【後編】AI × Web3はどう使われているのか　メリット・課題・現実的な位置づけ

前編では、AIを取り入れているWeb3プロジェクトと、あえてAIを利用していないプロジェクトを取り上げました。AIとWeb3を組み合わせることで、取引や組織運営が自動化され、より便利な分散型サービスが実現するとの期待もあります。

しかし、実際のプロジェクトを見ると、AIがブロックチェーンそのものを動かしているケースばかりではありません。データの分析やユーザーの操作支援をAIが担い、ブロックチェーンは取引や権限、報酬の記録を担当するなど、それぞれの技術を役割に応じて使い分ける設計が中心です。

後編では、AIとWeb3がどのような構造で組み合わされているのかを整理し、導入によって得られるメリットと課題、プロジェクトを評価する際のポイントを確認します。

AI処理の多くはオフチェーン

現在の多くのAI × Web3サービスでは、計算量の大きいAI処理をオフチェーンで行い、ブロックチェーンには取引、権限、報酬、処理結果などを記録する構成が採用されています。

ブロックチェーン上でスマートコントラクトを実行する際には、処理の計算量に応じたコストが発生します。また、複数の参加者が同じ処理結果を検証する仕組みであるため、大規模なAIモデルの学習や推論をすべてオンチェーンで実行する設計は、費用と処理速度の面で現実的とは限りません。

そのため、AIは通常のサーバーや外部の分散計算基盤でデータを分析し、必要な結果だけをブロックチェーンへ渡します。ブロックチェーン側では、結果に基づく取引の実行や資産の移動、報酬の分配、履歴の保存などを担います。

「AI × Web3」という名称から、AIがブロックチェーン上ですべての処理を自律的に行っている印象を受けることもありますが、実際には両技術の役割を分けた構成が一般的です。この違いを理解することが、プロジェクトの仕組みを正しく見るための出発点となります。

判断と分析の負担を軽減

AIを導入するメリットの一つは、Web3サービスで必要となる情報整理や分析の負担を軽減できることです。前編で取り上げたプロジェクトでも、AIがブロックチェーンを置き換えるというより、データ分析、操作支援、エージェントの判断といった領域で利用される傾向が見られました。

例えばDAOでは、提案内容の要約や分類、過去の議論との比較、投票状況の分析などにAIを活用できます。参加者がすべての提案や議論を確認する負担を減らせれば、意思決定に必要な情報へアクセスしやすくなります。

DeFiでは、市場データやウォレットの状況を分析し、リスクの変化や運用条件を利用者へ提示する用途が考えられます。複数のプロトコルや資産を扱うサービスでは情報量が多くなるため、AIによる整理や説明が利用者の判断を支える役割を持ちます。

自然言語を使った操作支援も、AIとWeb3を組み合わせる代表的な用途です。複雑なメニューや専門用語を理解していない利用者でも、実行したい操作を文章で入力し、必要な手順や注意点を確認できれば、Web3サービスへアクセスする際の負担を減らせます。

ただし、資産の移動や契約の実行を伴う場合、AIの提案をそのまま処理する設計にはリスクがあります。AIが情報を整理した後、最終的な取引内容を人が確認するなど、利用者の承認を残した仕組みが重要です。

透明性と責任をどう確保するか

AIとWeb3を組み合わせる際の大きな課題は、AIが出した結果の根拠をどこまで説明し、検証できるかという点です。スマートコントラクトの処理内容やブロックチェーン上の取引履歴は確認できても、外部で動作するAIがどの情報を使い、どのような過程で結論を出したのかまでブロックチェーンだけで確認できるとは限りません。

DAOの提案評価やDeFiのリスク分析にAIを利用する場合、誤った情報や偏ったデータをもとに結果が生成される可能性もあります。その結果を誰が確認し、問題が起きた際に誰が責任を負うのかを、サービスの設計段階で決めておく必要があります。

AIエージェントへウォレットの操作権限を与える場合は、さらに慎重な管理が求められます。送金額、利用できるサービス、1日当たりの取引回数などに上限を設け、AIが行える操作の範囲を制限する方法が考えられます。

また、AIとブロックチェーンの両方を開発・運用するため、一般的なWebサービスよりも構成が複雑になりやすく、システムの維持費やセキュリティ対策の負担も増えます。AIを追加しても利用者が明確な変化を感じられなければ、開発コストに見合う価値を示すことは困難です。

政策上は複数の制度が関係

日本ではAIとWeb3について、それぞれの技術特性とリスクに応じた政策議論が進められています。AI分野では安全性や透明性、個人情報、知的財産などが主な論点となり、Web3分野では暗号資産、トークン、スマートコントラクトを利用した事業環境の整備が進められています。

AIとWeb3を組み合わせたサービスでは、どちらか一方のルールだけを確認すればよいとは限りません。AIが生成した判断に基づいて暗号資産を移動する場合、AIの信頼性に加え、ウォレットの管理方法、利用者の同意、暗号資産に関する規制など、複数の要素が関係します。

技術的に実装できることと、利用者が安心して継続的に使えることは同じではありません。AIへどこまで権限を与えるか、誤った処理をどのように停止するか、トラブル発生時に誰が対応するかまで含めて設計する必要があります。

AIを使う理由を見極める段階

AI × Web3のプロジェクトを見る際には、AIを利用しているかという点だけで評価せず、どの作業をAIが担当し、その結果をブロックチェーンへどのように接続しているかを確認することが重要です。

AIを導入しなくても同じ機能を実現できる場合、AIという名称が宣伝上使われている可能性もあります。一方、大量の情報整理や自然言語による操作支援など、AIによって利用者や運営者の負担が明確に軽減されているなら、導入する意味を説明しやすくなります。

確認すべきなのは、AIがどこで動いているか、どのデータを参照しているか、資産や取引に対してどこまで権限を持つか、判断を人が確認できるかという点です。これらが明示されていれば、利用者は利便性とリスクを比較しやすくなります。

現時点のAI × Web3は、両技術を組み合わせること自体が価値になる段階から、実際のサービスにAIが必要な理由を問う段階へ移っています。完全な自動化を期待するよりも、人の判断や操作をどの部分で支援しているのかを見ることが、プロジェクトを現実的に評価するための基準となります。