2026年AIエージェント経済展望：AIのアイデンティティと価値の流れを再構築する

原文著者：@BlazingKevin_、Movemakerの研究者

はじめに：生成型AIから「エージェント行動」への構造的飛躍

2026年には、人工知能の分野で「生成能力」から「エージェントの行動力」への構造的な飛躍が起こると予測されます。もしその2023年から2024年にかけては、大規模言語モデルの驚くべき言語生成能力が注目された時期でしたら、2026年は「AIエージェント経済」の正式な確立を示す年となるでしょう。

a16z Cryptoの研究チームの予測と分析を基にさらに調査を進めると、2026年はAIという生産性ツールと、Cryptoという価値配分レイヤーが深く融合する年になるだろうということがわかりました。

AIはもはや、人間の指示に従うだけの受動的なツールではなくなり、推論や計画、交渉、自律的な発見能力を持つ能動的な参加者となっています。

a16z Cryptoの展望レポートによると、2026年にAI+暗号通貨の市場を再構築する3つの主要なトレンドは以下の通りです：

科学研究の新しい范式シングルエージェントから「エージェントを包み込むエージェント（Agent-Wrapping-Agent）」へ。
金融インフラの革命KYC（顧客の識別）からKYA（エージェントの識別）へ。
経済モデルの再構築オープンネットワークが直面する「隠れ税金」危機を、ネイティブペイメントとプログラマブルIPを通じて解決する。

この3つのトレンドは互いに独立して存在するものではありません。研究開発のパラダイムの転換は、エージェント間の高度な協力に依存しています。高度な協力を行うには、エージェントが検証可能なアイデンティティ（KYA）を持つ必要があります。アイデンティティを持つエージェントがデータを取得する際には、新たな価値交換プロトコルに従う必要があります。

1. 新・博学者の時代：高度な研究における「エージェント・ラッピング・エージェント」アーキテクチャ

今年から、「AI支援研究」の定義は質的な飛躍を遂げることになります。

我々が議論しているのは、単なる文献検索やテキストの要約ではなく、本質的な推論や仮説生成、さらには博士レベルの難問を自発的に解決することができるAIシステムを目撃しているのである。

この変革の核心的な動力は、単一モデルの線形プロンプトエンジニアリングから、複雑で再帰的なAWAワークフローへの転換にあります。

1.1 推理能力の飛躍：パターンマッチングの境界を超えて

a16zのスコット・コミナーズ氏は、AIモデルが単なる指示の理解にとどまらず、博士課程の学生に指導を与えるような抽象的な指示を受け取り、新規かつ正確に実行された答えを返す段階に進化しつつあることを指摘しています。最新の技術的進展は、AIモデルが「ランダムなインコ」の限界を突破し、人間の「システム的」な思考に類似した、ゆっくりとした慎重な推論能力を示し始めていることを示唆しています。

1.1.1 「有用な幻覚」

推論能力の向上に伴い、新たな「通人」的な研究スタイルが生まれつつある。Scott はこのスタイルを次のように説明している。「AI を活用して学問の境界を越え、位相幾何学と経済学、生物学と物性科学の間に存在しうる深層的な関係を推測する」。

大規模モデルがしばしば批判される「幻覚」という特性は、科学的発見の文脈において、「生成型探求」の仕組みとして再構築されています。

タンパク質設計の事例ワシントン大学の研究チームは、「ファミリーハロシネーション（全家族幻覚）」という概念を活用し、自然界には存在しない100万を超えるユニークなタンパク質構造を生成しました。その中から選別された新規ルシフェラーゼは、天然酵素と同等の触媒活性を示す一方で、基質特異性がより高いことが確認されています。
流体力学的発見物理情報ニューロンネットワーク（PINN）を通じて、研究者たちはナビエ・ストークス方程式に新たな不安定特異点を発見しました。これらの特異点は、流体運動においてこれまで知られていなかったパターンを明らかにしています。

この研究スタイルの核心は以下の通りです：モデルが抽象的な空間で「空想」を行い、高エントロピーな仮説を生成させ、その後、厳密な論理検証器を用いてその仮説を吟味する。

1.2 AWAアーキテクチャの詳細解説

このような強力な推論および生成能力を活用するため、研究開発のワークフローはフラットな構造から階層的な構造へと移行しつつある。AWAこれは単に複数のエージェント間の会話という意味ではなく、再帰的で階層的な制御構造を指しています。

1.2.1 Orchestrator-Executor パターン

これは現在、最も一般的なAWAの実装パターンです。1つの「リードリサーチャー（首席研究者）」エージェントがグローバルなコンテキストと研究目標を管理し、タスクを分解して、専門の「エグゼキューター（実行者）」エージェントのグループに割り当てます。

アーキテクチャの利点Anthropic のデータによると、 Claude Opus を主要エージェント、 Claude Sonnet をサブエージェントとするマルチエージェントシステムは、複雑な研究タスクにおいて単一の Claude Opus エージェントよりも優れたパフォーマンスを示しています。 90.2％。
このパフォーマンスの向上は主にコンテキストの分離によるものです。主導するエージェントは各サブタスクの冗長な情報を処理する必要がなくなり、推論の明確さを維持できるようになったのです。

1.2.2 再帰的自己改善とMOSAICフレームワーク

AWAアーキテクチャのもう1つの重要な特徴は、Reflexion（反省）ループの導入です。下位のエージェントがタスクの実行に失敗した場合、そのエラー情報は「批評家」エージェントにフィードバックされ、分析および修正が行われます。

MOSAICフレームワーク（AI駆動型コード生成のためのマルチエージェントシステム）は、「自己反省エージェント」と「原理生成エージェント」を導入することで、検証用テストケースに依存することなく、科学コード生成の精度を大幅に向上させました。この「試行錯誤→反省→再挑戦」の閉ループは、実験の失敗に直面した人間の科学者が考えるプロセスを模倣しています。

1.3 ケーススタディ：Sakana AI の「AI サイエンティスト」

2025年に最も注目されたAWAの応用事例は、Sakana AIが発表したものでした。 「AI科学者」 システム。これは、科学的発見のライフサイクル全体を完全に自動化して実行することを目的としたシステムです。

1.3.1 完全自動化された研究開発の閉ループプロセス

クリエイティブ生成システムは、NanoGPTなどの開始コードテンプレートを基にし、LLMを「突然変異演算子」として利用して、多様な研究方向性をブレインストーミングし、Semantic Scholar APIを呼び出して文献を検索し、新規性を確保します。
実験の反復 「実験者」エージェントはコードを記述し、実行します。実験が失敗した場合、システムはAiderツールを通じてエラーログを自動的に取得し、コードを自主的に修正し続け、可視化チャートが得られるまで実行します。
論文作成 「執筆者」エージェントは、LaTeX を使用して要旨、手法、実験結果を含む完全な科学論文を作成し、独自に参考文献を検索して BibTeX を生成します。
自動化されたピアレビュー生成された論文は、シミュレーションされた「査読者」エージェントに提出され、そのエージェントはNeurIPSなどのトップカンファレンスの基準に従って採点します。システムは、査読意見に基づいて複数回にわたる修正を行うことも可能です。

1.3.2 経済的効益と品質

「AI 科学者」システムの経済効率は驚異的です。完全な研究論文を生成するための計算コストはわずかで、約 15ドル このシステムによって生成された論文『Compositional Regularization』は、ICLRワークショップの同業者による査読を通過するという成功を収めました。現在でも引用の幻覚や論理的欠陥といった限界はありますが、この事例はAIが研究を補助するだけでなく、それ以上の能力を備えていることを証明しています。実行包括研究過程全体を遂行する能力。

2. 身分確認のコマンド：KYC から KYA へ

エージェントがタスクや取引を実行する権限を持つようになり、デジタル経済は前例のないアイデンティティ危機に直面しています。セアン・ネヴィル氏（Catena Labs CEO）は、金融サービス分野における「非人間のアイデンティティ」の数が、人間の従業員数に達していると警告しています。 96倍場合によっては統計によっては100対1に達する。これらのエージェントは、銀行口座を持たず、実名認証もされていないにもかかわらず、機械の速度で運用されており、巨額のコンプライアンス上のブラックホールとなっている。業界は従来のKYC（既知のお客様）から急激に転換しつつある。 KYA（エージェントを知る）。

2.1 非人間的アイデンティティ（NHI）の爆発とリスク

2.1.1 「シャドーアイ」および 96:1 の不均衡

45％の金融サービス機関が、内部に承認されていない「影のAIエージェント」が存在することを認めている。これらのエージェントは、公式ガバナンスフレームワークの外で「アイデンティティの孤島」を生み出している。

リスクシナリオクラウドリソースの最適化を目的としたテストエージェントが、人的介入なしに高価な予約インスタンスを自動で購入してしまうこと、または市場変動時に誤った売り注文を発動してしまうトレーディングロボットなどが挙げられる。
帰属の難問エージェントが違反行為を行った場合、責任は誰にあるのでしょうか？エージェントを開発したエンジニアでしょうか？それともエージェントを展開したマネージャーでしょうか？あるいは、基盤モデルを提供したベンダーでしょうか？KYAがなければ、これらの責任は明確にできません。

2.2 KYA フレームワーク：マシン経済の信頼の基盤

KYA は単なる身分証明書の発行にとどまらず、主体、資格証明、権限、信頼性を含む完全なデジタルアイデンティティ体系を構築することです。

2.2.1 KYA の三大支柱

主体エージェントに対して法的責任を負う実体。エージェントは、必ず暗号化技術を通じて、KYC/KYB認証済みの個人または法人アカウントとリンクしなければならない。
エージェントの身分に基づいて 分散型識別子 一意のデジタルIDです。DIDは、暗号で生成され、改ざん不可能であり、プラットフォーム間で持ち運ぶことが可能です。
権限委任（マンデート／委任）検証可能な資格証明（Verifiable Credentials、VC）によって発行される権限の主張です。たとえば、VC は次のように主張できます。「このエージェントは、アリスの代わりに Amazon で 500 ドルまでの範囲で買い物をする権限があります。」

2.2.2 暗号理論のバインディングとトラストチェーン

エージェントが取引を開始する際、VC（バーチャルカード）を提示します。検証側はエージェント自体を信頼する必要はなく、提示されたVCのデジタル署名が信頼できる発行元から来ているかを確認するだけで十分です。このメカニズムにより、「信頼の連鎖」が形成されます。つまり、銀行が企業を信頼 -> 企業がVCをエージェントに発行 -> 店舗がVCを検証 -> 取引が成立する、という流れになります。

2.3 プロトコルスタックの争い：エージェントのアイデンティティの基準制定

2.3.1 Skyfire と KYAPay プロトコル

スカイファイア リリースされました KYAPay オープンスタンダードであり、そのコアとなるイノベーションはコンポジットトークンです：

「kya token」は英語ではなく、おそらく誤った表現や：身分情報を含む（例："認証済み企業エージェント"）。
ペイメントトークン支払い能力を含む（例："事前承認 10 USDC"）。
Kya+Pay トークン身分と支払いをパッケージ化し、「ビジター決済」を人間がフォームに入力することなくエージェントが完了できるようにする。

2.3.2 Catena Labs と ACK（エージェント型コマースキット）

USDC アーキテクトのシーラン氏が設立したカテナ・ラボが発表しました ACK（承諾）「インテリジェントボディー（知能体）ビジネスの HTTP」を実現することを目指しています。ACK は、特に以下を強調しています。 W3C DID（Web デジタル ID）は、Web 上でデジタル 標準とアカウント抽象化により、エージェントが直接チェーン上のスマートコントラクトウォレットを制御し、APIキー以上のセキュリティを実現します。

2.3.3 Google AP2 と x402 拡張機能

グーグルが提供する エージェント決済プロトコル（AP2） 権限は「委任状」によって管理され、Coinbase と共同開発されました。 AP2 x402 拡張プロトコルに暗号通貨決済基準を直接統合します。

2.4 エージェントの信用スコアリングとリスク管理

KYAは信用体系の始まりでもある。

チェーン上の評判 (ERC-7007)：可決 ERC-7007（検証可能なAI生成コンテンツトークン基準）エージェントの各成功したインタラクション（例えば、期日までに支払いを完了させたり、高品質なコードを生成したりすること）はすべてブロックチェーン上に記録され、検証可能な履歴が形成されます。
リアルタイムブレーキアウト金融機関はAIゲートウェイを展開しており、取引エージェントの行動が基準（例：高頻度の異常取引）から逸脱した場合、システムは直ちにそのVC（仮想通貨）を取り消し、「デジタル抑圧」をトリガーする。

3. 経済の再構築：オープンネットワークの「隠し税」への対処

a16zのLiz氏は、AIエージェントがオープンネットワークに対して「見えない税金」を徴収しつつあると指摘している。エージェントはユーザーのためにコンテンツサイトのデータ（コンテキスト層）を大規模に収集するが、コンテンツ制作を支える広告やサブスクリプションモデルを体系的に回避している。この寄生的な関係が解決されない限り、コンテンツエコシステムは枯渇してしまうだろう。

3.1 「グレート・デカップリング」：ゼロクリック経済の全面的な到来

2025年、デジタル出版業界は「大きな分離（グレート・デカップリング）」を経験しました。検索数は増加したものの、ウェブサイトへのクリック数は急落しました。

3.1.1 交通量の侵食を示す厳粛なデータ

ゼロクリック率の急上昇a16z は、2026 年までに従来の検索エンジンのトラフィックが減少すると予測しています。 25％ Similarwebのデータによると、2025年のゼロクリック検索率はすでに 65％ 。
クリックスルーレート（CTR）の急落DMG Media は、AIの概要が検索結果の上部に表示された際、そのコンテンツのクリック率が急落したと報告しています。 89% たとえ検索結果で1位の順位を獲得していたとしても、AIによる要約の前では価値を失ってしまう。 34.5％ クリック数。

3.2 静的ライセンスからの脱却：使用量に応じた新たなモデル

この危機に対応するため、業界はRedditとOpenAIの取引のような年次ベースの静的データライセンスから、利用量に基づく報酬モデルへの移行が進んでいる。

3.2.1 コメットプラスモデルのパープレキシティ

Perplexity AI が提供する コメット・プラス これは典型的な初期の試みです：

メカニズム：初期設定 4,250万ドル の収益プールです。AIエージェントが回答の中で掲載者のコンテンツを引用する場合、またはユーザーの代わりにページにアクセスする場合、収益配分がトリガーされます。
分割する：発行者は関連収益プールの最大 80％ これは「マシンアクセス」の商業的価値を認めることになります。

3.3 技術基準：支払い処理とマイクロアトリビューション

ネットワーク全体への補償を拡張するため、一連のオープン技術規格が実装されています。

3.3.1 支払い処理と x402 プロトコル

HTTP 402（支払いが必要）ステータスコードがようやく有効になりました。x402プロトコル「マシンネイティブ決済」の基準が制定されました。

ワークフローエージェントがリソースをリクエスト → サーバーが402 Payment Requiredと価格（例：0.001 USDC）を返す → エージェントがL2ブロックチェーン（例：Base、Solana）またはライトニングネットワークを介して自動的に支払いに署名 → サーバーが検証後にデータを解放。
経済性従来の決済ゲートウェイは数セント以下の取引を処理できませんが、x402 は低手数料チェーンと組み合わせることでコストを無視できるほどまでに抑え、納付可能になります。

3.3.2 機械が読み取る権利：TDMRep と C2PA

TDMRep（テキストデータマイニング予約プロトコル）W3C コミュニティ標準であり、ウェブサイトが robots.txt または HTTP ヘッダー内で「TDM 権利を保持し、有料/ライセンスが必要」と宣言できるようにします。これにより、エージェントに対して明確な二値信号が提供されます。
C2PA（コンテンツ・プロバビリティおよび真実性アライアンス）「C2PA（Content Credentials for Provenance and Attribution）」は、コンテンツに改ざん不能な「コンテンツ証明書」を埋め込むことで、コンテンツのオリジナル出典を証明します。コンテンツがAIによって処理されても、C2PAが提供する暗号署名により、帰属の連鎖が途切れることなくなり、ロイヤルティの分配の根拠を提供します。

3.4 チェーン上のIP帰属：Story Protocol

より急進的な改革としては、知的財産権そのものをトークン化することです。ストーリープロトコル 「プログラマブルIP」レイヤーの構築に注力しています。

メカニズムクリエイターは作品を「IP資産」としてStory Networkに登録します。
自動化されたライセンス資産には「プログラマブルなIPライセンス」が付帯しています。AIエージェントがそのデータを使用する際、スマートコントラクトがライセンス条項（例："商用利用の場合は5％の印紙税の支払い"）を自動的に実行し、収益を自動的に分配します。これにより、弁護士の介入を必要としない高流動性のIP市場が生まれます。

3.5 今後の展望：SEO から AEO へ

2026年までに、マーケティングの重点はSEOから AEO（Advanced Encryption Objective）は、高度 または GEO（ジオ）。

目標「検索で1位になること」を追求するのではなく、AIによって**「引用」**されたり、その推論プロセスにおける「最優先データソース」になることを目指すべきである。
スポンサーシップコンテキスト今後の広告モデルは「コンテキスト注入型」になるだろう。ブランドは、インテリジェントエージェントの推論プロセスへの参加を入札する。たとえば、旅行エージェントが旅程を計画する際に、「あるホテルが最適な選択肢であることを思い出させる」ような仕組みである。

4. 結論

2026年の技術の展望は明確に示している。人間中心のインターネットインフラと、機械中心のニーズとの摩擦が、デジタル世界の抜本的な再構築を迫っているのである。

研究のパラダイムAIが補助から自律へと進化し、AWAアーキテクチャにより、AIを用いた科学的発見が低コストで大量生産可能になります。また、「幻覚」を創造性に転換することも可能になります。
アイデンティティ体系：KYA（カヤ）は、一般的に 金融コンプライアンスの新たな前線となり、数十億のAIエージェントに合法的な経済的身分を付与し、価値ネットワーク内で安全に移動できるようにする。
経済モデルネットワーク経済は、注目度に基づく広告モデルから、価値に基づくものへとシフトしています。納払いとプログラマブルIPモード。x402、TDMRep、Story Protocol は、新しい経済のレールを形成し、「隠し税」の問題を解決し、ゼロクリック時代においてもデータプロデューサーが収益を得られるように保証します。

我々は今、エージェントを目の当たりにしている。経済その誕生――この経済圏では、ソフトウェアは私たちの仕事に役立つだけでなく、それ自体が生産者・消費者・取引者となっています。

Movemaker について

Movemakerは、Aptos財団の認可を受け、AnkaaとBlockBoosterが共同で立ち上げた公式コミュニティ組織であり、Aptosの中国語圏エコシステムの構築と発展を推進することに専念しています。中国語圏におけるAptosの公式代表として、Movemakerは開発者、ユーザー、資本、そして多くのエコシステムパートナーをつなぎ合わせることを通じて、多様性・オープン性・繁栄を特徴とするAptosエコシステムの構築を目指しています。

免責事項：

本記事／ブログは参考情報として提供されるものであり、Movemaker の公式見解を示すものではありません。本記事は、以下のいずれかを意図して提供されているものではありません。(i) 投資アドバイスまたは投資の推奨、(ii) デジタル資産の購入、売却、または保有を目的とした要約または勧誘、(iii) 財務、会計、法的、または税務に関するアドバイス。デジタル資産（安定通貨やNFTを含む）の保有には非常に高いリスクが伴い、価格変動が大きく、価値が完全に失われる可能性があります。デジタル資産の取引または保有がご自身の財務状況に適しているかどうかを慎重に検討してください。特定の状況に関するご質問がある場合は、法律、税務、または投資の専門家にご相談ください。本記事に記載されている情報（市場データや統計情報が含まれる場合もあります）は一般的な参考のために提供されるものであり、これらのデータや図表を作成する際には合理的な注意を払いましたが、その中に含まれる事実誤認や省略について一切の責任を負うものではありません。