Web3 AIエージェントの実用化シナリオに関するいくつかの考察
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Web3 AIエージェントの実用化シナリオに関するいくつかの考察
Agentic であろうと Robotic であろうと、本質的にはAIを中心とした全新的なパラダイムフレームワークを追求しなければならない。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Haotian
web3 AIエージェントの実用化シナリオについてさらに考察を深め、いくつかの先進的な見解を以下にまとめた。
1）web3 AIエージェントにとって最も原生的な応用機能は、「取引」ではない可能性がある。確かにDeFi取引系エージェントは、AIエージェントがCrypto分野に完全に定着するための「エンドゲーム」として常に注目されてきた。しかし、AI自体が持つあいまいな推論やハルシネーション（幻覚）プロセスは、正確性・低エラー率が求められる取引シーンと本質的に相容れない側面がある。
筆者の見解では、短期的にはweb3 AIエージェントの強みは「データクリーニング」と「インテンション解析（意図解釈）」の段階にあり、最初から絶対的な精度が要求される資産取引の執行層に直接落とし込む必要はない。例えば、オンチェーン＋オフチェーンの適用データを洗浄し、有効な情報グラフを構築すること。あるいは、ユーザーのオンチェーン取引行動をモデル化しリスク嗜好を分析することで、「Smart Money」向けの取引意思決定アシスタントをカスタマイズすることなどが挙げられる。
2）web3 AIエージェントにとって、MCPよりもA2Aのようなエージェント間通信プロトコルの必要性の方が高いかもしれない。MCPは比較的成熟した機能APIを呼び出すものであり、前提として成熟したエージェントアプリケーションエコシステムが存在すれば、MCPによってデータ孤島問題を完璧に解決できる。だが逆に、アプリケーションエコが未成熟であれば、MCPの標準化インターフェースも活用の場がない。
一方、A2Aプロトコルは一定のエージェント市場の拡張を創出でき、オンチェーンデータ分析エージェント、スマートコントラクト監査エージェント、MEV機会探索エージェントといった専門化された垂直領域エージェントが先行して登場するきっかけとなる。A2Aが内包するエージェント能力レジストリやP2Pメッセージ伝達ネットワークなどの仕組みにより、各ドメインのエージェント同士がより適切に連携し、複雑な相互作用と価値の組み合わせが可能になる。もしMCPプロトコルのレベルに留まってしまうなら、web3 AIエージェントは言語インタフェースの壁を突破するのは難しいだろう。
3）web3 AIエージェントにおいて、アプリケーションの実装よりもインフラ構築のニーズの方が大きい。web2AIの文脈ではエージェントの実用性が最優先されるが、web3 AIエージェントが真に完成されたエコシステムを築くには、統一データレイヤー、Oracleレイヤー、インテンション実行レイヤー、非中央集権型コンセンサスレイヤーなど、深刻に欠如している基盤インフラを埋める必要がある。
アプリ層でweb2と正面から競争しても（そしてそれは不利であることは明らか）、そのような道を選ぶよりも、インフラ層で独自の道を開き、web3ならではの差別化優位を持つインフラを構築することが正攻法だ。アプリ実装面では一時的にweb2 AIに遅れを取るかもしれないが、A2Aの稼働のための非中央集権コンセンサスネットワークを構築したり、MCPの機能発揮のための統一的相互運用標準を整備したりするといった基盤インフラは、ブロックチェーンの原生的特性と天然に適合しており、インフラ構築の緊急性はアプリ実装と同等、あるいはそれ以上と言える。
4）CryptoネイティブからAIネイティブへという開発思考のパラダイムシフト。過去数年にわたるCryptoの歴史を振り返れば、「非中央集権」という単一のフレームワークにこだわっただけでも、多様な分野と革新の波が生まれてきた。今後、AI＋Cryptoの領域では、「AI自律化」を軸にさらに遠くまで進む可能性がある。
AgenticであろうとRoboticであろうと、本質的にはAIを中心としたまったく新しいパラダイムフレームワークの追求が必要になる。例えば、自己資金管理能力を持つAIエージェントクラスタ、ネットワーク環境やフィードバックに基づいて自己進化可能なスマートコントラクトテンプレート、コミュニティ貢献度に応じて動的に最適化されるDAOガバナンスフレームワークなどである。結局のところ、単なるツール利用という発想を脱却し、AIに自律的進化システムを持たせ、AIがAIの進歩を駆動する――これこそが真の正道なのである。
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