AIが次なるBitcoin採用のエンジンとなる可能性があると、Nakamoto CEOのDavid Baileyが語る
ナカモト社のCEO兼会長であるデイビッド・ベイリー氏は、人工知能が次世代のBitcoin採用の予期せぬ促進要因となる可能性があると述べた。投資銀行TD Cowenが主催するディスカッションで、ベイリー氏は、Bitcoinの最大の長期的障壁の一つがネットワークそのものではなく、ユーザーがアクセスするために使用しなければならない複雑なインターフェースであると主張した。ウォレットアドレス、プライベートキー、トランザクション管理その他の技術的なプロセスは、まだ新規ユーザーを躊躇させる要因となっているが、AI搭載ツールはこれらの操作をはるかに簡単にすることが可能である。
このアイデアは、二つの主要なトレンドが同時に進行している中で生まれました。機関投資家によるBitcoinのアクセスは、スポットBitcoinETFや企業の財務戦略を通じて拡大しており、一方でAIエージェントはオンラインサービスとのやり取りや、委任された権限に基づく経済的意思決定においてますます高度化しています。同時に、開発者たちは、ソフトウェアエージェントがデータや計算能力、デジタルサービスを自動的に購入できるような決済インフラの実験を進めています。これらの進展は、AIがBitcoin需要の主要な駆動要因となることを証明するものではありませんが、ベイリーがAI、Bitcoin、デジタル決済の交差点にさらに注目すべき理由を理解するためのより明確な基盤を提供しています。
Bitcoinの採用は大幅に拡大しているが、ネットワークを初めて利用するユーザーにとっては、ユーザー体験が依然として複雑に感じられることがある。ウォレットの作成、Bitcoinアドレスの理解、プライベートキーの保護、トランザクション手数料の管理、オンチェーン支払いとLightning支払いの選択などは、ユーザーが最初の取引を完了する前に障壁となる可能性がある。ベイリーは、人工知能がユーザーとBitcoinインフラの間のインターフェースをシンプルにすることで、こうした障壁の一部を軽減できると考えている。新規ユーザーが最初からすべての技術的プロセスを理解する必要なく、AIツールがより親しみやすい言語で、一般的なウォレットや支払いのタスクをガイドできるようになる。
その違いは重要です。なぜなら、Bitcoinの広範な採用が、プロトコルレベルでの仕組み変更を必ずしも必要としないからです。代わりに、基盤となるインフラの上に、ユーザーのリクエストを解釈し、馴染みのない概念を説明し、ユーザーが手動で行う必要のある技術的な判断の数を減らす、よりアクセスしやすいレイヤーを設けることができます。AIエージェントウォレットの開発は、自律的なソフトウェアにデジタル資産とのやり取りに対して明確に定義された権限を与えるウォレットアーキテクチャへのより広範な移行を反映しています。経験が浅いユーザーにとって、同様の技術は、明確なトランザクション確認、セキュリティ制御、責任ある鍵管理の必要性を損なうことなく、Bitcoinへのアクセスを容易にします。
AIがBitcoinウォレットや支払いの使用をより簡単にできる可能性
AI搭載のアシスタントは、ユーザーが取引の背後にあるすべての技術的ステップを理解しなくても、通常の指示をBitcoinウォレットの操作に変換する可能性があります。ユーザーは、残高を確認したり、Bitcoin支払いを準備したり、ネットワーク手数料を推定したり、取引がまだ確認されていない理由を説明してもらったりできます。複数の画面を移動して生のブロックチェーン情報を解釈する代わりに、ユーザーは各アクションを完了しながら文脈に即した説明を受けられます。
このアプローチにより、ユーザーがシステムをまず学ぶ必要なく、目的に応じてインターフェースが適応するため、Bitcoinウォレットや支払いがより利用しやすくなる可能性があります。AIは、支払いオプションの違いを説明したり、異常な取引詳細を警告したり、複雑なウォレット情報をシンプルな言葉で提示するのにも役立ちます。企業にとって、同様のツールは、従業員がBitcoin関連の金融製品を使用し始める際のトレーニング負荷を軽減する可能性があります。
ベイリーのより広い主張は、AIがユーザーとBitcoinの技術的インフラの間に抽象化レイヤーとなる可能性があるということである。しかし、簡素化は責任の排除と混同されてはならない。Bitcoinの取引は取り消し不可能であり、セルフカストディにはウォレットの認証情報の慎重な保護が必要である。したがって、AI支援システムは、資金が移動する前に何を承認しているのかを明確にするセーフガードと利便性を組み合わせる必要がある。
AIエージェントがBitcoinとLightning Networkをどのように活用できるか
この概念の一部はすでに理論を超えて動き始めています。2026年7月、Lightning Labsは、人間とAIエージェントが使用するアプリケーションへの自己保管型BitcoinおよびLightning支払いの統合を容易にするためのツールキット「Wavelength」のアルファ版をリリースしました。より広範な Bitcoin Lightning Networkは、Bitcoin上に構築されたレイヤー2決済システムとして動作し、自動化されたデジタル支払いに役立つ可能性のある高速で低コストの振替をサポートしています。
このようなインフラストラクチャが重要である理由は、自律型ソフトウェアがタスクを完了する際に資金を受け取り、支出する必要が将来的にある可能性があるからです。ユーザーに何かを購入することを推奨するだけでなく、エージェントは許可されたウォレットとやり取りし、事前に定義された制限内で特定の取引を完了することが可能です。ライトニングの比較的高速で低コストの支払い設計は、AIシステムがサービスを即座に購入する必要がある場合、こうした小さなデジタル取引に役立つ可能性があります。
可能な用途には以下が含まれます：
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機械間支払い：AIエージェントは、すべての支払いを人間が手動で完了させる必要なく、他のソフトウェアサービスと小さな取引を決済できます。
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従量課金コンピューティング：エージェントは固定サブスクリプションを維持するのではなく、処理能力、ストレージ、またはモデル推論の特定の数量を購入できます。
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自律的なデータ購入：ソフトウェアは、タスクに必要な場合に専門的なデータセットやリアルタイム情報を取得できる。
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マイクロペイメントベースのコンテンツ：エージェントはフルサブスクリプションを購入するのではなく、個々のデジタルリソースに対して支払うことができます。
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自動サービスアクセス：支払いがAPIやその他のオンラインリソースへのアクセスプロセスの一部となる可能性があります。
セキュリティは、このようなシステムがより広く利用されるかどうかの中心的な要素である。AIモデルにプライベートキーへの無制限の制御権を与えることは、明白なリスクを生む。より制御されたアーキテクチャでは、ウォレットの認証情報をモデルから分離しつつ、認可されたソフトウェアが限定的に定義された取引を実行できるようにすることができる。したがって、長期的な機会は、Bitcoinの利用を容易にすることだけでなく、AI支援によるBitcoin支払いをシンプルかつ安全に制限することにもかかっている。
Bitcoinへの機関投資は、スポットBitcoinETFや企業の財務戦略、伝統的金融機関の関与拡大を通じてすでに拡大している。しかし、ベイリーは、これまでに資産へ流入した資本の数量が、企業、資産運用会社、銀行、財務管理者その他の大口投資家にわたる潜在的市場の一部に過ぎないため、機関によるBitcoinの採用はまだ初期段階にあると主張している。彼の主張は、機関の採用が実現しなかったということではなく、現在の成長がプロセスの終焉ではなく、始まりを示している可能性があるということである。
最近の市場データは、機関投資家のアクセスが大幅に拡大したことを裏付けている。2026年9月15日現在、米国Bitcoin ETFの追跡商品は、上場ファンド全体で約127万BTCを保有しており、これはBitcoinの最大供給量2100万BTCの約6%に相当する。これらの保有高は、規制された投資商品がすでに達成した規模を示すとともに、機関投資家のBitcoinへの露出が比較的少数の商品に集中していることを浮き彫りにしている。
スポット型Bitcoin ETFにより機関投資家のアクセスが拡大
スポットBitcoin ETFは、基金が代わりに保有するBitcoinによって裏付けられた取引所上場株式を通じて資産にアクセスすることで、多くの従来の投資家にとって重要な運用上の障壁を除去しました。投資家はBitcoinを直接購入したり、機関用の保管体制を構築したり、プライベートキーのセキュリティを内部で管理したりする必要がなくなりました。
ETFの活動は、Bitcoin市場が変動しているときでも、機関の関心が依然として高いままであることを示している。たとえば、2026年9月4日週末までの米国スポットBitcoin ETFは、約9億8690万ドルの純流入を記録し、複数週にわたるプラスの資金流入を継続した。ETFへの需要は必ずしも持続的な価格上昇に直結するわけではないが、規制されたチャネルを通じてBitcoinにアクセスする方法を測定可能な指標で示している。現在の市場動向は、 Bitcoin BTC/USDT市場を通じて確認することもでき、機関の資金流れデータとともに価格の文脈を提供する。
しかし、ベイリーにとって、ETFへのアクセスが容易になったからといって、機関投資家の採用プロセスが完了したわけではありません。取引所取引製品は一つの道に過ぎません。機関参加は、直接保有、運用戦略、構造化商品、貸出市場、企業の貸借対照表、その他の金融インフラを含むこともできます。また、年金基金、保険会社、銀行、その他のグローバルな大規模資本プール間で採用状況は依然として不均一です。
企業のBitcoin保有高は増加しているが、依然として集中している
企業の財務戦略は、Bitcoinが従来の金融市場に統合される過程で、さらに顕著な一部となっています。CoinGeckoは現在、約129万BTCを保有する180社の上場企業を追跡しており、これはBitcoinの最大供給量の6%以上に相当します。これは膨大な数量のBitcoinですが、所有は広範な企業セクター全体にわたる通常の貸借対照表の配分というより、限られた数の企業に集中しています。
企業によるBitcoinの採用がさらに拡大するかどうかに影響を与える可能性のある要因はいくつかあります：
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財務の多様化：企業は、より広範な資本配分戦略の一環として、現金、債券、その他の準備資産とともにBitcoinの評価を継続する可能性があります。
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ガバナンス要件：企業資本を投入する前に、保管、会計、リスク限度、株主監督をカバーする方針を理事会が策定する必要があります。
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資本市場戦略：一部のBitcoin財務企業は、株式と債務調達の組み合わせを用いて保有高を拡大しています。
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国際的な参加：Bitcoin財務戦略は、米国以外でも次第に登場しており、企業の採用範囲が地理的に広がる可能性があります。
したがって、企業の保有資産は、現在の採用サイクルにおける進展と限界の両方を示している。大規模なBitcoin保有資産は、この資産が上場企業の財務戦略の一部となり得ることを示しているが、このモデルはまだ標準的な企業慣行にはなっていない。今後さらに広がるかどうかは、市場状況、規制、会計上の考慮事項、および各企業がボラティリティの高いデジタル資産を保有するリスクをどのように評価するかにかかっている。
次の段階のBitcoin採用は、初期の機関投資家を超えて広がる可能性がある
次段階の機関投資家の採用では、完全に新しいシステムを構築するのではなく、既存の投資および財務フレームワークにBitcoinを取り込む金融機関の範囲が広がる可能性があります。規制されたファンド、機関用預託機関、そして確立された市場インフラにより、このプロセスは数年前よりも容易になっています。ETFへの資金流入は、機関によるBitcoin需要の重要な指標として引き続き注目されています。
ただし、機関の採用は自動的であるとは限りません。投資委員会は、資本を割り当てる前に、変動率、流動性、保管、規制、会計、ポートフォリオリスクを評価する必要があります。また、異なる組織にはそれぞれ非常に異なる任務があります。資産運用会社はBitcoin製品を提供できるかもしれませんが、年金基金や保険会社は同様の露出を得る前により厳しい内部ルールに従う必要があります。
そのため、ベイリーの「まだ早い」という主張は、将来の投資を保証するものというより、残されたアドレス可能な市場の規模に関する声明と理解すべきです。より広範な参加がBitcoinを従来の金融に組み込む役割を拡大する可能性がありますが、そのスピードは規制の動向、機関のリスク許容度、そしてBitcoinが大規模投資家の目標に引き続き合致するかどうかに依存します。
AIエージェントは、主に質問に答えるためのシステムから、ウェブサイトとやり取りし、デジタルサービスにアクセスし、人間の関与を最小限に抑えながらタスクを完了できるソフトウェアへと進化しています。支払いは、この進化の自然な拡張です。エージェントが情報、計算能力、ソフトウェアサービスを定期的に購入し始めるなら、プログラムで動作し、マシン速度で処理できる支払いシステムが必要になります。
これはデジタルマネーのための新たな潜在的市場を生み出します。BitcoinはLightning Networkおよび関連する支払いプロトコルを通じて参加できますが、現在の証拠は、ステーブルコインが自律的支払いにおいて重要な利点を有していることを示しています。したがって、長期的な課題は、AIエージェントが取引を行うかどうかではなく、異なる経済機能に対してどの支払いインフラと資産を選択するかです。
AIエージェントの支払いが実験から実際の経済活動へと移行しています
AI駆動の支払いが、測定可能なブロックチェーン活動を生み出し始めています。CoinDeskが2026年5月に報じたKeyrockのレポートによると、2025年5月から2026年4月の間に、AIエージェントは約1億7600万件のブロックチェーントランザクションを通じて7300万ドル以上を決済しました。ドル価値はグローバルな支払い市場と比較するとまだ微々たるものですが、大量のトランザクション数は、エージェントがデジタルサービスを利用しながら多数の小額支払いを生成する可能性を示しています。
このパターンは従来の消費者商業とは異なります。AIエージェントは大規模な小売購入を行うのではなく、1回のAPIリクエスト、短時間のコンピューティングパワー、または小さなデータの一部に対して支払う必要があるかもしれません。これは、従来のカード処理の経済モデルでは効率が低い、頻繁で自動化された取引に特化した決済システムを有利にします。
国際通貨基金は、目的を解釈し、タスクを計画し、人間の介入を最小限に抑えながらデジタルサービスと相互作用できるシステムであるエージェント決済の登場を検討した。2026年4月の分析では、決済が明示的な人間による指示からソフトウェアエージェントを介した取引へ徐々に移行する可能性があると指摘されている。一方で、認証、決済、コンプライアンス、サイバーセキュリティ、法的責任を巡る未解決の課題は依然として重要である。
Bitcoinがマシン間支払い経済にどのように組み込まれるか
Bitcoinの機会は、従来のカードをすべてのサービスと連携させて維持することなく、グローバルでプログラム可能な支払いを必要とする自律的なソフトウェアの分野で最も強力である可能性があります。Lightningを通じて、小額支払いを迅速かつ比較的低コストで決済でき、エージェントがリソースを即座に取得する必要があるオンライン環境での利用可能性が生まれます。
AIエージェントの経済モデルは、ペイアズユーゴーのデジタルサービスを促進する可能性もあります。複数のデータソースに対する月額サブスクリプションを支払う代わりに、自律システムは必要なときにのみ特定のデータセットやAPI呼び出しを購入できます。機械間取引がこの方向に発展するならば、大量の小口取引を処理できる支払いシステムの重要性が高まっていくでしょう。
潜在的な応用には以下が含まれます：
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従量制AIサービス：エージェントは必要に応じて個別のモデル呼び出しや専門的なAIツールを購入できます。
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自律的なデジタルマーケットプレイス：ソフトウェアが手動のチェックアウトプロセスなしで、データや計算リソースを購入・販売できる。
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国境を越える機械支払い：異なる国のエージェントが、インターネットネイティブな決済インフラを通じて相互にやり取りできる。
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マイクロペイメントによるコンテンツアクセス：フルサブスクリプションではなく、個別の記事、データベース、またはデジタルリソースを1つずつ購入できます。
Bitcoin政策研究所の調査は別の視点を提供するが、その結果は慎重に解釈されるべきである。36のAIモデルにおける9,072のシミュレーションされた金銭的決定を分析したところ、Bitcoinは全回答の48.3％、長期的な価値保存シナリオでは79.1％で選ばれた。しかし、これらは実際の資金を支出する自律エージェントの行動ではなく、制御されたモデルの応答であるため、結果は実際の採用ではなく、実験条件下でのモデルの好みを示している。
BitcoinはAIエージェント決済において依然として強い競争に直面している
現在の現実の活動は、AIの採用を自動的にBitcoinの採用と見なすべきでない理由を示しています。Keyrockの調査によると、調査したAIエージェントの支払いボリュームのほぼすべてがUSDCで決済されており、ステーブルコインがマシンコマースで早期に優位性を獲得していることが示されています。法定通貨で固定された価値のサービスをエージェントが購入する場合、ドル建て資産は価格設定、予算策定、会計を簡素化できます。
Bitcoin政策研究所の調査では、同様の機能的分断が示された。Bitcoinはすべてのシナリオでリードし、長期的な価値保存の選択において強く優勢であったが、日常的な支払いのシナリオでは、Bitcoinが36％であるのに対し、ステーブルコインが53.2％選ばれた。これらの数値は実際の取引データではなく、シミュレーションされたAIモデルの選択を反映しているが、異なる形態のデジタルマネーが異なるマシン経済の役割を果たす可能性を示唆している。
Lightning インフラが開発者やエージェントにとって統合しやすくなれば、Bitcoin は依然として独自の保有資産として発展する可能性がある。そのオープンなグローバルネットワークと単一の発行体に依存しない特性は、特定の決済形態にとって魅力的である一方、安定した計価単位を必要とする取引にはステーブルコインの方が便利なままである可能性がある。したがって、将来のマシン経済は単一の支配的資産で動くとは限らない。
セキュリティとガバナンスは、テクノロジーと同様に重要です。AIシステムはエラーを起こしたり、指示を誤解したり、悪意ある操作の標的になったりする可能性があります。したがって、自動決済インフラには、支出制限、身元管理、取引ログ、権限システム、および大口取引を人間の承認に引き上げるメカニズムが必要です。確率的AIシステムと、決定論的な認可と最終決済を必要とする決済ネットワークの間には、本質的な緊張関係があります。
デイビッド・ベイリーは、AIがBitcoin採用の新たなエンジンとなる可能性について論じており、これは独立して進展しているが、ますます重なり合う複数のトレンドを結びつけています。Bitcoinへのアクセスは、スポットETFや企業の財務戦略を通じて従来の機関投資家にとってより容易になっており、一方でAIエージェントはデジタルサービスとのやり取りや経済活動への参加能力を高めています。技術的なレベルでは、Lightning LabsのWavelengthのようなプロジェクトが、AIエージェントをBitcoinおよびLightning支払いに接続するためのインフラを既に開発者が実験していることを示しています。
機会は依然として慎重に見なされるべきです。AI駆動のBitcoin支払いはまだ実験段階にあり、機関によるBitcoinの採用は不均一です。また、現在のAIエージェントの支払い活動では、ステーブルコインの方がより強い地位を占めています。長期的な意義は、開発者がシンプルなユーザー体験、安全な認証、低コストの支払い、そして信頼性のあるマシン間決済を組み合わせたシステムを構築できるかどうかにかかっています。これらの要素が揃えば、AIはBitcoin自体を変えることなく採用に影響を与えることができ、人々やソフトウェアがBitcoinと相互作用する方法を変える可能性があります。
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AI支払いにはステーブルコインとBitcoin、どちらが適していますか？
それらは異なる目的を果たす可能性があります。ステーブルコインは、比較的安定した法定通貨価値を維持するように設計されているため、短期的な価格設定や会計を容易にします。一方、Bitcoinは、オープンな決済、希少性、または単一の発行者からの独立性が重要な場面で魅力的です。AIエージェントは、タスクに応じて両方を使用できます。
AIエージェントが資金を管理する際の最大のセキュリティリスクは何ですか？
主なリスクには、不正な支出、盗まれた認証情報、悪意のある指示、誤った取引、および意図された権限を超えて動作するエージェントが含まれます。システムは、支出制限、人間による承認閾値、分離されたウォレット、取引ログ、明確に定義された権限を通じてこれらのリスクを軽減できます。
AIがBitcoinの採用を促進するのを何が阻止する可能性があるか？
主要な障壁には、サイバーセキュリティリスク、規制の不確実性、Bitcoinの変動率、ウォレットのセキュリティ、開発の複雑さ、ステーブルコインおよび従来の決済システムとの競争が含まれます。AI駆動のBitcoinインフラは、意味のある採用を実現するためには、既存の代替手段よりも実用的な課題をより良く解決する必要があります。
AIとBitcoinのトレンドにおいて、投資家はどのような点に注目すべきですか？
有用な指標には、リアルなAIエージェントのトランザクション量、Lightningベースの支払いツールの採用、開発者活動、マーチャントまたはAPIの統合、およびマシン支払い専用のサービスの成長が含まれます。AIエージェントによって生み出される継続的な経済活動は、発表や短期的な市場の物語よりも、持続的な採用トレンドのより強い証拠を提供します。
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