働しており、ロボティクス市場は 2030 年までに 1,100 億ドルを超えると予測されています。これらのマシンのわずか一部でも分散型労働マーケットプレイスに参加できれば、対象となる市場は膨大です。

Konnex はロボティクス、AI、ブロックチェーンを統合し、肉体労働を分散型の資産クラスへと変貌させます。本質的には、自律型システムのための GDP を構築しているのです。ロボットは独立したエージェントとして行動し、タスクを交渉し、仕事を遂行し、ステーブルコインで決済を行いながら、検証可能なオンチェーンのレピュテーション（評判）を築いていきます。

マシン専用に構築されたブロックチェーン​

Ethereum のような汎用ブロックチェーンも理論的にはマシン間の取引をサポートできますが、物理インフラネットワーク特有のニーズに合わせて設計されているわけではありません。ここで peaq Network が登場します。

peaq は Layer-1 ブロックチェーンであり、分散型物理インフラネットワーク（DePIN）および現実資産（RWA）専用に設計されています。2026 年 2 月現在、peaq エコシステムは 22 業種にわたる 60 以上の DePIN をホストしており、現実世界のスケーリング向けに設計された高性能インフラを通じて、数百万のデバイスやマシンをオンチェーンで保護しています。

導入されたアプリケーションは、ブロックチェーンインフラがマシン専用に構築されたときに何が可能になるかを示しています：

  • Silencio: 120 万人以上のユーザーを持つ騒音公害監視ネットワーク。AI モデルのトレーニングのために音響データを収集した参加者に報酬を提供します。
  • DeNet: 1,500 万のファイルを保護し、600 万人以上のストレージユーザーとウォッチャーノードを擁しています。これは 9 ペタバイトの現実資産ストレージに相当します。
  • MapMetrics: 167 か国以上から 20 万人以上のドライバーがプラットフォームを利用し、1 日あたり 12 万件以上の交通アップデートを報告しています。
  • Teneo: 190 か国から 600 万人以上がコミュニティノードを運営し、ソーシャルメディアデータをクラウドソーシングしています。

これらはパイロットプロジェクトや概念実証（PoC）ではありません。数百万のユーザーとデバイスが毎日オンチェーンで価値を取引している本番システムです。

VARA（仮想資産規制庁）の支援を受けたドバイの peaq 「マシン・エコノミー・フリーゾーン」は、2025 年に現実資産トークン化の主要なハブとなりました。Mastercard や Bosch との主要な統合により、プラットフォームのエンタープライズグレードのセキュリティが実証されました。また、2026 年に予定されている「ユニバーサル・ベーシック・オーナーシップ（普遍的基本的所有権）」の開始は、マシンからユーザーへのトークン化された富の再分配であり、マシンが生み出した経済的利益をステークホルダーに直接還元する画期的な実験となります。

技術的基盤：オンチェーン・アイデンティティと自律型ウォレット​

マシン経済を可能にするのは、単なるブロックチェーン決済ではありません。それは 2025 年から 2026 年にかけて同時に成熟した、いくつかの技術革新の融合によるものです。

ERC-8004 アイデンティティ標準：BNB Chain による ERC-8004 のサポート は、自律型エージェントにとって大きな転換点となりました。このオンチェーン・アイデンティティ標準は、AI エージェントやロボットに、プラットフォームを越えて利用可能な、検証可能でポータブルなアイデンティティを付与します。エージェントは異なるシステム間を移動しても永続的なアイデンティティを維持できるため、他のエージェント、サービス、およびユーザーがその正当性を検証し、過去のパフォーマンスを追跡することが可能になります。

ERC-8004 以前は、各プラットフォームで個別の本人確認が必要でした。プラットフォーム A で稼働するロボットは、その実績（レピュテーション）をプラットフォーム B に持ち越すことができませんでした。現在、標準化されたオンチェーン・アイデンティティにより、マシンはエコシステム全体で通用するポータブルなレピュテーションを構築しています。

自律型ウォレット：「ボットが API キーを持つ」から「ボットがウォレットを持つ」への移行は、マシンの自律性を根本から変えます。DeFi、スマートコントラクト、およびマシンリーダブルな API へのアクセスにより、ウォレットは、マシンが充電ステーション、サービスプロバイダー、およびピアと条件を交渉するための真の自律性を解き放ちます。

マシンは単なるツールから、それ自体が経済主体へと進化します。マシンは独自の暗号資産ウォレットを保持し、ブロックチェーンベースのスマートコントラクト内でトランザクションを自律的に実行し、検証可能な過去のパフォーマンスの証明を通じてオンチェーン・レピュテーションを構築できます。

物理的作業の証明システム：OpenMind の 3 層証明システム — プルーフ・オブ・ロケーション（位置証明）、プルーフ・オブ・ワークロード（負荷証明）、プルーフ・オブ・カストディ（保管証明） — は、デジタル取引を物理的現実に結びつけるという根本的な課題を解決します。これらの暗号化されたアテステーションは、資本市場とエンジニアの双方が重視するものです。つまり、特定の場所で特定のマシンによって実際に作業が行われたという検証可能な証拠です。

市場の検証と成長の軌跡​

マシン経済は単に技術的に興味深いだけでなく、多額の資本を引き付け、実際の収益を上げています。

ベンチャー投資：このセクターは 2026 年初頭に目覚ましい資金調達の勢いを見せています。

  • OpenMind：Pantera Capital、Sequoia China、Coinbase Ventures から 2,000 万ドル
  • Konnex：Cogitent Ventures、Leland Ventures、Liquid Capital などが主導する 1,500 万ドル
  • DePIN の合計時価総額：2025 年 9 月時点で 192 億ドル（前年の 52 億ドルから増加）

収益の成長：依然として投機が中心である多くのクリプトセクターとは異なり、DePIN ネットワークは実際のビジネスとしての牽引力を示しています。DePIN の収益は 2023 年から 2024 年にかけて 32.3 倍に増加 し、いくつかのプロジェクトは数百万ドルの年間経常収益（ARR）を達成しています。

市場予測：世界経済フォーラムの予測 によれば、DePIN 市場は現在の 200 億ドルから 2028 年までに 3 兆 5,000 億ドルへと爆発的に拡大し、6,000% の成長を遂げるとされています。こうした予測は慎重に受け止める必要がありますが、その方向性の大きさは、物理的インフラがブロックチェーンの調整機能と出会ったときの巨大な有効市場を反映しています。

企業による検証：クリプトネイティブな資金調達以外にも、伝統的な企業が注目しています。Mastercard や Bosch と peaq の統合は、既存の企業がマシン・ツー・マシンのブロックチェーン決済を、単なる投機的な実験ではなく、構築すべきインフラとして捉えていることを示しています。

アルゴリズムによる金融政策の課題​

マシンが自律的な経済主体になるにつれ、興味深い問いが浮かび上がります。主要な経済参加者が人間ではなくアルゴリズム・エージェントである場合、金融政策はどのような姿になるのでしょうか？

2024 年後半から 2025 年にかけて、自律型経済エージェント（AEA）の展開と能力が急速に加速した重要な時期となりました。これらの AI 駆動型システムは、ポートフォリオの管理、サプライチェーンの最適化、サービス契約の交渉など、人間の介入を最小限に抑えながら複雑なタスクを実行するようになっています。

エージェントが 1 秒間に数千件のマイクロトランザクションを実行できるようになると、「消費者マインド」や「インフレ期待」といった従来の概念は通用しなくなります。エージェントは心理的にインフレを経験することはありません。彼らは単に価格シグナルに基づいて最適な戦略を再計算するだけです。

これは、マシン経済プラットフォームにおけるトークノミクスに特有の課題を生み出します。

流通速度（Velocity）対 安定性（Stability）：マシンは人間よりもはるかに速く取引を行うことができるため、価値を不安定にする極端なトークンの流通速度を生み出す可能性があります。ステーブルコインの統合（OpenMind と Circle の USDC パートナーシップなど）は、予測可能な価値を持つ決済資産を提供することで、この問題に対処します。

担保としてのレピュテーション：伝統的な金融では、個人の評判や関係に基づいてクレジット（信用）が供与されます。マシン経済では、オンチェーン・レピュテーションが検証可能な担保になります。実績のある配送履歴を持つロボットは、実績のないロボットよりも有利な条件を利用できますが、これには改ざん耐性があり、プラットフォーム間で移植可能な高度なレピュテーション・プロトコルが必要です。

プログラマブルな経済ルール：インセンティブに反応する人間の参加者とは異なり、マシンには明示的な経済ルールをプログラムすることができます。これにより、斬新な調整メカニズムが可能になりますが、エージェントが意図しない結果を求めて最適化を行うというリスクも生じます。

実現しつつある現実世界での応用​

インフラ層を超えて、具体的なユースケースがマシンエコノミーによって実際に何が可能になるかを示しています：

自律型ロジスティクス: 配送料としてトークンを獲得し、充電やメンテナンスサービスの支払いを行い、時間通りの実績に基づいてレピュテーションスコアを構築する配送ドローン。人間の配車担当者は不要です。タスクは、リアルタイムマーケットプレイスでのエージェントの入札に基づいて割り当てられます。

分散型製造: 稼働していない時間にその能力を複数のクライアントに貸し出す産業用ロボット。スマートコントラクトが検証、支払い、紛争解決を処理します。ドイツのプレス機が、メーカー同士が互いを知らなくても、日本のバイヤーからの仕事を引き受けることができます。

協調型センシングネットワーク: データの提供に対して報酬を獲得する環境モニタリングデバイス（空気質、交通、騒音）。Silencio の 120 万人のユーザーが音響データを収集している事例は、ブロックチェーンのインセンティブに基づいて構築された世界最大規模の協調型センシングネットワークの一つです。

シェアードモビリティインフラ: 需要に基づいて動的にエネルギー価格を設定し、互換性のあるあらゆる車両からの暗号資産支払いを受け入れ、中央集権的な管理プラットフォームなしで収益を最適化する電気自動車（EV）充電ステーション。

農業の自動化: 複数の敷地にわたって種まき、水やり、収穫を調整する農業ロボット。土地所有者はロボットの所有コストではなく、実際に実行された作業に対して支払います。これにより、農業は資本集約型からサービスベースへと変化します。

まだ不足しているインフラ​

目覚ましい進歩を遂げている一方で、マシンエコノミーが主流になるためには、解決すべき真のインフラのギャップが存在します：

データ交換標準: ERC-8004 はアイデンティティを提供しますが、ロボットが能力に関する情報を交換するための普遍的な標準はまだありません。配送ドローンは、積載能力、航続距離、空き状況を、あらゆる要求者が解釈できるマシンリーダブルな形式で通信する必要があります。

責任フレームワーク: 自律型ロボットが損害を与えたり配送に失敗したりした場合、誰が責任を負うのでしょうか？ロボットの所有者、ソフトウェア開発者、ブロックチェーンプロトコル、それとも分散型ネットワークでしょうか？アルゴリズムによる責任に関する法的枠組みは依然として未発達です。

物理的な意思決定のためのコンセンサス: 分散型コンセンサスを通じたロボットの意思決定の調整は依然として困難です。5 台のロボットが倉庫のタスクで協力する必要がある場合、中央集権的な調整なしに、どのように戦略について合意に達するのでしょうか？金融取引向けに設計されたビザンチンフォールトトレランスアルゴリズムは、物理的な協力にはうまく適応できない可能性があります。

エネルギーと取引コスト: マイクロトランザクションは、取引コストが無視できるほど低い場合にのみ経済的に成立します。レイヤー 2 ソリューションによってブロックチェーンの手数料は劇的に減少しましたが、低価値のタスクを実行する小型ロボットのエネルギーコストが、依然としてそれらのタスクからの収益を上回る可能性があります。

プライバシーと競合インテリジェンス: 透明なブロックチェーンは、ロボットが独自の機密作業を行っている場合に問題を引き起こします。工場の運営や配送ルートに関する競合情報を明かすことなく、オンチェーンで作業の完了をどのように証明するのでしょうか？ゼロ知識証明やコンフィデンシャルコンピューティングは部分的な解決策ですが、複雑さとコストが増大します。

これがブロックチェーンインフラに何を意味するか​

マシンエコノミーの台頭は、ブロックチェーンインフラプロバイダーや開発者にとって重要な意味を持ちます：

特化型レイヤー 1: 汎用ブロックチェーンは、物理インフラネットワーク（DePIN）特有のニーズ（高い取引スループット、低遅延、IoT デバイスとの統合）に苦戦しています。これが peaq が成功している理由です。特定のユースケースにおいては、目的に特化したインフラが、汎用チェーンを転用したものよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

オラクルの要件: オンチェーンの取引を現実世界のイベントに接続するには、堅牢なオラクルインフラが必要です。Chainlink の物理データフィード（位置、環境条件、機器ステータス）への拡大は、マシンエコノミーにとって重要なインフラとなります。

アイデンティティとレピュテーション: オンチェーンアイデンティティはもはや人間だけのものではありません。マシンの能力を証明し、パフォーマンス履歴を追跡し、ポータブルなレピュテーションを可能にするプロトコルが不可欠なミドルウェアになります。

マイクロペイメントの最適化: マシンが絶えず取引を行うようになると、人間規模の取引向けに設計された手数料構造は破綻します。レイヤー 2 ソリューション、ステートチャネル、支払いのバッチ処理は、あれば便利な最適化ではなく、必要不可欠なものになります。

現実資産（RWA）の統合: マシンエコノミーは、根本的にデジタルトークンと物理的資産を橋渡しすることに関するものです。マシン自体のトークン化、自律運用の保険、物理的な保管状況の検証のためのインフラは、高い需要が見込まれます。

この分野でアプリケーションを構築する開発者にとって、信頼性の高いブロックチェーンインフラは不可欠です。BlockEden.xyz は、新興の DePIN プロトコルを含む複数のチェーンにわたってエンタープライズグレードの RPC アクセスを提供しており、ノードインフラを管理することなくシームレスな統合を可能にします。

今後の道のり​

2026 年におけるマシンエコノミー（マシン経済）は、もはや投機的な未来予測ではありません。それは数百万台のデバイス、数十億ドルの取引量、そして明確な収益モデルを備えた、稼働中のインフラストラクチャです。しかし、私たちはまだ極めて初期の段階にいます。

今後 12 ～ 24 か月で、主に 3 つのトレンドが加速すると思われます。

相互運用性の標準規格 (Interoperability Standards): HTTP や TCP/IP がインターネットを可能にしたように、マシンエコノミーには、ロボット間の通信、能力の交渉、およびクロスプラットフォームのレピュテーション（評価）のための標準化されたプロトコルが必要になります。ERC-8004 の成功は、業界がこの必要性を認識していることを示唆しています。

規制の明確化 (Regulatory Clarity): 各国政府はマシンエコノミーに本格的に取り組み始めています。ドバイの「マシンエコノミー・フリーゾーン（Machine Economy Free Zone）」は規制の実験を象徴しており、米国や EU はアルゴリズムの責任や自律的な商用エージェントのための枠組みを検討しています。ここでの明確化により、機関投資家の資金が解禁されるでしょう。

AI とロボットの統合 (AI-Robot Integration): 大規模言語モデル（LLM）と物理ロボットの融合は、自然言語によるタスク委任の機会を生み出します。平易な言葉で仕事を説明し、AI エージェントがそれをサブタスクに分解し、ロボット群を自動的に調整して実行し、すべてがオンチェーンで決済される様子を想像してみてください。

1 兆ドル規模の重要な問いは、マシンエコノミーがこれまでのクリプトのナラティブ（初期の熱狂の後に失望が続くというパターン）をたどるのか、あるいは今回はインフラ、アプリケーション、および市場の需要が一致して持続的な成長を実現するのか、ということです。

初期指標は後者を示唆しています。ユースケースを模索しているだけの単なる金融商品にとどまっている多くのクリプトセクターとは異なり、マシンエコノミーは、測定可能なソリューションによって明確な課題（高価な遊休資本、サイロ化されたロボット運用、不透明なメンテナンスコスト）に対処します。Konnex が 25 兆ドルの市場をターゲットにしていると主張するとき、それはクリプトの投機ではなく、分散型コーディネーション（調整）の恩恵を受ける可能性のある物理労働市場の実際の規模を指しています。

マシンはすでにここに存在します。彼らはウォレット、アイデンティティ、そして自律的に取引する能力を持っています。インフラは稼働しています。今の唯一の問いは、伝統的な経済がこの新しいパラダイムにいかに早く適応するか、あるいはそれによって破壊されるかです。

参考文献​

Tether の MiningOS：ビットコイン・マイニングの独占的な要塞を解体する

· 約 18 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

何年もの間、ビットコイン・マイニングはプロプライエタリ・ソフトウェアによって縛られてきました。それはオペレーターをベンダー・エコシステムに閉じ込め、重要な運用データを不透明にし、参入障壁を不自然に高くしてきました。2026 年 2 月 2 日、Tether は MiningOS をリリースすることでこのモデルを打破しました。これは Apache 2.0 ライセンスの下で提供される完全なオープンソースのオペレーティングシステムであり、サードパーティへの依存を一切必要とせず、ガレージのリグからギガワット級のファームまでスケールアップ可能です。

これは単なる新たなオープンソース・プロジェクトではありません。年間 172 億ドル を生み出す業界を支配してきた中央集権的なアーキテクチャに対する直接的な攻撃です。世界の暗号資産マイニング市場は、2025 年の 27.7 億ドルから 2035 年までに 91.8 億ドルに成長する と予測されています。MiningOS は、マイニング・インフラをプロプライエタリな知的財産ではなく、公共財として扱う初めての産業グレードの代替手段となります。

ブラックボックス問題：なぜプロプライエタリなマイニング・ソフトウェアは分散化に失敗したのか​

従来のビットコイン・マイニングのセットアップは、クローズドな環境（ウォールド・ガーデン）として運営されています。マイナーは、ベンダー固有の管理ソフトウェアがプリインストールされた ASIC ハードウェアを購入しますが、このソフトウェアは運用データを中央集権的なクラウドサービス経由で送信し、ファームウェアの制限を課し、モニタリングツールをプロプライエタリなプラットフォームに紐付けます。その結果、マイナーが自らのインフラを真に所有することはありません。

Tether の発表 は、ハードウェアと管理レイヤーが不透明でメーカーによって制御されている、この「ブラックボックス」アーキテクチャを明確にターゲットにしています。自宅で数台の ASIC を稼働させている小規模なオペレーターにとって、これは基本的なモニタリングを外部プラットフォームに依存することを意味します。複数の地域で数十万台のマシンを管理する大規模なマイニングファームにとって、それは壊滅的な規模でのベンダー・ロックインを意味します。

タイミングも極めて重要です。2025 年には、Iris Energy、Riot Blockchain、Marathon Digital、Core Scientific、Cipher Mining の主要マイニング企業 5 社が、合計で 45.8 億ドルから 125.8 億ドルの時価総額 を誇っていました。これらの巨人は規模の経済の恩恵を受けていますが、小規模なオペレーターを悩ませているのと同じプロプライエタリ・ソフトウェアの制約に対して同様に脆弱です。MiningOS は、セルフホスト可能でベンダーに依存しないインフラを両者に提供することで、技術的な競争の場を平準化します。

ピアツーピア・アーキテクチャ：Holepunch という基盤​

MiningOS は、Tether と Bitfinex が 2022 年に検閲耐性のあるアプリケーションを構築するためにリリースしたのと同じ暗号化通信スタックである Holepunch ピアツーピア（P2P）プロトコル 上に構築されています。データを中央集権的なサーバー経由で送信する従来のマイニング管理プラットフォームとは異なり、MiningOS は、マイニング・デバイスが統合された P2P ネットワークを介して直接通信するセルフホスト型のアーキテクチャを通じて動作します。

これは理論上の分散化ではなく、運用の主権（ソブリンティ）です。オペレーターは、外部のクラウドサービスにデータをルーティングすることなく、ローカルでマイニング活動を管理します。システムは分散ホールパンチング（DHT）と暗号鍵ペアを使用してデバイス間の直接接続を確立し、サードパーティのインフラから独立して機能するマイニング・スウォームを作成します。

レジリエンス（回復力）への影響は計り知れません。中央集権的なマイニング・プラットフォームは単一障害点（Single Point of Failure）となります。ベンダーのサーバーがダウンすれば、運用は停止します。ベンダーが料金モデルを変更すれば、オペレーターのコストが増大します。規制当局の圧力がベンダーに向けられれば、マイナーはコンプライアンスの不確実性に直面します。MiningOS は設計段階からこれらの依存関係を排除しています。Tether の CEO である Paolo Ardoino 氏が述べたように、このシステムは「オペレーターをサードパーティのプラットフォームに縛り付けることなく、個々のマシンから複数の地域にまたがる産業規模のサイトまで拡張可能」です。

モジュール式かつハードウェア・アグノスティック：制約のないスケーリング​

MiningOS は、現代のビットコイン・マイニングを支える ASIC マイナー、電力供給システム、冷却インフラ、物理的施設などの複雑な組み合わせを調整する、モジュール式でハードウェアに依存しない（ハードウェア・アグノスティックな）システムとして設計されています。The Block のレポート によると、このオペレーティングシステムは「小規模な運用のための軽量なハードウェアで動作させることも、サイト全体のデプロイメントで数十万台のマイニング・デバイスを監視・管理するためにスケールさせることも可能」です。

このモジュール性は、表面的なものではなくアーキテクチャ上の特徴です。システムはデバイスの統合と運用管理を分離しているため、マイナーはソフトウェアスタック全体を再構成することなく、ハードウェアベンダーを変更できます。オペレーターが Bitmain の Antminer、MicroBT の Whatsminer、あるいは新興の ASIC モデルを使用しているかに関わらず、MiningOS は統合された管理レイヤーを提供します。

MiningOS と共に発表され、今後数ヶ月以内に オープンソース・コミュニティとの協力により完成 する予定の Mining SDK は、このモジュール性を開発者にも拡張します。開発者はデバイスの統合をゼロから構築する代わりに、構築済みのワーカー、API、UI コンポーネントを使用して、独自のマイニング・アプリケーションを作成できます。これにより、MiningOS は単一の OS から、マイニング・インフラ・イノベーションのためのプラットフォームへと変貌を遂げます。

大規模な産業オペレーターにとって、これは異種混合のハードウェア環境における迅速なデプロイメントを意味します。小規模なマイナーにとっては、企業レベルのコストをかけずに企業レベルのツールを使用できることを意味します。Apache 2.0 ライセンス は、修正やカスタムビルドが自由に配布可能であることを保証し、プロプライエタリなフォークの再出現を防ぎます。

巨人に挑む：ステーブルコインを超えた Tether の戦略的布石​

MiningOS は、Tether によるビットコインインフラへの最も積極的な進出を象徴していますが、これは単なる孤立した実験ではありません。同社は、大規模なステーブルコイン準備金による金利収入を主な原動力として、2025 年に 100 億ドルを超える純利益を報告しました。その強固な資本基盤を背景に、Tether はマイニング、決済、インフラの各分野にまたがる地位を確立し、ステーブルコイン発行会社からフルスタックのビットコインサービス企業へと変貌を遂げようとしています。

競合他社もすでに反応を示しています。Jack Dorsey 氏の Block は、分散型マイニングツールやオープンソースの ASIC 設計の取り組みを支援しており、独自のマイニングエコシステムに対抗する企業連合が形成されつつあります。MiningOS は、実験的なプロトタイプではなく、実稼働可能なソフトウェアを提供することで、このトレンドを加速させています。

プロプライエタリ（独自の）ソフトウェアを提供するベンダーは、戦略的なジレンマに直面しています。年間 100 億ドルの利益を上げる企業が支援するオープンソースプロジェクトとソフトウェア機能で競い合うか、あるいはビジネスモデルをサービスやサポートへと移行させるかです。今後、プロプライエタリなプラットフォームはプレミアムなエンタープライズ層へと撤退し、オープンソースの代替案がマスマーケットを席巻するという二極化が進む可能性が高いでしょう。

これは、2000 年代にエンタープライズ Linux がプロプライエタリな Unix システムを王座から引きずり下ろした構図と重なります。Red Hat が勝利したのは Linux をクローズドに保ったからではなく、オープンソースインフラに対してエンタープライズ向けのサポートと認証を提供したからでした。迅速に適応するマイニングベンダーは生き残るかもしれませんが、プロプライエタリなロックインに固執するベンダーは利益率の圧縮に直面することになるでしょう。

ガレージマイナーからギガワット級ファームへ：民主化のテーゼ​

「マイニングの民主化」というレトリックは、しばしば権力の集中を覆い隠してしまいます。結局のところ、ビットコインマイニングは資本集約型です。安価な電力とハードウェアの一括調達が可能な大規模な工業用ファームがハッシュレートを支配しています。では、オープンソースソフトウェアはこの方程式をどう変えるのでしょうか？

その答えは、運用効率と知識の伝達にあります。プロプライエタリなソフトウェアを使用する小規模マイナーは、険しい学習曲線とベンダーが課す非効率性に直面しています。彼らは、大規模オペレーターがどのように電力管理を最適化し、デバイスの監視を自動化し、あるいは大規模なハードウェア障害をトラブルシューティングしているかを知る術がありません。MiningOS は、産業グレードの運用技術を検証可能かつ複製可能にすることで、この状況を変えます。

電力管理を例に考えてみましょう。産業用マイナーは変動する電気料金を交渉し、価格が高騰した際に ASIC の出力を自動的に抑制して収益性を最大化しています。プロプライエタリなソフトウェアでは、これらの最適化はベンダーのダッシュボードの背後に隠されています。しかし、オープンソースコードはそれらを白日の下にさらします。テキサスのガレージマイナーが、パラグアイのギガワット級ファームがどのように電力自動化を構築しているかを調査し、同じロジックをローカルで実装することが可能になるのです。

これは「資本の民主化」ではなく「知識の民主化」です。小規模オペレーターが、$125.8 億ドルの時価総額を誇る Marathon Digital と突如として肩を並べることはありませんが、彼らと同じ洗練されたソフトウェアで運用できるようになります。時間が経つにつれ、大規模マイナーと小規模マイナーの間の運用上の格差は縮小し、マイニングの収益性はソフトウェアベンダーとの関係性よりも、電力コストやハードウェア調達能力に依存するようになるでしょう。

環境への影響も同様に重要です。Tether は、再生可能エネルギーと運用効率を優先するマイニングプロジェクトを明示的に支援しています。オープンソースソフトウェアは透明性の高いエネルギー会計を可能にします。マイナーはテラハッシュあたりの消費電力を検証し、異なるハードウェア構成間で効率指標を比較できます。この透明性は、業界に対して低排出運用への圧力をかけると同時に、グリーンウォッシングの維持をより困難にします。

インフラ戦争：91.8 億ドル市場におけるオープンソース vs プロプライエタリ​

世界の暗号資産マイニング市場が 2035 年までに 91.8 億ドルに成長する（年平均成長率 12.73%）と予測されていることは、ソフトウェアプラットフォームにとって数十億ドル規模の戦場を生み出しています。ビットコインマイニングハードウェアだけでも、2025 年の 6 億 4,562 万ドルから 2035 年には 22.5 億ドルに成長すると予想されており、ソフトウェアや管理プラットフォームは、それに付随する重要な収益源となります。

MiningOS はライセンス供与を通じて直接収益化するわけではありませんが、マイニングプールへの統合、エネルギー裁定取引サービス、ASIC の販売パートナーシップ、インフラ融資といった隣接市場で価値を獲得するための戦略的な地位を Tether にもたらします。無料でオープンソースのオペレーティングソフトウェアを提供することで、Tether は自社の他のマイニング関連サービスを不可欠なものにするネットワーク効果を構築できるのです。

これを、ビジネスモデル全体がソフトウェアライセンスや SaaS サブスクリプションに依存しているプロプライエタリなベンダーと比較してみてください。MiningOS が広く採用されれば、これらのベンダーは二方向からの収益減少に直面します。一つはマイナーのオープンソースへの移行、もう一つは開発者が Mining SDK 上で競合ツールを構築することです。ネットワーク効果は逆方向に働き、より多くのマイナーがオープンソースのコードベースに貢献するほど、プロプライエタリな代替案は相対的に機能不足となっていくでしょう。

世界のマイニング市場シェアの 44.1% を占める北米市場は、特にオープンソースによる破壊の影響を受けやすいと言えます。米国のマイナーは、ベンダーへの依存やデータの主権を厳格に精査する規制環境下で活動しています。セルフホスト可能でピアツーピアのマイニング管理は、クラウドベースのプロプライエタリなプラットフォームよりも、こうした規制上の好みに合致しているのです。

次に来るもの： Mining SDK とコミュニティ開発​

Tether による Mining SDK の発表は、 MiningOS が単なる基盤に過ぎないことを示唆しています。この SDK により、開発者はデバイスの統合や運用のプリミティブをゼロから再構築することなく、マイニングアプリケーションを構築できるようになります。これこそがオープンソースモデルの真の相乗効果です。 SDK を活用するすべての開発者が、相互運用可能なマイニングツールの成長するエコシステムに貢献することになります。

潜在的なユースケースには以下が含まれます：

  • リアルタイムの電気料金に基づいて ASIC のスロットリングを自動化する エネルギー市場の裁定取引（アービトラージ）ツール
  • 機械学習を使用してハードウェアの故障を未然に検知する 予兆保全システム
  • 収益性指標に基づいてマイニング対象を動的に切り替える クロスプール最適化エンジン
  • ASIC からさらなるパフォーマンスを引き出す コミュニティ主導の代替ファームウェア

「オープンソースコミュニティとの協力」による SDK の完成は、 Tether が MiningOS を製品ではなくプラットフォームとして位置づけていることを示しています。これは Linux をエンタープライズインフラで主流にしたのと同じ戦略です。堅牢なカーネルを提供し、コミュニティの革新を可能にすることで、一社では予測できない方向に数千人の開発者がエコシステムを拡張できるようにします。

マイナーにとって、これは MiningOS の機能セットが、社内の開発サイクルに制約される独自の代替ソフトよりも速く進化することを意味します。ビットコインネットワークにとっては、マイニングインフラの回復力、透明性、アクセシビリティが高まることを意味し、独自のソフトウェアが密かに損なってきた分散化の精神を強化することになります。

オープンソースによる変革の時​

Tether の MiningOS は、ビットコインマイニングにおける明確な転換点となります。 10 年以上にわたり、業界は利便性と引き換えにベンダーロックインや中央集権的な管理を受け入れ、独自のソフトウェアを必要な妥協として容認してきました。 MiningOS は、その妥協が不要であったことを証明しています。

ピアツーピア（P2P）アーキテクチャにより、サードパーティへの依存が排除されます。モジュール設計により、ハードウェアの柔軟性が実現します。 Apache 2.0 ライセンスは、再集権化を防ぎます。そして Mining SDK は、静的なソフトウェアを継続的な革新のためのプラットフォームへと変貌させます。これらは単なる漸進的な改善ではなく、独自モデルに対する構造的な代替案です。

既存ベンダーの対応が、 MiningOS が業界標準になるか、ニッチなプロジェクトに留まるかを決定するでしょう。しかし、その軌跡は明らかです。 2035 年までに約 100 億ドルに達すると予測される市場において、オープンソースのインフラは、いかなる独自ソフトよりもビットコインの分散化の原則とより良く整合します。

ガレージで 5 台の ASIC を動かしている個人マイナーであれ、大陸をまたいで 5 万台のマシンを運用している企業であれ、もはや「オープンソースのマイニングソフトウェアが実行可能か」という問いではありません。「ブラックボックスに依存し続けても大丈夫か」という問いなのです。

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マルチエージェント AI システムが稼働：ネットワーク化された協調の夜明け

· 約 15 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Coinbase が 2026 年 2 月 11 日に エージェンティック・ウォレット（Agentic Wallets）を発表したとき、それは単なる新製品の発表ではありませんでした。それは大きな転換点となりました。AI エージェントは、単一のタスクを実行する孤立したツールから、複雑なワークフローを調整し、暗号資産を管理し、人間の介入なしに取引を行うことができる自律的な経済主体へと進化しました。マルチエージェント AI システムの時代が到来したのです。

モノリシックな LLM から協調型エージェント・エコシステムへ​

長年、AI 開発はより大規模で高性能な言語モデルの構築に焦点を当ててきました。GPT-4 や Claude、そしてその後継モデルは驚異的な能力を示しましたが、それらは孤立して動作し、人間の指示を待つ強力なツールに過ぎませんでした。しかし、そのパラダイムは崩れつつあります。

2026 年、コンセンサスは変化しました。未来はモノリシックな超知能ではなく、複雑な問題を解決するために連携する、特化型 AI エージェントのネットワーク化されたエコシステムにあります。Gartner によると、2025 年には 5% 未満であったエンタープライズ・アプリケーションのうち、2026 年末までに 40% が特定のタスクに特化した AI エージェントを搭載するようになると予測されており、劇的な飛躍を遂げています。

これは、メインフレーム・コンピュータからクラウド・マイクロサービスへの移行に似ています。一つの巨大なモデルがすべてをこなそうとするのではなく、現代の AI システムは、請求、物流、カスタマーサービス、リスク管理など、特定の機能に最適化された数十の専門エージェントをデプロイし、標準化されたプロトコルを通じて連携させます。

エージェントの協調を支えるプロトコル​

この変革は偶然起きたものではありません。2025 年に登場した 2 つの重要なインフラ標準が、2026 年における本番規模のマルチエージェント・システムを可能にしています。それが、Model Context Protocol (MCP) と Agent-to-Agent Protocol (A2A) です。

Model Context Protocol (MCP): 2024 年 11 月に Anthropic によって発表された MCP は、AI アプリケーションにとっての USB-C ポートのような役割を果たします。USB-C がデバイスの接続性を標準化したように、MCP は AI エージェントがデータシステム、コンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境に接続する方法を標準化します。このプロトコルは、Language Server Protocol (LSP) の実証済みのメッセージング・パターンを再利用し、JSON-RPC 2.0 上で動作します。

2026 年初頭までに、Anthropic、OpenAI、Google を含む主要なプレーヤーが MCP を基盤に構築を行い、事実上の相互運用性標準として確立しました。MCP はコンテキスト通信、メモリ管理、タスク計画を処理し、エージェントが複雑なワークフロー全体で一貫した状態を維持することを可能にします。

Agent-to-Agent Protocol (A2A): 2025 年 4 月に Google によって導入され、Atlassian、Box、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow を含む 50 以上のテクノロジーパートナーの支援を受けている A2A は、エージェント間の直接通信を可能にします。crewAI や LangChain などのフレームワークが独自のエコシステム内でマルチエージェント・ワークフローを自動化する一方で、A2A は異なるプロバイダーやプラットフォームのエージェントがシームレスに調整できるようにするユニバーサルなメッセージング・レイヤーとして機能します。

2026 年における新興のプロトコル・スタックのコンセンサスは明確です。ツール統合のための MCP、エージェント間通信のための A2A、そして商取引のための AP2 (Agent Payments Protocol) です。これらの標準が合わさることで、バックグラウンドで自律システムが動作し、人間の介入なしにアクションを調整し、取引を決済する「インビジブル・エコノミー（見えない経済）」が実現します。

加速する現実世界の企業導入​

マルチエージェントのオーケストレーションは、概念実証（PoC）の域を超えています。ヘルスケア分野では、AI エージェントが患者の受付、保険請求処理、コンプライアンス監査を調整し、患者のエンゲージメントと支払い側の効率の両方を向上させています。サプライチェーン管理では、複数のエージェントが分野や地域を越えて協力し、輸送ルートの変更、リスクの特定、配送予測の調整をリアルタイムで共同で行っています。

IT サービス・プロバイダーの Getronics は、ServiceNow などのプラットフォーム間で統合を行うことで、マルチエージェント・システムを活用し、年間 100 万件以上の IT チケットを自動化しました。小売業では、エージェント・システムにより、継続的に適応する超パーソナライズされたプロモーションや需要主導型の価格戦略が可能になっています。

最近の企業調査によると、2028 年までに 38% の組織が AI エージェントを人間のチーム内のフルメンバーとして迎えることを期待しています。AI エージェントが提案・実行し、人間が監督・統治する「ブレンデッド・チーム・モデル」が、新たな運用の標準になりつつあります。

ブロックチェーンの架け橋：自律的な経済主体​

おそらく最も革新的な進展は、マルチエージェント AI とブロックチェーン技術の融合であり、エージェントが独立した経済参加者として機能する新しいデジタル商取引のレイヤーを生み出したことです。

Coinbase の エージェンティック・ウォレット は、自律型エージェントのために特別に設計された暗号資産インフラを提供し、エージェントがデジタル資産を自己管理し、取引を実行し、ステーブルコインの決済基盤を使用して支払いを決済することを可能にします。Solana の AI 推論機能を暗号資産ウォレットに直接統合したことも、もう一つの大きな節目となりました。

その影響は測定可能です。AI エージェントは、2025 年末までに分散型金融（DeFi）のボリュームの 15 〜 20% を牽引する可能性があり、2026 年初頭のデータではその予測を上回る勢いであることが示唆されています。予測市場プラットフォームの Polymarket では、AI エージェントがすでに取引活動の 30% 以上に貢献しています。

イーサリアムの ERC-8004 標準（「トラストレス・エージェント」という名称）は、オンチェーン・レジストリ、エージェント用の NFT ベースのポータブル ID、信頼スコアを構築するための検証可能なフィードバック・メカニズム、および出力用のプラグ可能な証明を通じて、自律システムに固有の信頼の課題に対処しています。Coinbase、Ethereum Foundation、MetaMask、その他の主要組織による共同の取り組みにより、エージェントベースの暗号資産決済のための A2A x402 拡張機能が作成され、現在本番環境で稼働しています。

500 億ドルの市場機会​

経済的影響は絶大です。世界の AI エージェント市場は 2024 年に 51 億ドルに達し、2030 年までに 471 億ドルに達すると予測されています。特にクリプト分野では、AI エージェントトークンが爆発的な成長を遂げており、このセクターは 1 年足らずで 230 億ドルから 500 億ドル以上に拡大しました。

主要なプロジェクトには、高いスループットと高速なファイナリティによって AI エージェントベースのアプリケーションを引き付けている NEAR Protocol、分散型機械学習を支える Bittensor (TAO)、自律型経済エージェントを可能にする Fetch.ai (FET)、そして 2024 年後半に 850% の価格急騰を見せ、時価総額が 8 億ドル近くに達した Virtuals Protocol (VIRTUAL) などがあります。

ベンチャーキャピタルは、エージェント間（Agent-to-Agent）コマース・インフラストラクチャに資金を投じています。ブロックチェーン市場全体は 2027 年までに 1,628.4 億ドルに達すると予測されており、マルチエージェント AI システムはその重要な成長ドライバーとなっています。

台頭する 2 つのアーキテクチャモデル​

マルチエージェントシステムは通常、2 つの設計パターンのいずれかに従い、それぞれに明確なトレードオフがあります。

階層型アーキテクチャ（Hierarchical Architecture）： リードエージェントが専門特化したサブエージェントをオーケストレート（統制）し、コラボレーションと調整を最適化します。このモデルは中央集中型の制御と監視ポイントを導入するため、明確なガバナンスと説明責任を必要とする企業にとって魅力的です。人間の監督者は主にリードエージェントとやり取りし、リードエージェントが専門家にタスクを委譲します。

ピアツーピア・アーキテクチャ（Peer-to-Peer Architecture）： エージェントが中央のコントローラーなしで直接連携します。堅牢な通信プロトコルが必要となりますが、より高いレジリエンス（回復力）と分散性を提供します。このモデルは、クロス組織のサプライチェーンや分散型金融システムなど、単一のエージェントが完全な可視性や権限を持たないシナリオで威力を発揮します。

これらのモデルの選択はユースケースに依存します。エンタープライズ IT やヘルスケアは、コンプライアンスと監査可能性のために階層型システムを好む傾向にありますが、DeFi やブロックチェーンコマースは、分散化の原則に沿ったピアツーピアモデルを好みます。

信頼のギャップと人間による監視​

急速な技術的進歩にもかかわらず、信頼が依然として重要なボトルネックとなっています。2024 年には経営幹部の 43% が完全自律型 AI エージェントに自信を示していましたが、2025 年までにその数字は 22% に低下し、60% が監視なしでタスクを管理するエージェントを完全には信頼していません。

これは後退ではなく、成熟の過程です。組織が本番環境にエージェントをデプロイするにつれ、エッジケースや調整の失敗、時には大きなミスに直面してきました。業界は自律性を減らすのではなく、監視（オーバーサイト）を再設計することで対応しています。

新たに登場しているモデルでは、AI エージェントを意思決定者ではなく「提案型の実行者」として扱います。エージェントはデータを分析し、アクションを推奨し、事前に承認されたワークフローを実行しますが、人間がガードレールを設定し、結果を監査し、例外が発生した際に介入します。監視は後付けではなく、設計原則になりつつあります。

Forrester によると、カスタマーエクスペリエンスリーダーの 75% が現在、AI を代替品ではなく「人間を拡張するもの（アンプリファイア）」と見なしており、組織の 61% が、適切に管理されたエージェント型 AI には変革の可能性があると考えています。

今後の展望：マルチモーダルな連携と機能の拡張​

マルチエージェントシステムの 2026 年に向けたロードマップには、大幅な機能拡張が含まれています。MCP（Model Context Protocol）は画像、ビデオ、オーディオ、その他のメディアタイプをサポートするように進化しており、エージェントは単に読み書きするだけでなく、「見て、聞いて、そして監視する」ようになります。

2025 年後半には、署名、プロベナンス（起源の証明）、および検証のためにブロックチェーン技術の統合が進みました。これにより、コンプライアンスと説明責任に不可欠なエージェントのアクションに関する不変のログが提供されます。企業が監査可能な AI を求める中、この傾向は 2026 年に加速しています。

マルチエージェントのオーケストレーションは、実験的なものから不可欠なインフラへと移行しています。2026 年末までに、それは主要企業の運営を支えるバックボーンとなり、単なる機能ではなくビジネス運営の基盤レイヤーとして組み込まれるでしょう。

すべてを変えるインフラストラクチャレイヤー​

マルチエージェント AI システムは、単なる段階的な改善ではなく、インテリジェントなシステムの構築方法におけるパラダイムシフトを表しています。MCP や A2A を通じた通信の標準化、信頼と決済のためのブロックチェーンとの統合、そしてコア設計原則としての人間による監視の組み込みにより、業界は自律型経済のためのインフラストラクチャを構築しています。

AI エージェントは、もはや人間のコマンドを待つ受動的なツールではありません。彼らはデジタルコマースの積極的な参加者であり、資産を管理し、ワークフローを調整し、複雑なマルチステップのプロセスを実行します。もはや問いは、マルチエージェントシステムが企業運営やデジタル金融を変革するかどうかではなく、組織がいかに早くこの新しい現実に適応できるかです。

ブロックチェーンインフラストラクチャ上で構築を行う開発者にとって、マルチエージェント AI とクリプト・レールの融合は、かつてない機会を生み出します。エージェントが大規模に稼働するためには、信頼性が高く、高性能なブロックチェーンインフラが必要です。

BlockEden.xyz は、AI エージェントアプリケーションを支え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 API インフラストラクチャを提供しています。当社のサービスを探索して、マルチエージェントの未来のために設計された基盤の上に自律型システムを構築してください。

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Gensyn の Judge：ビット単位で正確な再現性が不透明な AI API の時代をどのように終わらせるか

· 約 30 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

ChatGPT や Claude、あるいは Gemini にクエリを投げるたびに、ユーザーは目に見えないブラックボックスを信頼していることになります。モデルのバージョンは？ 不明です。正確な重みは？ プロプライエタリです。出力が、自分が使用していると思っているモデルによって生成されたのか、それとも密かに更新されたバリアントによるものなのか？ 検証は不可能です。レシピや雑学を尋ねるカジュアルなユーザーにとって、この不透明さは単に煩わしいだけかもしれません。しかし、金融取引アルゴリズム、医療診断、法的契約の分析など、重大な意思決定を伴う AI 利用においては、これは根本的な信頼の危機となります。

2025 年後半にリリースされ、2026 年に本稼働を開始する Gensyn の Judge は、急進的な代替案を提示します。それは、すべての推論がビット単位まで再現可能な、暗号学的に検証可能な AI 評価です。正しいモデルを提供するために OpenAI や Anthropic を信頼する代わりに、Judge は、特定の合意済みの AI モデルが現実世界の入力に対して決定論的に実行されたことを、誰でも検証できるようにします。暗号学的証明により、結果を偽造することはできません。

技術的な突破口は、AI の再現性を阻む要因となっていた浮動小数点の非決定性を排除する、Gensyn の検証システム Verde です。Verde は、デバイスをまたいでビット単位で正確な計算を強制することで、ロンドンの NVIDIA A100 と東京の AMD MI250 で同じモデルを実行しても同一の結果が得られることを保証し、それをオンチェーンで証明可能にします。これにより、分散型金融（DeFi）、自律型エージェント、および透明性がオプションではなく必須であるあらゆるアプリケーションにおいて、検証可能な AI が利用可能になります。

不透明な API の問題：検証なき信頼​

AI 業界は API で動いています。開発者は、REST エンドポイントを介して OpenAI の GPT-4、Anthropic の Claude、または Google の Gemini を統合し、プロンプトを送信してレスポンスを受け取ります。しかし、これらの API は根本的に不透明です。

バージョンの不確実性：gpt-4 を呼び出したとき、正確にはどのバージョンを取得しているのでしょうか？ GPT-4-0314？ GPT-4-0613？ それとも密かに更新されたバリアントでしょうか？ プロバイダーは、公表せずにパッチを頻繁に適用し、一夜にしてモデルの挙動を変えてしまうことがあります。

監査証跡の欠如：API のレスポンスには、どのモデルがそれを生成したかを示す暗号学的証明が含まれていません。OpenAI が特定の地域や顧客に対して、検閲された、あるいは偏ったバリアントを提供したとしても、ユーザーにはそれを検知する術がありません。

サイレントな劣化：プロバイダーは、コストを削減するためにモデルを「ロボトミー化（性能の意図的な劣化）」し、API の規約は維持したまま推論の質を下げることがあります。ユーザーからは GPT-4 が時間の経過とともに「性能が落ちた」という報告が上がりますが、透明性のあるバージョニングがなければ、そのような主張は客観的な裏付けを欠いたままとなります。

非決定的な出力：温度設定、バッチ処理、またはハードウェア レベルの浮動小数点丸め誤差により、同一の入力で同じモデルに 2 回クエリを実行しても、異なる結果が得られることがあります。これにより監査は不可能になります。出力が再現可能でない場合、どのようにして正しさを検証すればよいのでしょうか？

カジュアルな用途であれば、これらの問題は不便な程度で済みます。しかし、重大な意思決定においては、これらは致命的な障害となります。以下を考えてみてください。

アルゴリズム取引：あるヘッジファンドが、5,000 万ドルの DeFi ポジションを管理する AI エージェントを運用しているとします。このエージェントは、X（旧 Twitter）の投稿から市場センチメントを分析するために GPT-4 に依存しています。取引セッションの途中でモデルが密かに更新され、センチメント スコアが予測不能に変化すると、意図しない清算が引き起こされる可能性があります。ファンドにはモデルが誤動作したという証拠がなく、OpenAI のログは公開監査されていません。

医療診断：ある病院が癌の治療法を推奨するために AI モデルを使用しています。規制により、医師は意思決定プロセスを文書化する必要があります。しかし、AI モデルのバージョンを検証できない場合、監査証跡は不完全になります。医療過誤訴訟は「どの」モデルが推奨を生成したかを証明できるかどうかにかかっているかもしれませんが、不透明な API ではそれは不可能です。

DAO ガバナンス：分散型組織（DAO）が、トレジャリーの提案に投票するために AI エージェントを使用しています。コミュニティ メンバーは、エージェントが承認されたモデルを使用したという証拠を求めます。特定の結果に有利なように改ざんされたバリアントではないという証拠です。暗号学的検証がなければ、投票の正当性が欠如してしまいます。

これこそが Gensyn がターゲットとする信頼のギャップです。AI が重要な意思決定に組み込まれるにつれ、モデルの真正性と挙動を検証できないことは、「重大な環境においてエージェンティック（自律的）AI を導入する上での根本的な障壁」となります。

Judge：検証可能な AI 評価プロトコル​

Judge は、合意済みの決定論的な AI モデルを現実世界の入力に対して実行し、その結果を誰でも異議申し立てができるブロックチェーンにコミットすることで、不透明性の問題を解決します。プロトコルの仕組みは以下の通りです。

1. モデルのコミットメント：参加者は、AI モデルのアーキテクチャ、重み、および推論設定に合意します。このモデルはハッシュ化され、オンチェーンにコミットされます。このハッシュは暗号学的な指紋として機能し、合意されたモデルから少しでも逸脱すれば、異なるハッシュが生成されます。

2. 決定論的な実行：Judge は Gensyn の再現可能なランタイムを使用してモデルを実行します。これにより、デバイスをまたいでビット単位で正確な再現性が保証されます。これは、浮動小数点の非決定性を排除する、極めて重要なイノベーションです。

3. 公開コミットメント：推論後、Judge は出力（またはそのハッシュ）をオンチェーンに投稿します。これにより、特定の入力に対してモデルが何を生成したかを示す、永続的で監査可能な記録が作成されます。

4. チャレンジ期間：誰でも独立してモデルを再実行することで、結果に異議を唱えることができます。出力が異なる場合、不正証明（Fraud Proof）を提出します。Verde の 参照委任メカニズム（refereed delegation mechanism）は、計算グラフの中で結果が分岐した正確な演算箇所を特定します。

5. 不正に対するスラッシング：チャレンジャーが Judge の出力が正しくないことを証明した場合、元の実行者はペナルティを受けます（ステーキングされたトークンのスラッシング）。これにより経済的インセンティブが調整され、実行者はモデルを正しく実行することで利益を最大化するようになります。

Judge は、AI 評価を「API プロバイダーを信頼する」ことから「暗号学的証明を検証する」ことへと変革します。モデルの挙動は公開され、監査可能で、強制力を持つようになり、もはやプロプライエタリなエンドポイントの背後に隠されることはありません。

Verde: 浮動小数点非決定性の排除​

検証可能な AI における核心的な技術的課題は「決定性」です。ニューラルネットワークは推論中に数十億もの浮動小数点演算を行います。最新の GPU では、これらの演算は完全に再現可能ではありません。

非結合性: 浮動小数点の加算は結合法則を満たしません。丸め誤差のため、(a + b) + c は a + (b + c) とは異なる結果をもたらす可能性があります。GPU は数千のコアにわたって合計を並列化しますが、部分和が蓄積される順序はハードウェアやドライバのバージョンによって異なります。

カーネルスケジューリングの可変性: GPU カーネル（行列乗算やアテンションなど）は、ワークロード、ドライバの最適化、またはハードウェアアーキテクチャに応じて、異なる順序で実行されることがあります。同じ GPU で同じモデルを 2 回実行したとしても、カーネルスケジューリングが異なれば結果が変わる可能性があります。

バッチサイズへの依存性: 研究により、LLM 推論はシステムレベルで非決定的であることが判明しています。これは、出力がバッチサイズに依存するためです。多くのカーネル（matmul、RMSNorm、アテンション）は、同時に処理されるサンプル数に基づいて数値出力が変化します。バッチサイズ 1 での推論は、同じ入力をバッチサイズ 8 で処理した場合とは異なる値を生成します。

これらの問題により、標準的な AI モデルはブロックチェーンの検証には不向きとなっています。2 人のバリデータが同じ推論を再実行してわずかに異なる出力を得た場合、どちらが正しいのでしょうか？ 決定性がなければ、コンセンサスを得ることは不可能です。

Verde は、すべてのデバイスで浮動小数点演算の順序を制御し、ハードウェアの非決定性を排除するライブラリである RepOps (Reproducible Operators) によってこれを解決します。仕組みは以下の通りです。

標準的なリダクション順序: RepOps は、行列乗算などの演算において部分的な結果を合計するための決定的な順序を強制します。GPU スケジューラに任せるのではなく、RepOps はすべてのハードウェアにおいて「列 0、次に列 1、次に列 2... を合計する」と明示的に指定します。これにより、(a + b) + c は常に同じ順序で計算されます。

カスタム CUDA カーネル: Gensyn は、生の速度よりも再現性を優先した最適化済みカーネルを開発しました。RepOps の行列乗算のオーバーヘッドは、標準的な cuBLAS と比較して 30% 未満であり、決定性を得るためのトレードオフとしては妥当な範囲内です。

ドライバとバージョンの固定: Verde はバージョンを固定した GPU ドライバと標準的な構成を使用し、異なるハードウェアで実行される同じモデルがビット単位で同一の出力を生成することを保証します。あるデータセンターの NVIDIA A100 で動作するモデルは、別のデータセンターの AMD MI250 からの出力とビット単位で一致します。

これが Judge の検証を可能にする画期的な進歩です。ビット単位で正確な再現性は、バリデータが実行者を信頼することなく、独立して結果を確認できることを意味します。ハッシュが一致すれば、その推論は正しいことが数学的に証明されます。

Refereed Delegation（調停型委任）: 全再計算を伴わない効率的な検証​

決定的な実行が可能であっても、AI 推論を素朴に検証するのはコストがかかります。1,000 トークンを生成する 700 億パラメータのモデルには、10 GPU 時間が必要になる場合があります。バリデータが正当性を確認するためにすべての推論を再実行しなければならない場合、検証コストは実行コストと等しくなり、分散化の目的が損なわれます。

Verde の Refereed Delegation（調停型委任）メカニズムは、検証を指数関数的に安価にします。

複数の信頼できない実行者: Judge は 1 人の実行者ではなく、複数の独立したプロバイダーにタスクを割り当てます。各プロバイダーは同じ推論を実行し、結果を提出します。

不一致が調査のトリガーに: すべての実行者が同意すれば、結果は承認され、それ以上の検証は不要です。出力が異なる場合、Verde はチャレンジゲームを開始します。

計算グラフ上での二分探索: Verde は推論全体を再実行しません。代わりに、モデルの計算グラフ上で二分探索を行い、結果が分岐した最初のオペレーターを特定します。これにより、不一致の原因となっている正確なレイヤー（例：「アテンションレイヤー 47、ヘッド 8」）をピンポイントで特定します。

最小限のレフェリー計算: レフェリー（スマートコントラクトや計算能力の限られたバリデータなど）は、フォワードパス全体ではなく、争点となっているオペレーターのみをチェックします。80 レイヤーを持つ 70B パラメータモデルの場合、これにより検証は最悪のケースでも約 7 レイヤー（log₂ 80）のチェックに削減されます。

このアプローチは、すべてのバリデータがすべてを再実行する素朴な複製よりも 1,350% 以上効率的です。Gensyn は暗号学的証明、ゲーム理論、および最適化されたプロセスを組み合わせて、冗長な計算を行うことなく正しい実行を保証します。

その結果、Judge は AI ワークロードを大規模に検証できるようになり、数千の信頼できないノードが計算を提供し、不正な実行者が摘発・処罰される分散型推論ネットワークを可能にします。

ハイステークスな AI 意思決定: なぜ透明性が重要なのか​

Judge のターゲット市場はカジュアルなチャットボットではありません。検証可能性が「あれば良いもの」ではなく、規制上または経済上の要件となるアプリケーションです。不透明な API が致命的な失敗を招くシナリオを以下に示します。

分散型金融 (DeFi): 自律的なトレーディングエージェントが数十億の資産を管理しています。エージェントが AI モデルを使用してポートフォリオのリバランス時期を決定する場合、ユーザーはモデルが改ざんされていないという証拠を必要とします。Judge はオンチェーン検証を可能にします。エージェントは特定のモデルハッシュをコミットし、その出力に基づいて取引を実行し、誰でもその意思決定ロジックに異議を唱えることができます。この透明性は、悪意のあるエージェントが証拠もなく「AI が清算しろと言った」と主張するラグプルを防ぎます。

規制コンプライアンス: 信用スコアリング、不正検知、またはマネーロンダリング防止 (AML) のために AI を導入している金融機関は、監査に直面します。規制当局は「なぜモデルはこの取引にフラグを立てたのか？」という説明を求めます。不透明な API は監査証跡を提供しません。Judge はモデルのバージョン、入力、出力の不変の記録を作成し、コンプライアンス要件を満たします。

アルゴリズムガバナンス: 分散型自律組織 (DAO) は、AI エージェントを使用してガバナンスの決定を提案したり投票したりします。コミュニティメンバーは、エージェントがハッキングされたバリアントではなく、承認されたモデルを使用したことを検証する必要があります。Judge を使用すると、DAO はスマートコントラクトにモデルハッシュをエンコードし、すべての決定に正当性の暗号学的証明が含まれるようになります。

医療および法的 AI: ヘルスケアや司法制度には説明責任が必要です。AI の支援を受けて癌を診断する医師は、使用された正確なモデルバージョンを記録する必要があります。AI を使用して契約書を作成する弁護士は、出力が審査済みの偏りのないモデルからのものであることを証明しなければなりません。Judge のオンチェーン監査証跡は、このエビデンスを提供します。

予測市場とオラクル: Polymarket のようなプロジェクトは、AI を使用して賭けの結果（例：「このイベントは起こるか？」）を解決します。解決がニュース記事を分析する AI モデルに依存している場合、参加者はモデルが操作されていないという証拠を必要とします。Judge はオラクルの AI 推論を検証し、紛争を防ぎます。

どの場合においても共通しているのは、透明性のない信頼は不十分であるということです。VeritasChain が指摘しているように、AI システムには、紛争が発生したときに何が起こったかを証明する不変のログである「暗号学的フライトレコーダー」が必要なのです。

ゼロ知識証明の代替案：Verde と ZKML の比較​

Judge は、検証可能な AI を実現するための唯一のアプローチではありません。ゼロ知識機械学習（ZKML）は、zk-SNARKs を使用して同様の目標を達成します。これは、入力や重みを明かすことなく、計算が正しく実行されたことを証明する暗号学的証明です。

Verde は ZKML と比較してどうでしょうか？

検証コスト: ZKML は、証明を生成するために元の推論よりも約 1,000 倍多い計算量を必要とします（研究による推定）。推論に 10 GPU 時間を要する 70B パラメータのモデルでは、証明に 10,000 GPU 時間が必要になる可能性があります。Verde の参照委譲（refereed delegation）は対数的です。80 レイヤーではなく約 7 レイヤーをチェックすることは、1,000 倍の増加ではなく 10 倍の削減を意味します。

証明者の複雑性: ZKML は、証明を効率的に生成するために専用のハードウェア（zk-SNARK 回路用のカスタム ASIC など）を必要とします。Verde は汎用 GPU で動作し、ゲーミング PC を持つマイナーなら誰でも参加できます。

プライバシーのトレードオフ: ZKML の強みはプライバシーです。証明は入力やモデルの重みについて何も明かしません。Verde の決定論的実行は透明性があります。入力と出力は公開されます（重みは暗号化可能です）。リスクの高い意思決定において、透明性はしばしば望ましいものです。トレジャリーの配分を決定する DAO の投票では、隠された証明ではなく、公開された監査トレイルが求められます。

証明の範囲: ZKML は実用上、推論に限定されています。現在の計算コストでは、トレーニングを証明することは不可能です。Verde は推論とトレーニングの両方の検証をサポートしています（Gensyn のより広範なプロトコルは分散型トレーニングを検証します）。

実世界での採用: Modulus Labs のような ZKML プロジェクトは、オンチェーンで 18M パラメータのモデルを検証するという画期的な成果を上げていますが、依然として小規模なモデルに限定されています。Verde の決定論的ランタイムは、本番環境で 70B 以上のパラメータを持つモデルを処理します。

ZKML は、虹彩スキャンを公開せずにバイオメトリック認証を検証する（Worldcoin）など、プライバシーが最優先される場合に優れています。Verde は、特定の公開モデルが正しく実行されたことを証明するという、透明性が目標である場合に適しています。これら 2 つのアプローチは競合するものではなく、補完的なものです。

Gensyn エコシステム：Judge から分散型トレーニングへ​

Judge は、Gensyn のより広範なビジョンである、機械学習計算のための分散型ネットワークの一構成要素です。このプロトコルには以下が含まれます：

実行レイヤー: 異種ハードウェア（コンシューマー GPU、エンタープライズクラスター、エッジデバイス）間での一貫した ML 実行。Gensyn は推論とトレーニングのワークロードを標準化し、互換性を確保します。

検証レイヤー（Verde）: 参照委譲を用いたトラストレスな検証。不正な実行者は検出され、ペナルティを課されます。

ピアツーピア（P2P）通信: 中央集権的な調整なしでのデバイス間のワークロード分散。マイナーはタスクを受け取り、実行し、証明をブロックチェーンに直接提出します。

分散型コーディネーション: Ethereum ロールアップ上のスマートコントラクトが参加者を特定し、タスクを割り当て、許可なく支払いを処理します。

Gensyn の パブリックテストネットは 2025 年 3 月に開始 され、メインネットは 2026 年に予定されています。$AI トークンのパブリックセール は 2025 年 12 月に行われ、マイナーとバリデーターのための経済的インセンティブが確立されました。

Judge は評価レイヤーとしてこのエコシステムに適合します。Gensyn のコアプロトコルがトレーニングと推論を処理する一方で、Judge はそれらの出力が検証可能であることを保証します。これにより、次のようなフライホイールが生まれます：

デベロッパーがモデルをトレーニングする: Gensyn の分散型ネットワーク上で実行されます（活用されていないコンシューマー GPU が計算を提供するため、AWS よりも安価です）。

モデルがデプロイされる: Judge が評価の完全性を保証します。アプリケーションは Gensyn の API を通じて推論を消費しますが、OpenAI とは異なり、すべての出力に暗号学的証明が含まれます。

バリデーターが報酬を得る: 証明をチェックし不正を摘発することで手数料を獲得し、経済的インセンティブをネットワークのセキュリティと一致させます。

信頼が拡大する: より多くのアプリケーションが検証可能な AI を採用するにつれて、中央集権的なプロバイダーへの依存が減少します。

最終的な目標：Big Tech だけでなく、誰もが利用できる、証明可能で正しく、分散化された AI トレーニングと推論を実現することです。

課題と今後の展望​

Judge のアプローチは画期的ですが、いくつかの課題が残っています。

パフォーマンスのオーバーヘッド: RepOps による 30% の速度低下は検証には許容範囲内ですが、すべての推論を決定論的に実行する必要がある場合、レイテンシに敏感なアプリケーション（リアルタイム取引、自動運転車）は、より高速で検証不可能な代替案を好む可能性があります。Gensyn のロードマップには RepOps のさらなる最適化が含まれていると思われますが、速度と決定論の間には根本的なトレードオフが存在します。

ドライバーバージョンの断片化: Verde はバージョンが固定されたドライバーを想定していますが、GPU メーカーは常にアップデートをリリースしています。一部のマイナーが CUDA 12.4 を使い、他のマイナーが 12.5 を使うと、ビット単位の再現性が崩れます。Gensyn は厳格なバージョン管理を強制しなければならず、これはマイナーのオンボーディングを複雑にします。

モデル重みの機密性: Judge の透明性は公開モデルにとっては機能ですが、独自のモデルにとっては欠点となります。ヘッジファンドが価値のある取引モデルをトレーニングし、それを Judge にデプロイすると、オンチェーンのコミットメントを通じて競合に重みが公開されるリスクがあります。秘密のモデルには ZKML ベースの代替案が好まれる可能性があり、これは Judge がオープンまたはセミオープンな AI アプリケーションをターゲットにしていることを示唆しています。

紛争解決のレイテンシ: チャレンジャーが不正を主張した場合、バイナリサーチによる紛争解決には複数のオンチェーン取引が必要になります（各ラウンドで探索範囲が絞り込まれます）。高頻度アプリケーションは、ファイナリティ（確定）まで数時間待つことはできません。Gensyn はレイテンシを短縮するために、オプティミスティック検証（期間内に異議申し立てがない限り正しいと仮定する）を導入する可能性があります。

参照委譲におけるシビル耐性: 複数の実行者が合意しなければならない場合、単一のエンティティがシビル・アイデンティティ（偽造された複数の身元）を通じてすべての実行者を制御することをどう防ぐのでしょうか？Gensyn はおそらく、ステーク加重による選択（評判の高いバリデーターが優先的に選ばれる）とスラッシングを組み合わせて共謀を抑止すると思われますが、経済的な閾値は慎重に調整される必要があります。

これらは致命的な欠陥ではなく、エンジニアリング上の課題です。「決定論的 AI + 暗号学的検証」という核となるイノベーションは堅実です。テストネットからメインネットへと移行するにつれて、実行の詳細は成熟していくでしょう。

検証可能な AI への道：採用経路とマーケットフィット​

Judge の成功は採用にかかっています。どのアプリケーションが最初に検証可能な AI を導入するのでしょうか？

自律型エージェントを備えた DeFi プロトコル: Aave、Compound、Uniswap などの DAO は、財務管理のために Judge で検証されたエージェントを統合できます。コミュニティがモデルのハッシュを承認するために投票し、すべてのエージェントの決定には証明が含まれます。この透明性は、DeFi の正当性にとって極めて重要な信頼を構築します。

予測市場とオラクル: Polymarket や Chainlink のようなプラットフォームは、賭けの解決や価格フィードの配信に Judge を使用できます。感情、ニュース、またはオンチェーンのアクティビティを分析する AI モデルは、検証可能な出力を生成し、オラクル操作をめぐる紛争を排除します。

分散型アイデンティティと KYC: AI ベースの本人確認（自撮り写真からの年齢推定、書類の真正性チェック）を必要とするプロジェクトは、Judge の監査証跡から利益を得ます。規制当局は、中央集権的なアイデンティティプロバイダーを信頼することなく、コンプライアンスの暗号学的証明を受け入れることができます。

ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション: 分散型ソーシャルネットワーク（Farcaster、Lens Protocol）は、Judge で検証された AI モデレーターを導入できます。コミュニティメンバーは、モデレーションモデルに偏りや検閲がないことを検証でき、プラットフォームの中立性を確保できます。

AI-as-a-Service プラットフォーム: AI アプリケーションを構築する開発者は、「検証可能な推論」をプレミアム機能として提供できます。ユーザーは証明のために追加料金を支払い、不透明な代替サービスと差別化を図ることができます。

共通点：信頼のコストが高い（規制、分散化、または利害関係が大きいため）一方で、検証コストが許容される（確実性の価値と比較して）アプリケーションです。

Judge は、消費者向けのチャットボットにおいて OpenAI に取って代わるものではありません。レシピのアイデアを求めているユーザーは、GPT-4 が検証可能かどうかを気にしません。しかし、金融アルゴリズム、医療ツール、ガバナンスシステムにとって、検証可能な AI は未来そのものです。

新たな標準としての検証可能性​

Gensyn の Judge はパラダイムシフトを象徴しています。AI の評価は「プロバイダーを信頼する」ことから「証明を検証する」ことへと移行しています。Verde によるビット単位で正確な再現性、参照委託を通じた効率的な検証、そしてオンチェーンの監査証跡という技術的基盤が、この移行を単なる理想ではなく現実的なものにしています。

その影響は Gensyn をはるかに超えて広がります。検証可能な AI が標準になれば、中央集権的なプロバイダーはその参入障壁（モート）を失います。OpenAI の価値提案は GPT-4 の能力だけではなく、インフラを管理しなくて済むという「利便性」にあります。しかし、もし Gensyn が分散型 AI が中央集権型と同等のパフォーマンスに「検証可能性」を加えて提供できることを証明すれば、開発者が独自の API に縛られる理由はなくなります。

競争はすでに始まっています。ZKML プロジェクト（Modulus Labs、Worldcoin のバイオメトリックシステム）はゼロ知識証明に賭けています。確実なランタイム（Gensyn の Verde、EigenAI）は再現性に賭けています。オプティミスティックなアプローチ（ブロックチェーン AI オラクル）は不正証明に賭けています。それぞれの道にはトレードオフがありますが、目的地は同じです。それは、出力が単に「もっともらしい」だけでなく「証明可能」である AI システムです。

利害関係の大きい意思決定において、これはオプションではありません。金融、ヘルスケア、または法的なアプリケーションにおいて、規制当局は AI プロバイダーからの「信じてください」という言葉を受け入れないでしょう。DAO は財務管理をブラックボックスのエージェントに委ねることはありません。そして、自律型 AI システムがより強力になるにつれ、一般市民は透明性を求めるようになるでしょう。

Judge は、この約束を果たす最初のプロダクション対応システムです。テストネットは稼働しています。暗号学的な基盤は強固です。AI エージェント関連の暗号資産 270 億ドル、アルゴリズムによって管理される数十億ドルの DeFi 資産、そして高まる規制圧力という市場の準備は整っています。

不透明な AI API の時代は終わりつつあります。検証可能な知性の時代が始まろうとしています。そして、Gensyn の Judge がその道を照らしています。

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Nillion の Blacklight が稼働開始：ERC-8004 が自律型 AI エージェントの信頼レイヤーを構築する方法

· 約 19 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026 年 2 月 2 日、AI エージェント経済は重要な一歩を踏み出しました。Nillion は、ブロックチェーンにおける最も差し迫った課題の 1 つである「一度も会ったことのない AI エージェントをどうやって信頼するか？」という問題を解決するために、ERC-8004 標準 を実装した検証レイヤーである Blacklight を立ち上げました。

その答えは、単純なレピュテーションスコアや中央集権的なレジストリではありません。それは、暗号学的証明、プログラム可能な監査、そしてコミュニティが運営するノードネットワークに支えられた 5 段階の検証プロセスです。自律型エージェントが取引の実行、トレジャリーの管理、クロスチェーン活動の調整を行う機会が増える中、Blacklight は大規模なトラストレスな AI 調整を可能にするインフラを象徴しています。

AI エージェントが単独では解決できない信頼の問題​

数字が物語っています。現在、AI エージェントは Polymarket の取引量の 30％ に貢献しており、複数のプロトコルにわたる DeFi の収益戦略を担当し、複雑なワークフローを自律的に実行しています。しかし、根本的なボトルネックが存在します。「既存の関係がないエージェント同士が、どのようにお互いの信頼性を検証するのか？」という点です。

従来のシステムは、証明書を発行する中央集権的な権限に依存しています。Web3 の約束は異なります。つまり、暗号学とコンセンサスを通じたトラストレスな検証です。しかし、ERC-8004 が登場するまで、エージェントが自らの真正性を証明したり、行動を追跡したり、意思決定ロジックをオンチェーンで検証したりするための標準化された方法はありませんでした。

これは単なる理論上の問題ではありません。Davide Crapis 氏が説明するように、「ERC-8004 は、分散型 AI エージェントの相互作用を可能にし、トラストレスなコマースを確立し、Ethereum 上のレピュテーションシステムを強化します。」これがなければ、エージェント間のコマースは「クローズドな庭（Walled Garden）」の中に限定されるか、手動の監視が必要になり、自律性の目的が失われてしまいます。

ERC-8004：3 つのレジストリによる信頼インフラ​

2026 年 1 月 29 日に Ethereum メインネットで稼働を開始した ERC-8004 標準 は、3 つのオンチェーンレジストリを通じてモジュール式の信頼レイヤーを構築します。

Identity Registry（アイデンティティ・レジストリ）: ERC-721 を使用して、ポータブルなエージェント識別子を提供します。各エージェントは、固有のオンチェーン・アイデンティティを表す非代替性トークン（NFT）を受け取り、プラットフォームを跨いだ認識を可能にし、アイデンティティのなりすましを防止します。

Reputation Registry（レピュテーション・レジストリ）: 標準化されたフィードバックと評価を収集します。中央集権的なレビューシステムとは異なり、フィードバックは暗号署名と共にオンチェーンに記録され、不変の監査証跡を作成します。誰でもこの履歴を取得し、独自のレピュテーション・アルゴリズムを構築できます。

Validation Registry（バリデーション・レジストリ）: エージェントの作業の暗号学的および経済的検証をサポートします。ここではプログラム可能な監査が行われます。バリデーターは計算を再実行したり、ゼロ知識証明を検証したり、信頼実行環境（TEE）を活用してエージェントが正しく行動したことを確認したりできます。

ERC-8004 の素晴らしさは、その非固執的（Unopinionated）な設計にあります。技術仕様 に記載されているように、この標準は様々な検証手法をサポートしています。「ステークによって保護されたタスクの再実行（EigenLayer のようなシステムに着想を得たもの）、ゼロ知識機械学習（zkML）証明の検証、および信頼実行環境からのアテステーション（証明）。」

この柔軟性が重要です。DeFi アービトラージ・エージェントは、アルファ（独自の情報）を明かすことなく zkML 証明を使用して取引ロジックを検証できます。サプライチェーン・エージェントは、TEE アテステーションを使用して、現実世界のデータに正しくアクセスしたことを証明できます。クロスチェーン・ブリッジ・エージェントは、誠実な実行を保証するために、スラッシング（ペナルティ）を伴う暗号経済的検証に依存することができます。

Blacklight の 5 段階の検証プロセス​

Nillion による Blacklight への ERC-8004 の実装は、重要なレイヤーである「コミュニティ運営の検証ノード」を追加します。プロセスの仕組みは以下の通りです。

1. エージェント登録: エージェントは Identity Registry にアイデンティティを登録し、ERC-721 NFT を受け取ります。これにより、エージェントの公開鍵に関連付けられた固有のオンチェーン識別子が作成されます。

2. 検証リクエストの開始: 取引の実行、資金の移動、状態の更新など、検証が必要なアクションをエージェントが実行するとき、Blacklight に検証リクエストを送信します。

3. 委員会の割り当て: Blacklight プロトコルは、リクエストを監査するために検証ノードの委員会をランダムに割り当てます。これらのノードは、ネットワークの完全性のためにインセンティブが調整された、70,000 NIL トークンをステークしているコミュニティメンバーによって運営されます。

4. ノードによるチェック: 委員会のメンバーは、計算を再実行するか、暗号学的証明を検証します。バリデーターが不正な行動を検出した場合、（暗号経済的検証を使用しているシステムでは）エージェントのステークをスラッシングしたり、Reputation Registry でそのアイデンティティにフラグを立てたりすることができます。

5. オンチェーン・レポート: 結果はオンチェーンに投稿されます。Validation Registry はエージェントの作業が検証されたかどうかを記録し、実行の永続的な証明を作成します。それに応じて Reputation Registry が更新されます。

このプロセスは非同期かつノンブロッキング（非停止）で行われるため、エージェントはルーチンタスクを完了するために検証を待つ必要はありません。ただし、リスクの高いアクション（多額の送金、クロスチェーン操作）には、事前の検証が必要になる場合があります。

プログラマブルな監査：バイナリな信頼を超えて​

Blacklight の最も野心的な機能は「プログラマブルな検証」です。これは、エージェントが「何をしたか」だけでなく、意思決定を「どのように」行ったかを監査する能力です。

トレジャリーを管理する DeFi エージェントを考えてみましょう。従来の監査では、資金が正しく移動したことを検証します。プログラマブルな監査では、以下を検証します：

  • 意思決定ロジックの一貫性：エージェントは表明された投資戦略に従ったか、それとも逸脱したか？
  • マルチステップ・ワークフローの実行：エージェントが 3 つのチェーンにわたってポートフォリオをリバランスすることになっていた場合、すべてのステップを完了したか？
  • セキュリティ制約：エージェントはガスリミット、スリッページ許容度、およびエクスポージャーの上限を遵守したか？

これが可能なのは、ERC-8004 の Validation Registry が任意の証明システムをサポートしているためです。エージェントは、意思決定アルゴリズム（例：ニューラルネットワークの重みのハッシュや、そのロジックを表す zk-SNARK 回路）をオンチェーンでコミットし、独自の詳細を明かすことなく、各アクションがそのアルゴリズムに準拠していることを証明できます。

Nillion のロードマップは、これらのユースケースを明確にターゲットにしています：「Nillion は Blacklight の機能を『プログラマブルな検証』へと拡張し、エージェントの意思決定ロジックの一貫性、マルチステップ・ワークフローの実行、セキュリティ制約などの複雑な動作の分散型監査を可能にする計画です。」

これにより、検証はリアクティブ（事後にエラーを検出する）なものから、プロアクティブ（設計によって正しい動作を強制する）なものへと移行します。

ブラインド・コンピュテーション：プライバシーと検証の両立​

Nillion の基盤技術である Nil Message Compute (NMC) は、エージェント検証にプライバシーの次元を加えます。すべてのデータが公開される従来のブロックチェーンとは異なり、Nillion の「ブラインド・コンピュテーション」は、復号することなく暗号化されたデータ上での操作を可能にします。

これがエージェントにとって重要な理由は次のとおりです。AI エージェントは、競合他社にアルファ（超過収益の源泉）を明かすことなく、自身の取引戦略を検証する必要があるかもしれません。あるいは、患者のデータを公開することなく、機密性の高い医療記録に正しくアクセスしたことを証明する必要があるかもしれません。または、独自のビジネスロジックを開示することなく、規制上の制約への準拠を実証する必要があるかもしれません。

Nillion の NMC は、マルチパーティ計算 (MPC) を通じてこれを実現します。MPC では、ノードが協力して、データの暗号化に使用される相関乱数である「ブラインディング・ファクター（目隠し要素）」を生成します。DAIC Capital が説明するように、「ノードはデータの処理に必要な主要なネットワークリソース、つまりブラインディング・ファクターと呼ばれる一種の相関乱数を生成し、各ノードがそのシェアを安全に保存することで、量子耐性のある方法でネットワーク全体に信頼を分散させます。」

このアーキテクチャは、設計段階から量子耐性を備えています。たとえ量子コンピュータが今日の楕円曲線暗号を解読したとしても、分散されたブラインディング・ファクターは安全なままです。なぜなら、単一のノードがデータを復号するのに十分な情報を保持していないためです。

AI エージェントにとって、これは機密性を犠牲にすることなく検証が可能であることを意味します。エージェントは、手法、データソース、および意思決定ロジックを非公開に保ちながら、タスクを正しく実行したことを証明できます。

43 億ドルのエージェント・エコノミー・インフラ戦略​

Blacklight の立ち上げは、ブロックチェーン × AI セクターが急成長期に入るタイミングで行われました。市場は 2025 年の 6 億 8,000 万ドルから 2034 年には 43 億ドルへ 、年平均成長率 (CAGR) 22.9% で成長すると予測されており、より広範なコンフィデンシャル・コンピューティング市場は 2032 年までに 3,500 億ドルに達すると見られています。

しかし、Nillion は単に市場の拡大に賭けているだけではありません。自らを重要なインフラとして位置づけています。エージェント・エコノミーのボトルネックは計算能力やストレージではなく、「大規模な信頼（trust at scale）」です。KuCoin の 2026 年の見通しが指摘するように、3 つの主要なトレンドが AI のアイデンティティと価値の流れを再形成しています。

Agent-Wrapping-Agent システム：エージェントが他のエージェントと連携して、複雑なマルチステップのタスクを実行するシステム。これには標準化されたアイデンティティと検証が必要であり、それこそが ERC-8004 が提供するものです。

KYA (Know Your Agent)：エージェントの認証情報を要求する金融インフラ。規制当局は、正しい動作の証明なしに、自律型エージェントが資金を管理することを承認しないでしょう。Blacklight のプログラマブルな監査は、この問題に直接対処します。

ナノ・ペイメント：エージェントはマイクロペイメントを効率的に決済する必要があります。2026 年 1 月に 2,000 万件以上のトランザクションを処理した x402 決済プロトコルは、決済を担当することで ERC-8004 を補完し、Blacklight が信頼を担保します。

Together, these standards reached production readiness within weeks of each other—a coordination breakthrough signaling infrastructure maturation. これらの一連の標準は、互いに数週間の差で本番環境への導入準備が整いました。これは、インフラの成熟を示す調整のブレイクスルーです。

Ethereum のエージェント・ファーストな未来​

ERC-8004 の採用は Nillion をはるかに超えて広がっています。2026 年初頭の時点で、複数のプロジェクトがこの標準を統合しています。

この急速な採用は、Ethereum のロードマップにおける広範な変化を反映しています。ヴィタリック・ブテリン氏は、ブロックチェーンの役割は AI エージェントのための「単なる配管」になりつつあると繰り返し強調しています。つまり、消費者向けのレイヤーではなく、自律的な調整を可能にする信頼インフラとしての役割です。

Nillion の Blacklight は、検証をプログラマブルでプライバシーを保護し、分散化されたものにすることで、このビジョンを加速させます。中央集権的なオラクルや人間の査読者に頼る代わりに、エージェントは暗号技術を用いて自らの正確性を証明できるのです。

次に来るもの：メインネットの統合とエコシステムの拡大​

Nillion の 2026 年のロードマップ では、Ethereum との互換性と持続可能な分散化を優先しています。2026 年 2 月に Ethereum ブリッジが稼働し、続いてステーキングとプライベート計算のためのネイティブ・スマートコントラクトが導入されました。

70,000 NIL トークンをステーキングしているコミュニティメンバーは、Blacklight 検証ノードを運営し、ネットワークの完全性を維持しながら報酬を得ることができます。この設計は Ethereum のバリデーター経済を反映していますが、検証に特化した役割が追加されています。

次のマイルストーンは以下の通りです：

  • zkML サポートの拡大：Modulus Labs などのプロジェクトと統合し、オンチェーンでの AI 推論を検証します。
  • クロスチェーン検証：Blacklight が Ethereum、Cosmos、Solana で動作するエージェントを検証できるようにします。
  • 企業パートナーシップ：エンタープライズ・エージェントのデプロイメントに向けた Coinbase や Alibaba Cloud との提携。
  • 規制コンプライアンスツール：金融サービス採用のための KYA フレームワークの構築。

おそらく最も重要なのは、Nillion が nilGPT を開発していることです。これは、ブラインド計算（Blind Computation）がいかに機密性の高いエージェントとのやり取りを可能にするかを実証する、完全プライベートな AI チャットボットです。これは単なるデモではなく、ヘルスケア、金融、政府機関における機密データを扱うエージェントの青写真となります。

トラストレスなコーディネーションの終着点​

Blacklight のローンチは、エージェント経済の転換点となります。ERC-8004 以前、エージェントはサイロ化された状態で活動していました。独自のエコシステム内では信頼されていても、人間の仲介なしにはプラットフォームを越えた連携ができませんでした。ERC-8004 以降、エージェントはお互いの身元を検証し、行動を監査し、自律的に支払いを決済できるようになります。

これにより、全く新しいカテゴリーのアプリケーションが解放されます：

  • 分散型ヘッジファンド：検証可能な投資戦略と透明性のあるパフォーマンス監査を備え、チェーンを跨いでポートフォリオを管理するエージェント。
  • 自律型サプライチェーン：中央集権的な監視なしに、物流、支払い、コンプライアンスを調整するエージェント。
  • AI 搭載 DAO：暗号学的に検証された意思決定ロジックに基づいて投票、提案、実行を行うエージェントによって管理される組織。
  • クロスプロトコル流動性管理：プログラム可能なリスク制約の下で、DeFi プロトコル間で資産をリバランスするエージェント。

共通点は何でしょうか？それはすべて、既存の関係や中央集権的な信頼の拠り所なしに、エージェントが協力し合う能力、つまり「トラストレスなコーディネーション」を必要としている点です。

Nillion の Blacklight は、まさにそれを提供します。ERC-8004 のアイデンティティとレピュテーション（評判）インフラを、プログラム可能な検証およびブラインド計算と組み合わせることで、目前に迫った「1 兆エージェント経済」に対応できる拡張性の高い信頼レイヤーを構築します。

ブロックチェーンが AI エージェントやグローバル金融の配管（インフラ）となる中で、問題は検証インフラが必要かどうかではなく、誰がそれを構築し、それが分散型であるか、あるいは少数のゲートキーパーによって管理されるかということです。Blacklight のコミュニティ運営ノードとオープンスタンダードは、前者の正当性を証明しています。

自律的なオンチェーン・アクターの時代が到来しました。インフラは稼働しています。残された唯一の問いは、その上に何が構築されるかです。

出典：

AI × Web3 の融合：ブロックチェーンが自律型エージェントのオペレーティングシステムになった経緯

· 約 24 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026年 1月 29日、Ethereum は ERC-8004 をローンチしました。これは AI ソフトウェアエージェントに永続的なオンチェーンアイデンティティを付与する規格です。数日以内に 24,549 を超えるエージェントが登録され、BNB Chain は同プロトコルへのサポートを発表しました。これは単なる漸進的な進歩ではありません。人間の介在なしに、取引、調整、レピュテーションの構築を行うことができる自律的な経済主体のためのインフラストラクチャです。

AI エージェントが生存するためにブロックチェーンは必須ではありません。しかし、調整を行うためにはブロックチェーンが必要です。組織の境界を越えてトラストレスに取引を行うため。検証可能なレピュテーションを構築するため。自律的に支払いを決済するため。中央集権的な仲介者なしに実行を証明するため。

この融合が加速しているのは、両方のテクノロジーが互いの決定的な弱点を解決するからです。AI は知能と自動化を提供し、ブロックチェーンは信頼と経済的インフラを提供します。これらが組み合わさることで、既存の信頼関係を必要とせずにオープンな市場に参加できる自律型システムという、単独では達成不可能な何かが生み出されます。

この記事では、アイデンティティ標準から経済プロトコル、分散型モデルの実行に至るまで、AI × Web3 の融合を不可避にしているインフラストラクチャを検証します。問題は、AI エージェントがブロックチェーン上で活動するかどうかではなく、数百万の自律的な経済主体をサポートするために、インフラがどれだけ早くスケールするかということです。

ERC-8004：AI エージェントのためのアイデンティティインフラ​

ERC-8004 は 2026年 1月 29日に Ethereum メインネットで稼働を開始し、エージェントのアイデンティティ、レピュテーション、検証のための標準化されたパーミッションレスなメカズムを確立しました。

このプロトコルは、既存の信頼関係なしに、組織の境界を越えてエージェントを発見し、選択し、相互作用する方法という根本的な問題を解決します。アイデンティティインフラがなければ、エージェントのあらゆる相互作用には、マーケットプレイスプラットフォーム、検証サービス、紛争解決レイヤーといった中央集権的な仲介が必要になります。ERC-8004 は、これらをトラストレスでコンポーザブルなものにします。

3つのコアレジストリ：

アイデンティティレジストリ： URIStorage 拡張機能を備えた ERC-721 に基づく、オンチェーン上の最小限のハンドルで、エージェントの登録ファイルに紐付けられます。すべてのエージェントは、ポータブルで検閲耐性のある識別子を取得します。どこの中央機関も、誰がエージェントのアイデンティティを作成できるか、あるいはどのプラットフォームがそれを認識するかを制御することはありません。

レピュテーションレジストリ： フィードバックシグナルを投稿および取得するための標準化されたインターフェース。エージェントは、オンチェーンの取引履歴、完了したタスク、相手方からのレビューを通じてレピュテーションを構築します。レピュテーションは個別のマーケットプレイス内に閉じ込められるのではなく、プラットフォーム間で持ち運び可能になります。

バリデーションレジストリ： 独立したバリデータによるチェック（ジョブを再実行するステーカー、実行を確認する zkML 検証者、計算を証明する TEE オラクル、紛争を解決する信頼できる判定者など）を要求および記録するための汎用的なフック。検証メカズムは、プラットフォーム固有の実装を必要とせず、モジュール式に接続されます。

このアーキテクチャは、オープンなエージェント市場のための条件を作り出します。AI エージェントのための Upwork のようなものの代わりに、エージェントが互いを発見し、条件を交渉し、タスクを実行し、支払いを決済する、中央集権的なプラットフォームのゲートキーピングが一切ないパーミッションレスなプロトコルが得られます。

BNB Chain による迅速なサポート発表は、この規格がマルチチェーンでの採用に向かっていることを示唆しています。マルチチェーンエージェントアイデンティティにより、エージェントは統一されたレピュテーションと検証システムを維持しながら、複数のブロックチェーンエコシステムにまたがって活動できるようになります。

DeMCP：Model Context Protocol と分散化の融合​

DeMCP は初の分散型 Model Context Protocol ネットワークとしてローンチされ、TEE（信頼実行環境）とブロックチェーンを用いて信頼とセキュリティの問題に取り組んでいます。

Anthropic によって開発された Model Context Protocol（MCP）は、アプリケーションが大規模言語モデルにコンテキストを提供する方法を標準化します。AI アプリケーションにとっての USB-C と考えてください。あらゆるデータソースに対してカスタム統合を行う代わりに、MCP はユニバーサルなインターフェース標準を提供します。

DeMCP はこれを Web3 に拡張します。オンデマンドの MCP インスタンスを介して GPT-4 や Claude などの主要な LLM へのシームレスな従量課金制アクセスを提供し、支払いはすべてステーブルコイン（USDT/USDC）で行われ、収益分配モデルによって管理されます。

このアーキテクチャは、3つの決定的な問題を解決します。

アクセス： 従来の AI モデル API には、中央集権的なアカウント、決済インフラ、プラットフォーム固有の SDK が必要です。DeMCP により、自律型エージェントは標準化されたプロトコルを通じて LLM にアクセスでき、人間が管理する API キーやクレジットカードなしで暗号資産で支払うことができます。

信頼： 中央集権的な MCP サービスは、単一障害点や監視の対象となります。DeMCP の TEE で保護されたノードは検証可能な実行を提供します。エージェントは、モデルが改ざんされることなく特定のプロンプトを実行したことを確認できます。これは財務上の決定や規制遵守において不可欠です。

コンポーザビリティ： MCP と A2A（Agent-to-Agent）プロトコルに基づいた新世代の AI エージェントインフラストラクチャが登場しています。これらは特に Web3 のシナリオ向けに設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFi プロトコルとネイティブに相互作用することを可能にします。

その結果、MCP は AI を Web3 の第一級市民に変えます。ブロックチェーンは信頼、調整、そして経済的基盤を提供します。これらが合わさることで、エージェントが相互運用可能なプロトコル間で推論し、調整し、行動する分散型オペレーティングシステムが形成されます。

2026年に注目すべき注目の MCP 暗号資産プロジェクトには、エージェント調整レイヤーを構築するインフラプロバイダー、分散型モデル実行ネットワーク、およびエージェントが Web3 エコシステム全体で自律的に活動することを可能にするプロトコルレベルの統合が含まれます。

Polymarket の 170 以上のエージェントツール：実働するインフラ​

Polymarket のエコシステムは 19 カテゴリーにわたる 170 以上のサードパーティツールに成長し、予測市場の取引に真剣に取り組むすべての人にとって不可欠なインフラとなっています。

ツールのカテゴリーは、エージェントのワークフロー全体を網羅しています：

自律型トレーディング： AI 搭載エージェントが戦略を自動的に発見・最適化し、予測市場をイールドファーミングや DeFi プロトコルと統合します。一部のエージェントは短期予測において 98% の精度を達成しています。

アービトラージシステム： Polymarket と他の予測プラットフォーム、あるいは従来のベッティング市場との間の価格乖離を特定する自動ボットであり、人間よりも速く取引を実行します。

クジラ（大口投資家）の追跡： 大規模なポジション移動を監視するツールです。これにより、エージェントは過去のパフォーマンスの相関関係に基づいて、機関投資家の動きに追随したり、逆張りをしたりすることが可能になります。

コピートレードインフラ： トップパフォーマーの戦略をエージェントが複製できるようにするプラットフォームです。実績のオンチェーン検証により、偽のパフォーマンス情報の掲載を防止します。

分析とデータフィード： 機関投資家グレードの分析を提供し、市場の厚み、流動性分析、過去の確率分布、イベント結果の相関データをエージェントに提供します。

リスク管理： 自動化されたポジションサイジング、エクスポージャー制限、ストップロス・メカニズムが、エージェントのトレーディングロジックに直接組み込まれています。

このエコシステムは、AI × Web3 の融合というテーゼを実証しています。Polymarket はエージェント開発専用の GitHub リポジトリと SDK を提供しており、自律的なアクターを例外や利用規約違反としてではなく、プラットフォームの第一級の参加者として扱っています。

2026 年の展望には、$POLY トークンのローンチの可能性が含まれており、ガバナンス、手数料体系、エコシステムのインセンティブに関する新たなダイナミクスを生み出すことが期待されています。CEO の Shayne Coplan は、これが 2026 年で最大級の TGE（トークン生成イベント）の一つになる可能性があることを示唆しました。さらに、Polymarket が（Hyperliquid モデルに倣って）独自のブロックチェーンをローンチする可能性もあり、数十億ドルの資金調達を経てアプリチェーンへと進化するのは自然な流れと言えます。

インフラスタック：AI × Web3 のレイヤー​

ブロックチェーン上で動作する自律型エージェントには、複数のレイヤーにわたる調整されたインフラが必要です：

レイヤー 1：アイデンティティとレピュテーション

  • エージェント識別のための ERC-8004 レジストリ
  • パフォーマンスを追跡するオンチェーン・レピュテーションシステム
  • エージェントの所有権と権限の暗号学的証明
  • マルチエコシステム運用のためのクロスチェーン・アイデンティティ・ブリッジ

レイヤー 2：アクセスと実行

  • 分散型 LLM アクセスのための DeMCP
  • プライベートなエージェントロジックのための TEE（信頼実行環境）で保護された計算
  • 検証可能な推論のための zkML（ゼロ知識機械学習）
  • モデルの実行を分散させる分散型推論ネットワーク

レイヤー 3：調整とコミュニケーション

  • 直接交渉のための A2A（エージェント間）プロトコル
  • エージェント間通信のための標準化されたメッセージングフォーマット
  • 特定の能力を持つエージェントを見つけるためのディスカバリーメカニズム
  • 自律型契約のためのエスクローおよび紛争解決

レイヤー 4：経済的インフラ

  • 国境を越えた決済のためのステーブルコイン決済レール
  • エージェントが生成した資産のための自動マーケットメーカー（AMM）
  • プログラマブルな手数料体系と収益分配
  • トークンベースのインセンティブ設計

レイヤー 5：アプリケーションプロトコル

  • 自律的な収益最適化のための DeFi 統合
  • 情報取引のための予測市場 API
  • エージェントが作成したコンテンツのための NFT マーケットプレイス
  • DAO ガバナンスへの参加フレームワーク

このスタックにより、単純な自動化（スマートコントラクトの実行）、反応型エージェント（オンチェーンイベントへの応答）、プロアクティブ型エージェント（推論に基づいた戦略の開始）、そして調整型エージェント（他の自律的アクターとの交渉）へと、エージェントの行動は段階的に複雑化していきます。

このインフラは、AI エージェントがブロックチェーンを利用できるようにするだけではありません。ブロックチェーンを自律的な経済活動のための「自然な実行環境」へと変貌させるのです。

なぜ AI にはブロックチェーンが必要なのか：信頼の問題​

AI エージェントは、中央集権的なアーキテクチャでは解決できない根本的な信頼の課題に直面しています：

検証（Verification）： AI エージェントが改ざんされることなく特定のロジックを実行したことを、どう証明するのでしょうか？ 従来の API は何の保証も提供しません。zkML や TEE アテステーションを備えたブロックチェーンは、検証可能な計算、つまり特定のモデルが特定の入力を処理し、特定の出力を生成したという暗号学的証明を生成します。

レピュテーション（Reputation）： エージェントはどうやって組織の枠を越えて信頼を築くのでしょうか？ 中央集権的なプラットフォームはクローズドな環境を作り出します。Upwork で獲得した評判は Fiverr には引き継がれません。オンチェーンのレピュテーションは、ポータブル（持ち運び可能）で検証可能であり、シビル攻撃による操作にも耐性があります。

決済（Settlement）： 自律型エージェントは、人間の介在なしにどうやって支払いを処理するのでしょうか？ 従来の銀行業務には、口座、KYC、そして取引ごとの人間による承認が必要です。ステーブルコインとスマートコントラクトは、官僚的なセキュリティではなく暗号学的なセキュリティに基づいた、プログラマブルで即時の決済を可能にします。

調整（Coordination）： 異なる組織のエージェント同士が、信頼できる仲介者なしにどうやって交渉するのでしょうか？ 従来のビジネスには契約書、弁護士、執行メカニズムが必要です。スマートコントラクトはトラストレスな契約実行を可能にします。コードが検証可能な条件に基づいて、自動的に規約を執行するのです。

帰属（Attribution）： どのエージェントが特定の出力を生成したかをどうやって証明するのでしょうか？ AI コンテンツの出所（プロベナンス）は、著作権、責任、収益分配において極めて重要になります。オンチェーンのアテステーションは、作成、変更、所有権に関する改ざん不可能な記録を提供します。

ブロックチェーンは、単にこれらの機能を可能にするだけではありません。中央集権的な信頼の前提を再導入することなく、これらを可能にする唯一のアーキテクチャなのです。この融合は、投機的なナラティブからではなく、技術的な必然性から生まれています。

なぜブロックチェーンに AI が必要なのか：インテリジェンスの課題​

ブロックチェーンは、AI が解決できる同様に根本的な限界に直面しています。

複雑さの抽象化： ブロックチェーンの UX は依然として使いにくいものです。シードフレーズ、ガス代、トランザクション署名などです。AI エージェントは、技術的な実装詳細を公開することなくユーザーの意図を実行するインテリジェントな仲介者として、複雑さを抽象化できます。

情報処理： ブロックチェーンはデータを提供しますが、それを解釈するインテリジェンスが不足しています。AI エージェントはオンチェーンの活動パターンを分析し、アービトラージ（裁定取引）の機会を特定し、市場の動きを予測し、人間には不可能なスピードと規模で戦略を最適化します。

自動化： スマートコントラクトはロジックを実行しますが、明示的なプログラミングなしに変化する状況に適応することはできません。AI エージェントは、パラメータ変更のたびにガバナンス提案を必要とすることなく、結果から学習し戦略を調整することで、動的な意思決定を提供します。

発見可能性： DeFi プロトコルは断片化に悩まされています。ユーザーは何百ものプラットフォームから手動で機会を見つけ出す必要があります。AI エージェントは、高度な多変数最適化に基づいて、アクティビティを継続的にスキャン、評価し、最適なプロトコルにルーティングします。

リスク管理： 人間のトレーダーは、規律、感情、そして注意力の限界に苦労します。AI エージェントは、事前定義されたリスクパラメータを強制し、迷わずストップロスを実行し、複数のチェーンを同時に 24 時間 365 日監視します。

この関係は共生的です。ブロックチェーンは AI の調整を可能にする信頼のインフラを提供し、AI はブロックチェーンインフラを複雑な経済活動に利用可能にするインテリジェンスを提供します。

台頭するエージェント経済​

インフラスタックは、新しい経済モデルを可能にします。

Agent-as-a-Service（サービスとしてのエージェント）： 自律型エージェントはオンデマンドでその機能を貸し出し、需要と供給に基づいて動的に価格設定を行います。プラットフォームも仲介者も存在しない、直接的なエージェント間サービス市場です。

協調的インテリジェンス： エージェントは複雑なタスクのために専門知識を出し合い、貢献度に応じて収益を自動的に分配するスマートコントラクトを通じて調整を行います。単一のエージェントの能力を超えた問題を解決するマルチエージェントシステムです。

予測の拡張： エージェントは情報の流れを継続的に監視し、確率推定を更新し、人間が読めるニュースになる前にインサイトに基づいて取引を行います。情報金融（InfoFi）はアルゴリズム化され、エージェントが価格発見を主導するようになります。

自律型組織： トークン保有者に代わって実行する AI エージェントによって完全に管理される DAO です。人間の投票ではなく、検証可能な推論を通じて意思決定を行います。暗号学的な説明責任を持ち、マシンのスピードで運営される組織です。

コンテンツ経済： オンチェーンのプロバンス（出所証明）を備えた AI 生成コンテンツにより、自動化されたライセンス供与、ロイヤリティ分配、二次創作権の作成が可能になります。エージェントが利用条件を交渉し、スマートコントラクトを通じて帰属を強制します。

これらは仮説ではありません。初期のバージョンはすでに稼働しています。問題は、数百万の自律的な経済主体をサポートするために、インフラがいかに速くスケールするかです。

残された技術的課題​

急速な進歩にもかかわらず、大きな障害が残っています。

スケーラビリティ： 現在のブロックチェーンはスループットに苦労しています。継続的なマイクロトランザクションを実行する数百万のエージェントには、レイヤー 2 ソリューション、オプティミスティック・ロールアップ、またはエージェント専用のチェーンが必要です。

プライバシー： 多くのエージェント操作には、機密性の高いロジックやデータが必要です。TEE（信頼実行環境）は部分的な解決策を提供しますが、完全準同型暗号（FHE）や高度な暗号技術は、本番規模では依然として高価すぎます。

規制： 自律的な経済主体は既存の法的枠組みに挑戦しています。エージェントが損害を与えた場合、誰が責任を負うのでしょうか？ KYC/AML（本人確認・マネーロンダリング防止）の要件はどのように適用されるのでしょうか？ 規制の明確化は技術的能力に遅れをとっています。

モデルコスト： LLM（大規模言語モデル）の推論は依然として高額です。分散型ネットワークは、検証のオーバーヘッドを加えつつ、中央集権的な API 価格設定に対抗しなければなりません。経済的な実行可能性には、継続的なモデル効率の向上が必要です。

オラクル問題： エージェントには信頼できる現実世界のデータが必要です。既存のオラクルソリューションは、信頼の前提と遅延を導入します。オンチェーンロジックとオフチェーン情報の間のより優れたブリッジが引き続き不可欠です。

これらの課題は克服不可能なものではありません。明確な解決策への道筋があるエンジニアリング上の問題です。インフラの軌道は、12 〜 24 か月以内の解決を指し示しています。

2026 年の変曲点​

2026 年には複数の触媒が収束します。

標準の成熟： 主要チェーンでの ERC-8004 の採用により、相互運用可能なアイデンティティインフラが構築されます。エージェントは Ethereum、BNB Chain、および新興のエコシステム間でシームレスに動作します。

モデルの効率化： より小型で特化したモデルにより、特定のタスクのパフォーマンスを維持しながら、推論コストが 10 〜 100 倍削減されます。経済的実現可能性が劇的に向上します。

規制の明確化： 最初の法域で自律型エージェントの枠組みが確立され、機関導入のための法的確実性が提供されます。

アプリケーションの躍進： 予測市場、DeFi 最適化、コンテンツ作成において、エージェントが人間のオペレーターよりも明確に優れていることが実証され、暗号資産ネイティブ以外のユーザー層にも普及が進みます。

インフラ競争： 分散型推論、エージェント調整プロトコル、専用チェーンを構築する複数のチームが競争圧力を生み出し、開発を加速させます。

この収束により、実験的な段階からインフラ的な段階へと移行します。早期導入者は優位性を獲得し、プラットフォームはエージェントサポートをデフォルトとして統合し、経済活動はますます自律的な仲介者を通じて流れるようになります。

Web3 開発にとっての意味​

Web3 の次のフェーズに向けて構築を行う開発者は、以下の事項を優先すべきです：

エージェントファーストな設計 (Agent-First Design): 自律的なアクターを例外的なケースではなく、主要なユーザーとして扱います。エージェントがアクティビティの大半を占めることを前提に、 API 、手数料構造、ガバナンスメカニズムを設計してください。

コンポーザビリティ (Composability): エージェントが容易に統合、連携、拡張できるプロトコルを構築します。独自の実装よりも、標準化されたインターフェースの方が重要です。

検証可能性 (Verification): 単なる実行結果だけでなく、実行の暗号学的証明を提供します。エージェントが信頼の連鎖（トラストチェーン）を構築するには、検証可能な計算が必要です。

経済的効率性 (Economic Efficiency): マイクロトランザクション、継続的な決済、ダイナミックな手数料市場に合わせて最適化します。従来のバッチ処理や手動の介入は、エージェントのアクティビティにはスケールしません。

プライバシーの選択肢 (Privacy Options): 透明な運用と機密性の高い運用の両方をサポートします。ユースケースによって、必要とされるプライバシーの保証は異なります。

インフラは整いつつあります。標準が生まれつつあります。経済的インセンティブも一致しています。 AI × Web3 の融合は、これから来るのではなく、すでにここにあります。問いはこうです：次の 10 年間の自律的な経済活動の基盤となるインフラを構築するのは誰か？

BlockEden.xyz は Web3 アプリケーション向けにエンタープライズグレードのインフラを提供し、主要なブロックチェーンエコシステム全体で信頼性の高い高性能な RPC アクセスを提供しています。 AI エージェントインフラと自律型システムのサポートについては、 当社のサービスをご覧ください 。

出典:

InfoFi 市場の展望：予測市場を超えたインフラとしてのデータ

· 約 15 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

予測市場の週間取引高は 2026 年 2 月初旬に 63.2 億ドルを超え、Kalshi が 51% の市場シェアを保持し、Polymarket が 47% で続きました。しかし、インフォメーション・ファイナンス（InfoFi）は、単なる二者択一の賭けをはるかに超えるものです。データのトークン化市場、データ DAO、そして資産としての情報インフラは、情報がプログラム可能で、取引可能、かつ検証可能なものとなる、新たなエコシステムを形成しています。

InfoFi のテーゼ：情報には価値があり、市場が価格を発見し、ブロックチェーンがインフラを可能にする。この記事では、Polymarket の予測エンジンから Ocean Protocol のデータ・トークン化、データ DAO から AI に制約された真実市場まで、その展望をマッピングします。

予測市場という基盤​

予測市場は InfoFi エコシステムの基盤（アンカー）であり、不確実な未来の出来事に対して価格シグナルを提供します。

Kalshi と Polymarket の二強体制​

市場は Kalshi と Polymarket の間でほぼ 51 対 49 に分かれていますが、その構成は根本的に異なります。

Kalshi： 2025 年に 431 億ドル以上の決済を行い、スポーツベッティングに大きく偏っています。CFTC（米商品先物取引委員会）のライセンスを取得しており、米ドル建てで、米国の小売ブローカーと統合されています。Robinhood の「予測市場ハブ」は、Kalshi のインフラを通じて数十億ドルの契約を送り込んでいます。

Polymarket： 2025 年に 334 億ドルを処理し、地政学、マクロ経済、科学的画期的進歩といった「ハイ・シグナル（精度の高い信号）」な出来事に焦点を当てています。クリプトネイティブで、グローバルな参加が可能であり、DeFi とのコンポーザビリティを備えています。2025 年後半には、CFTC ライセンスを通じた米国市場への再参入のため、QCEX の 1 億 1,200 万ドルでの買収を完了しました。

この競争がイノベーションを促進しています。Kalshi は小売と機関投資家のコンプライアンスを取り込み、Polymarket はクリプトネイティブなコンポーザビリティと国際的なアクセスでリードしています。

賭けを超えて：情報オラクル​

予測市場は、投機のツールから AI システムの情報オラクルへと進化しました。市場の確率は、AI のハルシネーション（もっともらしい嘘）を抑制する「外部アンカー」として機能します。現在、多くの AI システムは、予測市場で賭けの対象にできない主張の重みを下げています。

これによりフィードバック・ループが生まれます。AI エージェントが予測市場で取引し、市場価格が AI の出力を補完し、AI が生成した予測が人間の取引に影響を与えます。その結果、情報市場はアルゴリズムによる真実発見のためのインフラとなります。

データ・トークン化：Ocean Protocol のモデル​

予測市場が未来の出来事に価格をつけるのに対し、Ocean Protocol は既存のデータセットをトークン化し、AI 学習データ、研究データセット、機密情報のための市場を創出します。

データトークン・アーキテクチャ​

Ocean のモデル：各データトークンは、元の知的財産権所有者からのサブライセンスを表し、ユーザーが関連するデータセットにアクセスして利用することを可能にします。データトークンは ERC20 規格に準拠しているため、取引可能であり、DeFi とのコンポーザビリティを持ち、スマートコントラクトを通じてプログラム可能です。

3 層のスタック：

データ NFT： 基盤となるデータセットの所有権を表します。クリエイターは NFT をミントすることで、プロバナンス（起源）と制御権を確立します。

データトークン： アクセス制御トークン。データトークンを保有することで、所有権を移転することなく一時的な使用権が付与されます。これにより、データへのアクセスとデータの所有権が分離されます。

Ocean Marketplace： データトークンのための分散型取引所。データ提供者は資産を収益化し、消費者はアクセス権を購入し、投機家はトークンを取引します。

このアーキテクチャは重要な課題を解決します。データ提供者は管理権を失うことなく収益化でき、消費者は全購入コストを支払うことなくアクセスでき、市場は情報の価値に対して適正な価格を発見します。

トレーディングを超えたユースケース​

AI 学習市場： モデル開発者は学習のためにデータセットへのアクセスを購入します。データトークンの経済学はインセンティブを一致させます — 価値のあるデータはより高い価格で取引され、クリエイターはモデルの学習活動から継続的な収益を得ることができます。

研究データの共有： 学術的および科学的なデータセットが、管理された配布のためにトークン化されます。研究者は来歴を確認し、使用状況を追跡し、自動化されたロイヤリティ分配を通じてデータ生成者に報酬を支払います。

企業間データコラボレーション： 企業は、完全な譲渡ではなくトークン化されたアクセスを通じて独自のデータセットを共有します。機密性を維持しながら、共同での分析やモデル開発を可能にします。

個人データのマネタイズ： 個人が健康記録、行動データ、または消費者の好みをトークン化します。プラットフォームが報酬なしで価値を抽出するのではなく、アクセス権を直接販売します。

Ocean は、データ協同組合としてのデータ DAO に Ethereum のコンポーサビリティを可能にし、データがプログラム可能な金融資産となるインフラストラクチャを構築します。

データ DAO： 情報の共同所有​

データ DAO は、データ資産を管理する分散型自律組織として機能し、共同所有、ガバナンス、およびマネタイズを可能にします。

データユニオンモデル​

メンバーが共同でデータを提供し、DAO がアクセス権のポリシーと価格設定を管理し、収益はスマートコントラクトを通じて自動的に分配されます。ガバナンス権はデータの貢献度に応じて拡大します。

台頭する事例：

ヘルスケアデータユニオン： 患者は健康記録をプールし、暗号学的証明を通じて個人のプライバシーを維持します。研究者は集計されたアクセス権を購入し、収益は貢献者に流れます。データは中央集権的な医療システムではなく、患者によって管理され続けます。

神経科学研究 DAO： 学術機関や研究者が、脳画像データセット、遺伝情報、および臨床結果を提供します。共同データセットは個々の貢献よりも価値が高まり、データ提供者に報酬を与えながら研究を加速させます。

生態学的 / GIS プロジェクト： 環境センサー、衛星画像、および地理データがコミュニティによってプールされます。DAO は気候モデリング、都市計画、および保全のためのデータアクセスを管理し、同時に地域コミュニティがその地域で生成されたデータから利益を得られるようにします。

データ DAO は調整問題を解決します。個人には交渉力が欠けており、プラットフォームは独占的な利益を抽出し、データはサイロ化されたままです。共同所有は、公正な報酬と民主的なガバナンスを可能にします。

デジタル資産としての情報​

このコンセプトは、データ資産をデジタル資産として扱い、元々暗号資産のために設計されたブロックチェーンインフラストラクチャを使用して、情報の所有権、移転、および評価を管理します。

このアーキテクチャの選択は、強力なコンポーサビリティ（構成可能性）を生み出します。データ資産は DeFi プロトコルと統合され、自動マーケットメーカーに参加し、ローンの担保として機能し、プログラム可能な収益分配を可能にします。

インフラストラクチャスタック​

アイデンティティレイヤー： データの所有権と貢献の暗号学的証明。盗用を防ぎ、来歴を確立し、帰属を可能にします。

アクセスコントロール： どのような条件下で誰がデータにアクセスできるかを管理するスマートコントラクト。手動の契約交渉に代わるプログラム可能なライセンス。

価格決定メカニズム： データセットの適正な価値を発見する自動マーケットメーカー。恣意的な機関による価格設定ではなく、需要と供給のダイナミクス。

収益分配： スマートコントラクトが貢献者、キュレーター、およびプラットフォーム運営者の間で収益を自動的に分割します。支払仲介者や遅延を排除します。

コンポーサビリティ： データ資産がより広範な Web3 エコシステムと統合されます。データセットを担保として使用したり、デリバティブを作成したり、複合製品にバンドルしたりします。

2025 年半ばまでに、オンチェーン RWA 市場（データを含む）は 230 億ドルに達し、投機的な暗号資産を超えたトークン化資産に対する機関投資家の意欲が示されました。

AI による InfoFi の制約： 検証ループ​

AI システムは真実の検証のために InfoFi インフラストラクチャへの依存を強めています。

予測市場は AI のハルシネーション（幻覚）を抑制します。トレーダーは現実の資金をリスクにさらし、市場の確率は外部のアンカーとして機能します。AI システムは、賭けの対象にならない主張の重みを下げます。

これにより品質フィルターが作成されます。検証可能な主張は予測市場で取引され、検証不可能な主張は AI の信頼度が低くなり、市場価格は継続的な確率の更新を提供し、AI の出力は経済的な現実に根ざしたものになります。

このフィードバックループは双方向に機能します。AI エージェントは市場効率を向上させる予測を生成し、市場価格は AI 学習データの品質を通知し、高価値な予測はデータ収集の取り組みを促進し、情報市場はノイズよりもシグナルを最適化します。

2026 年 InfoFi エコシステム・マップ​

ランドスケープには、相互に関連する複数のレイヤーが含まれています。

レイヤー 1：真実の発見 (Truth Discovery)

  • 予測市場 (Kalshi, Polymarket)
  • 予測プラットフォーム
  • レピュテーション・システム
  • 検証プロトコル

レイヤー 2：データのマネタイズ

  • Ocean Protocol データトークン
  • データセット・マーケットプレイス
  • API アクセス・トークン
  • 情報ライセンス・プラットフォーム

レイヤー 3：共同所有

  • データ DAO
  • 研究コラボレーション
  • データ・ユニオン
  • コミュニティ情報プール

レイヤー 4：AI 統合

  • モデル学習市場
  • 推論検証
  • 出力アテステーション
  • ハルシネーション（幻覚）の抑制

レイヤー 5：金融インフラ

  • 情報デリバティブ
  • データ担保
  • 自動マーケットメーカー (AMM)
  • 収益分配プロトコル

各レイヤーは互いに補完し合っています。予測市場が価格シグナルを確立し、データ市場が情報を収益化し、DAO が共同行動を可能にし、AI が需要を創出し、金融インフラが流動性を提供します。

2026 年が明らかにするもの​

InfoFi は実験的な段階からインフラとしての段階へと移行します。

機関投資家による検証： 主要なプラットフォームが予測市場を統合。ウォール街が InfoFi のシグナルを活用。資産としての情報を扱うための規制枠組みが登場。

インフラの成熟： データのトークン化標準が定着。DAO ガバナンスのパターンが大規模に実証。AI とブロックチェーンの統合がシームレスに。

市場の成長： 週間の予測市場取引高 63.2 億ドル、230 億ドルのオンチェーン・データ資産、あらゆるセクターでの採用が加速。

ユースケースの拡大： 投機を超えて、研究、企業間コラボレーション、AI 開発、公共財の調整へと拡大。

情報がアセットクラス（資産クラス）になるかどうかはもはや疑問ではありません。重要なのは、インフラがいかに早くスケールし、どのモデルが主流になるかです。予測市場が最初に注目を集めましたが、最終的にはデータ DAO やトークン化プロトコルがより大きな価値の流れを牽引する可能性があります。

2026 年の InfoFi の展望：確立された基盤、実証済みのユースケース、機関投資家による採用の開始、インフラの成熟。次のフェーズは、主流の情報システムへの統合、従来のデータマーケットプレイスの置換、そして情報交換のためのデフォルトのインフラになることです。

BlockEden.xyz は、主要なブロックチェーン・エコシステム全体で、信頼性が高く、高性能な RPC アクセスを提供する Web3 アプリケーション向けのエンタープライズ・グレードのインフラを提供します。InfoFi インフラとデータ市場のサポートについては、当社のサービスを詳しく見る をご確認ください。

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