この記事は、OKX Venturesが作成した詳細な調査レポートです。長文のため、2部構成で公開されます。第1部では、マクロの背景、x402プロトコル、ERC-8004、および仮想プロトコルに焦点を当てます（こちらをクリックしてジャンプ）。第2部では、OpenClawと業界全体の動向の分析に焦点を当てます。
第5章 OpenClaw：アプリケーションエコシステムに関する特別調査
5.1 プロジェクトの背景と発生状況
2025年11月、オーストリアの開発者ピーター・シュタインベルガーは、週末に開発したプロジェクトをGitHubに投稿した。その4か月後の2026年3月、このプロジェクトはReactを抜き、GitHub史上最も多くのスターを獲得したソフトウェアプロジェクトとなった。そのスター数は25万を超え、Reactがこの数字に到達するまでに13年を要した。
AI製品が受動的なツールから能動的なエージェントへと進化するという大きな流れの中で、OpenClawのアプローチは、ユーザーがそれを求めるのを待つのではなく、既存のプラットフォーム上でユーザーを能動的に支援することです。OpenClawはユーザーのコンピュータに常駐し、WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、Larkなど20以上のチャネルに接続し、MCPプロトコルを介してメール、カレンダー、ブラウザ、ファイルシステム、コードエディタを操作します。Andrej Karpathyはこの種のシステムを「Claws」と名付けました。これは、バックグラウンドで実行され、自律的に意思決定を行い、タスクを実行するローカルAIエージェントです。この用語はすぐにシリコンバレーでローカルにホストされているAIエージェントを説明する一般的な方法となりました。
主要なモデルリリースでは必ずエージェントの機能が強調されます。なぜなら、エージェントはAIインフラへの投資を正当化する需要乗数だからです。チャットのクエリ1件で数百トークンが消費されるのに対し、ツール呼び出しと複数ステップの推論を実行するエージェントでは、数万から数十万トークンが消費されます。
創設者たちはDiscord上での暗号通貨に関する議論を禁止していたにもかかわらず、暗号通貨コミュニティはOpenClaw上にトークン発行、本人確認、決済プロトコル、ソーシャルネットワーク、評判システムなど、完全なオンチェーン経済インフラを自発的に構築しました。OpenClawの登場により、私たちは初めて、エージェントとオンチェーンインフラ間の相互作用を現実的な大規模シナリオで観察することができ、暗号通貨コミュニティは経済活動を接続するための、実際のユーザーベースを持つホストを手に入れることができました。
5.2 技術アーキテクチャ分析
第1層：通信チャネル – アイデンティティの問題
OpenClawは20以上のプラットフォームに同時に接続します。エージェント内部から見ると、統一されたメモリ、統一された設定、統一されたSOUL.mdを持つ同一のエンティティであることを認識しています。しかし、外部から見ると、Telegram上のエージェントとDiscord上のエージェントが同一であることをどのように知ることができるでしょうか？各プラットフォームには独自のユーザーIDシステムがあり、両プラットフォームは相互運用性がなく、動作記録を閲覧することもできません。これこそが、ERC-8004が解決しようとしている根本的な問題なのです。
第2層：ゲートウェイ – セキュリティ問題
ゲートウェイはOpenClawの頭脳であり、ディスパッチセンターです。ユーザーメッセージを適切なエージェントにルーティングし、エージェントのセッション履歴と利用可能なスキルをロードし、エージェントが処理を開始する前に権限の境界を定義します（ホワイトリストメカニズム：メッセージがゲートウェイに到着すると、システムはメッセージの送信元チャネル、ユーザーID、グループIDなどの情報に基づいてツールのホワイトリストを動的に生成します。ホワイトリストにあるツールのみがエージェントのコンテキストに注入されます。エージェントはホワイトリスト外のツールを参照できないため、それらを呼び出すことはできません）。
この設計の利点は、プロアクティブなセキュリティ機能です。しかし、アクセス制御はゲートウェイに完全に依存しており、ゲートウェイが単一障害点となる可能性があります。ゲートウェイが侵害されたり、設定ミスがあったりすると、エージェントが不正な権限を取得する恐れがあります。
第3層：エージェントコア（ReActループ） – 予測可能性の問題
エージェントの動作ロジックは、ReAct（推論＋行動）ループです。入力の受信→思考（LLMの呼び出し）→行動の決定→ツールの呼び出し→結果の取得→再思考→ループ。OpenClawのエンジニアリング最適化には、高頻度メッセージスケジューリング（Steer/Collect/Followup/Interruptの4つの戦略）、LLMの2層フォールトトレランス（認証ローテーション＋モデル劣化）、およびオプションの階層的思考メカニズム（6レベル）が含まれます。
しかしながら、LLMは本質的に確率的であり、その出力は不確実である。エージェントは非決定論的な実行者であり、非決定論的な環境において不可逆的な行動をとる。
まず、コンテキスト圧縮による制約の喪失があります。セキュリティ制約自体がコンテキストの一部であり、コンテキストが非可逆圧縮されると、セキュリティ制約が破棄される可能性があります。次に、プロンプトの挿入があります。これは、エージェントが処理するコンテンツ内に意図的に隠された指示を埋め込むことで、エージェントがそのコンテンツをユーザーコマンドであるかのように実行してしまうというものです。これらの共通の原因は、エージェントの動作範囲が自然言語で定義されている点にあります。自然言語は曖昧で操作可能であり、非可逆圧縮の影響を受けやすいのです。
一例として、メタ社の超知能研究所のアライメントディレクターであるサマー・ユーがエージェントに「削除可能なメールをいくつか提案してほしい」と依頼したところ、エージェントは数百通のメールを直接削除してしまった（コンテキストウィンドウのオーバーフローによって圧縮がトリガーされ、「提案する」というキー制約が破棄されたため）。
このような状況において必要なのは、より高度なエンジニアリングではなく、構造的なセキュリティメカニズム、すなわち監査可能な運用ログ、プログラム可能な権限境界、そしてエラー発生時の責任追及と補償を可能にする経済システムです。スマートコントラクトとオンチェーンインフラストラクチャは、まさにこれらの点で優れています。
第4層：メモリシステム – 永続性と転送性の問題
OpenClawは、日々の作業記憶（YYYY-MM-DD.mdファイル）と長期必須記憶（MEMORY.md、重複排除と分類によって抽出されたキー嗜好）の2種類の記憶を実装しています。検索には、ベクトル検索とBM25を組み合わせたハイブリッド方式が用いられます。
セッションはデフォルトで毎日午前4時にリセットされます。コンテキストウィンドウは継続的に圧縮され、要約されます。コンテキストウィンドウがトークン制限に近づくと、OpenClawはセッション圧縮をトリガーし、LLMを使用して以前の会話をより短いバージョンに要約します。圧縮の前にメモリフラッシュが実行され、エージェントが重要な情報を永続メモリに書き込む機会が与えられます。これは基本的に、エージェントがどの情報が重要かを知っているという前提に基づいています。重要な情報を構成するものを決定する非決定論的なシステムは、本質的に不確実です。
OpenClawはすべてのメモリをローカルファイルシステムに保存するため、コンピュータを切り替えるとメモリが失われます。他のエージェントと連携する際に共有メモリ機構はなく、エージェントの知識と経験は実行中のマシンにロックされます。サブエージェント間の連携は同じOpenClawインスタンス内に限定されており、インスタンス間や組織間でのエージェント連携には対応していません。GitHub上の開発者からのフィードバックによると、意思決定記録はチャット履歴には残りますが永続的な成果物には残らないため、引き継ぎが不明瞭になり、知識の伝達が不完全になるという問題があります。
5.3 エージェント経済における構造的問題
文脈がうまく流れていない：あらゆる問題の根源
空間的ロック：エージェントの記憶と知識は、それを実行しているマシン上に保存されます。別のコンピュータに切り替えると、それらは消去されます。
信頼の分離：エージェントAは「ユーザーは先週、好みXについて言及した」と主張するが、エージェントBはこの主張を検証する方法がない。
見つけにくい：DeFi分析に精通したエージェントをお探しですか？標準化された発見メカニズムは存在しません。
価格付けされていない価値：エージェントが蓄積するドメイン知識とユーザーの嗜好には明らかに経済的価値があるが、現状ではそれらを価格付けしたり取引したりする方法がない。
デフォルトの一時的情報: セッションのリセット中は、コンテキストが圧縮、分解、または失われる可能性があります。
コンテキストデータが真に流通するためには、信頼の境界を越える能力、経済的価値、ゲートキーパーなしでの発見可能性、意思決定の痕跡の保持、消費者のニーズへの適応性という5つの属性を同時に備えている必要があります。現在、これら5つの属性すべてを同時に提供できる単一のプロトコルは存在しません。MCPは「AIモデルがツールを呼び出す方法」を扱い、A2Aは「エージェント同士がどのように通信するか」を扱い、x402は「エージェントがどのように支払いを行うか」を扱います。しかし、「エージェントが信頼できない環境でコンテキストデータを自律的に発見、評価、使用する方法」という問題は未解決のままです。
調整のパラドックス
エージェントは推論を行うのに十分な文脈情報さえあればよい。しかし、組織間の連携にはあらゆる歴史的文脈情報が必要となる。
「このフライトを予約すべきか？」と判断するエージェントに必要なのは、現在のセッションの情報の簡潔な要約だけです。しかし、サプライチェーンエージェント、金融エージェント、カレンダーエージェント（異なるプラットフォーム上で、異なる組織によって運営されている可能性がある）と連携する必要がある場合、どのようなコンテキストが共有されるのでしょうか？検証はどのように行われるのでしょうか？データの所有者は誰でしょうか？
ガートナーは、2027年までに、コスト上昇、ビジネス価値の不明確さ、またはリスク管理の不十分さを理由に、エージェント型AIプロジェクトの40%以上が中止されると予測している。しかし、開発者の70%は、根本的な問題は既存システムとの統合問題だと報告している。その根本原因は、エージェントが非決定論的な実行者であるのに対し、企業は決定論的な結果を求めていることにある。不確実な実行者が、不確実な環境で不確実なパートナーと連携し、検証可能な信頼の層がなければ、信頼できる成果物を生み出すことはできない。
現在、クロスプラットフォームのエージェント連携に対する需要は依然として非常に小さい。ユーザーは、他のエージェントとの連携能力に関係なく、単に作業を代行してくれるAIを求めている。連携のパラドックスは確かに技術的な問題だが、それが大規模な商業的問題に発展するかどうかは、エージェントの利用方法が個人用ツールからマルチエージェント連携ネットワークへと進化するかどうかにかかっている。
上記の分析を組み合わせると、次のような建築コンセプトにたどり着きます。
下位層はエージェントが推論を行う場所であり、一時的でトークンに依存します。OpenClaw、Claude Code、Cursorはすべてこの層に存在します。迅速な応答と現在のタスクへの集中が求められます。
最上位層は調整が行われる場所であり、永続的で検証可能、かつ経済的な価格設定がされている。組織横断的な知識が蓄積され、トレーサビリティチェーンが維持され、信頼性が確保される場所である。
この2つの層はそれぞれ異なるニーズを持っている。エージェントはシンプルさを必要とする一方、組織は履歴記録を必要とする。エージェントはスピードを必要とする一方、監査証跡は永続性を必要とする。エージェントは確率的に動作する一方、企業は決定論的な結果を必要とする。現在のアーキテクチャのほとんどは、この2つの層を統合しようとしているが、成功する可能性は低い。
信頼できる中立性、永続性、検証可能性を備え、すべてのエージェントシステムに適した、モジュール式でパーミッションレスな水平展開可能なコンポーネントを追加することは可能でしょうか？このコンポーネントは、上位レイヤーと下位レイヤー間の制御されたインターフェースを提供し、必要に応じてコンテキストが下方向に流れ、コミットメントが行われると上方向に流れるようにします。実行前に、関連するコンテキストサブグラフが解析され、分散型知識グラフから挿入されます。実行後、操作は検証可能なトランザクションとして、証明と評判の更新とともにオンチェーンに送信されます。このレイヤーのコアとなる前提は、コンテキストの流動性が価値があるということです。ほとんどのエージェントユーザーがクロスプラットフォームのコラボレーションを必要としない場合（たとえば、1人がすべての用途に1つのOpenClawのみを使用する場合）、中間レイヤーは実際には必要ありません。
ミドルウェア層がコンテキストの移植性のみに焦点を当てている場合、失敗する可能性が非常に高い。しかし、経済活動の検証可能性や、複数の当事者が互いに不信感を抱いているシナリオにおける評判の移転可能性など、明確な経済的インセンティブのあるユースケースに焦点を当てれば、成功の可能性ははるかに高くなる。IronClawもまた、実行環境と認証情報管理を検証可能なセキュリティ層に分離することで、抽象的なミドルウェア層への移行を目指す試みである。しかし、これはNearエコシステム内の内部ソリューションにとどまり、クロスプラットフォームの汎用性に欠けている。
暗号通貨への真の入り口
エージェント経済のニーズのほとんどは、実際にはWeb2ソリューションで解決できます。エージェント経済において暗号通貨が不可欠な役割を果たすのは、組織間、プラットフォーム間、パーミッションレスな相互運用性が必要であり、かつ参加者間に事前に確立された信頼関係がない場合のみです。たとえば、エージェントA（OpenClaw上で動作、所有者はユーザーA）が、エージェントB（Claude Code上で動作、所有者はユーザーB）を雇ってタスクを完了させる必要があるとします。両者は共通のプラットフォームも、共通のアカウントシステムも、既存のビジネス関係もありません。このようなシナリオでは、オンチェーンID（8004）、オンチェーン決済（x402）、オンチェーン評判は、中央集権型ソリューションよりもはるかに適しています。なぜなら、中央集権型プラットフォームでは、すべてのエージェントフレームワークを同時にカバーすることはできないからです。
さらに、エージェントが支払能力を持っているからといって、必ずしも支払うべきとは限りません。フォーチュン500企業は、エージェントが繰り返し支払いを再試行したために4億ドルもの損失を出しました。エージェントが独立して支払いを行えるようになった後、最も価値のある資産は、支払うべきかどうかを判断するのに役立つ意思決定インフラです。
現在、エージェント経済において暗号資産は「あれば便利」な存在であり、エージェント間のプラットフォームを横断した経済交流が十分な規模に達しない限り、その地位は揺らぎません。しかし、十分な数のエージェントが特定の人間の銀行口座に紐づけられなくなると（エージェント自体が人間の道具ではなく独立した経済主体となると）、従来の金融メカニズムでは対応できなくなります。この時点で、ステーブルコインはエージェントが大規模な金融取引を行うための最良の（そしておそらく唯一の）手段となります。暗号資産が「必須」となる可能性のある3つの要因は以下のとおりです。
エージェントは大規模に他のエージェントを雇用し始めた。例えば、企業IT環境における異なるベンダーのエージェントシステムが相互運用する必要が生じた（今日の企業API統合に似ているが、より複雑である）。
エージェントは24時間365日、国境を越えた取引を可能にします。エージェントによって調整されるワークフローは、3つの異なる決済経路を必要とせずに、米国のLLMエンドポイント、ヨーロッパのデータプロバイダー、東南アジアのコンピューティングクラスターを同時に呼び出すことができます。ステーブルコインはグローバルで24時間365日利用可能です。この利点は、エージェントが常時稼働し、タイムゾーンをまたぐシナリオでは、人間の場合よりもさらに顕著になります。
マイクロペイメントは、従来の決済方法では処理できない頻度に達しつつあります。現在、ブロックチェーン上でエージェントが行うマイクロトランザクション（API呼び出し、データクエリ、コンピューティングリソース）の平均コストは1トランザクションあたりわずか0.09ドルですが、Stripeのトランザクション手数料だけでも0.35ドル＋2.5%となり、トランザクション自体の4倍もの費用がかかります。エージェントが数万回ものAPI呼び出しを行う必要がある場合、従来の決済処理業者ではこうした加盟店のリスクをカバーできず、手数料体系が大きなボトルネックとなるでしょう。
セキュリティ上の脅威とオンチェーンインフラストラクチャの必要性
「Siriのパラドックス」は、AIエージェント開発競争全体を理解するための重要な枠組みです。Siriは機能が制限されているからこそ安全であり、OpenClawは危険だからこそ有用なのです。AIが実際に何らかの処理（メールの処理、航空券の予約、コードのデプロイなど）を行うには、広範なシステム権限が必要です。そして、広範な権限は当然ながら、攻撃対象領域の拡大を意味します。
OpenClawで最も有名な成功事例は、次のようなものです。ユーザーがエージェントにレストランの予約を依頼しましたが、OpenTableは満席でした。エージェントは諦めることなく、AI音声ソフトウェアを探し出し、ダウンロードしてインストールし、レストランに電話をかけて予約を成功させました。このように問題を自律的に解決できる能力は、多くの人が夢見るものです。しかし、この自律性は、判断が間違っていた場合、その影響が機械のスピードで広がることも意味します。
シュタインバーガー氏がOpenAIに加わったことを「AIエージェントにとってのiPhoneの瞬間」と呼ぶ人もいる。しかし、その前に、安全なインフラストラクチャが整備される段階が必要だ。そうでなければ、大規模な導入は大規模な損失につながるだろう。Chopping Blockが予測する「AIによる1億ドル以上のハッキング」が実際に発生した場合、考えられる結果は2つある。1つは、世間のパニックによってエージェントの導入が後退する（2016年のDAO事件後のイーサリアムの低迷と同様）、もう1つは、真に安全なエージェントインフラストラクチャの開発が促進される（DAO事件後のスマートコントラクト監査業界の爆発的な成長と同様）というものだ。エージェントの必要性は現実のものであるため、我々は後者の可能性が高いと考えている。
悪意のあるエージェントの識別 >> 8004 レピュテーション システム。各エージェントがオンチェーン ID と公開されたレピュテーション レコードを持っている場合、悪意のある行為は変更不可能なレコードを残します。他のエージェントは、エージェントを信頼する前にオンチェーンのレピュテーションを確認できます。もちろん、レピュテーション システムは十分に成熟している必要があります。単なる評価ではなく、ランキング操作防止メカニズムを備えた、多次元で時間加重された信頼モデルが必要です。
悪意のあるスキルの監査 >> 検証レジストリ。スキルのコード監査結果が検証レジストリ（バージョン8004）に記録されている場合（独立したバリデーター（ステーキングサービス、zkMLバリデーター、TEEオラクル）による監査）、タイポスクワッティングの効果は大幅に低下します。スキルをインストールする前に、オンチェーンの検証状況を確認してください。
認証情報の漏洩 >> x402の「承認時支払い」メカニズム。x402はAPIキー管理の問題を解消します。エージェントは長期的な認証情報を保管する必要はなく、サービスが必要になるたびに一時的なアクセス料金を直接支払います。EIP-712署名バインディング（サービスアクセスと支払いアドレスを関連付ける）と組み合わせることで、トークンが漏洩した場合でも、他者が使用することはできません。
制御不能な動作 >> オンチェーン監査ログ + プログラム可能な権限。外部攻撃者が指示を注入する（プロンプト注入）場合も、システム自体が圧縮中に制約を失う（コンテキスト損失）場合も、結果としてエージェントは想定外の動作を実行します。スマートコントラクトは、エージェントの動作の境界を定義できます。たとえば、「単一のトランザクションは X 金額を超えてはならない」や「削除操作にはマルチ署名確認が必要」などです。オンチェーン操作ログは不変であり、問題を追跡できます。プロンプトに「まず同意を求めてください」を追加するよりも、はるかに信頼性が高いです。なぜなら、プロンプトレベルの制約は圧縮中に失われますが、スマートコントラクトレベルの制約は失われないからです。
もちろん、オンチェーンインフラストラクチャはセキュリティ問題の影響を軽減するだけで、問題の発生自体を防ぐことはできません。スマートコントラクトは単一のトランザクションを「Xドル以下」に制限できますが、エージェントが注入された後、その制限内で悪意のある行為を継続的に行った場合はどうでしょうか？たとえ0.09ドルの悪意のあるトランザクションが1万回繰り返されたとしても、900ドルにもなります。真のセキュリティ対策には、エージェント実行時レイヤー（TEE/サンドボックス）とオンチェーンレイヤー（パーミッション/監査）の両方でアプローチする必要があります。オンチェーンレイヤーだけに焦点を当てるだけでは不十分です。
第6章：包括的な業界分析
従来の技術的優位性（エンジニアリング能力、チーム規模、実行効率）は、AIツールによって均質化されつつあります。アイデアさえあれば、誰でもOpenClawやClaude Codeを使って非常に短時間で製品プロトタイプを作成できます。これはつまり、次のことを意味します。
小規模チームにとって、チャンスの期間はこれまで以上に短くなっている（大規模チームであれば、同じツールを使ってはるかに早く追いつくことができる）。
先行者利益は、アイデア段階においてこれまで以上に価値が高くなっています。なぜなら、あなたのエージェントは競合他社よりも速く反復開発を行うことができるからです。
最も希少な資源は、技術的なスキルではなく、適切な問いを立てる能力である。
市場における真の競争は、仮想通貨そのものの中にあるのではない。
多くの人が、どのL1/L2プラットフォームがエージェントとしてより優れたパフォーマンスを発揮するかを比較している。例えば、Base、Solana、Ethereum、Nearなどだ。しかし、真の競争は暗号通貨ソリューションとWeb2ソリューションの間にある。
例えば、Sapiom は Web2 のエージェント サービス アクセスを管理するために 1,575 万ドルを受け取りました。極端なケースでは、Sapiom のソリューションが十分であれば、エージェントはオン チェーン ペイメントに触れることなく、それを通じてすべての Web2 サービスにアクセスできるようになるため、x402 は不要になります。Stripe の仮想カード ソリューションは、商業交渉 (加盟店に特定の仮想カードの CAPTCHA を削除するよう説得する) を通じてアンチオートメーションの問題を解決できれば、第 2 フェーズをより長く維持できます。これは、現在 Visa、Mastercard、Stripe が争っている戦場です。つまり、承認された範囲内で制御されたエージェントです。コアは仮想カード + 専用の支払い API です。これにより、信頼関係は「不確実な AI を信頼する」から「発行機関によって制御される定義済みのパラメータを持つ支払いツールを信頼する」へと移行します。現在、これは大規模なアプリケーションに最適ですが、B2B エージェント シナリオがさらに大規模になると、承認情報のプログラマビリティと銀行カードのデータ ボリューム制限がボトルネックになります。
x402の成功の前提は、「支払い＝認証」モデルが、コスト、レイテンシ、開発者エクスペリエンスの面で「ミドルティアプロキシ管理」モデルを凌駕している点にある。現在、x402はマイクロペイメント（1トランザクションあたり0.001ドルという低額決済）のシナリオでは優位性を持っているが、複雑な権限管理を必要とするエンタープライズシナリオでは、Web2ソリューションほど優れていない可能性がある。
同様に、8004が成功するための前提は、オンチェーンのIDと評判が、中央集権型のプラットフォーム管理型IDシステム（ClawHub独自の検証メカニズムなど）よりも有用であるという点です。現状では、8004の普及は十分ではなく、オンチェーンの評判を確認することは、プラットフォームの評価を確認するほどユーザーフレンドリーではありません。MetaによるMoltbookの買収も、エージェント認証とレジストリ（ディレクトリ）の基盤となる機能に注力し、エージェントIDレイヤーを制御することを目的としていました。
暗号通貨ソリューションは、理論的に優れているというだけで満足していてはいけません。開発者とユーザーのエクスペリエンスの面で、Web2ソリューションに追いつくか、あるいは凌駕する必要があります。そうでなければ、多くの暗号通貨製品と同じように、分散型コンセプトは素晴らしいものの、使い勝手が悪すぎて誰も採用しないという結果に終わってしまうでしょう。
従来の決済大手企業が、普及の時期を決定づけてきた。
市場は3つの段階を経て進化します。今後3～5年間は、Stripe/Visaが初期市場を席巻し、比類のない後方互換性を提供することで、代理店が世界中の何百万ものクレジットカード決済対応加盟店と即座に取引できるようにします。5年後には、第2段階の課題（プログラム可能な認証システムの不足、十分な包括的な代理店IDの構築の困難さ、高額なマイクロトランザクション手数料、国境を越えた決済の遅さなど）が耐え難いレベルまで蓄積し、市場は自然と第3段階、すなわち暗号通貨インフラストラクチャへと移行します。
つまり、暗号通貨業界は今日Stripeを打ち負かす必要はないということです。むしろ、今後3～5年かけてインフラを完璧に整備し、ソリューションの第2段階がピークに達したときに取って代わる準備を整える必要があります。私たちは現在、市場シェア争いではなく、インフラ構築競争の真っ只中にいます。もちろん、インフラは事前に整備しておく必要がありますが、インフラだけでは自動的に普及するわけではありません。それを活性化するには、アプリケーション層の爆発的な普及が必要です。TCP/IPは1970年代に発明されましたが、1990年代にWebブラウザが登場するまで広く使われることはありませんでした。現在、インフラは徐々に改善されていますが、大規模に利用している人はいません。例えば、x402は2025年の大半は技術的に使用可能なプロトコルですが、決定的なユースケースがありません。このインフラを実用的なスタックに接続する、より多くのアプリケーションが登場する必要があります。 OpenClaw/Moltbookの爆発的な普及は、私たちが目にした最初の需要創出エンジンです。突然、数十万ものエージェントが支払い、身元確認、評判管理を必要とするようになり、x402と8004は、単に使えるものから実際に使われるものへと変わりました。
シャベルを売る方が、砂金採りをするよりも儲かる。
アメリカのロブスター漁業のエコシステム全体は、古くから伝わる投資の知恵を裏付けている。つまり、ゴールドラッシュの時代には、最も確実にお金を稼ぐ方法はシャベルを売ることだということだ。
フェリックスは7万5000ドルを稼いだ。しかし、クランカーは6万4000件のトークン展開から、はるかに多くの手数料収入を得た。クロールーターはLLMルーティングサービス（1リクエストあたり0.003ドル）を販売している。クロークラウドはエージェントのコンピューティング能力を販売している。ベニスは推論クレジットを販売し、VVV/DIEMモデルを通じてコンピューティング能力を金融化している。これらのインフラストラクチャプロバイダーのビジネスモデルは、エージェントが独自に収益を上げるよりもはるかに成熟しており、信頼性が高い。
すべてのエージェントカテゴリに共通するインフラストラクチャ（ID、決済、セキュリティ、調整、コンピューティングリソース）は、どのエージェントフレームワーク（OpenClaw、IronClaw、またはOpenAIの次世代製品）が主流になるかに関わらず不可欠です。カルパシー氏が考案した「Claws」という用語は、OpenClawよりも大きなトレンドを捉えています。つまり、ローカルで永続的かつ自律的なAIエージェントがカテゴリを構成し、暗号通貨インフラストラクチャはClawカテゴリ全体に対応することを目指しています。IronClaw（NearのTEEで保護されたバージョン）、さまざまな企業向けカスタマイズされたエージェントフレームワーク、そしてOpenAIの次期統合エージェントはすべてこのカテゴリに属します。OpenClawはこのカテゴリの先駆者ですが、唯一の存在ではありません。
プロダクト・エージェント・フィットがプロダクト・マーケット・フィットに取って代わる
複数のプラットフォーム（淘宝、小紅書、微博、雪秋）が、OpenClawのユーザーアカウントのBANを開始した。これは、エージェントがブラウザ操作をシミュレートすることで、これらのプラットフォームのスクレイピング対策メカニズムを回避したためである。プラットフォームとエージェントユーザーは本質的に敵対関係にある。プラットフォームのビジネスモデルは人間のユーザーの注目に依存している一方、エージェントユーザーはデータを消費するだけで広告価値を生み出さない。
従来のマーケティングは、魅力的な画像、動画広告、期間限定オファーといった、消費者の衝動的な支出を狙った戦略である「注目経済」に依存しています。一方、エージェントは完全に合理的な意思決定者であり、APIから返されるデータの明瞭さと完全性のみに焦点を当てます。彼らは製品仕様、過去の価格、物流の適時性、ユーザーレビュー、さらには二酸化炭素排出量まで比較します。彼らはマインドシェアには関与しません。将来の競争優位性は、ブランド（エージェントはブランドを認識しない）やUX（エージェントはインターフェースを使用しない）ではなく、データの構造化の度合い、APIの安定性、MCPとの互換性、そして検証可能なオンチェーンサービス品質記録となるでしょう。
インターネットのビジネスモデルは、従量課金制のスクレイピングへと移行しつつある。サービス利用者であるエージェントは、広告に支えられた無料モデルに頼るのではなく、データ取得に対して直接料金を支払うようになる。つまり、データクエリ、API呼び出し、サービス利用のたびに、エージェントがプラットフォームデータに合法的にアクセスできるよう、少額の直接支払いが必要になる。x402はまさにこの問題、すなわち直接支払いによるデータアクセス権の取得とマイクロトランザクションのサポートという課題に取り組んでいる。そして、この初期形態は既に現れている。Lord of a Fewは、わずか1週間で80以上の有料x402エンドポイントをローンチした。各エンドポイントの構築コストは0.50ドルで、料金は数セントから数十セントとなっている。
さらに、買い手と売り手の両方がエージェントである場合、利益プールはどのように再分配されるのでしょうか？
結論
私たちは今、またとないチャンスの窓に立っています。インフラは整っているものの、キラーアプリはまだ登場していません。歴史は幾度となく、真の変革は事前に予告されるものではなく、予期せぬ形で突然起こり、誰もが古い世界が終わったことに気づくのだということを証明してきました。
部分的な参照
[1] マッキンゼー・アンド・カンパニー、「エージェント型コマースの機会」、2025年。https ://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity
[2] モルガン・スタンレー・リサーチ、「AIエージェント型買い物客：Eコマースの次のフロンティア」、2025年。
[3] Edgar Dunn & Company、「Agentic Commerce: AI駆動型小売の未来」、2025年。
[4] Dune Analytics - プロジェクトごとのトランザクション数 x402 ダッシュボード
[5] Artemis Analytics — app.artemisanalytics.com/asset/x402
[6] x402 ホワイトペーパー — x402.org
[7] EIP-8004 — ethereum-magicians.org
[8] ERC-8183 — ETH Foundation dAIチーム、2026年3月
[9] 仮想プロトコルのドキュメント — virtuals.io
[10] SecurityScorecard — OpenClawエクスポージャーレポート、2026年3月
[11] The Block、Phemex、Allium Labs — 各種x402データレポート
[12] MarketsandMarkets、「小売およびeコマースにおけるエージェントAI市場レポート」、2025年。
