AI競争における新たな戦場：長期記憶が課題に、ユーザーはコンテキストの所有権をどのように保護できるのか？

著者：ゼン、PAニュース

あなたは6ヶ月間かけて、ChatGPTにあなたの仕事の習慣、執筆スタイル、長期プロジェクトを理解させました。ChatGPTはあなたが普段どのように記事を編集しているか、どの企業を頻繁にフォローしているかを学習し、コンテンツの構成、トーン、情報密度に関するあなたの好みを徐々に理解していきました。

しかしある日、より強力な新しいモデルが登場します。Claude、Gemini、またはDeepSeekを開いてみると、すべてが最初からやり直しになっていることに気づきます。新しいモデルはあなたのことを知らず、過去数ヶ月間に蓄積してきた作業コンテキストも知らず、あなたの思考、文章作成、意思決定の方法を知りません。

過去2年間、AI業界における最も重要な競争は「モデルの能力」を巡る争いだった。より強力な推論能力、より豊富な文脈知識、そして優れたコーディングスキルを持つ者が、ほぼ全てを決定づけてきた。しかし今、新たな疑問が浮上している。AIはますます人間を理解するようになっているが、この「理解」は一体誰のものなのだろうか？

役割の変化：AIがチャットツールからパーソナルデジタルアシスタントへと変貌を遂げる

2022年11月、AIチャットボット「ChatGPT」が突如として登場した。そのローンチは世界的なチャットブームを巻き起こし、わずか2ヶ月で月間アクティブユーザー数が1億人を突破、史上最速で成長した消費者向けアプリケーションとなった。当時、その大規模モデルは「高度な検索」に近いものだった。ユーザーがAIに質問すると、AIが即座に回答を生成し、会話が終われば関係は終了する、という流れだった。

しかし、ここ2年間でAIの役割は大きく変化しました。推論能力、コーディング能力、ツール呼び出し能力が絶えず向上するにつれ、AIは現実世界の業務フローに浸透し始めています。ますます多くの人々が、コードの記述、文書の整理、データの分析、スケジュールの計画、アポイントメントの管理、さらには長期的なコンテンツ作成やビジネス上の意思決定への参加にAIを活用しています。

多くの場合、ユーザーはもはや単に「AIに質問をする」だけではなく、AIと長期的に協働するようになっています。AIはユーザーの仕事のスタイル、コミュニケーション習慣、長期的な目標を理解し始め、同じプロジェクトやワークフローにますます深く関わるようになり、徐々に実行タスクの一部も担うようになっています。ある意味で、AIは単発的な質疑応答ツールから、長期的なパーソナルデジタルアシスタントへと進化していると言えるでしょう。

モデルの性能が著しく向上し、主要製品の性能がますます似通ってきて、AIが広範囲かつ長期間にわたって使用されるようになると、新たな問題が生じ始める。

AIが長期間にわたって協働を開始すると、意思決定や全体的なパフォーマンスを向上させるために過去の経験を保存・想起する「記憶」は、もはや単なるデータベースではなくなります。多くのアプリケーションにおいて、ボトルネックはモデルの推論能力ではなく、長期記憶とコンテキストを管理する能力へと変化します。Cloudflareは、エージェンシーメモリを現在のAIインフラストラクチャにおける最大の課題であり、最も急速に成長している分野の一つとして明確に位置付けています。

大手AI企業も、長期記憶が製品体験の不可欠な要素になりつつあることを認識しています。OpenAIは、ChatGPTの記憶を「保存済み記憶」と「参照チャット履歴」に分割しました。前者はユーザーが長期的に保持したい情報を保存し、後者はChatGPTが過去の会話から有用なコンテンツを抽出して、その後のパーソナライズされた応答に利用できるようにします。Geminiも過去の会話に基づいてユーザーの好みを学習し始めています。Claudeは、記憶のインポートとエクスポートをサポートする「Memory」をリリースしました。

プラットフォームの分断化により、AIの「記憶」は業界にとって新たな戦場となっている。

問題は、これらのメモリ機能が依然としてそれぞれのプラットフォームにほぼ限定されており、独立したアカウントシステムや製品環境に属し、孤立した状態にあることだ。Anthropicはメモリのインポートとエクスポートをサポートしているものの、現状では様々な企業に採用される普遍的なメモリ標準というよりは、Claudeの移行ツールといった印象が強い。

ZetaChainはこのギャップを埋めることを目指しています。AIを全面的に採用したZetaChainは、もともと暗号通貨の世界の一部であった「所有権」の概念を、AIの記憶とユーザーコンテキストにまで拡張しています。単なるチャット製品ではなく、モデルプラットフォームとは独立したプライベートメモリレイヤーを構築し、ユーザーが自身の長期記憶、行動嗜好、そしてAIコンテキストを真に所有できるようにすることを目指しています。

ZetaChainのAIコンシューマー向け製品であるAnumaは、ユーザーに暗号化されたプライベートな記憶セットを提供することを目的としており、ChatGPT、Claude、Geminiといった様々な主流AIモデル間でのシームレスな利用をサポートします。ユーザーはモデルを切り替えるたびに、バックグラウンド、好み、作業習慣を再構築する必要はありません。代わりに、アクセス権限を制御し、過去の記憶を異なるモデルやエージェントに引き継ぐことができます。

AIがユーザーの好み、文章作成習慣、ワークフロー、過去の会話などを徐々に蓄積していくにつれ、このいわゆる「記憶」はますます「人格を映し出す鏡」のような存在になっていくでしょう。それは、モデルの回答がユーザーの好みに合致するかどうかだけでなく、将来的にモデルがユーザーに代わって意思決定を行う際に、ユーザーの習慣や価値観に沿って行動するかどうかも決定づけるようになるかもしれません。

Anumaは、ユーザーが自身の記憶の所有権を持ち、さまざまなタスクに対して異なる強度を選択できるようにするだけでなく、AIエージェントが一度に記録を読み取り、いつでも権限を取り消すことができる、プログラム可能で監査可能かつ取り消し可能な権限システムも構築しています。また、すべての権限変更はブロックチェーン上に記録および追跡できます。

さらに、ユーザーの記憶や知識グラフは、元のデータを公開することなく、共有、ライセンス供与、収益化が可能な資産となる。これにより、投資家、医師、弁護士、開発者などの専門職のユーザーは、自身の専門知識をエージェントにカプセル化し、エージェントマーケットプレイスに公開することで、他のユーザーがそれらを利用する際に収益を得ることができる。

ZetaChainはなぜクロスチェーンからクロスAIプラットフォームへと変貌を遂げようとしているのか？

Anumaがこれらの機能を実現できるのは、ZetaChainが開発した基盤インフラであるプライベートメモリレイヤーのおかげです。プライベートメモリ、ID、権限、決済、エージェントのためのAI指向インフラとして、アプリケーションとエージェントがモデル間で連携できるようにすると同時に、ユーザーが常に制御を維持できるようにすることを目指しています。

ZetaChainは、異なるブロックチェーン間での資産およびメッセージの転送問題を解決することを中核目標として、クロスチェーン相互運用性インフラストラクチャに一貫して注力してきました。「統一されたマルチチェーンエントリーポイント」というコンセプトを中心に、強固なネットワークとストーリーを構築しています。公式データによると、このブロックチェーンには1,190万の固有アドレスと2億4,100万件のトランザクションが存在します。

しかし、今年4月27日にAnumaが一般公開され、最初の1ヶ月でユーザー数が5万人を超えた後、ZetaChainはAIへの全面的な移行を決定し、クロスチェーン相互運用事業を段階的に閉鎖した。この変革の背景には、比較的明確な内部論理が存在する。

過去において、ZetaChainは主にブロックチェーン間の相互運用性の問題に取り組んできました。今日のAIの世界にも、同様の乖離が存在します。ある意味で、デジタル資産はブロックチェーンにとって、AIにおける記憶やコンテキストのようなものです。異なるモデルはそれぞれ独自の閉鎖的な記憶システムを持っており、ユーザーがプラットフォームを切り替えると、長年蓄積されてきたコンテキストや行動特性がしばしば失われてしまいます。

ZetaChainは近年の発展を経て、今日最大の課題はブロックチェーン間のクロスチェーン転送ではなく、異なるモデルやエージェント間の連続性、そしてユーザー自身のコンテキストの所有権の問題であると考えている。

以前a16z cryptoの分析記事で述べたように、エージェントは経済活動の参加者になりつつありますが、持ち運び可能なID、プログラム可能な決済、検証可能な認証、そして環境を横断した連携に必要な共通の調整レイヤーがまだ不足しています。そのため、アプリケーションシナリオをぎこちなく模索する多くのAI+暗号通貨プロジェクトと比べて、ZetaChainの変革ロジックははるかにスムーズです。

ビジネスの歴史において、インフラ企業の変革の成功例は珍しくありません。こうした企業は、単に方向転換するのではなく、製品ロジックに基づいた新たなボトルネックを追求することが多いのです。NVIDIAの当初の最も重要な事業はグラフィックスコンピューティングとゲーム用グラフィックスカードでしたが、AIの台頭に伴い、そのGPUアーキテクチャは最終的にAI業界全体のコアインフラとなりました。インフラは決して同じ制約に永遠に囚われることはなく、真の勝者は、出現する「次の制約」をいち早く見抜く企業であることが多いのです。

プライバシーメモリ層からAI消費層まで

AIの爆発的な発展に伴い、将来のAIの形態はチャットウィンドウに限定されることなく、徐々に多数の長期的な協働型AIアシスタントへと進化していくことは明らかです。この判断に基づき、ZetaChainは「プライバシーメモリレイヤー」を提案し、AIが長期的にユーザーを理解する方法という課題の解決を試みるだけでなく、AIが長期間にわたってユーザーに代わって作業を行った後のユーザーとAIの関係を再定義することを目指し、「AIコンシューマーレイヤー」という概念も提案しました。

ZetaChainは、AIが質問に答えるだけでなく、ユーザーのワークフローや日々の意思決定に深く関与する未来を構想しています。異なるAIアシスタントがそれぞれ異なるタスクを担当し、コード処理、財務管理、旅行計画、コンテンツ作成、調査分析などを行うでしょう。これらのAIが真に連携するためには、長期的なコンテキスト、ID、および権限システムを共有する必要があります。

したがって、いわゆる「AI消費レイヤー」は、これまで分散していた機能を統一されたフレームワークに統合しようとする試みである。メモリは長期的なコンテキストを、パーミッションはアクセス制御を、アイデンティティはアイデンティティシステムを、ペイメントはAI間の呼び出しと支払いを、そしてエージェントは最終的にユーザーに代わってタスクを実行するAIネットワークをそれぞれ担当する。

これが、ZetaChainが繰り返し強調する「所有権」という中核概念である理由です。

このシステムにおいて最も重要なのは、ユーザーが自身のコンテキスト、権限、およびアイデンティティを維持できるかどうかです。例えば、将来的には、コードレビューを担当するAIは一時的にGitHubリポジトリの閲覧権限を付与され、税務申告を担当するAIは税務書類を一度にすべて閲覧でき、旅行手配を担当するAIは旅行履歴とカレンダー情報のみにアクセスできるといったことが可能になります。権限はプラットフォームによって一律に管理されるのではなく、ユーザーによって動的に割り当てられ、いつでも取り消すことができます。

まさにこれが、ブロックチェーンがAIと再び結びつき始めている理由である。

ユーザーに代わって動作するAIシステムが増えるにつれ、「誰が何にアクセスできるのか」「権限は取り消せるのか」「通話は追跡可能なのか」といった疑問が、新たなインフラストラクチャ上の課題として浮上してくるでしょう。オンチェーンのパーミッションシステムは、このような複数当事者間の協調関係を処理するのに非常に適しています。

「AIインフラトークン」であるZETAは、変革を通じて実用性の向上をもたらします。

ZetaChainの戦略に伴い、ZETAトークンの機能と有用性も調整されました。従来、ZETAは従来のパブリックブロックチェーントークンに似ており、主にガス、検証、クロスチェーンネットワークセキュリティプロバイダーとして機能し、そのメカニズム設計にはほとんど革新性がありませんでした。しかし、新たな構想の下、ZETAは「AIインフラストラクチャトークン」となり、その有用性が大幅に向上します。

ZetaChainの現在の説明によると、ZETAは将来的にいくつかの目的を果たすことになる。

まず、AIモデルとエージェントへのアクセス権限があります。一部の高度なモデル、特殊なAIツール、またはエージェントサービスは、ZETAによるロック解除、または通話料金の支払いが必要です。

第二に、エージェント間の決済があります。ZetaChainは、将来的に異なるAIやアプリケーション間のやり取りは、x402プロトコルを介したオンチェーン決済によって完了すると述べています。その目的は明確です。将来的にAIが他のAIを自動的に呼び出すようになる場合、マシン間でネイティブな決済システムが必要になるということです。

第三に、権限とメモリを更新するためのオンチェーン操作があります。将来的には、ユーザーによる権限、アクセス制御、およびメモリ状態の変更はすべてブロックチェーンに記録される可能性があります。

4つ目はクリエイター経済です。ZetaChainは、将来的に開発者、研究者、弁護士、医師といった専門家が自身の知識をAIツールやエージェントに組み込み、それらを利用することで収入を得られるようになることを期待しており、ZETAはこのプロセスにおいて価値移転の役割を果たすと考えています。

しかしながら、この側面はまだ構想段階にあることに留意する必要がある。AIエージェント経済自体は成熟には程遠く、真に大規模な「AIによるAIへの電話」や「エージェントによる自律決済」はまだ実現していない。x402、オンチェーン権限、AIアイデンティティといった概念は、現時点では実証済みの大規模需要というよりは、インフラの事前整備段階に近い。

しかし、ZetaChainとその製品ロジックが注目に値するのは、AI製品を伴うインフラストラクチャを構築しただけでなく、将来のユーザーの記憶、アイデンティティ、コンテキスト、AIの権限がプラットフォームに属するのか、それともユーザー自身に属するのかを再定義しようとしている点にもある。つまり、ZetaChainはこれらの要素をプラットフォームの制御から解放し、ユーザーに取り戻すことを目指しているのだ。