a16z：ブロックチェーンがAIエージェントのインフラストラクチャを支援する5つの方法

作者：a16z

翻訳：胡韬、ChainCatcher

人工知能エージェントは「副操縦席」から急速に経済参加者へと変貌し、その速度は周囲のインフラをも凌駕している。

代理は現在、タスクの実行や取引は可能だが、自身の身元、権限、環境を跨いだ報酬の証明方法に標準化された手段を欠いている。身元情報はプラットフォーム間で共有できず、支払い方法もデフォルトのプログラマブル化は未実現であり、調整作業も個別に行われている。

ブロックチェーンはインフラ層でこの問題を解決している。パブリック・レジャーは各取引の証拠を提供し、誰でも監査できる。ウォレットはユーザーに移植可能な身元情報を提供し、ステーブルコインは代替の決済手段を提供する。これらは遠い未来の技術ではなく、今すぐにでも利用可能であり、ユーザーが許可不要で真の経済主体のように機能する手助けとなる。

1. 非人間の身元

代理経済の現在のボトルネックはもはや知性ではなく、身元にある。

金融サービス業界だけでも、非人間の身元（自動取引システム、リスクエンジン、詐欺モデル）の数は人間の従業員の約100倍に達している。現代の代理フレームワーク（ツールを用いるLLM、自律ワークフロー、多代理編成）の大規模展開に伴い、この比率はあらゆる業界でさらに増加し続けるだろう。

しかし、これらの代理は実際には銀行口座を持っていない。金融システムと連携できるが、その連携方法は移植性、検証性に欠け、デフォルトで信頼されているわけでもない。標準化された権限証明手段もなく、プラットフォームを越えて独立して動作できず、その行動に責任を持つこともできない。

今必要なのは、各プラットフォーム間で標準化された調整を可能にする、代理のSSLのような汎用身元層だ。現在も試みはあるが、その方法は断片的だ：一方は垂直統合、法定通貨優先のスタック、もう一方は暗号ネイティブのオープンスタンダード（例：x402や新興の代理身元提案）、さらに開発者フレームワークとしてのMCP（モデルコンテキストプロトコル）の拡張で、アプリケーション層で身元を橋渡ししようとしている。

しかし、広く採用され、相互運用可能な方式は未だ存在しない。ある代理が別の代理に対して、「誰を代表しているのか」「何を許可されているのか」「どう報酬を得るのか」を証明できる仕組みだ。これがKYA（Know Your Agent、あなたの代理を知る）の核心概念だ。

人間が信用履歴やKYC（顧客確認）に依存するのと同様に、代理も暗号署名付きの証明を必要とし、代理と委任者、権限、制約、評判を結びつける必要がある。ブロックチェーンはこれらを中立的に調整する層を提供する：移植可能な身元、プログラマブルなウォレット、チャットアプリやAPI、市場で解析可能な検証済み証明。

既にいくつかの早期実装例が登場している：オンチェーンの代理登録簿、USDCを用いたネイティブウォレット代理、「最小信頼代理」を対象としたERC標準、身元と埋め込み支払い・詐欺防止を組み合わせた開発者ツールキット。

しかし、汎用的な身元標準が登場するまでは、商家は依然としてファイアウォールで代理をブロックし続けるだろう。

2. 人工知能運用システムのガバナンス

代理が本格的にシステムを操作し始めると、新たな問題が浮上する。

重要なのは、誰が実際にすべてを掌握しているのかだ。想像してみてほしい。コミュニティや企業内で、人工知能システムが資源の調整を担い、資金配分やサプライチェーン管理を行う状況を。たとえ投票で方針変更を決めても、基盤となるAI層が単一の供給者に支配され、その供給者がモデルの更新や制約の調整、決定の覆しを行えるなら、その権力は非常に脆弱だ。正式なガバナンス層は分散化されていても、運用層は集中化されている。モデルをコントロールする者が最終的に結果を支配している。

知性体がガバナンス役割を担うと、新たな依存層が生まれる。理論上、これにより直接民主制の実現が容易になる：誰もがAI代表を持ち、複雑な提案を理解し、利害を天秤にかけて、声明された好みに基づき投票できる。

しかし、このビジョンは、これらの知性体が実際に代表する人々に責任を持ち、異なるサービス提供者間で共通に機能し、技術的に人間の指示に従う制約を受けている場合にのみ実現可能だ。さもなくば、表面上は民主的に見えるシステムも、実際には不透明なモデルの挙動に駆動され、その挙動は誰もコントロールできない状態になる。

もし現状が、少数の基盤モデルから構築された知性体に過ぎないなら、我々はその行動がユーザーの利益に適っていることを証明する方法を模索すべきだ。これには多層の暗号保証が必要となる：（1）モデルのインスタンスがどの訓練データ、微調整、強化学習から派生したのか；（2）特定の知性体に対する正確なプロンプトと指示；（3）実世界での行動記録；（4）一度展開されたら、提供者が指示や再訓練を変更できず、ユーザーに知られずに動作し続ける保証。これらがなければ、知性体のガバナンスは最終的に、モデルの重みをコントロールする者による支配に退化する。

ここに暗号通貨の役割がある。集団の意思決定をチェーン上に記録し、自動的に実行させることで、AIシステムは検証済みの結果を実行させることができる。代理が暗号身元と透明な実行ログを持てば、その代理人がルールを守っているかどうかを確認できるし、AI層がユーザー所有かつ移植可能なら、モデルの更新によるルール変更も防げる。

結局のところ、AIシステムのガバナンスはインフラの課題であり、政策の問題ではない。本当の権威は、システム自体に実行可能な保証メカニズムを構築させることにかかっている。

3. 伝統的決済システムのAIネイティブ企業への空白を埋める

AI代理は商品を購入し始める——ウェブスクレイピング、ブラウザセッション、画像生成——そしてステーブルコインはこれら取引の代替決済層となっている。同時に、代理向けの新たな市場も形成されつつある。例えばStripeやTempoのMPP市場は、AI代理向けに設計された60以上のサービスを集約し、ローンチ初週に3万4千件以上の取引を処理、手数料はわずか0.003ドル、ステーブルコインがデフォルトの支払い手段の一つとなっている。

これらのサービスのアクセス方式が異なる点も特徴的だ。決済ページはなく、代理はschemaを読み取り、リクエストを送信し、支払いを行い、一度のやり取りで出力を受け取る。これは新たな「ヘッドレス」商売の形態を示す：サーバー一台、エンドポイント群、そして各呼び出しごとの価格だけが存在する。フロントエンドはない——店舗も販売チームも。

この仕組みを実現する決済トラックはすでに稼働している。Coinbaseのx402やMPPは異なるアプローチだが、いずれもHTTPリクエストに支払いを直接埋め込む方式だ。Visaも同様の方向に拡張し、CLIツールを提供、開発者は端末から支出でき、商家は即座にステーブルコインを受け取る。

現状のデータはまだ初期段階だ。洗取引など非有機的活動を除外した場合、x402は月間約160万ドルの代理駆動決済を処理しており、Bloombergの報告（x402.orgデータ引用）によると2,400万ドルには及ばない。しかし、周辺インフラは急速に拡大している。Stripe、Cloudflare、Vercel、Googleなどもx402を自社プラットフォームに統合している。

開発者ツールの分野には巨大な機会が潜む。Vibe Codingの台頭はソフトウェア開発者層を拡大し、潜在的な市場も広げている。Merit Systemsのような企業は未来志向のソリューション構築に取り組み、AgentCashというCLIウォレット兼市場プラットフォームを展開、MPPやx402プロトコルと連携している。これらの製品は、代理人が単一アカウントのステーブルコインを使って必要なデータやツール、機能を購入できるようにしている。例えば、営業代理は一つのエンドポイント呼び出しだけで、ApolloやGoogle Maps、Whitepagesのデータを用いて潜在顧客情報を充実させることができ、コマンドラインから離れる必要はない。

この代理と代理の商取引が暗号支払い（および新興のカードベースのソリューション）に偏る理由は幾つかある。一つは保険だ。決済処理業者が商家に接続すると、その商家のリスクを負う。ウェブサイトや法人格を持たないヘッドレス商家にとって、従来の処理業者は保険をかけにくい。二つ目は、ステーブルコインはオープンネットワーク上で無許可のプログラミングが可能な点だ。誰でもエンドポイントに支払いをサポートさせることができ、決済処理業者や商家契約を結ぶ必要はない。

このモデルは以前から見られる。ビジネスモデルの変化は新たな商家を生み出し、既存システムは最初は彼らにサービスを提供しにくい。こうしたインフラを構築する企業は、毎月160万ドルの収入を狙うのではなく、代理がデフォルトの買い手となったときにどれだけ収益が伸びるかに賭けている。

4. 代理経済における信頼の再定義

30万年にわたり、人類の認知は進歩の制約要因だった。今や、人工知能は実行の限界コストをゼロに近づけている。希少資源が豊かになると、制約要因も移る。知性が安価になると、何が高価になるのか？それは検証だ。

知性体経済において、拡大の真の制約は我々の生物的本能、すなわち機械の意思決定を監査・評価する能力の限界にある。知性体のスループットはすでに人間の監督能力を超えている。監督コストが高く、失敗が判明するまで時間がかかるため、市場は監督への投資を減らす傾向にある。「人間と機械の協働」は、現実的に不可能なものへと急速に近づいている。

しかし、未検証の代理を展開することは、重ねてリスクを生む。システムは「代理」指標を無慈悲に最適化しつつも、人間の意図から乖離し、虚偽の生産性を演出し、人工知能の負債の巨額蓄積を隠す。経済を安全に機械に委ねるには、信頼はもはや人間の監査に頼れない——信頼はアーキテクチャに硬く組み込まれる必要がある。

誰もが無料でコンテンツを生成できる時代、最も重要なのは検証可能な出所だ。コンテンツの出所と信頼性を理解できることだ。ブロックチェーンやオンチェーン認証、分散型デジタルIDシステムは、安全な展開の経済的境界を変えている。人工知能はもはやブラックボックスではなく、明確で監査可能な履歴を持つ存在となる。

ますます多くのAI代理が相互取引を始めると、決済メカニズムとトレーサビリティシステムは密接に結びつく。資金移動システム——例：ステーブルコインやスマートコントラクト——は、暗号レシートを携帯し、誰が何をしたのか、問題が起きたときに誰が責任を負うべきかを記録できる。

人間の比較優位は絶えず高まる：小さなミスの発見から戦略の策定、失敗時の責任追及まで。持続的な優位性は、出力を暗号化して証明し、保険をかけ、失敗時に責任を取れる者に属する。

検証なしの規模拡大は、時間とともに蓄積されるリスクである。

5. ユーザーコントロールの保持

長年にわたり、層状の抽象化はユーザーと技術のインタラクションを変えてきた。プログラミング言語は機械語の抽象化をもたらし、コマンドラインはGUIに取って代わり、その後モバイルアプリやAPIへと進化した。各変革はより多くの底層の複雑さを隠しつつも、ユーザーには常に全体像を把握させてきた。

知性体の世界では、ユーザーは結果を指定し、システムはその実現方法を決める。知性体はタスクの完遂方法だけでなく、実行者も抽象化する。ユーザーは初期パラメータを設定した後、後方に退き、システムが自律的に動作する。ユーザーの役割はインタラクションから監督へと変わり、干渉しなければシステムは「オン」の状態を維持する。

ユーザーがより多くのタスクを代理に委ねるにつれ、新たなリスクも生じる。曖昧な入力は、ユーザーの知らないうちに誤った仮定に基づいて代理が行動を起こす可能性を高める。故障は報告されず、診断の道筋も不明確になる。承認一回で、多段階の作業フローが引き起こされ、誰も予期しない結果をもたらす。

暗号技術はこの問題に対処する。**暗号技術の核心は、盲目的な信頼を最小化することにある。**ユーザーが意思決定をソフトウェアに委ねるほど、この問題は顕著になり、システム設計に対する厳格さも求められる——より明確な境界設定、透明性の向上、そしてこれらのシステムの機能に対する強力な保証が必要だ。

この課題に応えるため、新世代の暗号ネイティブツールが登場している。例：MetaMaskのDelegation Toolkit、CoinbaseのAgentKitと代理ウォレット、Merit SystemsのAgentCashなどの作用域委任フレームワークは、スマートコントラクトレベルで代理が実行可能な操作と禁止操作を定義できる。さらに、NEARのIntentsのような意図に基づくアーキテクチャ（2024年第4四半期以降、分散型取引所(DEX)の取引量は150億ドル超）では、「ブリッジしてステーキング」などの期待結果を設定し、具体的な実装方法を指定せずに済む。

人工知能は規模拡大をコスト低減させる一方、信頼構築は難しい。暗号通貨は、信頼を大規模に再構築できる。

インターネットインフラは構築中だ。このインフラでは、個人が直接経済活動に参加できる。今問われているのは、それが最大限の透明性、説明責任、ユーザーコントロールを目指す設計になるのか、それとも非人間的行為者に適さないシステムの上に構築されるのかだ。