AIとWeb3結合の可能性についての無限の想像
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AIとWeb3結合の可能性についての無限の想像
本稿は、基盤技術の適合性と相互補完性という観点から出発し、AIとWeb3の融合によって生まれた新しい分野を網羅的に整理するとともに、これらの分野における各方向性の実際のニーズ、発展上のボトルネック、および将来展望についてのまとめと分析を行っている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：michaeljin&Yetta
AIの大波に巻き込まれたWeb3の実務家として、ここ数ヶ月にわたる二つの業界における情報爆発を経験した上で、いくつかの感想や調査結果をWeb3関係者と共に共有したいと思います。
AIとWeb3は、それぞれ生産性の上限に対する我々の想像を突破し、経済モデルへの理解を再構築しました。将来の発展方向を示す先端技術として、この二つの融合は自然に思え、無限の想像力をかき立てますが、現実を見ると、実際に両者を有機的に統合したプロジェクトは極めて少数です。二つの分野の衝突は新たな物語を生み出しましたが、その一方でバブルや見せかけも生まれました。理論的には互いに補完しあうはずの美しいビジョンも、現実には真の需要がない場合があります。また、現実のニーズに対応できるプロジェクトであっても、コストや技術的なボトルネックにより実現が困難なケースが多いのです。
私の考えでは、「Web3とAIは相反する」という意見が強まるのは、プライマリーマーケットでAI要素を持つWeb3プロジェクトの数が増えたり、不必要にWeb3化されたAIプロジェクトに遭遇する頻度が高まるほど比例して増加しています。AIネイティブの起業家／プロジェクトチームは、データの所有権をブロックチェーンに記録することや経済モデル、生産関係の分配といった「どうやってWeb3化するか」をそもそもあまり考えません。なぜなら、大規模言語モデル（LLM）を中心とするAIプロジェクトは下から上へとリソースを大量に必要とするため、訓練から運用まで非常に中央集権的になります。そのため、現在一部のWeb3プロジェクトが提唱する「AIの生産関係を改善する」という実現可能性については、私は非常に慎重な立場を取っています。
Web3市場は、マクロ政策面でも革新面でも一定の停滞に直面しています。新たな規制の圧力についてはひとまず置いておくとしても、革新の観点から言えば、AIが生産性を飛躍的に向上させ、人間の思考能力を代替することで大多数のユーザー、開発者（Builder）、投資家の注目を集めている中で、Web3業界の革新の難しさはますます隠しようがありません。すでに長い間、AIのようなレベルの革新的な進展がWeb3には見られていません。正直に言えば、最近注目を集めている新プロジェクトの多くは過去の技術や製品に対する微細な改良にすぎません。例えば、より良いステーキング方法、使いやすいマルチチェーンウォレット、新しい遊び方のミームコイン、新規パブリックチェーン上の流動性の高いDEXなどです。こうした「革新」と称されるものが、本当に新たなユーザーの獲得やブロックチェーンの普及率向上に貢献しているのか、そしてそれが業界にとって本当に必要なものなのかは疑問です。
私たちは、AIをWeb3に取り込み、Web3を外へ向けて広げる新しい領域が必要です。そのような領域においては、ブロックチェーンの本質的な特徴——（1）コンテンツ制作の権利確定、（2）アイデンティティの確認、（3）金融システムの革新、（4）信頼不要な最終決定（trustless settlement）など——の実際的な活用が、次のパラダイムシフトの鍵となります。有機的統合を目指して、本稿では基盤技術の適合性と相互補完性に着目し、AIとWeb3の融合によって生まれた新たな領域を網羅的に整理し、それぞれの方向における実際のニーズ、発展の障壁、将来性について分析・まとめます。
上図はHash GlobalのKK氏より引用
要点まとめ（TL;DR）
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AIとWeb3は基盤的な論理において対立します。AIの大規模モデルは膨大なリソースを必要とするため、訓練から運用まで非常に中央集権的になります。一方、ブロックチェーンに基づくWeb3の理想は、非中央集権性と公開透明性にあります。このため、AIとWeb3の基盤部分での統合は非常に困難であり、ビジネスロジックが成立するか、真の需要があるかは検証が必要です。
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しかし、まさにこの根本的な相違こそが、AIとWeb3が互いに補完し合う可能性を生み出します。お互いの物語の中心になることを目指さずとも、それぞれの課題の解決策となり得るのです。両技術は互いに新たな物語を提供し、大きな想像空間を残します。Web3の経済モデル設計により、多くのAIプロジェクトが資金効率を高め、新規ユーザーの獲得や活性化を促進できます。一方、ブロックチェーン自体の利点、たとえばインフラコストの削減、アイデンティティの検証、AIにおけるデータのブラックボックスへの民主性と透明性の導入、データ貢献へのインセンティブ提供などは、AIプロジェクトのプロダクト設計に新たな視点をもたらします。
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インフラ層において、Web3の非中央集権的メカニズムは、現在のAIが抱えるリスクや問題（例：プライバシー保護、データの乱用など）を根本から解決できます。
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AI発展に不可欠な要素である計算資源（算力）やデータに対して、非中央集権的な市場を提供し、遊休リソースを最大限に活用することで、リソースの利用と配置を最適化し、大規模AIモデルの発展と応用を後押しします。
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Web3の非中央集権的仕組みにより、AIの最も基本的なレベルからより民主的になることが可能になります。非中央集権的にAIを展開・訓練・利用することで、ユーザーのデータプライバシーがよりよく守られるだけでなく、データを共有することで報酬を得る機会も生まれます。
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ブロックチェーンはAIの行動を記録・監視するためにも利用でき、これによりAIの安全性が向上し、さまざまなシーンでの自動化AIエージェントの利用が促進されます。
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アプリケーション層では、AIがWeb3アプリの発展と普及を支援できます。
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まず、AIは生産性ツールとして、Web3アプリの開発スピードを大幅に向上させることができます。また知識エンジンとして、ユーザーとdAppとのインタラクションや学習コストを下げ、より多くのユーザーがWeb3に入門しやすくなります。
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AIはdApp開発やプロジェクトの立ち上げの技術的ハードルを大きく下げることで、プロジェクトの競争力がより「革新性」と「運営能力」に集中するようになります。まさにこの方向性において、生成AIはゲーム、SNSなどのエコシステムにバーチャルヒューマン、キャラクターAIといった斬新な要素を組み込むことで、全く新しい遊び方を生み出す可能性を持っています。
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インフラ層
トークンインセンティブとガバナンス：非中央集権的市場によるAIインフラの強化
大規模AIモデルの時代において、AIの発展を支えるインフラ各環節の重要性は増しています。
AIインフラの構築・発展にあたっての重要な課題の一つは、参加者を効果的にインセンティブ付けし、調整することで、システム全体の発展と運営を共に推進することです。非中央集権的市場とトークンインセンティブメカニズムは、この問題を解決するための新しい強力な手段を提供します。このような市場において、トークンはデジタル資産および価値媒体として重要な役割を果たします。トークンは特定の権益、機能、またはリソースを表すことができ、その取引や移転はスマートコントラクトを通じて行われ、安全で透明かつ自動化された取引プロセスを実現します。
AIインフラにとって、トークンインセンティブは多面的な役割を果たします。まず第一に、トークンはAIインフラに貢献した参加者に報酬を与えるインセンティブ手段として機能します。この貢献には、計算資源、データセット、アルゴリズムモデル、算力などが含まれます。たとえば最近話題のAI音声チャットボット作成プラットフォームMyShellは、チャットボット作成ワークショップとデータ分析によってデータフライホイール効果を実現しています。ユーザーはMyShell上でチャットボットの音声、機能、ナレッジベースをカスタマイズし、それらとやり取りできます。これらのやり取りから収集されたデータは、ロボットの性能とパーソナライズサービスの向上に活用され、さらに多くのユーザーを引きつけ、データと価値のさらなる拡大につながり、好循環的な成長モデルを形成しています。
参加者にトークン報酬を提供することで、Web3の経済モデルはより多くの人々をAIインフラの構築に参加させることが可能になり、リソースの共有と協働が促進されます。また、トークンは非中央集権的市場内での価値の流れと交換を実現する手段にもなります。参加者はトークンを使ってリソース、サービス、アルゴリズムモデルなどを購入・販売し、市場での取引と協働を実現できます。この価値の流れの仕組みは、AIインフラの発展に柔軟かつ効率的な方法を提供し、参加者が各自のニーズと利益をよりよく満たせるようにします。
準同型暗号とフェデレーテッドラーニング：AIの基盤的訓練にプライバシー保護を組み込む
個人のプライバシーとデータセキュリティを確保しつつ、効果的なモデル訓練を行うことは、長年にわたる課題でした。この点で、準同型暗号（Homomorphic Encryption）技術は、AIの基盤的訓練プロセスにプライバシー保護を組み込む強力な手段を提供し、機密データの安全性を保証します。
準同型暗号とは、データを暗号化した状態で計算を可能にする特殊な暗号技術であり、復号なしに処理が行えます。つまり、元のデータ内容を露呈することなく、暗号化されたデータ上でモデル訓練や計算が可能です。AIの基盤的訓練プロセスに準同型暗号を適用することで、機密データを漏らすことなくプライバシー保護を実現できます。
準同型暗号を用いたAI訓練における主な手順と考慮事項は以下の通りです：
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データの暗号化：AI訓練に使用するデータを準同型暗号アルゴリズムで暗号化します。これにより、訓練プロセス中のデータのプライバシーと機密性が確保されます。
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暗号化されたままの計算：暗号化された状態で、モデル訓練、最適化、推論などの計算を実行します。準同型暗号技術により、データを復号せずともこれらの計算が可能になります。
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セキュアなパラメータ共有：訓練に参加する各当事者は、暗号化計算に必要なセキュアなパラメータを共有・交換する必要があります。これらのパラメータは、準同型暗号プロセスの制御と結果の復号に使用されます。
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暗号化された結果の処理：暗号化計算が完了したら、結果を復号して最終的なモデル重みや予測出力を得ます。このとき、データ漏洩や不正アクセスを防ぐため、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
準同型暗号技術は、AIの基盤的訓練にプライバシー保護を組み込むという点で以下のような利点と応用可能性を持ちます：
a. プライバシー保護：準同型暗号により、機密データ上でモデル訓練を行うことが可能になり、データそのものを実際にアクセスしたり露出したりする必要がありません。これにより、個人のプライバシーとデータ所有者の管理権が守られます。
b. データ連携：複数のデータ所有者が、元のデータを共有せずに共同でAI訓練に参加できます。準同型暗号技術により、こうしたデータ連携が可能になり、協力と共有のチャンスが促進されます。
c. 法的コンプライアンス：医療記録や金融データなど、法律・規制で制限されている機密データに対して、準同型暗号はコンプライアンスを満たすAI訓練手法を提供します。
このようなプライバシー保護は、非中央集権的な計算プラットフォームを通しても実現可能です。例えばFluenceは、AIを含む多くのプログラムを実行可能な非中央集権的計算プラットフォームであり、P2Pアプリケーションを通じてデジタル革新の自由を実現することを目指しています。許可不要のP2Pネットワーク上でアプリケーション、インターフェース、バックエンドを開発・ホスティングするためのオープンなWeb3プロトコル、フレームワーク、ツールを提供しています。
zkMLとオンチェーンAI推論：AIエージェントの行動監視と責任制約
人工知能（AI）技術の急速な発展と広範な応用の中で、AIシステムの行動が倫理的・法的要求に合致していることを保証することが極めて重要になっています。AIシステムはしばしば「代理（エージェント）」として扱われ、タスクを実行し意思決定を行いますが、その決定は人類社会に大きな影響を与える可能性があります。そのため、AIエージェントの行動を監視し、その責任を制約することは、公共の利益と個人の権利を守るための鍵となります。zkMLは、AIエージェントの行動監視と責任制約を実現するための、安全で検証可能かつ透明性のある解決策を提供します。ゼロ知識証明（ZKP）とブロックチェーン技術を組み合わせることで、プライバシーを保護しつつ、AIシステムのコンプライアンスと信頼性を確保します。
Modulus Labsを例に挙げると、このプロジェクトはzkML技術を活用し、AIシステムの運用中に重要なデータや機密情報を漏らさないことを保証しています。計算プロセスにゼロ知識証明を適用することで、監督当局やステークホルダーに対して「AIが特定のタスクを実行した」ことを証明できますが、実際のデータや内部モデルを明かす必要はありません。この方法は個人のプライバシーと企業の機密を守りつつ、AIエージェントの行動を監査・検証する手段を提供します。zkMLによって構築された非中央集権的な監視・制約フレームワークは、AIエージェントの意思決定プロセスと行動経路をリアルタイムで監視・レビューできます。
この非中央集権的監視メカニズムにより、透明性と追跡可能性が確保され、不正行為や不適切な意思決定が早期に発見・是正されます。zkMLはまた、AIエージェントの責任制約のための仕組みも提供します。スマートコントラクトをAIシステムの運用・意思決定プロセスと結びつけることで、一連のルールや条件を設定し、AIエージェントの行動範囲を制限し、倫理基準や法律に準拠していることを保証できます。この責任制約メカニズムにより、AIシステムは信頼できるツールとなり、人間社会に価値を創出しながら権力の乱用や人間の利益への損害を避けることができます。この技術は、持続可能で倫理的かつ責任あるAIシステムの構築に重要な基盤を築きます。
実行層
生産性の向上：Web3発展の加速器
Web3の発展過程において、人工知能（AI）はさまざまな分野と統合され、生産性の向上とより良いユーザーエクスペリエンスの創出に重要な役割を果たしています。以下は、AIとWeb3の統合が特に注目される分野です：
1. AIとオンチェーンデータの収集・分析
AI技術は、オンチェーンデータの収集と分析において重要な役割を果たします。ブロックチェーンは分散型データベースとして、多数の取引と情報を記録しています。AI技術を活用することで、ブロックチェーン上のデータをより深く理解・活用できます。
たとえば、Web3 AnalyticsはAIベースの分析プラットフォームで、機械学習とデータマイニングアルゴリズムを用いてオンチェーンデータを収集・処理・分析します。ユーザーにオンチェーン取引、市場トレンド、ユーザー行動パターンに関する洞察を提供し、より正確なデータ分析と意思決定支援を実現します。同様のプラットフォームにはMinMax AIがあり、AIを活用したオンチェーンデータ分析ツールを提供し、潜在的な市場機会やトレンドの発見を支援しています。
2. AIと自動化dApp開発
AI技術は、dAppの自動化開発プロセスにおいても非常に重要です。スマートコントラクトやdAppの開発には通常、大量のコード記述と煩雑なテスト・デプロイ作業が必要です。AIをスマートコントラクトやdApp開発ツールと組み合わせることで、より効率的でスマートな開発プロセスが実現できます。AIはコード生成の自動化、スマートコントラクトの検証・テスト、dAppのデプロイ・メンテナンスを支援できます。これにより時間とリソースの節約が可能になり、開発プロセスの効率と正確性が向上します。たとえば、自然言語処理と機械学習技術を用いたAI支援開発ツールは、開発者がより迅速にスマートコントラクトを書けるように支援し、潜在的なエラーを自動的に検出して修正することもできます。
3. AIとオンチェーン取引のセキュリティ
Web3の世界では、オンチェーン取引のセキュリティが極めて重要です。ブロックチェーンのオープン性と透明性ゆえに、悪意ある攻撃、詐欺行為、データ漏洩のリスクが存在します。AI技術は、オンチェーン取引のセキュリティとプライバシー保護を強化するために活用できます。たとえば、Web3セキュリティプラットフォームSeQureは、AIを用いて悪意ある攻撃、詐欺、データ漏洩を検出し防止し、リアルタイムの監視とアラート機能を提供して、オンチェーン取引の安全性と安定性を確保します。同様のセキュリティツールにはAI-powered Sentinelがあります。
リソース配分の最適化：Web3世界のナビゲーター
Web3の世界では、リソース配分の最適化が重要な課題です。ブロックチェーン技術と人工知能の統合により、AIをナビゲーターとして活用し、より効果的なリソースの配分と活用が可能になります。以下は、Web3世界におけるAIのナビゲーション作用の主要な分野です：
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AIとオンチェーン活動の最適化：ブロックチェーン上の活動には、取引、コントラクト実行、データ保存などが含まれます。AIのスマートな分析と予測能力により、オンチェーン活動をより最適化し、全体の効率とパフォーマンスを向上できます。AIはデータ分析とモデル訓練を通じて、取引パターンの識別、異常活動の検出、ブロックチェーンネットワークのリソース配分の最適化をリアルタイムで提案できます。
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AIとオンチェーン広告メカニズム：Web3の世界では、広告も一種のリソースです。AIはオンチェーン広告メカニズムにおいて重要な役割を果たし、広告主がターゲットオーディエンスをより正確に特定し、パーソナライズされた広告コンテンツを提供できるように支援します。オンチェーンユーザーのデータと行動パターンを分析することで、AIはより正確な広告配信を実現し、クリック率とコンバージョン率を向上させ、リソースの配分と活用を最適化できます。
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AIとDAOガバナンス：非中央集権的自律組織（DAO）は、Web3世界における新しい組織形態です。AIはDAOガバナンスの重要なツールとして、意思決定、投票メカニズム、コミュニティガバナンスを支援できます。AIはデータ分析と予測を通じて、DAOメンバーがコミュニティのニーズや意見をよりよく理解できるように支援し、意思決定をサポートします。AIの参加により、DAOはより効率的に運営され、リソース配分が最適化され、コミュニティの発展と成長が促進されます。
アプリケーション層
参入障壁の低減：Web3普及の推進器
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AIを組み込んだ親しみやすいユーザーインターフェース
たとえば、Web3監査プラットフォームFuzzlandは、AIを活用してコード監査者がコードの脆弱性をチェックし、監査の専門知識を補助する自然言語による説明を提供しています。Fuzzlandはさらに、正式仕様とコントラクトコードに対して自然言語による解説やサンプルコードを提供し、開発者がコード内の潜在的問題を理解しやすくしています。AI技術と監査の専門知識を組み合わせることで、Web3業界の開発者がコードをより簡単に理解・解釈できるようになり、監査の効率と正確性が向上します。
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AIを組み込んだスマートコントラクトの解読
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AIを組み込んだスマートコントラクトの作成
Web3の発展において、参入障壁の低減は普及の鍵となります。この目標を達成するために、AI技術をユーザーインターフェース、スマートコントラクトの解読・作成に組み込むことが重要な役割を果たします。AIを組み込んだ親しみやすいユーザーインターフェースは、Web3プラットフォームの利用者に直感的で使いやすい操作体験を提供します。従来のブロックチェーン技術は、通常、複雑なコマンドや文法を学ぶ必要がありましたが、AI技術をUIデザインに応用することで、自然言語処理やグラフィカルインターフェースを実現し、技術的詳細を知らなくても簡単に操作できるようになります。AIはまた、ユーザーがスマートコントラクトをよりよく理解・解釈できるようにも支援します。AI技術を活用することで、スマートコントラクトの自動解析と可視化表示が可能になり、論理フローや条件式がユーザーに明確に提示され、理解と信頼が高まります。
ストーリーとゲームプレイの充実：Web3世界のクリエイティブ・ライブラリ
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AIとジェネレーティブNFT
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AI自動取引エージェント
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キャラクターAIとゲームNPC
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AIとメタバースシーンの自動レンダリング
生成AIの台頭はクリエイティブ産業にまったく新しい可能性をもたらし、Web3世界に多様で革新的な体験を提供し、ユーザーが豊かなストーリーとゲームプレイに参加できるようにしています。過去のNFTブームでは、AIがジェネレーティブNFTに無限の創造力を注入しました。ジェネレーティブNFT（Non-Fungible Token）は、アルゴリズムとデータに基づくアート作品やデジタル資産であり、AI技術により独自で多様なアート作品やキャラクターを生成できます。これらのジェネレーティブNFTは、ゲーム、仮想世界、メタバースにおけるキャラクターやアイテム、シーン要素として利用され、ユーザーに豊かな選択肢とパーソナライズされた体験を提供します。DeFiのブームの中では、AI自動取引エージェントが経済取引プロセスに効率と便益をもたらしました。Web3の世界では、ユーザーはデジタル資産の所有・取引・参加を通じて収益を得られます。AI自動取引エージェントはスマートアルゴリズムと機械学習技術を活用し、資産取引を自動化することで、ユーザーに最適な取引機会を提供し、収益を最大化できます。
AIGCはコンテンツプラットフォームやUGCコミュニティにも新しい遊び方と創造性をもたらしました。たとえばYodayoは、AIアートプラットフォームとして、バーチャルYouTuberやアニメファンが好きなコンテンツを共有・創作できる場を提供しています。YodayoはAIGCエンジンを接続することで、ユーザーがコンテンツ創作プラットフォーム上で簡単に創作・交流でき、従来のプラットフォームでは「沈黙」していた大多数のユーザーもクリエイターになり、消費者からクリエイターへと変身し、コミュニティとのつながりを深め、貢献できるようになります。
キャラクターAIとゲームNPCの統合は、クリエイティブ・ライブラリにおけるゲームストーリーに、よりリアルでインタラクティブな体験をもたらします。AI技術をゲームキャラクターや非プレイヤーキャラクター（NPC）に応用することで、知的な行動、自律的な意思決定、感情表現能力を与えられます。これによりゲームストーリーはより多彩になり、プレイヤーはリアルなAIキャラクターとインタラクションしながら、ゲーム世界を探索し、さまざまな課題を解決できます。AIとメタバースシーンの自動レンダリングを組み合わせることで、仮想世界にリアルで生き生きとした環境を創出できます。たとえばInward AIは、プレイヤーの行動と好みを体系的に分析し、過去のインタラクションに基づいて、ゲーム内のキーパーソンがユニークなタスクや情報を提供し、各プレイヤーに個別のストーリーを構築します。rctAIが提供するリアルタイム戦闘AIは、すべての戦闘を臨場感あふれるものにします。対戦相手のAIはプレイヤーの戦略から継続的に学習し、スキルを向上させ、戦術を調整することで、戦闘に不確実性が生まれ、より刺激的になります。こうしたAI技術の統合により、ダイナミックでインタラクティブなストーリー、リアルで挑戦的な戦闘シーンが生まれ、ゲーム世界はより没入感と魅力を持つようになります。
おわりに
AIの大波に巻き込まれたWeb3の実務家として、ここ数ヶ月の二つの業界における情報爆発を経て、AIとWeb3の統合についてより深い考察を持つようになりました。両者には基盤的な論理的対立があるものの、AIの中央集権的特性とWeb3の非中央集権的原則は調和が難しいように見えても、まさにこの逆説的な関係が、AIとWeb3が互いに補完し合い、それぞれの課題の解決策となり得る可能性を生み出します。Web3の非中央集権的メカニズムは、AIが直面するプライバシー保護やデータ乱用といった問題を根本から解決でき、ブロックチェーン技術の応用によりAIの行動を記録・監視し、AIの安全性を高め、さまざまな分野での自動化AIエージェントの普及と応用を促進できます。
AIとWeb3の基盤的統合は困難ですが、アプリケーション層では多くの新たな可能性と物語を生み出せます。AIはWeb3アプリにとって重要な支援となり、開発スピードを大幅に向上させ、ユーザーとdAppのインタラクションや学習コストを下げ、より多くのユーザーがWeb3世界に入れるようになります。同時に、AIはdApp開発やプロジェクト発行の技術的ハードルを下げることで、プロジェクトの競争力を「革新」と「運営」に集中させ、ゲームやSNS生態系にバーチャルヒューマン、キャラクターAIといった新要素を組み込むことで、Web3アプリにまったく新しい物語と体験をもたらし、業界全体の発展と普及を推進します。
AIとWeb3の統合にはまだ課題や制限がありますが、私たちが信じるのは、両者の有機的統合こそが次世代インターネットの物語と理想を支える唯一の道だということです。AIをWeb3に取り込み、Web3をより広い領域へと押し広げる革新プロジェクトが今後も次々と登場することを期待しています。また、この二つの先端技術が互いに助け合い、技術的ボトルネックを突破し、コスト制約を克服しながら、よりスマートで、より開放的な未来を共に創り出していけることを願っています。
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