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を使っていないWeb3プロジェクトの例を見てきました。AIとWeb3が組み合わされることで、すべてが自動化され、より便利で賢い分散型社会が実現する、という期待が語られることもあります。しかし、現実のプロジェクトを一つひとつ見ていくと、AI × Web3は決して万能な組み合わせではなく、明確な利点と同時に構造的な難しさを抱えていることが分かります。

後編では、AI × Web3が実際にはどのような構造で使われているのかを整理し、そのメリットと課題、現時点での現実的な位置づけを確認していきます。

AIはどこで動いているのか ― AIは主にオフチェーンで補助的に使われている

まず押さえておくべき重要な点として、AIがブロックチェーン上で直接動いているケースはほとんど存在しません。ブロックチェーンは、取引の検証や履歴の改ざん防止を目的とした仕組みであり、計算コストが非常に高く、処理速度も限られているため、大量の計算を必要とするAIの推論や学習処理をオンチェーンで行うことは現実的ではありません。そのため、現在のAI × Web3プロジェクトの多くでは、役割が明確に分けられています。AIはオフチェーン、つまり通常のサーバー環境や分散計算基盤で動作し、ブロックチェーンはルールの定義、報酬の分配、結果の記録といった役割を担います。

この仕組みを理解していないと、「AI × Web3」という言葉からAIが全てオンチェーンで自律的に動いているような印象を受けてしまいがちです。しかし実際には、ブロックチェーンの制約を前提とした、非常に現実的な設計が採られています。ここに、イメージと実態のズレが生まれやすい理由があります。

AIを使うWeb3プロジェクトのメリット ― Web3における判断や分析の負担を軽減する役割

AIを取り入れることで、Web3は確かに新しい可能性を得ています。特に効果が期待されているのは、人が時間をかけて行ってきた判断や分析を補助する領域です。

例えばDAOの運営では、提案内容の整理や分類、過去の投票結果との比較、参加者の傾向分析など、運営側・参加者双方にとって負担の大きい作業が存在します。これらをAIが支援することで、意思決定のための情報整理が容易になり、参加のハードルを下げることが期待されています。

DeFi分野でも、市場データの分析や条件に応じた戦略の見直しといった作業は、人が常に対応するのが難しい領域です。AIを使うことで、こうした作業を補助し、リスク管理や運用の効率化を図ろうとする試みが進んでいます。

また、複雑になりがちなWeb3プロトコルにおいて、AIがインターフェースの役割を果たすことで、ユーザーが仕組みを理解しやすくなる可能性もあります。専門的な操作や設定を、自然言語による指示や簡易的な説明に置き換えることで、Web3の利用体験を改善しようとする動きです。注意する点は、これらの多くはAIによる完全自動化を目指しているわけではなく、実際には、人の判断を前提としたうえで、その一部をAIが補助する設計が主流です。

AI × Web3が抱える共通の課題 ― 透明性と信頼性の確保が大きな課題

一方で、AI × Web3にはいくつか共通する課題があります。まず挙げられるのが、仕組みの分かりにくさです。AIの判断プロセスはブラックボックス化しやすく、「なぜその結論に至ったのか」を説明することが難しい場合があります。これは、透明性を重視するWeb3の思想と相性が悪い場面を生み出します。

特にDAOやDeFiのように、参加者の合意や信頼が重要な仕組みにおいて、判断の根拠が説明できないAIは、不安や不信感を招く可能性があります。誰がAIの判断に責任を持つのか、誤った判断が行われた場合にどう対応するのか、といった問題も簡単には解決できません。

次に、ユーザーが体感できる変化が少ないという点も課題です。裏側ではAIが動いていても、利用者から見ると従来のWeb3と大きな違いが感じられないケースも多く、価値が伝わりにくい状況が生まれています。さらに、AIとWeb3の両方を扱うため、開発や運用コストが高くなりやすい点も無視できません。技術的な難易度が高く、実験段階にとどまっているプロジェクトも多く見られます。

国際的・国内の動き

Web3とAIの関係については、政策や規制面での議論が各国で進んでいます。日本の政治関係者がWeb3とAIに関する最新技術や規制のあり方について意見を交わす場面が報じられました。自由民主党の塩崎議員は2023年７月、米国のAI企業を訪問し、日本でもAI規制について体系的に議論を進めていると述べています。また、G7や国際会議の場でもAIとWeb3技術の利点やリスクについて共有が進んでいることが指摘されています。これらの動きは、政策面でも両技術が並行して検討されていることを示しています。

さらに、日本国内でもWeb3とAIをともに推進する姿勢が見られるとされ、AIの社会的活用に対する議論がWeb3分野と重なる部分があるという点も言及されています。こうした議論は、今後の技術開発や規制設計にも影響を与える可能性があります。

AI × Web3は「なぜ使われているか」を見極める段階にある

現時点でのAI × Web3は、すぐに使いこなす技術というより、どのような場面で使われているのかを理解する段階にあります。プロジェクトを見る際には、「AIが使われているかどうか」ではなく、「なぜAIが必要なのか」「どの部分を補っているのか」を確認することが大事です。

AIがなくても成立する仕組みなのか、それともAIがあることで運用が現実的になっているのか。この違いを意識することで、AI × Web3を過度に期待したり、逆に過小評価したりすることを避けやすくなります。

AIとWeb3は、部分的で補助的な形での融合が始まっています。その現実的な位置づけを理解することが、AI × Web3を正しく捉えるための第一歩と言えるでしょう。

一方、日本でもWeb3やAIに関する政府・関係機関の取り組みが進んでいます。日本政府はAIを一時的な技術トレンドとしてではなく、今後の産業競争力や社会基盤を支える重要な技術として位置づけており、国のAI戦略においても社会全体への継続的かつ責任ある利活用を重視しています。

こうした方針のもと、産業界や研究機関と連携した取り組みが進められており、AIとデジタル技術をどのように制度や経済に組み込んでいくかが継続的に議論されています。

その流れの中で、Web3も単独の技術としてではなく、AIと並ぶ次世代のデジタル基盤の一つとして扱われる場面が増えつつあります。日本の主要企業や自治体においても、AIやWeb3を活用した実証実験や社会実装を検討する動きが報告されており、短期的な成果よりも、中長期的な活用を見据えた取り組みが意識されている点が特徴です。こうした動きからも、日本ではAIを中心としたデジタル技術を今後の社会に不可欠な要素として重視している姿勢がうかがえます。