2026年の展望：暗号資産とAIを形成する主要テーマ

By: blockbeats|2026/03/30 03:43:05

元のタイトル：2026 Outlook: Key Themes Shaping Crypto and AI

元の著者：Cuy Sheffield, Head of Crypto at Visa

元の翻訳：Saoirse, Foresight News

仮想通貨とAIが徐々に成熟するにつれ、これら2つの主要分野における最も重要な変化は、もはや単なる「理論上の可能性」ではなく、「実用的に達成可能」なものとなっています。現在、両技術ともパフォーマンス向上において重要な閾値を超えていますが、実世界での採用率は依然として不均一です。2026年の開発の核心的なダイナミクスは、このパフォーマンスと採用のギャップに起因しています。

以下は、私が注視しているいくつかの主要テーマです。これには、技術開発の方向性、価値の蓄積領域、そして最終的な勝者が業界のパイオニアとは大きく異なる可能性がある理由についての予備的な考察が含まれています。

テーマ1：仮想通貨は投機的資産クラスからプレミアムテクノロジーへ移行する

仮想通貨開発の最初の10年間、その重要な特徴は「投機的優位性」でした。市場はグローバルで継続的、かつ非常にオープンな特性を示し、激しいボラティリティが仮想通貨の取引を従来の金融市場よりもダイナミックで魅力的なものにしていました。

しかし同時に、その基盤技術は主流のアプリケーションに対応する準備ができていませんでした。初期のブロックチェーンは遅く、コストがかかり、安定性に欠けていました。投機的なシナリオを除けば、仮想通貨がコスト、速度、利便性の面で既存の従来のシステムを上回ることはほとんどありませんでした。

現在、この不均衡は変化し始めています。ブロックチェーン技術はより高速で経済的、かつ信頼性が高くなっており、仮想通貨にとって最も魅力的なアプリケーションシナリオはもはや投機ではなく、インフラ分野、特に決済プロセスにあります。仮想通貨がより成熟した技術へと進化するにつれ、投機の中心的な地位は徐々に弱まっていきます。それは完全に消滅するわけではありませんが、もはや価値の主な源泉ではなくなるでしょう。

テーマ2：ステーブルコインは「純粋な実用主義」における仮想通貨の明確な成果である

これまでの仮想通貨の物語とは異なり、ステーブルコインの成功は具体的で客観的な基準に基づいています。特定のシナリオにおいて、ステーブルコインは従来の決済チャネルよりも高速で安価、かつ広くアクセス可能であり、現代のソフトウェアシステムにシームレスに統合できます。

ステーブルコインは、ユーザーが仮想通貨を信じるべき「イデオロギー」として捉える必要はありません。そのアプリケーションは既存の製品やワークフローの中で「暗黙のうちに発生」することが多く、これまで仮想通貨エコシステムを「ボラティリティが高く不透明」と考えていた機関や企業も、ついにその価値を明確に理解できるようになりました。

ステーブルコインは、仮想通貨スペースが「投機」ではなく「実用性」に再アンカーするのを助け、「仮想通貨がどのように成功裏に着地できるか」という明確なベンチマークを設定したと言えます。

テーマ3：仮想通貨がインフラになるとき、「流通能力」は「技術的新規性」よりも重要になる

かつて仮想通貨が「投機ツール」としての役割を主に果たしていたとき、その「流通」は内生的でした。新しいトークンは「存在する」だけで自然に流動性と注目を集めていました。

しかし、仮想通貨がインフラになるにつれ、そのユースケースは「市場レベル」から「製品レベル」へと移行しています。決済フロー、プラットフォーム、企業システムに組み込まれ、エンドユーザーには気づかれないことも多くなっています。

このシフトは、既存の流通チャネルと信頼できる顧客関係を持つエンティティ、および規制ライセンス、コンプライアンスシステム、リスク管理インフラを持つエンティティの2種類に大きな利益をもたらします。「プロトコルの新規性」だけに頼ることは、もはや仮想通貨の広範な採用を促進するには不十分です。

テーマ4：AIエージェントには実用的な価値があり、その影響はコーディング分野を超えて拡大している

AIエージェントの実用性はますます顕著になっていますが、その役割は誤解されることが多いです。最も成功しているエージェントは「自律的な意思決定者」ではなく、「ワークフローにおける調整コストを削減するツール」です。

歴史的に、これはソフトウェア開発分野で最も顕著でした。エージェントツールは、コーディング、デバッグ、コードのリファクタリング、環境設定の効率を加速させました。しかし近年、この「ツールとしての価値」はより多くの領域に大幅に拡大しています。

例えばClaude Codeのようなツールを考えてみましょう。これらは「開発者ツール」として位置付けられていますが、そのようなツールの急速な採用は、より深いトレンドを反映しています。エージェントシステムは「知識労働のためのインターフェース」になりつつあり、コーディングの領域を超えています。ユーザーは「エージェント主導のワークフロー」を、研究、分析、執筆、計画、データ処理、運用タスクに適用し始めています。これらは従来のコーディングよりも「一般的な専門職の仕事」に近いタスクです。

真の鍵は「アンビエントコーディング」そのものではなく、その背後にある核心的なパターンです：

・ユーザーは「具体的なステップ」ではなく「目標意図」を委任する；

・エージェントはファイル、ツール、タスク全体で「コンテキスト情報」を管理する；

・ワークフローは「線形進行」から「反復的で対話的」なものへとシフトする。

さまざまな種類の知識労働において、エージェントはコンテキストの収集、定義されたタスクの実行、プロセスハンドオフの削減、反復効率の加速に優れていますが、「オープンエンドな判断」、「責任の帰属」、「エラー修正」にはまだ欠点があります。

したがって、現在生産シナリオで使用されているほとんどのAIエージェントは、完全に独立して動作するのではなく、「制約され、監視され、組み込まれたシステム」を必要とします。AIエージェントの実際の価値は、「労働の代替」や「完全な自律性の達成」ではなく、「知識ワークフローの再構築」から生まれます。

テーマ5：AIのボトルネックは「知能レベル」から「信頼性」へとシフトした

AIモデルの知能レベルは急速に進歩しており、現在の制限要因はもはや「単一の言語流暢性や推論能力」ではなく、「実世界システムにおける信頼性」です。

本番環境では、AIの「幻覚」（誤った情報の生成）、一貫性のない出力、不透明な障害モードという3種類の問題に対してゼロトレランス（許容ゼロ）です。AIがカスタマーサービス、金融取引、またはコンプライアンスプロセスに関与する場合、「概ね正しい」結果はもはや受け入れられません。

「信頼」を構築するには、追跡可能な結果、メモリ機能、検証可能性、そして「不確実性」を積極的に公開する能力という4つの重要な基盤が必要です。これらの能力が十分に成熟するまで、AIの自律性は制限されなければなりません。

テーマ6：システムエンジニアリングがAIを本番シナリオで実装できるかを決定する

成功するAI製品は、「モデル」を「完成品」ではなく「コンポーネント」として見なします。その信頼性は「プロンプトの最適化」ではなく「アーキテクチャ設計」から生まれます。

この「アーキテクチャ設計」には、状態管理、制御フロー、評価および監視システム、さらに障害処理および回復メカニズムが含まれます。このため、AIの開発は「最先端の理論研究」ではなく「従来のソフトウェアエンジニアリング」にますます近づいています。

長期的な価値は、システムビルダーと、ワークフローおよび流通チャネルを制御するプラットフォームオーナーという2つの主要なエンティティに傾くでしょう。

インテリジェントエージェントツールがコーディング領域から研究、執筆、分析、運用プロセスへと拡大するにつれ、「システムエンジニアリング」の重要性がさらに強調されます。知識労働は多くの場合複雑で、状態情報に依存し、コンテキスト集約的であるため、（単に出力を生成するだけでなく）「メモリ、ツール、反復プロセスを確実に管理できる」インテリジェントエージェントがより価値を持つようになります。

テーマ7：オープンモデルと中央集権的制御の矛盾が未解決のガバナンス問題を引き起こす

AIシステムがより有能になり、経済領域に深く統合されるにつれ、「誰が最も強力なAIモデルを所有し制御するか」という問題が根本的な矛盾を引き起こしています。

一方で、最先端分野におけるAI研究は「資本集約的」であり、「計算能力へのアクセス、規制政策、地政学」の影響によりますます集中しています。他方で、オープンソースのモデルとツールは、「広範な実験と容易な展開」の推進力の下で反復と最適化を続けています。

この「中央集権と開放性の共存」は、依存リスク、監査可能性、透明性、長期的な交渉力、重要インフラの制御といった一連の未解決の問題を引き起こしています。最も可能性の高い結果は「ハイブリッドモデル」です。最先端モデルが技術的ブレークスルーを推進し、オープンまたはセミオープンなシステムがこれらの能力を「広く分散されたソフトウェア」に統合する形です。