「あなたはロブスターを養っていますか？」最近、Web3界隈では挨拶代わりにこのフレーズが多く使われている。
2026年の新年早々、中国の春節テレビ番組のロボットが会場を沸かせた後、OpenClawを代表とする新世代のAIエージェントがテクノロジー界の新しい玩具として注目を集めている。誰かはAIをカスタマーサポートに使い、誰かはAIでコードを書き、さらにはエージェントを使って一連の「デジタル社員」を模擬する試みも始まっている。最近、さまざまなインターネットプラットフォームで頻繁に言及されている概念に「一人会社」がある。これは一人の人間がAIのワークフローを使って、かつては小規模なチームでしかできなかった仕事をこなせるというものだ。
もちろん、Web3の側も動きは止まっていない。最近、業界メディアをもう少し注視すれば、多くのプロジェクトがAIエージェントを軸にした展開を始めていることに気づく。あるものはエージェントが直接オンチェーンの資産やコントラクトを呼び出す仕組みを研究し、またあるものはエージェントの支払い、アイデンティティ、金融インフラを構築し、「エージェント経済圏」について議論している。AIがユーザーのようにネットワークに参加できるようにしようという動きや、さらには「Web4.0」という新たなスローガンを叫ぶ者も現れている。
ここまで来ると、どこかで見たことのある感覚が湧いてくる。
ファッション界は循環だと言われるが、テクノロジー界（あるいは暗号通貨界）も例外ではない。2022年の熊市の時期を覚えているだろうか。ChatGPTが一夜にして爆発的に話題となり、AIは一気に皆の注目を集めた。Web3界も例外ではなく、すぐに新たな概念が次々と登場した。AIエージェント、AIトレーダー、自動化戦略など、AIと関わるだけで新しい物語を語れるように思えた。しかし、この熱狂も長続きしなかった。暗号市場が再び上昇局面に入ると、皆の関心はすぐにCryptoそのものに戻った。
そして、2025年後半、暗号市場に再び下落トレンドが現れ、Web3は新たな概念を模索し始めた。
しかし、Portal Labsの見解では、問題はまさにそこにある。あるストーリーが流行し始めると、多くのWeb3スタートアップは技術やビジネスの判断をしているのではなく、ストーリーの流行に乗るための判断をしている。どの概念が火をつけるかに合わせて、ただそれを追いかけるのだ。そして、その結果、多くの失敗に終わる。
多くのチームは、実際にプロジェクトを推進し始めてから気づく。概念はすぐに構築できるが、プロダクトを実現するのは非常に難しい。ユーザーはどこにいるのか？具体的なシナリオは何か？どうやって継続的に料金を取るのか？投資を引きつけられるのか？これらの問いは、プロジェクトを一定期間進めてから徐々に浮かび上がってくることが多い。
熱が冷めると、市場に残るのは未だに動き出せていないプロジェクトの山だ。あるものはデモ段階で止まっているし、あるものはなんとかローンチしたもののユーザーを見つけられず、また一部はストーリーとともに消えていく。短期的には新たなレーンが開かれたように見えるが、振り返ると実際に残っているものは多くない。
こうした状況の中で、次に進むべき道は暗号（Crypto）に深く関わり続けるのか、それともAIに転換すべきか、難しい選択を迫られている。前者を選べば、市場は依然として厳しく、投資のリターンも保証されない。後者を選べば、基盤が乏しい。AIの技術的ハードル、人才の構造、競争環境はWeb3とは異なる。過去数年にわたり蓄積してきた技術スタックやプロダクト経験、コミュニティ資源も、ほとんどがCrypto体系に基づいているため、完全にAIに切り替えると、まったく新しいレーンに再び入ることになる。モデルの能力やデータ資源、エンジニアリングチームの再構築が必要だ。
さらに現実的な問題として、AIのレーン自体がすでに非常に競争激しいという点がある。大規模モデルを開発する企業、伝統的なインターネット企業、スタートアップを含め、多くのプレイヤーが巨額のリソースを投入している。Web3のスタートアップにとって、ただストーリーの流れに乗るだけでこの市場に参入すると、技術的優位も業界資源も持たないことにすぐ気づく。
実は、多くのWeb3スタートアップにとって、実践可能な道も存在する。それは必ずしもAIに完全に転換する必要はなく、自分たちのWeb3の道を進みながら、CryptoがAI体系の中でどんな能力を補完できるかを考えることだ。
現在のAIの発展を注意深く観察すると、多くの重要なポイントが未解決のままであることに気づく。
最も典型的なのはデータだ。モデルはますます強力になっているが、訓練データはどこから得るのか、データの信頼性やコンプライアンスはどう確保するのか、特にAIエージェントが1対1のカスタマイズを実現するにはどうすればいいのか、これらの課題には未だ良い仕組みがない。大量のデータを必要とするAIにとって、これは長期的に根幹をなす問題だ。
次にアイデンティティと協働の問題もある。AIエージェントがタスクの実行や自動取引、運営判断に関与し始めると、彼ら自身もアイデンティティや権限、協働ルールを必要とする。誰がエージェントを呼び出せるのか？エージェント間の役割分担はどうなる？タスク完了後の決済はどう行う？これらの本質的な問いは、オープンなネットワークにおけるアイデンティティと価値の分配に関わる。
また支払いの問題もある。AIエージェントがネットワーク内でサービスを自主的に呼び出し、データを取得し、タスクを実行し始めると、小額の自動決済システムが必要になる。しかし、従来のインターネット体系では、そのような支払い構造を実現するのは非常に難しい。
これらは一見、AIの問題のように見えるが、多くの解決策はすでにCryptoの技術体系に存在している。データインセンティブネットワーク、オンチェーンのアイデンティティシステム、オープンな支払いネットワークなどは、Web3が過去数年にわたり模索してきた方向性そのものだ。
もしWeb3のスタートアップがこれらの方向に挑戦したいなら、まずは以下の点をしっかりと考える必要がある。
第一に重要なのはチームの技術能力だ。さまざまなWeb3プロジェクトによって、技術の蓄積には大きな差がある。あるチームはオンチェーンのプロトコルに長けているし、別のチームは長年データネットワークを構築している。あるいはアプリケーション層の製品に特化している場合もある。もし過去数年、データ収集やデータエクストラクション、データマーケットなどの基盤インフラに取り組んできたなら、AIに関わるデータ層の拡張は自然な流れとなる。例えば、データ貢献ネットワークや検証可能なデータソース、モデルにインセンティブを与えるデータマーケットなどだ。一方、チェーン上のプロトコルやインフラに特化してきたチームは、AIエージェントの運用環境に焦点を当てることもできる。例えば、エージェントのオンチェーンアイデンティティや権限管理、タスク実行のプロトコル、あるいは自動決済と支払いの仕組みだ。アプリケーション層に特化したチームは、AIを既存のプロダクトに能力として埋め込むのが良い。例えば、AIを使ったデータ分析や自動化された運営、あるいはエージェントを通じて人手を要した部分を自動化するなどだ。
次に重要なのは実際のビジネスシナリオが存在するかどうかだ。多くのAIプロジェクトは、技術的に優れていても、明確な適用シーンがなければすぐに消えてしまう。概念は熱く語れるが、実際に必要とするユーザーはどこにいるのか？彼らはなぜ使うのか？なぜ料金を支払うのか？これらの問いに真剣に答えられるかどうかが重要だ。業界内では「AI+Web3」「エージェント経済」「AIトレーダー」などの議論が盛んだが、深掘りすると、安定して存在するユーザーベースは多くない。逆に、データ処理や自動化運営、情報フィルタリング、タスク実行といった、あまり「派手」ではないニーズは、実務の中で長く続いている。だからこそ、あるAI方向に進むべきかどうか判断する際は、概念の流行よりも、シナリオそのものを見ることが重要だ。長期的に存在するビジネス課題か？すでに誰かが料金を払って解決しようとしているのか？AIがその部分の効率を本当に向上させるのか？これらの条件が満たされていれば、その方向性はストーリーからプロダクトへと進化しやすい。
さらに、これらのシナリオに実際に関わるリソースを持っているかどうかも重要だ。
前述のデータ、アイデンティティ、支払いといった方向性は、根本的に技術だけの問題ではなく、ネットワーク資源の問題でもある。
例えば、データネットワークを構築したい場合、安定したデータソースや継続的にデータを提供できるユーザーベースがなければ、技術を整えてもネットワーク効果は生まれにくい。同様に、AIエージェントのアイデンティティや協働ネットワークを作るには、実際に開発者やアプリケーション、エージェントが参加しなければエコシステムは形成されない。支払い・決済システムも同じだ。AIエージェントがネットワーク内でサービスを呼び出し、データを取得し、タスクを実行し始めると、小額の支払いが頻繁に発生する。しかし、その支払いネットワークは、多くのエージェントやサービスが同時に存在して初めて意味を持つ。そうでなければ、単なる技術モジュールにすぎない。
したがって、多くのWeb3チームにとって、重要なのは「この方向に技術的な可能性があるか」ではなく、「自分たちがこのネットワークの一部になれるかどうか」だ。すでにデータ源や開発者エコシステム、アプリケーションシナリオを持っているかどうかが、AIのインフラ層に本格的に入り込めるかどうかの決め手となる。
