ダニエル・バラバンダー著

編集：ティム、PANews

将来、インターネットが AI エージェントが互いにサービスに対して支払いを行う市場に進化すれば、暗号通貨はこれまでは夢見ることしかできなかったほど主流の製品市場適合性を達成することになるでしょう。 AI エージェント間でサービスに対する支払いが生まれると確信していますが、マーケットプレイス モデルが勝利するかどうかについては依然として懐疑的です。

「マーケットプレイス」とは、独立して開発され、緩く調整されたエージェントの分散型で許可のないエコシステムを意味します。このようなインターネットは、中央集権的に計画されたシステムというよりも、むしろオープンマーケットに似たものとなるでしょう。最も典型的な「勝利」の事例は Linux です。これと対照的なのが「大聖堂」モデルです。これは、Windows に代表される少数の巨大企業によって管理される、垂直統合された緊密に結びついたサービス システムです。 （この用語は、エリック・レイモンドの古典的なエッセイ「伽藍とバザール」に由来しています。このエッセイでは、オープンソース開発は一見混沌としているものの、適応力があると表現されています。これは、時間をかけて慎重に設計されたシステムよりも優れたパフォーマンスを発揮できる、進化し続けるシステムです。）

このビジョンを実現するための 2 つの前提条件、つまりインテリジェント エージェント決済の普及とバザール経済の台頭を 1 つずつ分析してみましょう。そして、両方が現実になったとき、暗号通貨が便利なだけでなく不可欠になる理由を説明してください。

条件1: 支払いはほとんどの代理取引に統合される

私たちが知っているインターネットのコスト補助モデルは、アプリページの人間の閲覧に基づいて広告を配信することに依存しています。しかし、インテリジェントエージェントが支配する世界では、人間はオンラインサービスにアクセスするために直接ウェブサイトを訪れる必要がなくなります。アプリケーションも、従来のユーザー インターフェイス モデルではなく、インテリジェントなエージェント ベースのアーキテクチャへと移行していくでしょう。

エージェントには広告を販売するための「目」（つまり、ユーザーの注目）がないため、アプリケーションは早急に収益化戦略を転換し、エージェントにサービス料を直接請求する必要があります。これは本質的に、現在の API ビジネス モデルに似ています。 LinkedIn を例に挙げましょう。基本的なサービスは無料でオープンですが、API (つまり「ロボット」ユーザーインターフェイス) を呼び出す場合は、対応する料金を支払う必要があります。

このことから、エージェント間のほとんどの取引に支払いシステムが統合される可能性が高いと思われます。サービスを提供する際、インテリジェント エージェントはマイクロトランザクションの形式でユーザーまたは他のインテリジェント エージェントに料金を請求します。たとえば、パーソナルエージェントに LinkedIn で素晴らしい求職者を探すように依頼すると、その時点でパーソナルエージェントは LinkedIn の採用エージェントとやり取りすることになり、そのサービスに対して前払い料金を請求されます。

条件 2: ユーザーは、高度に専門化されたプロンプト、データ、ツールを備えた独立した開発者によって構築されたエージェントに依存します。これらのエージェントは互いのサービスを呼び出すことで「マーケットプレイス」を形成しますが、マーケット内ではエージェント間に信頼関係は存在しません。

この条件は理論的には意味をなしますが、実際にどのように機能するかはわかりません。

バザールモデルが形成される理由は次の通りです。

現在、サービス業務の大部分は人間が行っており、特定のタスクはインターネットを通じて解決しています。しかし、インテリジェントエージェントの出現により、テクノロジーが引き継ぐことができるタスクの範囲は飛躍的に拡大するでしょう。ユーザーは、特定のタスクを完了するために、専用のプロンプト、ツール呼び出し機能、およびデータ サポートを備えたインテリジェント エージェントを必要とします。こうしたタスク セットの多様性は、信頼できる少数の企業でカバーできる範囲をはるかに超えるものになります。これは、iPhone がその潜在能力を最大限に発揮するには、大規模なサードパーティ デベロッパー エコシステムに依存する必要があるのと同じです。

独立した開発者がこの役割を担い、非常に低い開発コスト（ビデオコーディングなど）とオープンソースモデルの組み合わせを通じて、特殊なインテリジェントエージェントを作成する能力を獲得します。これにより、さまざまなセグメントの多数のエージェントで構成されるロングテール市場が生まれ、市場のようなエコシステムが形成されます。ユーザーがエージェントにタスクの実行を依頼すると、これらのエージェントは特定の専門能力を持つ他のエージェントを呼び出して協力します。呼び出されたエージェントはさらに多くの垂直エージェントを呼び出し続け、階層的なチェーンコラボレーションネットワークを形成します。

このバザールシナリオでは、サービスを提供するプロキシのほとんどは、未知の開発者によって提供されており、比較的ニッチな用途があるため、お互いに比較的信頼できません。ロングテールエージェントが信頼できる認知を得るのに十分な評判を築くのは困難です。この信頼の問題は、デイジー チェーン モデルで特に顕著になります。サービスが層ごとに委任される場合、サービス エージェントがユーザーが最初に信頼したエージェント (またはユーザーが合理的に識別できるエージェント) から遠ざかるにつれて、各委任リンクにおけるユーザーの信頼は徐々に低下します。

しかし、これを実際にどのように達成するかを考えると、多くの未解決の疑問が残ります。

私たちは、市場におけるインテリジェントエージェントの主な応用シナリオとして専門的なデータから始め、具体的な事例を通して理解を深めていきます。暗号通貨の顧客のために大量の取引を取り扱い、交渉済みの契約条件書を何百枚も蓄積してきた小規模の法律事務所を考えてみましょう。シードラウンドで資金を調達している暗号通貨企業であれば、これらの条件書に基づいてモデルを微調整するエージェントが、資金調達条件が市場基準を満たしているかどうかを効果的に評価できるというシナリオを想像できます。これは重要な実用的価値を持ちます。

しかし、もっと深く考える必要があります。インテリジェントエージェントを通じてそのようなデータに関する推論サービスを提供することは、法律事務所にとって本当に利益になるのでしょうか?

このサービスを API の形で一般に公開することは、本質的に法律事務所の専有データを商品化することであり、法律事務所の真のビジネス上の魅力は、弁護士の専門的なサービス時間を通じてプレミアム収入を得ることにあります。法的規制の観点から見ると、価値の高い法的データは厳格な守秘義務の対象となることが多く、これがその商業的価値の中核であり、ChatGPT などのパブリック モデルがそのようなデータを取得できない重要な理由です。ニューラル ネットワークが「情報の原子化」という特性を持っているとしても、弁護士と依頼者間の守秘義務の枠組みの中で、アルゴリズムのブラック ボックスの説明不可能な性質は、法律事務所が機密情報を漏らさないことを保証するのに十分でしょうか。これは重大なコンプライアンスリスクをもたらします。

すべての要素を考慮すると、法律事務所にとってより良い戦略は、データ資産を収益化するリスクを負うのではなく、AI モデルを社内に導入して法的サービスの精度と効率を向上させ、専門サービス分野で差別化された競争上の優位性を築き、弁護士の知的資本を中核的な収益モデルとして引き続き活用することかもしれません。

私の意見では、プロフェッショナル データとインテリジェント エージェントの「最適なアプリケーション シナリオ」は、次の 3 つの条件を満たす必要があります。

  1. データは高い商業的価値を持つ
  2. 機密性のない業界（医療/法律など以外）
  3. 主業務から外れた「データ副産物」。

海運会社（センシティブでない業界）を例に挙げると、物流・輸送中に生成される船舶の位置、貨物量、港湾回転率などのデータ（コアビジネス以外での「データ排出」）は、商品ヘッジファンドが市場動向を予測する上で貴重なものとなる可能性があります。このタイプのデータを収益化するための鍵は、データ取得の限界費用がゼロに近く、中核的な企業秘密に関係しないことです。同様のシナリオは、小売業界の顧客フローのヒートマップ（商業用不動産の評価）、電力網会社の地域電力消費データ（工業生産指数予測）、映画やテレビプラットフォームのユーザー視聴行動データ（文化トレンド分析）などの分野に存在する可能性があります。

現在知られている典型的な事例としては、航空会社が旅行プラットフォームに定時性データを販売したり、クレジットカード会社が小売業者に地域の消費動向レポートを販売したりすることが挙げられます。

プロンプトワードやツールコールに関しては、主流ブランドによって製品化されていない価値をインディー開発者が提供できるかどうかはわかりません。私の単純な論理はこうです。プロンプトワードとツールコールの組み合わせが、独立系開発者が収益を上げるのに十分な価値があるのであれば、信頼できる大手ブランドが参入して商品化するのではないでしょうか。

これは私の想像力の欠如によるものかもしれません。 GitHub 上のニッチなコード リポジトリのロングテール分布は、インテリジェント ボディ エコシステムの良い例えとなります。具体的な事例を共有していただければ幸いです。

実際の状況がマーケットプレイス モデルをサポートしない場合、サービスを提供するエージェントの大部分は、よく知られたブランドによって開発されるため、比較的信頼できます。これらのプロキシは、信頼できるプロキシの選別されたセットへの対話を制限し、信頼のチェーンメカ​​ニズムを通じてサービス保証を実施できます。

なぜ暗号通貨は不可欠なのでしょうか?

インターネットが、サービス提供に対して報酬を受け取る（条件 1）専門だが大部分は信頼できないエージェント（条件 2）の市場になった場合、暗号通貨の役割ははるかに明確になります。暗号通貨は、信頼性の低い環境での取引をサポートするために必要な信頼を提供します。

ユーザーは、無料のオンライン サービスを使用する場合、ためらうことなく投資します (最悪の結果は単なる時間の無駄であるため)。しかし、金銭の取引が絡む場合、ユーザーは「支払った金額に見合った価値が得られる」という確実性を強く要求します。現在、ユーザーは支払い時に相手方またはサービス プラットフォームを信頼し、サービスが完了した後にパフォーマンスを検証するという「まず信頼し、後で検証する」プロセスを通じてこの保護を実現しています。

しかし、多くのエージェントで構成される市場では、信頼と事後検証を実現するのは他のシナリオよりもはるかに困難になります。

信頼。前述のように、ロングテール分布のエージェントが他のエージェントの信頼を得るのに十分な評判を蓄積することは困難です。

事後検証。エージェントは非常に長いチェーン構造で互いに呼び出すため、ユーザーが手動で作業を検証し、どのエージェントが不注意または不適切な動作をしているかを特定することは非常に困難になります。

重要なのは、現在私たちが頼りにしている「信頼しつつも検証する」モデルは、この（技術的な）エコシステムでは持続可能ではないということです。ここで暗号技術が役立ち、信頼のない環境での価値の交換が可能になります。暗号化テクノロジーは、暗号検証メカニズムと暗号経済的インセンティブメカニズムの二重の保護を通じて、従来のモデルの信頼、評判システム、および手動による事後検証への依存を置き換えます。

暗号検証: サービスを実行するエージェントは、サービスを要求したエージェントに対して、約束されたタスクを完了したことを暗号で証明できる場合にのみ報酬を受け取ります。たとえば、エージェントは、信頼できる実行環境 (TEE) 証明またはゼロ知識トランスポート層セキュリティ (zkTLS) 証明を通じて、指定された Web サイトから実際にデータをクロールしたこと、特定のモデルを実行したこと、または特定の量のコンピューティング リソースを提供したことを証明できます (このような検証を十分に低いコストまたは十分に速い速度で実現できることを前提としています)。このタイプの作業は決定論的であり、暗号技術を通じて比較的簡単に検証できます。

暗号経済学: サービスを提供するエージェントは資産を賭ける必要があり、不正行為が発覚した場合は罰金が科せられます。このメカニズムは、経済的インセンティブを通じて誠実な行動を保証し、信頼のない環境でも機能します。たとえば、エージェントがトピックを調査してレポートを提出することはできますが、それが「良い仕事をした」かどうかをどのように判断できるでしょうか?これは決定論的ではないため検証可能性のより複雑な形式であり、正確なあいまい検証可能性を実現することが長い間暗号プロジェクトの究極の目標でした。

しかし、AIを中立的な仲裁者として活用することで、最終的にあいまいな検証可能性を実現できると私は信じています。 Trusted Execution Environment などの信頼が最小限に抑えられた環境で、AI 委員会が紛争解決と削減のプロセスを実行することを想定できます。エージェントが別のエージェントの作業に疑問を呈すると、委員会の各 AI は、そのエージェントの入力データ、出力結果、および関連する背景情報（ネットワーク上での過去の論争の的となった記録、過去の作業などを含む）を取得します。その後、没収するかどうかを決定できます。これにより、経済的インセンティブを通じて参加者による不正行為を根本的に防止する楽観的な検証メカニズムが形成されます。

実用的な観点から見ると、暗号通貨はサービス証明を通じて支払いのアトミック性を実現します。つまり、AI エージェントに支払いが行われる前に、すべての作業が完了していることが検証される必要があるということです。許可のないプロキシ経済において、これはネットワークのエッジで確実に保証を提供できる唯一のスケーラブルなソリューションです。

要約すると、エージェント取引の大部分が資金の支払いを伴わない場合（つまり、条件 1 が満たされていない）、または信頼できるブランドで行われる場合（つまり、条件 2 が満たされていない）、エージェント用の暗号通貨支払いチャネルを構築する必要はない可能性があります。資金が安全であれば、ユーザーは信頼できない相手とのやり取りを気にしないからです。金銭取引に関しては、エージェントは対話できるオブジェクトを少数の信頼できるブランドと機関のホワイトリストに制限し、信頼チェーンを使用して各エージェントがサービスを提供するという約束を確実に果たすようにするだけで済みます。

しかし、これら両方の条件が満たされれば、暗号通貨は、信頼性の低い許可のない環境で作業を検証し、大規模な支払いを実施する唯一の方法であるため、不可欠なインフラストラクチャになります。暗号化により、バザールは大聖堂と競争するためのツールを獲得します。