マサミネットワークはAIとブロックチェーンを融合し、エージェント経済を保護する
2026年までに、先見性のある組織は様々な役割や機能にAIエージェントのチームを展開するようになる。しかしこの急速な普及の中で、もう一つの重要な要素が注目を必要としている。
IDCが10月に発表したエンタープライズ技術予測の一つは、説得力のある洞察を提供している。「2030年までに、グローバル1000社の最大20%が、不十分なAIエージェントの管理とガバナンスによる重大な混乱を原因として、訴訟、多額の罰金、CIOの解任に直面する可能性がある」とアナリスト企業は述べている。
では、組織はどのように効果的なガードレールを実装し、これらのエージェントが円滑に連携し、安全に取引を行うことを保証できるのか?ブロックチェーンインフラプロバイダーNMKRの創業者兼CEOであるパトリック・トブラーは、エージェント型AIと分散型システムを融合させることでこの課題に取り組んでいる。
NMKRとサービスプラン・グループの共同イニシアチブである「Masumi Network」は、2024年末にフレームワーク非依存型インフラとしてローンチされた。開発者が自律エージェントを構築し、協働・サービス収益化・検証可能な信頼を実現する基盤である。
「マスミの中核となる考え方は、異なる企業から生まれた数十億のAIエージェントが最終的に相互に連携する必要があるという点です」とトブラーは説明する。「真の課題は、様々な組織のエージェントが安全に通信し、取引できるようにすることにあります」
旅行計画を例に考えてみましょう。ホテル予約エージェントが航空会社エージェントから航空券を購入し、シームレスな体験を実現します。その全てが、組み込まれた信頼関係に依存しています。
「Masumiは中央集権型決済システムに依存しない分散型エージェントネットワークとして機能します」とトブラーは述べる。「エージェントはウォレットを装備し、ステーブルコインを相互に送金できるため、安全で信頼不要な相互作用が可能になります」
「相当な時間」を暗号資産分野で過ごしたトブラーは、その中核的利点が誤用されていることに気づいた。
「暗号資産分野で解決した多くの課題は人間向けに設計されていたが、対象を誤っていた可能性に気づいた」と彼は指摘する。「人間にとって暗号資産・ウォレット・ブロックチェーンの利用は依然複雑で、ユーザー体験は直感的ではない。しかしAIエージェントにとって複雑さは障壁にならない。彼らはこれらのシステム内でネイティブに動作する」
「したがって、エージェントが数百万、数億単位で大規模に相互作用する際に生じる新たな課題は、暗号技術が既に解決済みの問題なのです」
トブラーは「Discover Cardano」の一環としてAI & Big Data Expo Globalに参加予定だ。NMKRはカルダノブロックチェーン上で誕生し、Masumiは完全にその上に構築されている。彼は「AIについて多く耳にしているものの、ChatGPTのようなツール以上の実装には至っていない」企業との連携を期待している。
「彼らの現状の取り組みを学び、我々がどう支援できるか模索したい」と彼は語る。「これは従来のテックスタートアップにしばしば欠けている点だ。我々は、これらのソリューションを日常的に使用する人々との関わりを持たず、自らのバブルの中で構築しがちである」
Discover Cardanoは2月4日~5日にロンドンで開催される「AI & Big Data Expo Global」に出展します。NMKRのパトリック・トブラー氏へのインタビュー動画全文は以下でご覧ください:
写真提供:Google DeepMind
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Interesting read! The idea of AI agents working in teams by 2026 sounds both exciting and a bit daunting. I'm curious how blockchain will actually secure their interactions—will it prevent agents from going rogue or just track their decisions? 🤔 Still, the competition to build this infrastructure must be fierce right now.
Interesting read! The idea of AI agents working in teams by 2026 sounds both exciting and a bit daunting. I wonder how blockchain will actually secure these interactions in practice—will it slow things down? Also, who's responsible if an AI agent makes a mistake in a team setting? 🤔 The tech race is moving so fast, sometimes it feels like we're building the plane while flying it.
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