a16z：2026年に向けた暗号資産分野の有望な17のトレンド予測
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a16z：2026年に向けた暗号資産分野の有望な17のトレンド予測
エージェントと人工知能、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティに加え、予測市場、SNARKs およびその他の応用分野まで広がる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Adeniyi Abiodun, Ali Yahya, Andrew Hall, Arianna Simpson, Christian Crowley, Daejun Park, Elizabeth Harkavy, Guy Wuollet, Jeremy Zhang, Justin Thaler, Maggie Hsu, Miles Jennings, Pyrs Carvolth, Robert Hackett, Sam Broner, Scott Duke Kominers, Sean Neville, Shane Mac, Sonal Chokshi
翻訳：Saoirse，Foresight News
今週、a16zは自社のApps、American Dynamism、Bio、Crypto、Growth、Infra、Speedrunチームからなるパートナーたちによる年次「大いなるアイデア」レポートを発表しました。以下はa16zの暗号分野における複数のパートナー（特別寄稿者を含む）が2026年の業界トレンドについて提示する17の考察です。内容はエージェントと人工知能、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティから、予測市場、SNARKsその他の応用にまで及び、最後に業界構築の方向性について議論しています。
ステーブルコイン、RWAトークン化、決済、金融について
1. より高品質で柔軟なステーブルコイン入出金チャネル
昨年、ステーブルコインの取引高は推定46兆ドルに達し、過去最高を更新し続けています。視覚的に捉えると、この規模はPayPalの取引高の20倍以上、世界最大級の決済ネットワークの一つであるVisaの約3倍近くに相当し、米国自動決済所（ACH）の取引高（直接預金などの金融取引を処理する電子ネットワーク）にも急速に迫っています。
現在、ステーブルコインの送金は1秒未満で完了し、手数料は1セント未満です。しかし、解決されていない核心的な問題は、「これらの『デジタルドル』を人々が日常的に使用する金融システムとどう接続するか」、すなわちステーブルコインの「入出金チャネル」です。
新世代のスタートアップ企業はこの空白を埋め、ステーブルコインをより普及した決済システムや地元通貨と融合させようとしています。一部の企業は暗号証明技術を利用して、ユーザーが地元通貨残高をプライベートにデジタルドルへ交換できるようにしています。別の企業は地域ネットワークを統合し、QRコードやリアルタイム決済チャネルなどを活用して銀行間送金を実現しています。さらに、真正な相互運用性を持つグローバルウォレット層とカード発行プラットフォームを構築し、ユーザーが日常の店舗で直接ステーブルコインを使って支払いができるようにする企業もあります。こうした取り組みはすべて、デジタルドル経済への参加範囲を広げ、ステーブルコインが主流の決済手段になるプロセスを加速させる可能性があります。
入出金チャネルが成熟すれば、デジタルドルが地元の決済システムや商用ツールに直接接続され、新たなユースケースが生まれます。海外労働者はリアルタイムで報酬を受け取り、銀行口座を持たない事業者でもグローバルなドルを受け取れ、アプリケーションはグローバルなユーザーと即時に価値の決済が可能になります。そうなることで、ステーブルコインは「ニッチな金融ツール」から「インターネットの基盤的決済レイヤー」へと完全に転換します。
—— Jeremy Zhang、a16z 暗号エンジニアリングチーム
2. 「暗号原生思考」によるRWAトークン化とステーブルコインの再構築
現在、銀行、フィンテック企業、資産運用機関は「従来資産のオンチェーン化」に強い関心を示しており、米国株式、商品、指数、その他の伝統的資産が対象になっています。しかし、より多くの伝統資産がオンチェーン化されるにつれて、そのトークン化プロセスはしばしば「擬似物質化の罠」に陥ります。つまり、現実世界の資産の既存形態に縛られ、暗号原生的な特性の利点を活かしきれないのです。
一方、永続先物など合成派生商品は、より深い流動性を提供でき、導入も容易です。また、永続契約のレバレッジメカニズムは理解しやすく、私はこれが最も「製品・市場適合性（product-market fit）」が高い暗号原生派生商品だと考えます。さらに、新興市場株式は「永続化」に最も適した資産クラスの一つです（一部の株式では「ゼロ日満期オプション」市場の流動性が現物市場を超えているため、これを永続化することは極めて価値のある試みとなります）。
これは本質的に「完全オンチェーン vs トークン化」の選択ですが、いずれにせよ、2026年にはより多くの「暗号原生型」RWAトークン化ソリューションが登場すると見られます。
同様に、ステーブルコインは2025年にすでに主流市場に入り、未償還発行量は増加し続けています。2026年には、ステーブルコイン分野は「単なるトークン化」から「革新的な発行モデル」へと移行します。現在、信用インフラが整備されていないステーブルコインは「狭義銀行」と類似しており、特定の高安全性流動資産のみを保有しています。狭義銀行モデルには合理性がありますが、長期的にはオンチェーン経済の中核的支柱とはなり得ません。
現在、すでに複数の新規資産運用機関、マネージャー、プロトコルが「オフチェーン担保品に基づくオンチェーン担保貸付」の探索を始めていますが、こうしたローンは通常オフチェーンで発行され、その後トークン化されます。この場合、トークン化の価値は非常に限定的であり、オンチェーンエコシステムにすでに参加しているユーザーにしかサービスできません。そのため、債務資産は「オフチェーンで発行してからトークン化する」のではなく、「直接オンチェーンで発行される」べきです。オンチェーンでの発行は、ローンサービスコスト、バックエンド構造コストを削減し、アクセシビリティを向上させます。コンプライアンスと標準化は依然課題ですが、開発者はすでに積極的に解決に取り組んでいます。
—— Guy Wuollet、a16z 暗号部門ジェネラルパートナー
3. ステーブルコインが銀行台帳のアップグレードを促進し、新たな決済シナリオを解放
現在の大多数の銀行が使用しているソフトウェアは、現代の開発者にとってほとんど「認識不能」です。1960-70年代、銀行は大型ソフトウェアシステムの初期採用者でした。80-90年代には第二世代のコアバンキングソフトウェア（TemenosのGLOBUS、InfosysのFinacleなど）が登場しました。しかし、これらソフトウェアは老朽化が進み、更新速度は極めて遅くなっています。現在でも、特に預金、担保、その他の負債を記録する重要なデータベースであるコア台帳システムは、COBOL言語で書かれ、APIではなくバッチファイルインターフェースを使用するメインフレームに依存していることがよくあります。
世界的に見れば、大多数の資産はこうした「数十年の歴史を持つコア台帳」に存在しています。これらのシステムは長年の実績があり、規制当局の承認を得ており、複雑な銀行業務に深く組み込まれているため、革新を大きく妨げています。リアルタイム決済（RTP）などの重要な新機能を追加するには数ヶ月から数年かかり、深刻な技術的負債と規制上の複雑さに対処しなければなりません。
ここにステーブルコインの価値があります。ここ数年で、ステーブルコインは「製品・市場適合性」を達成し、主流市場に浸透しました。2025年には、伝統的金融（TradFi）機関がステーブルコインを「全面的に受け入れ」ました。ステーブルコイン、トークン化預金、トークン化国債、オンチェーン債券により、銀行、フィンテック、金融機関は新しい製品を開発し、新たな顧客にサービスを提供できます。さらに重要なのは、これらの機関が「老朽化しているものの、数十年安定稼働している」レガシーシステムを強制的に再構築する必要がないことです。ステーブルコインは金融機関に「低リスクなイノベーション経路」を提供しています。
—— Sam Broner
4. インターネットが「次世代の銀行」になる
AIエージェント（AI Agent）の大規模普及に伴い、より多くの商業活動が「バックグラウンドで自動完結」するようになります（ユーザーのクリック操作に頼らず）。これにより、「価値（貨幣）の移動方法」も変化しなければなりません。
「システムが段階的命令ではなく意図に基づいて行動する」世界では、例えばAIエージェントがニーズを識別し、義務を履行したり結果をトリガーした後に自動送金を行う場合、価値の移動は「現在の情報移動と同じスピードと自由度」を持つ必要があります。ブロックチェーン、スマートコントラクト、新しいプロトコルは、まさにこの目標を実現する鍵です。
現在、スマートコントラクトは数秒で世界中のドル支払いを完了できます。2026年には、x402のような新興基盤プロトコルにより、「決済にプログラマブル性と応答性」が与えられます。エージェントはデータ、GPU計算能力、API呼び出しに対して即時かつ許可不要で支払いができ、請求書や照合、バッチ処理は不要です。開発者がリリースするソフトウェア更新には、支払いルール、限度額、監査痕跡が内蔵され、法定通貨の統合、商人の登録、銀行への依存は不要です。予測市場はイベントの進行に応じて「リアルタイムで自動決済」が可能になり、賭け率の更新、エージェントの取引、グローバルな収益の支払いが数秒で完了し、ホスティング側や取引所の関与は不要です。
このように価値が移動するとき、「支払いプロセス」は独立した運用層ではなく「ネットワーク行為」になります。銀行はインターネットインフラに溶け込み、資産はインフラストラクチャーそのものになります。貨幣が「インターネットでルーティング可能なデータパケット」と同じように流れれば、インターネットは「金融システムを支える」のではなく、「それ自体が金融システム」になるのです。
—— Christian Crowley、Pyrs Carvolth、a16z 暗号分野マーケットエクスパンションチーム
5. 誰もが利用できる財務管理サービス
従来、個別化された財務管理サービスは銀行の「富裕層顧客」に限られていました。異なる資産クラスにまたがるカスタマイズ提案やポートフォリオ調整はコストが高く、運用も複雑でした。しかし、より多くの資産クラスがトークン化されるにつれ、暗号チャネルにより「AI提案＋補助的意思決定」による個別戦略が「即時実行・低コストリバランス」可能になります。
これは単なる「ロボアドバイザー」以上のものです。誰もが「受動的管理」ではなく「能動的ポートフォリオ管理」を受けられるようになります。2025年には、伝統的金融機関が投資ポートフォリオに暗号資産を追加（銀行は直接または上場投資商品（ETP）を通じて2〜5％を配置することを推奨）していますが、これは始まりにすぎません。2026年には、「富の維持」ではなく「富の蓄積」を目指すプラットフォームが登場するでしょう。Revolut、Robinhoodなどのフィンテック企業や、Coinbaseなどの中心化取引所が、技術スタックの優位性を活かしてこの市場を席巻するでしょう。
同時に、Morpho VaultsのようなDeFiツールは、資産を「リスク調整後リターンが最適化された」貸借市場に自動的に割り当てることで、ポートフォリオに「コア収益構成」を提供できます。余剰流動資金を法定通貨ではなくステーブルコインで保有し、従来のマネーマーケットファンドではなくトークン化マネーマーケットファンドで保有することで、さらなる収益拡張が可能です。
最後に、トークン化はコンプライアンスと報告要件を満たしながら、小口投資家が「非流動性私募市場資産」（私募クレジット、IPO前企業株式、プライベートエクイティなど）に簡単にアクセスできるようにします。債券から株式、私募、代替資産に至るまで、バランスの取れたポートフォリオのすべての資産クラスがトークン化されれば、電信送金なしで自動リバランスが可能になります。
—— Maggie Hsu、a16z 暗号分野マーケットエクスパンションチーム
エージェント（Agent）とAIについて
6. KYCからKYAへ
現在、「エージェント経済」のボトルネックは「知能レベル」から「身元確認」へと移行しています。
金融サービス分野では、「非人間的身元」（AIエージェントなど）の数は人間の従業員の96倍に達していますが、これらの身元は依然として「銀行システムに接続できない幽霊」です。欠落している基盤的能力はKYA（Know Your Agent：あなたのエージェントを知る）です。
人間が融資を受けるために信用スコアを必要とするように、エージェントも取引を行うために「暗号署名付き証明書」が必要です。証明書には、エージェントの「委任者」「制約条件」「責任帰属」が関連付けられている必要があります。この問題が解決されなければ、事業者は引き続きファイアウォールレベルでエージェントを遮断し続けます。過去数十年間にKYCインフラを構築してきた業界が、今や数ヶ月以内にKYAの難題を解決しなければなりません。
—— Sean Neville、Circle共同創業者、USDCアーキテクト、Catena Labs CEO
7. AIが「実質的研究タスク」を支援
数理経済学者として、2025年1月にはまだ消費向けAIモデルに私の作業プロセスを理解させるのは困難でしたが、11月には博士課程の学生に指示を与えるように、抽象的なタスクをAIモデルに与えられるようになりました。時には「創造的で正しく実行された」結果が返ってくることもあります。私の個人的な経験以外にも、AIの研究分野への応用は徐々に広がっており、特に「推論領域」において顕著です。AIは発見を直接支援するだけでなく、「プットナム数学コンテスト問題」（Putnam problems：大学レベルの数学試験として世界最難関とされる）を自律的に解くこともできます。
まだ探求すべき点は、このような研究支援機能がどの分野で最も価値があり、どのように具体的に応用できるかということです。しかし、私はAIが「新しい博学者的研究スタイル」を生み出し、報われるようになると予想しています。このスタイルは「観点間の関連性を推測する」「高度に推測的な答えから迅速に導き出す」能力を重視します。こうした答えは正確ではないかもしれませんが、正しい方向を示唆します（少なくとも特定の論理枠組み内では）。皮肉なことに、これは「モデルのハルシネーションの力を活用する」ようなものです。モデルが十分に賢くなると、抽象的な探索空間を与えることで無意味なコンテンツを生み出すだけでなく、画期的な発見につながる可能性もあるのです。これは、人間が「非線形的、非明確な目的指向的」状態にあるときに最も創造的であるのと似ています。
このような推論スタイルを実現するには、「新しいAIワークフロー」を構築する必要があります。それは単なる「エージェント間の相互作用」ではなく、「エージェントの中にエージェントをネストする」必要があります。複数層のモデルが研究者を支援し、「先行モデルの手法」を評価し、有効な情報を段階的にフィルタリングし、無効なものを排除します。私はすでにこの方法で論文を執筆しており、他の方は特許検索、新しい芸術作品の創作、残念ながらスマートコントラクトの新たな攻撃方法の発見にも使っています。
ただし注意すべき点は、「研究支援のためのネスト型推論エージェントクラスター」を実行するには、2つのキーチャレンジを解決する必要があるということです。すなわち、「モデル間の相互運用性」と「各モデルの貢献を識別し、適切に報酬を与える」ことです。そして、暗号技術はこれらの問題の解決策を提供できます。
—— Scott Duke Kominers、a16z 暗号研究チームメンバー、ハーバードビジネススクール教授
8. オープンネットワークへの「見えざる税」
AIエージェントの台頭は、オープンネットワークに「見えざる税」を課しており、その経済的基盤を根本的に損なっています。この損傷は、インターネットの「コンテキスト層」と「実行層」のずれによって生じます。現在、AIエージェントは「広告支援型サイト」（コンテキスト層）からデータを抽出し、ユーザーに便宜を提供する一方で、「コンテンツ制作を支える収益源」（広告、サブスクリプションなど）を体系的に回避しています。
オープンネットワークの衰退を避けつつ（同時にAIに燃料を供給する多様なコンテンツを守るためにも）、大規模な「技術＋経済」的ソリューション、例えば「次世代スポンサードコンテンツ」「マイクロ帰属システム」、その他の新しい資金調達モデルを展開する必要があります。現在のAIライセンス契約は、「財政的に持続不可能な一時的措置」にすぎません。コンテンツ提供者への補償は、AIがトラフィックを奪ったことによる収益損失のごく一部に過ぎないことが多いです。
オープンネットワークには「価値が自動的に移動する新しい技術経済モデル」が必要です。2026年の重要な転換は、「静的ライセンス」から「リアルタイム、使用量に応じた支払い」への移行です。これは、「ブロックチェーンベースのマイクロペイメント＋正確な帰属基準」システムをテストし、規模を拡大することを意味します。これにより、「エージェントのタスク完了に貢献したすべての主体」に自動的に報酬が与えられます。
—— Elizabeth Harkavy、a16z 暗号投資チームメンバー
プライバシーとセキュリティについて
9. プライバシーは暗号分野で「最重要の防衛壁」になる
プライバシーは「世界の金融をオンチェーン化する」ための鍵となる前提条件ですが、現在のほぼすべてのブロックチェーンはこの機能を欠いています。ほとんどのチェーンにとって、プライバシーは「後付けの配慮」にすぎません。
現在、「プライバシー能力」があれば、多数の競合チェーンから際立つことができます。さらに重要なのは、プライバシーが「チェーンのロックイン効果」を生み出し、「プライバシーネットワーク効果」と呼べるものを作り出すことができる点です。特に「性能だけの競争では不十分」な状況下においてです。
クロスチェーンブリッジプロトコルのおかげで、データが公開されていれば異なるチェーン間の移行は非常に簡単です。しかし、プライバシーが関わると状況は全く異なります。「チェーン間でトークンを移動するのは簡単だが、秘密を移動するのは難しい」のです。プライバシー領域の出入りの際、チェーン、メモリプール、ネットワークトラフィックの観察者はユーザーの身元を識別できる可能性があります。また、「プライバシーチェーンと公開チェーン間」、あるいは「二つのプライバシーチェーン間」で資産を移動すると、取引時間や金額の相関といったメタデータが漏れ、ユーザーが追跡されるリスクが高まります。
現在、差別化のない多数の新規チェーンは競争により手数料がゼロに近づき（オンチェーン空間は本質的に均質化しています）、「プライバシー能力」を持つブロックチェーンはより強力な「ネットワーク効果」を築くことができます。現実には、「汎用チェーン」に繁栄したエコシステム、キラーアプリ、独自の分配メリットがなければ、ユーザーも開発者もそれを選ぶ理由もなく、その上に構築する理由もなく、忠誠心など生まれません。
公開チェーンでは、ユーザーは他のチェーンのユーザーと簡単に取引でき、どのチェーンを選ぶかは重要ではありません。しかし、プライバシーチェーンでは「どのチェーンを選ぶか」が極めて重要です。一度あるプライバシーチェーンに参加すると、ユーザーは身元が暴露されるのを恐れて移行をためらうため、「勝者総取り」の状況が形成されます。プライバシーはほとんどの現実的シナリオで必須であるため、少数のプライバシーチェーンが暗号分野を支配する可能性があります。
—— Ali Yahya、a16z 暗号部門ジェネラルパートナー
10. インスタントメッセージの（近い）未来：量子耐性であるだけでなく、分散化されているべき
世界が「量子計算時代」に備える中、Apple、Signal、WhatsAppなどの「暗号技術に基づくインスタントメッセージアプリ」が率先して動き、大きな成果を上げています。しかし問題は、すべての主要通信ツールが「単一機関が運営する閉鎖サーバー」に依存している点です。これらのサーバーは政府による「停止、バックドアの挿入、プライバシー情報の強制取得」の標的になりやすいのです。
ある国家がサーバーを停止でき、企業が閉鎖サーバーの秘密鍵を保持し、さらには企業自身が閉鎖サーバーを所有しているなら、「量子耐性暗号化」の意味は何でしょうか？ 閉鎖サーバーはユーザーに「私を信じろ」と要求しますが、「閉鎖サーバーなし」は「あなたが私を信じる必要はない」という意味です。通信には仲介者（単一企業）は不要で、「誰も信用しない」オープンプロトコルが必要です。
この目標を達成する道は「ネットワークの分散化」です。閉鎖サーバーなし、単一アプリなし、完全オープンソース、そして「最先端暗号技術」（量子脅威耐性を含む）を採用します。オープンネットワークでは、個人、企業、非営利組織、国家のいずれも人々の通信権を剥奪できません。ある国や企業がアプリを停止しても、翌日には500の新バージョンが出現します。あるノードが停止しても、ブロックチェーンなどの技術による経済的インセンティブにより、すぐに新しいノードが補充されます。
人々が「鍵でメッセージを管理する」（資金を管理するように）とき、すべてが変わります。アプリは進化しても、ユーザーは常に自分のメッセージと身元をコントロールします。あるアプリを使わなくなっても、メッセージの所有権はユーザーに帰属し続けます。
これは「量子耐性」「暗号化」以上のもので、「所有権」と「分散化」です。これらがなければ、私たちが構築しているのは「いつでも停止可能な、解読不能な暗号」にすぎません。
—— Shane Mac、XMTP Labs 共同創業者、CEO
11. 「シークレット・アズ・ア・サービス」
すべてのモデル、エージェント、自動化システムの背後には、シンプルな基盤があります。それは「データ」です。しかし、現在のほとんどのデータ伝送チャネルは、モデルへの入力データやモデルからの出力データに関わらず、不透明で改ざん可能、監査不能です。これは一部の消費者向けアプリでは影響が少ないかもしれませんが、金融、医療などの多くの業界やユーザーは、企業が機密データをプライバシー保護するよう要求しています。同時に、これは現在の機関が現実世界資産のトークン化を推進する上で大きな障壁となっています。
では、プライバシーを確保しつつ、安全でコンプライアンスに適し、自律的でグローバルに相互運用可能なイノベーションを実現するにはどうすればよいでしょうか？ 解決策は多くありますが、ここで私が注目するのは「データアクセス制御」です。誰が機密データを管理しているのか？ データはどう流れるのか？ 誰（あるいは何者）がデータにアクセスできる権限を持っているのか？
データアクセス制御メカニズムがなければ、現在データの機密性を保護したいと考える主体は、中央集権型サービスに依存するか、カスタムシステムを構築するしかありません。これは時間と労力がかかり、コストも高く、伝統的金融機関などの主体がオンチェーンデータ管理の機能と利点を十分に活用するのを妨げます。さらに、エージェントシステムが自主的に情報を閲覧し、取引を行い、意思決定を始めるにつれ、あらゆる業界のユーザーと機関は「ベストエフォートの信頼表明」ではなく「暗号レベルの保証」を必要としています。
だからこそ、私は「シークレット・アズ・ア・サービス」（Secrets-as-a-Service）が必要だと考えます。新しい技術により、プログラマブルなネイティブデータアクセスルール、クライアントサイド暗号化、分散型鍵管理を実現します。誰がどのような条件下で、どのくらいの期間、どのデータを復号できるかを明確に規定し、すべてのルールをオンチェーンで強制執行します。検証可能なデータシステムと組み合わせることで、「データ機密性保護」はアプリケーション層で後付けされるパッチではなく、インターネットの基盤的公共インフラの一部になります。プライバシーが真にコアインフラストラクチャーになるのです。
—— Adeniyi Abiodun、Mysten Labs 最高製品責任者、共同創業者
12. 「コードは法律」から「仕様は法律」へ
最近の複数のDeFiハッキング事件は、長年の実績があり、実力あるチーム、厳格な監査プロセス、長期間安定稼働してきたプロトコルを襲いました。これらの事件は、不安な現実を明らかにしています。現在の主流のセキュリティ実践は、很大程度で依然として「経験則」や「個別対応」にとどまっているのです。
DeFiセキュリティを成熟させるには、二つの転換が必要です。「脆弱性パターンへの対処」から「設計段階の属性保証」へ、「ベストエフォートの防御」から「原則に基づく体系的防御」へ。具体的には以下の二点から着手できます。
静的／展開前段階（テスト、監査、形式的検証）：「人為的に選ばれた局所ルール」を検証するのではなく、「グローバル不変性」（システム全体が常に従うべき基本ルール）を体系的に証明する必要があります。現在、複数のチームがAI支援証明ツールの開発に取り組んでおり、仕様の作成、不変性仮定の提示、従来の人間による証明工学作業の大幅な削減を支援しています。かつてこの作業はコストが極めて高く、大規模展開は困難でした。
動的／展開後段階（ランタイム監視、ランタイム強制など）：上記の「不変性ルール」をリアルタイムの防御バリアに変換し、最終的な安全ラインとして機能させます。これらのバリアは「ランタイムアサーション」として直接コード化され、すべての取引はアサーション条件を満たさなければ実行できません。
これにより、「すべての脆弱性が修復済み」と仮定する必要はなくなり、コード自体が重要なセキュリティ属性を強制的に施行します。これらの属性に違反する取引は自動的に拒否されます。
これは理論的な空想ではありません。事実、これまでのほぼすべてのハッキング攻撃は、実行中にこうしたセキュリティチェックをトリガーしており、攻撃を阻止できた可能性があります。したがって、かつて流行した「コードは法律」という理念は、徐々に「仕様は法律」へと進化しています。新型攻撃に遭遇しても、攻撃者はシステム整合性を維持するためのコアセキュリティ属性に従わざるを得ず、最終的に残る攻撃手段は影響が極めて小さいか、実施が極めて困難なものに限られます。
—— Daejun Park、a16z 暗号エンジニアリングチーム
その他の業界とアプリケーションについて
13. 予測市場：規模が更大に、範囲が広くなり、より知能化
予測市場はすでに主流の視野に入っています。2026年には、暗号技術、AIとの緊密な融合により、さらに規模を拡大し、範囲を広げ、知能化を進めます。しかし同時に、開発者にとって新たに重要な課題も生じ、早急な解決が求められます。
まず、予測市場にはより多くのコントラクトが上場されます。これにより、「重大な選挙、地政学的イベント」のリアルタイムオッズに加え、さまざまな細分化された結果、複雑な交叉イベントのオッズも取得できるようになります。こうした新コントラクトが継続的に情報を放出し、ニュース生態系に統合されるにつれ（この傾向はすでに現れています）、社会は重要な課題に直面します。こうした情報の価値をどうバランスさせるか？ 暗号技術を活用することで、予測市場の透明性、監査可能性などを最適化設計で向上させることができるのですが、どうすればよいでしょうか？
コントラクト数の大幅な増加に対応するには、コントラクト決済のための新しい「合意形成メカニズム」を確立する必要があります。集中型プラットフォームによる決済（ある出来事が実際に起きたかどうか、どう検証するか）は重要ですが、「ゼレンスキー訴訟市場」「ベネズエラ選挙市場」などの議論のある事例は、その限界を露呈しています。こうした境界事例を解決し、予測市場をより多くの実用的シナリオに拡大するため、新型の分散型ガバナンスメカニズム、大規模言語モデル（LLM）オラクルが議論結果の真実性判定を支援できます。
LLMオラクル以外にも、AIは予測市場にもっと多くの可能性をもたらします。たとえば、予測プラットフォーム上で取引を行うAIエージェントは、短期的な取引優位を得るために多様なシグナルを広範に収集でき、世界の理解や将来のトレンド予測に新たな視点を提供します（Prophet Arenaなどのプロジェクトはこの分野の可能性を示しています）。こうしたエージェントは「高度な政治アナリスト」として人々に意見を求められるだけでなく、その自主的に形成された戦略を分析することで、複雑な社会的出来事に影響を与える核心的要因を発見する手助けにもなります。
予測市場は世論調査に取って代わるでしょうか？ 答えはノーです。むしろ、世論調査の質を向上させます（世論調査情報も予測市場に接続できます）。政治学者として、私が最も期待するのは、予測市場と「豊かで活発な世論調査エコシステム」が協調発展することです。しかし、これには新技術に依存する必要があります。AIは調査体験を最適化できます。暗号技術は、世論調査回答者がロボットではなく本物の人間であることを証明する新しい方法を提供できます。
—— Andrew Hall、a16z 暗号研究アドバイザー、スタンフォード大学政治経済学教授
14. ステークドメディアの台頭
従来のメディアモデルは「客観性」を掲げましたが、その欠点はすでに明らかです。インターネットにより誰もが発言のチャンスを得て、今や越来越多くの実務家、実践者、建設者が直接一般大衆に意見を伝えています。彼らの視点は、世界における彼ら自身の「利害関係」を反映しています。皮肉なことに、聴衆が彼らを尊重するのは、「彼らが利害関係を持っているにもかかわらず」ではなく、「彼らが利害関係を持っているからこそ」なのです。
このトレンドの新しい変化は、ソーシャルメディアの台頭ではなく、「暗号ツールの出現」です。これらのツールにより、人々は「公開検証可能なコミットメント」をすることができます。AIにより大量のコンテンツ生成コストが大幅に低下し、より便利になりました（真実であろうとなかろうと、あらゆる視点、あらゆる身元からコンテンツを生成できます）。そのため、人間（あるいはロボット）の発言だけではもはや説得力がありません。トークン化資産、プログラマブルなロックアップ、予測市場、オンチェーン履歴は、信頼にさらに堅固な基盤を提供します。コメンテーターが意見を述べる際に「言行一致」（資金で意見に裏打ち）していることを証明できます。ポッドキャスト主催者はトークンをロックアップし、投機的に立場を変えたり「買い煽り売り抜き」したりしないことを証明できます。アナリストは予測を「公開決済される市場」と結びつけ、監査可能な実績記録を形成できます。
これが私が言う「ステークドメディア」（staked media）の初期形態です。このメディアは「利害関係」の理念を認めると同時に、それを裏付ける実際の証拠を提供します。このモデルでは、信頼性は「中立を装うこと」でも「根拠のない主張」でもなく、「公開的・透明的・検証可能な利害のコミットメント」から生まれます。ステークドメディアは他のメディア形式に取って代わるのではなく、既存のメディアエコシステムを補完します。それは新しいシグナルを送ります。「私を信じろ、私は中立だ」というのではなく、「これが私が負うリスクであり、これが私の言葉が真実であることを検証できる方法だ」というシグナルです。
—— Robert Hackett、a16z 暗号編集チーム
15. 暗号技術が「ブロックチェーンを超える新しい基盤コンポーネント」を提供
長年にわたり、SNARKs（計算結果を再実行せずとも検証できる暗号証明技術）は基本的にブロックチェーン分野に限定されてきました。その主な理由は「コストが高すぎる」ことでした。計算証明を生成するために必要な作業量は、その計算を直接実行する場合の100万倍にもなります。数千の検証ノードにコストを分散できる場合（ブロックチェーンなど）にのみ、この技術は価値を持ちます。それ以外のシナリオでは非現実的でした。
しかし、この状況は変わりつつあります。2026年には、ゼロ知識仮想マシン（zkVM）証明器のコストは約10000倍に低下します（証明生成作業量が直接計算の10000倍）。メモリ使用量は数百メガバイト程度で、スマホ上で実行可能な速度と、幅広い応用が可能なコストになります。10000倍が「キースレッショルド」になり得る理由の一つは、ハイエンドGPUの並列処理能力がノートPCのCPUの約10000倍あるためです。2026年末までに、単一のGPUで「CPU実行プロセスのリアルタイム証明」を生成できるようになります。
これにより、古い研究論文で提唱されたビジョン、「検証可能なクラウドコンピューティング」が実現します。もし「GPUで処理するには計算量が不足」「関連技術能力が不足」「レガシーシステムの制限」などの理由で、クラウド上でCPUワークロードを実行する必要がある場合、将来的には適切な追加コストを支払うだけで、「計算の正しさに関する暗号証明」を入手できます。証明器はGPU最適化済みであり、コード
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