DePAI：ロボットがWeb3と出会うとき、新たな物語は始まるのか？
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DePAI：ロボットがWeb3と出会うとき、新たな物語は始まるのか？
デジタルAIはホワイトカラーの仕事を代替しつつあり、フィジカルAIはブルーカラーの仕事の構造を変革している。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：peaq
編集・翻訳：TechFlow
NVIDIAはCESで「フィジカルAI（Physical AI）」という概念を提唱した。そして今、「分散型フィジカルAI（Decentralized Physical AI, DePAI）」が暗号分野のホットトピックとなっている。では、DePAIとは何か？ それはロボットとどう関係しているのか？ また、peaqが提唱するマシンエコノミー（Machine Economy）の中で、これらのロボットが分散型フィジカルAIとして動作するために必要な条件とは何だろうか？
DePAI：C3POがWeb3に出会ったとき
また一つ新しい用語が生まれた。「分散型フィジカルAI（Decentralized Physical AI, DePAI）」という言葉は、最近、暗号業界の注目を集めている。このコンセプトはMessariによって提唱されたものであり、その前段階として、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン（Jensen Huang）が2025年1月のCESで初めて「フィジカルAI（Physical AI）」という概念を広めた。DePAIという新語はすでに業界内で広く議論されており、注目されるべき価値があることは間違いない。
DePAIとは、AI、ロボティクス、Web3、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）といった先端技術領域を融合させた概念である。これらの新興分野を有機的に結びつけ、強力な新たなパラダイムを形成している。この統合は、各技術の相乗効果を示すだけでなく、産業変革を推進し、世界経済の運営方法を根本から変えようとしている。
では、なぜあなたはこれに注目すべきなのだろうか？ 職場にいる人なら、ロボットやAIが人間の仕事を代替するトレンドに対してすでに不安を感じているかもしれない。DePAIは、こうした潜在的な課題に対処するための解決策の一つとして登場している。それは将来の世界経済の重要な原動力となり、AIによる破壊的影響を緩和し、適切に管理する手段を提供してくれる可能性があるのだ。
しかし、そもそもDePAIとは何なのか？ 従来のフィジカルAI（つまりロボット）との違いは何なのか？ なぜそれがこれほど重要視されているのか？
それでは、詳しく見ていこう。
DePAIとは何か？
文字通り見れば、「分散型フィジカルAI（Decentralized Physical AI）」という言葉自体はまったく新しいものではないように思える。実際、AIモデルに計算能力を提供するための分散型物理ハードウェアネットワークはすでに存在している。しかし、DePAIは単なる分散型の計算能力の提供にとどまらない。その意味合いははるかに深い。
DePAIは、現実のマシン、特にロボットが、人工知能を使って現実世界で生存・発展することを目指す、より広範な概念である。そしてそのすべては、Web3のインフラストラクチャに依存している。さらに、DePAIはマシンが世界を認識し環境と相互作用するために不可欠な、クラウドソースされたデータにも依存している。同時に、この新しいパラダイムを支える経済モデルを構築するための包括的なインフラも必要となる。
簡単に言えば、DePAIはロボティクス、スマートAI、空間知能、DePINなどの分野を一体化したものだ。そこには、ロボットやマシン、つまり具象化されたAIが自律的に稼働し、Web3が駆動するマシンエコノミーの中で自治権と主権を持つ未来像が描かれている。
AIからDePAIへ
ChatGPTといえば、誰もが知っている存在となった。大多数の人にとって、OpenAIがリリースしたこの大規模言語モデル（LLM）は、GoogleやNetflix、日常的に使うSNSと同じくらい一般的なものだ。しかし、わずか2年前まで、ほとんど誰もChatGPTの存在を知らなかった。
さらに驚くべきは、AIが短時間で飛躍的に進化してきたことだ。当初はコンテンツ生成に特化していた生成AI（Generative AI）から、現在では自ら意思決定を行うエージェントAI（Agentic AI）へと進化している。例えば：
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生成AI：一週間の食事計画を入力すると、AIが買い物リストを作成する。
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エージェントAI：健康データを分析し、最適化された食事プランを作成し、毎日のレシピを提案し、冷蔵庫の在庫を追跡し、食材が不足すれば自動で購入注文まで行う。つまり、キッチンが決して空になることがない状態を保つ。
受動的に反応する生成AIから、主体的に判断するエージェントAIへの移行は、すでに大きな飛躍である。だが、エージェントAIが実体を持つ「身体」を持ち、現実世界でタスクを実行し始めると、未来の可能性はさらに広がる。そう、ロボット時代はすでに到来しており、NVIDIAのようなAI業界の大手企業がその潮流を牽引している。
しかし、集中型のAI、特に集中型のフィジカルAIには多くの課題とリスクも伴う。たとえば、AIモデルが物理世界を理解し、それに相互作用するために必要なデータはどこから得られるのか？
この問題は、ロボット分野にも拡大する。誰がこれらのロボットを所有するのか？ どのハードウェアベンダーがロボット間の互換性や相互運用性の標準プロトコルを決定するのか？ 最終的に、誰が利益を得るのか？ 巨大企業が巨額の利益を上げ、一般人は基本的な所得（UBI）に頼る未来を迎えるのか？ あるいは、別の可能性があるのか？
答えはDePAIにある。
DePAIは、フィジカルAIにおけるDePIN（分散型物理インフラネットワーク）が物理インフラにおいて果たす役割と同じく、寡占された力を再び一般市民に還元するアップグレード版と言える。もちろん、DePAIとDePINが完全に独立しているわけではない。実際、DePINはDePAIモデルの重要な構成要素なのである。
DePINはデジタルおよび物理AIに重要なデータとサービスを提供し、peaqはDePINと分散型ハードウェアの稼働を支えるコアインフラ層を構築している。これらに加え、ロボットがグローバルなマシンエコノミー内で分散型フィジカルAIとして効率的に機能するためには、他にもいくつかの重要なレイヤーが必要となる。そして、次に見ていくように、DePINはこれらのレイヤーの中で極めて重要な役割を果たしている。
DePAIの7つのコアレイヤー
おそらく気づいているだろうが、DePAIは極めて複雑なシステムである。真に機能するマシンエコノミー（Machine Economy）を構築することは、OptimusロボットにLedgerを装着するだけでは到底不可能だ。
真の自律型フィジカルAI（DePAI）を実現するには、以下の7つのキーレイヤーが必要となる：
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ハードウェア層：AIモデルが物理世界と相互作用するためのロボット装置。これらがなければ、フィジカルAIは理論の域を出ない。
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ソフトウェア層：ロボット上で動作するエージェントAIモデル。これにより、ロボットは自律的に複雑なタスクを実行できるようになる。
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データ層：データはフィジカルAIが学習・進化するための核となるエネルギー。高品質なデータがなければ、AIは現実世界の動的な変化に適応できない。
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空間知能層：物体認識、経路計画、危険感知など、ロボットが環境を理解し物理世界と相互作用できるようにする層。
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インフラネットワーク層：ストレージ、計算能力、エネルギーなどのキーリソースを提供。フィジカルAIの持続的稼働に不可欠な基盤である。
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マシンエコノミー層：専用プロトコルを通じて、上記のすべての要素を統合し、異なる種類のDePIN、AIモデル、ロボットがシームレスに協働できるようにする。
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組織層：DePAI DAOのような存在で、個人、コミュニティ、企業が平等にDePAIを所有・受益できる分散型ガバナンスモデルを提供する。
この7つの層が、DePAIの完全なエコシステムを構成している。次に、それぞれの層の具体的な機能と意義について深掘りしていこう。
AIエージェント
これまでの議論で、エージェントAI（Agentic AI）の重要性に触れてきた。もう一度簡単に振り返ると、エージェントAIとは、人間の介入なしに自ら計画・判断・行動・実行を行うことができるAIシステムのことである。
これらのエージェントは通常、物流最適化や家庭用アシスタントといった特定のタスクに特化しているが、より複雑なシナリオでは、一台のマシンに複数のエージェントを統合し、多様なタスクを協働で遂行することも可能だ。DePAIの文脈では、AIエージェントはまさにマシンの「意識」と言える。確かに、我々はその方向に向かって着実に進んでいる。
ロボット
ロボットは、「フィジカルAI」における「フィジカル」の中心的存在である。AIシステムが動作するハードウェアプラットフォームであり、AIと現実世界をつなぐ橋渡しの役割を果たす。自動運転車、産業用マシン、手術支援ロボット、Tesla Optimusのような汎用ヒューマノイドロボットまで、さまざまな形で私たちの生活に溶け込みつつある。ロボットはフィジカルAIの媒体であると同時に、AI理論を現実の応用に変える鍵でもある。
データネットワーク
AIの稼働にはデータが不可欠であり、特に大量の高品質データが必要となる。MapMetrics、Silencio、Teneo、SkyX、HyperwayといったDePINはすでに豊富な現実世界のデータを蓄積しており、高度なAIモデルを強力にサポートできる。これらの既存情報を利用することで、エージェントAIは現実世界の法則を学習し、正確で検証可能なデータセットに基づいてリアルタイムで意思決定を行うことができる。例えば、自動運転車はこれらのデータを通じて都市の交通状況を把握し、最適な走行ルートを計画できる。
空間知能
データネットワークがAIに現実世界のルールを理解させるなら、空間知能層はAI搭載マシンがリアルタイムでナビゲートし、現実世界と相互作用できるようにする。簡単に言えば、この層は現実世界の仮想的コピー、つまりデジタルな環境を構築し、AIがそこでシミュレーションや調整を行う場を提供する。
これは現実と同期するビデオゲームの世界、あるいはさらに踏み込んで、分散型自律AIからなる「メタバース」版の現実世界と想像すればよい。この仮想環境の中で、フィジカルAIエージェントは物体認識、経路計画、さらには潜在的な危険の予測まで学ぶことができる。
この層の実現もまた、DePINが提供する空間データに依存しているが、その役割はそれだけにとどまらない。特定のDePINは仮想訓練シーンを創出し、フィジカルAIに「デジタル遊園地」を提供することで、現実世界の複雑さをよりよく理解・適応する手助けをする。
インフラネットワーク
インフラネットワーク（例：DePIN）は、フィジカルAIエコシステム全体を支える土台である。AIやロボットの稼働に必要なすべての基盤リソースを提供する。たとえば計算、データストレージ、エネルギー供給、分散型インターネット、エネルギー網などである。
マシンエコノミー
マシンエコノミー（Machine Economy）において、Layer-1ブロックチェーンはエコシステムの核となる支柱である。インフラDePIN、データ収集DePIN、空間認識DePIN、ロボットDAO、そしてDePAI自体を支える重要な役割を果たす。このブロックチェーンは、自律型ロボットが物理世界で効率的に協働・相互作用できるよう、マシンの標準（唯一識別IDなど）やプロトコルを確立するだけでなく、すべてのアプリケーションやマシン間のシームレスな組み合わせを支える取引インフラも提供する。本質的に、これはグローバルなマシンエコノミーマーケットを構築している。
さらに重要なのは、このブロックチェーンが報酬・罰則メカニズムを通じて、ロボットが人類の最善の利益に沿って行動することを保証する点である。これらの「利益」は、人間が投票によって決定する。また、グローバルなガバナンスを促進し、少数の大企業だけでなく一般の人々もマシンエコノミーに参加できるオープンな枠組みを提供する。これは、分散型の資源分配メカニズムを可能にし、富のより公正な分配を推進する道を開く。
DePAI DAO
迫り来る雇用危機に対処するため、DePAIは、すべての人がフィジカルAIの所有に参加し、マシンエコノミーを通じて収益を得られるようにすることを目指している。しかし現実には、ロボットのコストは非常に高い。工業用アーム、配送用ドローン群、自動運転車など、一般人が負担するのは難しい。
ここで、分散型自律組織（DAO）が重要な役割を果たす。特に、ロボット技術やフィジカルAIに特化したDAOである。こうした組織は、購買力や地理的制約に関わらず、一般人がDePAIに投資する機会を提供し、業界の専門家とともに資金や意思決定を調整する仕組みを構築する。
例えば、XMAQUINA DAOは、ロボット技術とフィジカルAIに特化した組織である。彼らはDePAIモデルの台頭を予見し、個人やコミュニティがこの技術変革の中でチャンスを掴めるフレームワークをいち早く提示した。
XMAQUINA――あなたのDePAIガイド
現在、世界経済は二つの深い変革に直面している。デジタルAIがホワイトカラーの仕事を代替し、フィジカルAIがブルーカラーの働き方を変えていく。 デジタルAIは賢く、効率的で、疲れない。フィジカルAIは不満を言わず、休まず、常に集中している。どちらも24時間365日稼働できる。このような急速に変化する世界で、人間はいかにして経済的参加と資本収益を確保できるのか？
ここにこそ、分散型自律組織（DAO）の出番がある。XMAQUINA DAOは、分散型ロボット技術の共有所有、ガバナンス、開発のための枠組みを提供する。このプラットフォームを通じて、コミュニティ、起業家、投資家が共同出資・開発を行い、創造された経済価値をすべての貢献者が分け合えるようにする。
DAOの意義は、共有所有にとどまらない。現実世界のマシンの意思決定には監視が必要だ。もし集中型企業がルールを決めれば、そのルールは企業の利益を最優先するだろう。DAOは透明性のある方法で、コミュニティがマシンの動作方法、人間との相互作用、受益者を共同決定できるようにする。すべての意思決定は公開された環境で行われ、裏での操作ではない。
さらに、自動化による雇用への衝撃に対し、DAOは人々が積極的に関与する手段を提供する。個人は、フィジカルAIから収益を得たり、管理に参加したりすることで、置き去りにされるのではなく、主体的に関われる。大企業がすべてを独占するのを見過ごすのではなく、DAOを通じて自分たちの居場所を獲得できるのだ。
DePAI DAOは、普通のDAOと何が違うのか？
多くのDAO（分散型自律組織）は、主にデジタル資産、分散型金融（DeFi）、または完全オンラインで運営されるガバナンスモデルに焦点を当てている。一方、DePAI DAOは、ロボット、センサーネットワーク、自動運転車両など、現実世界のビジネスやマシンに特化している。こうしたマシンは継続的なメンテナンス、調整、管理を必要とするため、DePAI DAOが直面する課題は、従来のDAOのトークンステーキングやガバナンス提案をはるかに超える。彼らはマシン群の日常管理を、物理世界で実際に作業を遂行できる企業に委任しなければならない。
さらに、DePAI DAOのガバナンス方式も大きく異なる。通常、金融DAOはデジタル取引の管理に集中するが、DePAI DAOはAI倫理、マシンの意思決定、リアルタイム運用のバランスを取らなければならない。公共空間におけるロボットの行動規範、データ利用の透明性、収益分配ルールなどに対応できるガバナンス体制を構築しなければならない。たとえば、配送ドローンを管理するDAOは、運行ルートの調整や安全性の確保に加え、利益をメンバーにどう分配するかの仕組みも設計しなければならない。こうした複雑なガバナンス要件により、DePAI DAOは機能的に現実世界の企業経営に近づいている。
XMAQUINA DAOは、フィジカルAIに特化したDAOであり、共通所有、共通ガバナンス、共創をひとつの枠組みで実現している。物理AI企業への出資を通じて、XMAQUINA DAOは一般メンバーにもロボット産業への投資機会を提供する。 venture capitalistや私募基金になる必要はない。また、XMAQUINA DAOは独自の開発ラボを持ち、オープンソースプロジェクトの開発や新たなフィジカルAIプロジェクトの育成にも取り組んでいる。分散型ガバナンス構造により、資金の支配権は完全にDAOメンバーに委ねられ、真の意味での分散化を達成している。
AI駆動のマシンが日常生活に浸透するにつれ、それらをどう資金調達し、管理し、ガバナンスするかという課題はますます重要になっている。DePAI DAOは、所有権と意思決定権を分配するだけでなく、自動化のリスクとリターンをより広いコミュニティと共有するという全く新しい解決策を提供している。このようにして、マシンエコノミーは開放的で透明性があり、コミュニティによって推進される形で発展していく。
なぜDePAIが重要なのか
DePAIの定義と仕組みを理解した上で、なぜこれがこれほど重要なのかという疑問が湧くだろう。
AIの急速な発展は人類の生活向上に大きな可能性を秘めているが、同時に懸念すべき問題も伴う。その中で最も重要なのが「集中化」である。今日、AIを駆動するデータ、モデル、インフラの多くは、ごく少数の大企業に掌握されている。社会を深く変えるような技術を、本当に少数の人間に独占させてしまっていいのだろうか？
DePAIは、ロボット技術の民主化を通じてルールを再定義する、まったく新しい解決策を提供する。ロボットが奉仕するコミュニティが、共同で所有・管理し、創造された価値を共有できるようにする。これにより、利益が少数企業に独占されるのを防ぐ。一方で、この分散型モデルは、より多くの人々にフィジカルAI革新を推進するためのツールとデータリソースを提供し、さらなる技術的飛躍を促す。それ以上に重要なのは、雇用代替と経済的不平等という二つの世界的課題に直接対応している点である。
一般人がフィジカルAIの一部を所有し、マシンエコノミーに参加できるようにすることで、DePAIはより包括的な未来への道を切り開く。この未来では、AIは一部のリソース保持企業だけのものではなく、全人類の幸福に貢献する。
DePAIが克服すべき課題
新興技術として、DePAIはそのビジョンを実現する過程で避けられない多くの課題に直面している。
第一に、スケーラビリティの問題がある。データ量や計算能力の面で、現時点のインフラは大規模なフィジカルAIアプリケーションを支えるにはまだ不十分である。現在、いくつかのDePINが必要なデータや計算を提供しているが、フィジカルAIの広範な普及には、さらに多くのリソース投入が必要だ。
第二に、インフラの整備である。フィジカルAIは、収集、分析、実行操作など、現実世界からの大量のリアルタイムデータを処理する必要がある。たとえば、自動運転車は複雑な都市環境で自律的にナビゲートしなければならず、配送ドローンはルートを調整し、農業ロボットはセンサーネットワークのデータに基づいて精密作業を行う。これらすべては高速データ伝送に極めて高い要求を突きつける。
一部の計算タスクはエッジコンピューティングでオンチェーン外で処理できるが、多数のトランザクションやキーデータの検証は依然としてオンチェーン処理に依存する必要がある。この「二重軌道」モデルは、強力なオフチェーン計算能力と、効率的なブロックチェーンネットワークの両方が求められる。
相互運用性：DePAIエコシステムのキーチャレンジ
DePAIエコシステムにおいて、相互運用性（インターオペラビリティ）は複数のレイヤーにわたって極めて重要な課題である。ますます多くのメーカーが参入する中で、異なるタイプのマシンやAIモデルが複数のDePINネットワークやブロックチェーンに分散している場合、それらがシームレスに通信できる必要がある。この通信はハードウェアレベルでも必要であり、異なるプロトコルを使用するマシンが円滑に相互作用できるようにしなければならない。また、ソフトウェアレベルでも、技術アーキテクチャが異なっていてもAIモデルが互いに学習・協働できるようにしなければならない。
インフラの観点からは、異なるネットワークやプロトコルがデータ共有、クロスチェーン取引の実行、マシン操作の調整を可能にする必要がある。これらの操作は、ガバナンスメカニズム、経済モデル、インセンティブ制度の差異を乗り越えなければならない。このような相互運用性がなければ、DePAIエコシステムは断片化し、統一的かつ分散型のマシンエコノミーとして正常に機能できなくなる。たとえば、配送ドローンと自動運転車がリアルタイムの交通情報を共有できなければ、効率は大きく低下し、安全上の問題さえ引き起こしかねない。
幸いなことに、これらの問題は徐々に解決されつつある。現在、ますます多くのpeaqベースのDePINが大量の現実世界データを収集しており、AIモデルが意思決定や操作を最適化するために活用できる。また、peaqのブロックチェーンインフラは50万TPS以上の高スループットを実現しており、これらのDePINがより広範なマシンエコノミーで安定稼働できるように保証している。さらに、peaq verifyフレームワークにより、これらのデータの真正性と信頼性を検証できる。
しかし、相互運用性の課題はさらに複雑である。メーカーは、増加し続ける物理デバイスに対して、統一された標準やプロトコルを策定・採用する必要がある。参考になる既存の標準として、peaq IDsが挙げられる。これは、マシンが相互に認識・相互作用・データ共有できるための共通プロトコルをすでに提供している。たとえば、peaq IDsを通じて、スマートホーム機器と配送ロボットが連携し、荷物の受け取りと保管をシームレスに行える。
DePAIをさらに深く学ぶには
DePAIに関するすべての議論に興味が湧いただろうか？ より良い、安全で、公平なフィジカルAIの未来を築くために参加したいと思うなら、今すぐ行動を起こせる！ 今日から、peaqを基盤とするDePINを使ってみよう。これらのネットワークは、高度なスマートAIモデルが現実世界で稼働するために必要なデータ収集を支援するだけでなく、貢献に対して報酬も提供する。データ共有に参加すれば、トークンやその他の経済的リターンを得られるかもしれない。何から始めればよいか分からないなら、「Get Real」キャンペーンに注目しよう。これは初心者向けに設計されており、DePIN探求の旅を段階的に導いてくれる。
より直接的にフィジカルAIの発展に関わりたい、たとえば自分のロボットを実際に所有したいと考えるなら、XMAQUINA DAOの最新情報を逃さないでほしい。彼らのGenesisオークション第2フェーズがまもなく始まる。これは、マシンエコノミーの一員となり、自分自身のフィジカルAI資産を所有する絶好のチャンスだ。オークションに参加すれば、ロボットの所有権を得るだけでなく、将来のマシンエコノミーで自分の居場所を確保できる。
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