執筆：Rex St. John
翻訳：AIdidiaoJP、Foresight News
優れた暗号資産プロジェクトの大半は、方向性を誤ったからではなく、三つのインフラの欠如によって失敗している。判断コストが高すぎること、安定した通貨がないこと、決済が遅すぎることだ。2023年以降、この三つはすべて変わった。
2014年から2019年にかけて、暗号資産業界には野心的なプロジェクトが数多く生まれた。オンチェーンの法廷、万能オラクル、データマーケット、計算資源マーケット、マイクロペイメント、アイデンティティシステム、キュレーションレジストリ、保険、トレーサビリティ、ジョブマーケット、自律型組織……経済のほぼすべてをチェーンに載せようとしていた。その大半はすでに消滅している。
問題はアイデアそのものではなく、当時存在しなかった三つの依存先にあった。現実世界の曖昧な問題を低コストで裁定できる仕組み、安定した計数単位、少額決済を決済できるほど速いチェーンである。
旧来のボトルネック：すべての契約は最後は人が裁く
スマートコントラクトが検証できるのは、コンピュータが検証できるものだけだ。署名、残高、ハッシュ。しかし意味のある契約のほぼすべてで、重要な問いはチェーンの外にある。仕事は終わったのか。この主張は本当か。フライトは遅れたのか。
どのプロジェクトも最後は人による裁定に頼るしかなかった。トークン保有者の投票、ステーキングされた陪審員、キュレーター。だが人間は動きが遅く、雇うには高く、小さな集団の中では買収されやすく、まして4ドルの紛争のために法廷に出廷しようとはしない。だから市場はいつまでも大きくならず、経済モデルはトークンに支えられるしかなかった。2018年と2022年、サイクルが来るたびにプロジェクトも倒れていった。
四つの変化、すべて2023年以降
判断が安くなった。 大規模言語モデルは数秒、数セントで契約書、成果物、証拠を読み切り、裁定を下せる。異なるベンダーのモデルで陪審団を組み、ブラインドで投票させれば、人間の陪審員一人より買収が難しく、しかも欠席しない。
AIエージェントがユーザーになった。 AIエージェントは仕事をし、サービスを買い、契約を結んでいる。彼らは人間以上に契約、決済、信用を必要とし、取引金額は人間が仲裁できないほど小さい。
ステーブルコインが整った。 2026年半ばの供給量は約3100億ドル（Sparkのデータ）。契約は価格が乱高下するガバナンストークンではなく、ドルで支払える。
チェーンが速く、安くなった。 Solanaは確認が1秒未満、手数料は1セント未満で、都度課金や裁定ごとのオンチェーン記録が現実的になった。
プロジェクトを見つける法則： 古いアイデアの当時のボトルネックが「信頼できる裁定者が必要」だったなら、それはまさにAIが取り除くボトルネックだ。
15の方向性、収益ポテンシャルと準備度順
収益階層は、新規参入者が獲得しうるシェアについての著者の推定であり、予測ではない。
1. オンライン商事法廷（Kleros、OpenBazaarの仲裁）
従来のやり方： ステーキングと無作為抽選の陪審員で、見知らぬ者同士の紛争を解決し、プラットフォームのカスタマーサポートを代替する。
なぜ行き詰まったか： 一件ごとに人手と時間がかかり、コストが高すぎて数百ドル以上の紛争にしか使えない。件数が伸びず、小さな陪審団は買収されやすい。
AIが変えるもの： マルチモデルの陪審団なら数秒、数セントで4ドルの紛争を裁定でき、各票とその理由はすべて公開できる。AIエージェント同士の取引は、人間には審理できない少額紛争を数百万件単位で生み出す。
収益ポテンシャル： 大。2025年、加盟店は2億6100万件のチャージバックにより約337.9億ドルを失った（Mastercardのデータ）。オンライン紛争解決ソフトウェア市場は約17.6億ドル（Mordor Intelligence）。裁定のごく一部から手数料を取るだけでも、十分に実際のビジネスになる。
2. APIのない問題のためのオラクル（Augur、Truthcoin、futarchy）
従来のやり方： 誰もが任意の現実の問題に賭け、トークン保有者が結果を報告する。
なぜ行き詰まったか： 主観的な問題（「法案は実質的に可決されたのか？」）には、遅く操作されやすい人力の投票が必要だった。流動性はスポーツと選挙に流れていった。そこにはAPIがすでに答えを持っているからだ。
AIが変えるもの： モデル陪審団が裁定基準と情報源を読み込み、曖昧な結果について裁定を下し、上訴用の推論を添える。これにより、誰も上場させていないロングテール市場が開ける。決済する者がいないから上場されていなかったのだ。
収益ポテンシャル： 大。2026年10月、米国の予測市場の取引量は1207億ドルに達した（DeFi Rate）。決済はすべてのプラットフォームに共通する弱点であり、すべてのプラットフォームに売れる。
3. 損害査定人のいない保険（Etherisc、Nexus Mutual、P2P相互扶助）
従来のやり方： パラメトリック保険は測定可能な事象（フライトの遅延、降雨不足）が起きると自動で支払う。相互扶助組織はメンバーがリスクを共同で負担し、互いの請求を投票で決める。
なぜ行き詰まったか： パラメトリック保険はきれいなデータソースのある事象しかカバーできない。相互扶助の請求はメンバーの投票で決まり、遅く、人数を集めるのも難しく、しかもメンバーには利益相反がある。支払いのたびにプールから出ていくのだ。価格が変動するトークン建ての保険料は、買い手と規制当局を遠ざけた。
AIが変えるもの： 請求は結果と利害関係のない中立的な陪審団が、保険証券の文言と証拠に基づいて裁定する。トリガー条件は文章で書ける（「当該地域の作物被害。省庁または2社の報道による」）。陪審団が書類から判断するため、引受け可能なリスクは大幅に増える。支払いはステーブルコインで行う。
収益ポテンシャル： 大きいが遅い。免許を持つ引受会社や規制下の相互扶助組織との提携が必要だ。パラメトリック保険だけでも2025年に約194億ドル市場、年約12%成長（GM Insights）。より速い入口は、請求判断を既存の保険会社に売ることだ。
4. エスクロー付きジョブマーケット（Colony、Gitcoin、Bounties Network）
従来のやり方： タスクを掲示し、資金をエスクローに預け、検収後に解放する。
なぜ行き詰まったか： やはり仕事が終わったかどうかを判断する人が必要で、その人が投稿者だった。フリーランスプラットフォームの紛争がそのまま戻ってきたわけだ。
AIが変えるもの： 検収基準を中立的な陪審団が実際の成果物（コードリポジトリ、レポート、デザイン）と照らして判断する。AIエージェントは労働者でもあり買い手でもあり、その量は人間のレビュアーには到底対応できない。
収益ポテンシャル： 中から大。Upworkの2025年の売上は7億8800万ドルで、40億ドル超の仕事量を扱う（Yahoo Finance）。AIエージェント・ネイティブのマーケットは、より低い手数料で、より多く、より小さな仕事をこなせる。
5. データとメディアのライセンス（Ocean Protocol、Ujo、Mycelia）
従来のやり方： クリエイターやデータ所有者がアクセス権を直接販売し、ロイヤルティをコントラクトで執行する。
なぜ行き詰まったか： 買い手が少なく、しかもデータが売られた後にどう使われたかを確認する手段がなかった。
AIが変えるもの： AIラボが買い手になった。RedditとGoogleの取引は年約6000万ドルと報じられ、News CorpとOpenAIの契約は5年間で2.5億ドル超だ（Quartz）。条項は文章で書ける（「ライセンサーと競合するモデルには使用しない」）。陪審団が監査証拠と照らして判断する。
収益ポテンシャル： 中から大。ただし現時点では少数の大口ライセンサーに集中している。機会はロングテールにある。単独で交渉できない数百万の小規模クリエイターだ。
6. マシン決済（BAT、Lightning、IOTA）
従来のやり方： 記事単位、APIコール単位、キロワット時単位で、数セントの端数を支払う。
なぜ行き詰まったか： 人間は少額決済の承認を嫌い、手数料と価格変動が利益を食いつぶした。
AIが変えるもの： AIエージェントは1日に100回26セントを支払うことを気にしない。x402標準では2026年9月までに約1億9890万件、約5270万ドルが決済された（TRM Labs）。
収益ポテンシャル： 現在は小さいが、将来は非常に大きくなる可能性がある。TRM自身のスクリーニングでは、取引量の大半はまだ実際のエージェント商取引ではない。決済レールはある。欠けているのは売り手を信頼する理由であり、それが第1と第7のアイデアだ。
7. 信用と保証金による担保の代替（Bloom、ETHLend）
従来のやり方： オンチェーンの信用履歴を使い、担保不足の融資を行う。
なぜ行き詰まったか： ウォレットは無料で作れるため、悪い履歴はウォレットごと捨てられ、貸し手は結局150%の担保を要求する。
AIが変えるもの： AIエージェントの裁定記録（完了した納品、敗れた紛争）は偽造が難しく、捨てるコストが高い。陪審団が没収できる保証金が、約束を強制可能にする。これが「エージェント保証金」テンプレートだ。
収益ポテンシャル： 中。最初の顧客は貸し手ではなく、信用スコアを必要とするエージェントマーケットだ。
8. 人格証明（uPort、Sovrin、BrightID）
従来のやり方： 持ち運び可能なアイデンティティで、あなたが唯一の実在の人間であることを証明する。
なぜ行き詰まったか： それを強く必要とするアプリがなく、ユーザーは設定の手間を嫌った。
AIが変えるもの： 変わったのは需要であり、ソリューションではない。ボットとAIエージェントが溢れる中、「背後に実在の人間がいる」ことの価値が突然高まった。Worldは2026年4月に1800万人の検証済み実在人間を報告した（Decrypt）。
収益ポテンシャル： 勝者にとっては市場は大きいが、競争が激しく資本集約的だ。開かれた隙間は、AIエージェントを責任を負える人間や企業に紐づけることにある。
9. 執行可能なルールを持つ組織（The DAO、Aragon）
従来のやり方： コードとトークン投票で組織を運営する。
なぜ行き詰まったか： コードは人々が本当に気にするルール（「開示しなければ内部者に報酬を支払ってはならない」）を表現できない。投票率は低く、操作されやすい。
AIが変えるもの： 定款を文章で書き、各提案を国庫の署名前に陪審団が照合チェックする。これが「DAO憲法」テンプレートだ。
収益ポテンシャル： 小から中。国庫は大きいが、ツールとしての課金余地は小さい。リスク管理として売る。
10. キュレーションリスト（トークン・キュレーション・レジストリ、Steemit）
従来のやり方： トークンをステーキングして品質リスト（広告主、ニュースソース）を維持する。
なぜ行き詰まったか： ステーキングゲームは判断ではなく投機を報い、投票者は項目を読まない。
AIが変えるもの： 文章で書いた掲載基準を陪審団が項目ごとに審査し、理由を添える。異議申し立てのコストも低い。
収益ポテンシャル： 小から中。最も強いのは別の製品（アプリストア、サプライヤー登録、モデルマーケット）に組み込む形だ。
11. コンテンツの来歴（Po.et、Ascribe）
従来のやり方： 創作物にタイムスタンプを付け、誰が先に創作したかを証明する。
なぜ行き詰まったか： タイムスタンプはファイルが存在したことを証明するが、誰が創作者かは証明せず、しかも誰も確認しない。
AIが変えるもの： 生成メディアの登場で、「これは本物か、誰のものか」がニュースルーム、裁判所、プラットフォームにとって喫緊の課題になった。陪審団はハッシュだけでなく、証拠の連鎖を評価できる。
収益ポテンシャル： 中。出版社やプラットフォームに売る。コンテンツクレデンシャルの標準はすでに存在するので、それを土台にできる。
12. サプライチェーン追跡（VeChain、IBM Food Trust）
従来のやり方： 共有台帳の上で、商品を農場から棚まで追跡する。
なぜ行き詰まったか： ゴミを入れればゴミが出てくる。台帳は箱のラベルが本物かどうかを判断できない。
AIが変えるもの： 期待されたほどではない。モデルは書類の整合性（証明書、請求書、写真）を大規模に検査し、手抜きの偽造を炙り出せる。しかし箱の中までは見えない。
収益ポテンシャル： 中程度だが、企業向けの営業サイクルは長い。台帳からではなく、コンプライアンス書類の検査から入るべきだ。
13. 法的拘束力のある条項を持つトークン化資産（Polymath、Harbor、tZERO、2018年のセキュリティトークン）
従来のやり方： 株式、不動産、ローンをトークン化し、24時間取引と即時決済を実現する。
なぜ行き詰まったか： トークンは単なる受領証にすぎない。本当の契約（契約条件、支払いのウォーターフォール、譲渡制限、債務不履行時の扱い）はチェーンから読めないPDFの中にあり、オンチェーン記録を事実の源泉として扱う裁判所は存在しなかった。うまくいったのは単純な資産だけだ。2026年3月までに約236億ドルの資産がトークン化され、その中心は国債とマネーマーケットファンドだった（CointelegraphがDeFiLlamaを引用）。
AIが変えるもの： 法的な契約そのものが、陪審団が照らし合わせて裁定するコントラクトになる。契約違反かどうか、支払うべきか、譲渡は許されるか——陪審団が書類と証拠に基づいて判断し、各裁定はオンチェーンに記録される。契約が当該陪審団の裁定を拘束力のある仲裁として指定していれば、結果は法的効力を持ちうる。仲裁判断はほとんどの国で「ニューヨーク条約」に基づき執行可能だからだ。
収益ポテンシャル： 大。プライベートクレジット、請求書、不動産の発行とサービシングから手数料を取る。これらはトークン化がこれまで取りこぼしてきた複雑な資産だ。単独では提供できない。免許を持つ発行者と、仲裁条項を起草する弁護士が必要になる。
14. 共有インフラと計算資源マーケット（Golem、iExec、Helium、Filecoin、Akash、io.net）
従来のやり方： トークンで見知らぬ人にGPU、ストレージ、無線カバレッジ、地図データを提供させ、クラウドより安く売る。
なぜ行き詰まったか： 何度も試され、それでも離陸していない。トークン報酬は供給を買ったが、有償の需要は来なかった。Messariはこの分野全体の2025年のオンチェーン収益を約7200万ドル、対応するトークン時価総額を約100億ドルと推計している（DecryptがMessariを引用）。根本的な問題は信頼だ。買い手は、未知の供給者が本当にタスクを実行したか、稼働率を維持したか、ネットワークカバレッジを提供したかを判断できず、問題が起きても裁定する者がいない。企業が買うのはサービス保証であって、トークンではない。
AIが変えるもの： 二つある。第一に、AIエージェントが買い手となり、最も安く検証記録のある供給者に喜んで仕事を出す。第二に、陪審団が証拠（ログ、ベンチマーク、推論証明）に基づいてサービス請求を裁定し、基準を満たさなければ供給者の保証金を没収できる。これは「エージェント保証金」テンプレートをハードウェアに適用したものだ。これらのネットワークがかつて持ったことのない保証である。
収益ポテンシャル： 信頼の問題が解決すれば非常に大きい。推論の需要は膨大だからだ。ただし今日、証明された有償需要は小さい。だから最初からマーケットを作るのではなく、一つのタスクに対して一つのサービス保証を提供するところから始めるべきだ。
15. 実在する契約に支えられた知的財産（Mediachain、Ascribe、IPwe、Story Protocol）
従来のやり方： 楽曲、アート、特許、ブランドをチェーンに登録し、スマートコントラクトで許諾とロイヤルティ支払いを行う。
なぜ行き詰まったか： トークンは決して法的権利ではなかった。所有権は著作権局、特許庁、締結されたライセンス契約の中にあり、そうしたシステムに何かを載せるには弁護士と作品ごとの出願費用がかかる。誰もオンチェーン記録に法的に依拠しようとせず、ライセンスは今もメールで交渉されている。
AIが変えるもの： AIエージェントは今、実際の契約を書き、書類を準備できる。エージェントは平易な法律用語でライセンスを起草し、著作権登録、商標出願、譲渡書類を準備して代理提出し、署名済み書類と受領証をハッシュでチェーンに記録する。同じ契約はその後、AIエージェントが執行できるコントラクトになる。陪審団が使用がライセンスに適合するかを裁定し、ロイヤルティはその裁定に従って流れる。オンチェーン記録と法的記録が、ついに同じことを語るようになる。
収益ポテンシャル： 大。ライセンス商品の小売だけでも2025年に3898億ドルに達し（Licensing International）、AI学習ライセンスが新たな買い手になっている（第5のアイデア参照）。機会は、出願のたびに弁護士費用を払えないロングテールのクリエイターや小規模発明家にある。出願サービスは、無資格の法律業務を避けるため弁護士のレビューが必要なので、個人が自分で提出できる著作権登録とライセンスから始めるのがよい。
どう選ぶか、何が問題になりうるか
その方向性を選ぶ： 旧来のボトルネックが人間の判断であり、しかも今日すでに誰かが拙い判断に対して金を払っている。それが指し示すのは、オンライン商事法廷、予測市場の決済、保険請求だ。
着手前のテスト：
- すでに誰かが遅い人力バージョンに金を払っている（チャージバック対応チーム、保険の損害査定人、市場の決済担当者）。
- 問題が、陪審団に見える証拠で答えられるものであること。実物の箱を誰かが検査する必要があるなら、AIは役に立たない。
- トークンなしでも動くこと。上記のアイデアはいずれも、顧客ではなくトークンに経済モデルを支えさせたことで部分的に死んだ。
リスク：
- モデル陪審団はそろって間違えることがある。同じ由来のデータで訓練されたモデルは盲点を共有する。理由を公開し、上訴の道を残し、人手による審査との一致率を追跡すること。
- 証拠は偽造できる。陪審団は自分が見たものに基づいてしか判断できない。証拠はハッシュで固定し、当事者自身の言葉は信頼できないものとして扱うこと。
- 保険、証券、貸付の分野では、規制は依然として硬い制約だ。AIは判断のボトルネックを取り除くが、免許を取り除くわけではない。
- 需要は依然として薄いかもしれない。マシン決済と共有インフラには今日使えるレールがあるが、証明された有償需要は小さい。まず計測し、それから拡大すること。
