Visaの幹部が2026年までの暗号資産とAIの8つの主要トレンドを紹介

原作：Cuy Sheffield、Visa上級副社長兼暗号資産事業責任者

翻訳：ソーシェ、フォレスサイト・ニュース

暗号資産とAIがそれぞれ成熟してくる中、この2つの分野で最も重要な転換点は、もはや「理論上可能である」という段階ではなく、「実際の運用において信頼性を持って実現できるか」という段階へと移ってきています。現在、これらの技術はそれぞれ重要なボーダーラインを超え、性能の大幅な向上を遂げていますが、実際の利用普及率にはまだばらつきがあります。そして2026年の主要な発展動向は、まさにこの「性能と普及」のギャップから生まれてくるのです。

以下は、私が長期間にわたり注目し続けてきた主要なテーマであり、これらの技術の発展方向性や価値が蓄積される分野、さらには「最終的に勝者となる企業が業界の先駆者と大きく異なる理由」についての私の初期的な考えでもあります。

暗号資産の発展が始まって最初の10年間の核心的な特徴は「投機的優位性」でした。その市場はグローバル性、連続性、そして高いオープン性を持ち、激しいボラティリティにより、暗号資産の取引は従来の金融市場よりも活気に満ち、魅力的でした。

しかし同時に、その基盤となる技術はまだマス市場での利用に適していなかった。初期のブロックチェーンは速度が遅く、コストが高く、安定性にも課題があった。投機的なシナリオを除けば、暗号通貨はコスト、速度、利便性の面で、既存の従来のシステムをほとんど上回ったことはない。

現在、この不均衡な状況が徐々に転換しつつある。ブロックチェーン技術はより速く、より経済的で、より信頼性が高くなり、暗号通貨が最も魅力的な応用を持つ分野はもはや投機ではなく、インフラストラクチャ分野、とりわけ決済と支払いの分野となっている。暗号通貨がより成熟した技術になっていくにつれて、投機の中心的な地位は徐々に弱まっていくだろう。投機は完全に消えるわけではないが、価値の主要な源泉ではなくなっていくのである。

ステーブルコインは、これまでの暗号資産の物語とは異なり、特定の具体的かつ客観的な基準に基づいて成功しています。それは、特定のシナリオにおいて、ステーブルコインが伝統的な決済手段よりも速く、コストが低く、対応範囲が広いだけでなく、現代のソフトウェアシステムにシームレスに統合できるという点です。

ステーブルコインは、ユーザーが暗号資産を「イデオロギー」として信仰する必要がなく、既存の製品や業務フローの中で「気づかないうちに」応用されることが多いです。これにより、「変動が大きく、透明性に欠ける」として暗号資産エコシステムを敬遠していた機関や企業が、ようやくその価値を明確に理解できるようになりました。

安定通貨は、暗号通貨が「投機性」ではなく「実用性」に再び基準を定めるのを後押しし、「暗号通貨がどのようにして成功裏に実用化されるか」について明確な基準を示したと考えることができる。

かつて暗号通貨が主に「投機の道具」として機能していた時代には、「分配」は内生的でした。つまり、新しいトークンが「存在する」だけで、自然と流動性や注目度が集まってくるという現象がありました。

暗号資産がインフラとして定着すると、その応用範囲は「市場レベル」から「製品レベル」へとシフトしています。それは支払いプロセスやプラットフォーム、企業システムに組み込まれており、エンドユーザーはその存在に気づくことすらありません。

この転換は、2種類の主体にとって非常に有利です。1つ目は、既存の流通チャネルと信頼できる顧客関係を持つ企業であり、2つ目は、規制上の許可やコンプライアンス体制、リスク防止のインフラを持つ機関です。単に「プロトコルの新規性」だけでは、暗号通貨の大規模な実用化を推進するには不十分です。

AIエージェント（Agents）の実用性がますます際立ってきているが、その役割はしばしば誤解されている。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、「業務プロセスにおける調整コストを削減するツール」なのである。

歴史的に見ると、この傾向はソフトウェア開発分野で最も顕著に現れており、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、環境構築の効率を向上させています。しかし近年、こうした「ツールとしての価値」は著しく多くの分野へと拡散しつつあります。

Claude Code のようなツールを例に挙げると、それが「開発者向けツール」として位置付けられているにもかかわらず、その急速な普及の裏には、より深いトレンドが見えてくる。すなわち、エージェントシステムが「知識作業のインターフェース」として台頭しつつあり、プログラミング分野に限定されないのだ。ユーザーは、「エージェント駆動型のワークフロー」を、研究や分析、執筆、計画、データ処理、運用タスクなどに応用し始めている。これらは「汎用の専門業務」に近い作業であり、従来のプログラミングとは異なる。

重要なのは「雰囲気商材（アトモスフィア・エンコーディング）」そのものではなく、その背後にある中心的なパターンです：

• ユーザーが依頼するのは「目的や意図」であり、「具体的な手順」ではない。
• エージェントがファイル、ツール、タスク管理にまたがる「コンテキスト情報」を扱います。
• 作業モードは「線形的推進」から「イテレーティブで対話型」なものへと転換される。

知識作業のさまざまな分野において、エージェントはコンテキストの収集や限定されたタスクの実行、プロセス間の手戻りの削減、イテレーション効率の向上に長けていますが、「オープンエンドな判断」「責任の所在」「エラーの修正」についてはまだ課題があります。

したがって、現在多くの生産現場で利用されているエージェントは、「範囲が限定され、監督を受け、システムに組み込まれる」ものであり、完全に独立して動作するものではありません。エージェントの実際の価値は、「知識作業プロセスの再構築」にあり、「労働力の置き換え」や「完全な自律性の実現」にあるわけではありません。

AIモデルの知能レベルは急速に向上しており、現在の制約要因はもはや「単一の言語の流暢さや推論能力」ではなく、「実際のシステムにおける信頼性」になってきている。

本番環境では、以下の3つの問題に対してゼロトレランス（許容ゼロ）の姿勢が必要です。1つ目はAIの「幻覚」（虚偽情報の生成）、2つ目は出力結果の不一貫さ、3つ目は障害モードの透明性の欠如です。AIがカスタマーサービス、資金取引、またはコンプライアンスのプロセスに関わる場合、「おおよそ正しい」結果ではもう通用しません。

「信頼」の構築には4つの基本要素が必要です。1つ目は結果がトレーサブルであること、2つ目は記憶能力を備えていること、3つ目は検証可能であること、4つ目は「不確実性」を能動的に明らかにできることです。これらの能力が十分に成熟するまでは、AIの自律性は制限される必要があります。

成功なAI製品では、「モデル」は「完成品」ではなく「コンポーネント」として扱われる——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」に由来する。

ここでの「アーキテクチャ設計」とは、状態管理、制御フロー、評価と監視システム、そして障害処理と回復メカニズムを含みます。このため、現代のAIの発展は、「最先端の理論研究」ではなく、「伝統的なソフトウェア工学」にますます近づいてきています。

長期的な価値は、主に2つの主体に集中するだろう。1つはシステムの構築者であり、もう1つは業務フローと流通チャネルを管理するプラットフォームの所有者である。

エージェントのツールがコーディング分野から研究、執筆、分析、運用プロセスにまで拡張されるにつれて、「システム工学」の重要性はさらに高まっていくでしょう。知識作業は多くの場合複雑で、状態情報に依存し、文脈が濃密であるため、「記憶やツール、反復プロセスを信頼性高く管理できる」エージェント（単なる出力生成にとどまるエージェントとは異なります）はより大きな価値を持つことになります。

AIシステムの能力が高まり、経済分野との融合が深まるにつれ、「最も強力なAIモデルを誰が所有し、制御するか」という問題が、核心的な矛盾を引き起こすようになっている。

一方では、AIの先端分野における研究開発は依然として「資本集約型」であり、「計算リソースの確保、規制政策、地政学的要因」の影響を受けて、集中度がますます高まっています。他方で、「広範な実験、容易な展開」を推進する中で、オープンソースモデルとオープンソースツールは継続的に改良・最適化されています。

このように「集中と開放が共存する」という構図は、一連の未解決の問題を引き起こしています。それは、依存リスク、監査可能性、透明性、長期的な価格交渉力、そして重要なインフラへの支配権といったものです。最も可能性が高い結果は、「ハイブリッドモデル（混合型モデル）」となるでしょう。すなわち、フロントランナーのモデルが技術的能力の限界を突破し、オープンまたは半オープンなシステムがそれらの能力を「広く分散されたソフトウェア」に統合していくという形です。

AIシステムがワークフローで役割を果たす際、サービスの支払い、APIの呼び出し、他のエージェントへの報酬支払い、または「利用ベースのやりとり」の決済など、「経済的やりとり」へのニーズがますます高まっています。

この需要により、「安定通貨」が再び注目を集めている。安定通貨は「マシンネイティブ・マネー（機械本来の通貨）」と見なされ、プログラマビリティや監査可能性を備え、人間の介入なしに転送が可能である。

x402のような「開発者向けプロトコル」を例に挙げると、現在はまだ初期段階の実験的段階にありますが、目指す方向性は明確です。支払いフローは今後、「API形式」で動作し、従来の「チェックアウトページ」とは異なる形態を取ります。これにより、ソフトウェアエージェント同士の間で「継続的かつ細かい粒度の取引」が可能になります。

現時点では、この分野はまだ未熟です。取引規模が小さく、ユーザー体験も粗く、セキュリティと権限管理の体系もまだ整備中です。しかし、インフラのイノベーションは、こうした「初期段階の探求」から始まることが多いのです。

注目すべきは、その意義が「自主性のために自主性を追求する」というものではなく、「ソフトウェアがプログラミングによって取引を実行できるようになれば、新たな経済的行動が可能になる」という点にあるということです。

暗号通貨であろうと人工知能であろうと、初期段階においては「注目を集める概念」や「技術的な新しさ」が重視されがちである。しかし次の段階では、「信頼性」「ガバナンス能力」および「流通能力」が、より重要な競争要因となるだろう。

現在では、技術自体がもはや主要な制約要因ではなく、「その技術を現実のシステムに組み込むこと」が鍵となっています。

私自身にとっては、2026年の象徴的な特徴は「画期的な技術の一つ」ではなく、「インフラの着実な蓄積」にあると考えています。こうしたインフラは静かに稼働しながら、「価値の移動の仕方」や「業務の進め方」を静かに再構築していくのです。