2025年のAI 業界とWeb3 業界を振り返ると、それぞれが独自の進化を遂げた1年でした。しかし、2026年に向けて本当に面白くなるのは、この2つの領域が相互作用を起こし始めるところです。

AIエージェントがスマートコントラクトを操作し、オンチェーンAIが分散型インフラ上で動き、トークンエコノミーがAI開発を加速する。2025年までに揃った技術的な土台の上で、2026年はこうした融合が「実験」から「実用」へ移行する年になるでしょう。

本記事では、2025年のAI業界総括（DeepSeekショックから始まった激動の1年 ）とWeb3業界総括（プロダクトとして実装された技術たち ）を踏まえつつ、「AIとWeb3が交わる未来」を大胆に予測します。

予測1：AIエージェントがウォレットを持ち、自律的に経済活動を行う ★★★★☆

技術的基盤が揃った

2025年までに、AIエージェントとブロックチェーンの融合に必要な要素が揃いました。

AI側の準備:

• エージェントが複数のツールを使い分ける能力（MCP 、A2A Protocol ）
• 長時間の自律実行（Copilot agent mode、Kiro autonomous agent）
• 推論能力のデフォルト化（o3、Claude 4、Gemini 2.5、GPT-5）

Web3側の準備:

• ウォレット体験の革命（EIP-7702によるEOAのスマートアカウント化）
• Gas代の抽象化（Sponsoring、セッションキー）
• クロスチェーン・トランザクションの簡素化（Superchain Interoperability、Intents）

2026年に起こること

Q1〜Q2: エージェント専用ウォレットプロトコルの登場

既存のスマートアカウント（EIP-7702 、ERC-4337 ）をベースに、エージェント専用のウォレット仕様が登場します。特徴は以下の通りです：

• 予算制限: 1日あたりの支出上限を設定できる
• 許可リスト: 特定のスマートコントラクトのみと対話可能
• 監査ログ: すべてのトランザクションが人間にレビュー可能
• 緊急停止: 問題が起きた際に即座に停止できる

Q3〜Q4: 実用ケースの拡大

エージェントが自律的に行う経済活動の例：

1. DeFi自動運用: 利回り最適化のため、複数プロトコル間で資金を移動
2. NFT代理購入: ユーザーの指示に基づき、OpenSea やBlurで入札・購入
3. データ販売: エージェントが生成したレポートやモデルをオンチェーン市場で販売
4. 報酬の自動分配: 複数のエージェントが協力したタスクの成果報酬を自動分配

実現を加速する要素

Model Context Protocol（MCP）のエージェント連携

2025年12月、AnthropicがMCPをLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundation に寄贈しました。これにより、ウォレット操作を標準化されたMCPサーバーとして実装し、複数のAIエージェントから統一的に利用できるようになります。

EIP-7702の柔軟性

EIP-7702により、既存のEOAが「トランザクション実行中のみ」スマートコントラクトコードを適用できます。これは、エージェントが必要なときだけ高度な権限を持つことを可能にし、セキュリティリスクを最小化します。

予測2：オンチェーンAI推論市場の実用化 ★★★☆☆

分散型AIインフラの成熟

2025年、オープンウェイトモデル（DeepSeek 、Qwen、Kimi K2、gpt-oss）と推論エンジン（vLLM、SGLang）の普及により、自前でAIを動かす選択肢が現実的になりました。

同時に、Web3側では共有セキュリティの市場化（EigenLayer AVS）が進み、「Ethereumバリデータが副業でミドルウェアのセキュリティを担保する」仕組みが稼働しました。

2026年に起こること

Q2〜Q3: AI推論をAVSとして提供

EigenLayer のRestaking機構を使い、AI推論サービスがActively Validated Service（AVS）として登場します。

仕組み:

1. ノードオペレーターがGPUクラスタを用意し、推論エンジン（vLLM/SGLang）で特定のモデル（Qwen3、Llama等）をホスト
2. EigenLayerにステークしたETHを担保として、推論結果の正確性を保証
3. ユーザーはオンチェーン経由で推論リクエストを送り、結果を受け取る
4. 不正な推論を提供したノードはスラッシング（ステーク没収）される

実用例:

• DeFiプロトコルが、価格予測やリスク評価をオンチェーンAIに委託
• NFTプロジェクトが、画像生成をオンチェーンで検証可能な形で実行
• DAO投票で、提案内容をAIが分析し、投票者に要約を提供

検証可能性の実現

ZK証明との組み合わせ

2025年8月、Axiom やBrevis といったZK Coprocessorが実用化しました。2026年は、これがAI推論にも適用されます。

• オフチェーンでAI推論を実行
• その推論が正しく行われたことのZK証明のみをオンチェーンに提出
• Gas代を抑えつつ、検証可能性を確保

これにより、「AIの出力を信頼できるか」という課題が、ブロックチェーンの検証機構によって解決されます。

予測3：トークンエコノミーがAI開発を加速する ★★☆☆☆

データとモデルの所有権が明確化

2025年まで、AIモデルの訓練データや学習済みモデルの権利関係は曖昧でした。2026年は、Blockchain による所有権の明確化が進みます。

Q2〜Q3: データNFTとモデルNFT

• データNFT: 訓練データセットをNFT化し、使用権をライセンス販売
• モデルNFT: 学習済みモデルをNFT化し、推論APIアクセス権を販売
• 貢献者トークン: データ提供者やアノテーターに、利用実績に応じた報酬を自動分配

実例イメージ:

1. 医療画像データセットを提供した病院が、データNFTの所有者として登録
2. AIスタートアップがそのデータを使ってモデルを訓練
3. モデルが商用化されるたび、スマートコントラクトが自動的にロイヤリティを病院に分配

オープンソースAIの持続可能化

2025年、DeepSeek-R1やQwen3がオープンソースで公開されましたが、開発コストをどう回収するかは課題でした。

Q3〜Q4: “Open but Monetized” モデル

• モデルはオープンウェイト（誰でも利用可能）
• 商用利用時はオンチェーン経由でライセンス料を支払う仕組み
• 支払いは自動化（スマートコントラクト）され、透明性が高い

これにより、「オープンであること」と「持続可能な開発」が両立します。

予測4：Web3プロダクトのUX改善をAIが加速 ★★★★★

2025年の課題

Web3の最大の課題はUXの複雑さでした。EIP-7702やIntentsで技術的には解決されつつありますが、「何ができるのか分からない」「失敗が怖い」という心理的ハードルは残っています。

2026年に起こること

Q2〜Q4: AIアシスタントがWeb3の「翻訳者」になる

ユースケース1: 自然言語でDeFi操作

ユーザー: 「このトークンを1000ドル分買って、安全なプールで運用して」

AIエージェント（内部処理）:

1. 最適なDEXを選定（UniswapX / CowSwap 等のIntent-based DEX）
2. スリッページとGas代を計算
3. ユーザーに提示して承認を取得
4. トランザクションを実行（失敗時は自動リトライ）

ユースケース2: リスク説明の自動化

スマートコントラクトを実行する前に、AIが：

• コントラクトコードを静的解析
• 過去のトランザクション履歴を参照（ZK Coprocessor経由）
• リスクを自然言語で説明（「このプールは監査済みですが、担保率が低めです」）

ユースケース3: クロスチェーン操作の簡素化

ユーザー: 「ArbitrumのUSDCでOptimismのNFTを買いたい」

AIエージェント:

1. Superchain Interoperabilityを使ってクロスチェーン・トランザクションを構築
2. ガス代を最適化（L2ブリッジ vs 直接スワップ）
3. 1回の署名で完結

実現を支える技術

Vibe Codingの応用

2025年2月、Andrej Karpathyが提唱した「Vibe Coding 」は、「コードを書く」より「意図を伝える」ことに重点を置きました。

2026年は、この概念がWeb3にも適用され、ユーザーは「何をしたいか」を伝えるだけで、エージェントが最適なトランザクションを構築します。

予測5：「分散型AI + DAO」による集合知の実装 ★★★☆☆

DAOの意思決定をAIが支援

2025年まで、DAOの投票参加率は低く（多くの場合10%以下）、意思決定の質も課題でした。

Q3〜Q4: AI-Powered Governance

1. 提案の要約: 長文の提案をAIが自動要約し、投票者の負担を軽減
2. 影響分析: 提案が可決された場合のシミュレーションを実行（財務への影響、トークノミクス変化等）
3. 個別推奨: 各投票者の過去の投票履歴から、好みに合う提案を推奨

実装イメージ:

• NotebookLM のような「資料理解AI」が、DAO提案を解析
• Deep Researchのような「調査AI」が、関連する過去の議論や外部情報を収集
• 結果をオンチェーンで保存し、投票者がレビュー

分散型AIの訓練

Q4: Federated Learning × Blockchain

複数のノードが協力してAIモデルを訓練するFederated Learning（連合学習）が、ブロックチェーンで管理されます。

仕組み:

1. 各ノードがローカルデータで学習（データは共有しない）
2. 学習結果（勾配）のみをオンチェーンに提出
3. スマートコントラクトが勾配を集約し、グローバルモデルを更新
4. 貢献度に応じてトークン報酬を分配

利点:

• データプライバシーを保ちつつ、大規模モデルの訓練が可能
• 貢献が透明に記録され、インセンティブ設計が容易

まとめ：2026年は「融合元年」になる

2025年までに、AIとWeb3はそれぞれの領域で実用的な土台を築きました。

• AIは「賢い回答器」から「調査・操作・生成を束ねるエージェント」へ
• Web3は「仕様策定」から「メインネットで稼働するプロダクト」へ

2026年は、この2つが相互作用を起こし、実用的な価値を生み出す年になります。

予測のまとめ:

1. AIエージェントがウォレットを持ち、自律的に経済活動を行う ★★★★☆（Q1〜Q2）
2. オンチェーンAI推論市場の実用化 ★★★☆☆（Q2〜Q3）
3. トークンエコノミーがAI開発を加速する ★★☆☆☆（Q2〜Q3）
4. Web3プロダクトのUX改善をAIが加速 ★★★★★（Q2〜Q4）
5. 「分散型AI + DAO」による集合知の実装 ★★★☆☆（Q3〜Q4）

もちろん、これらはすべて「大胆な予測」です。技術的な課題（セキュリティ、スケーラビリティ、規制）も多く残っています。

しかし、2025年の振り返りから見えるのは、「モデルが出た」「仕様が決まった」という発表よりも、実際にメインネットで動き、ユーザー体験を変えた実装こそが次の変化を生むということです。

2026年、AIとWeb3の融合が「実験」から「実用」へ移行する過程を、一緒に見届けましょう。

参考リンク

• AI業界2025年総括: DeepSeekショックから始まった激動の1年
• Web3業界2025年総括: プロダクトとして実装された技術たち
• EIP-7702: Set EOA account code for one transaction
• ERC-4337: Account Abstraction
• A2A Protocol - GitHub
• DeepSeek
• EigenLayer Documentation
• Agentic AI Foundation - Linux Foundation
• Axiom - ZK Coprocessor
• Brevis Network
• Optimism Superchain Explained
• NotebookLM