ViaBTC CEO ヤン・ハイポ: Nof1 から x402 まで、AI エージェントの応用と将来について簡単に説明します

Nof1 AIライブトレーディングコンテストやCoinbaseのx402プロトコルが注目を集める中、金融・決済分野におけるAIエージェントの応用シーンはますます拡大しています。AI決済プロトコルの代表格として、x402プロトコルは従来の決済プロトコルとどのような違いがあるのでしょうか？また、その決済シーンはどのようなものなのでしょうか？そして、AI決済が成熟するにつれて、AIエージェントは今後どのような応用シーンを見込むのでしょうか？これらの疑問に応えるため、ViaBTCの創設者兼CEOであるヤン・ハイポ氏を招き、x402プロトコルの実現可能性とAI連携ネットワークの将来性について深く掘り下げた議論を行いました。

Q: x402プロトコルは最近、業界で話題になっています。トークン決済を用いてAIにおける決済問題を解決するというx402プロトコルのアプローチについて、どのようにお考えですか？

楊海波：実は、「AI決済」という概念はさておき、エンジニアの観点から見ると、x402は比較的シンプルなプロトコルです。その核心は、新しい決済手段を発明することではなく、オンチェーン決済を標準的なウェブサービスにパッケージ化し、ファシリテーターを導入することでオンチェーン決済の信頼性と実行の問題を解決することです。

多くの人が x402 を従来の決済方法と比較しますが、実際には両者は異なる対象者を対象としています。Alipay や Visa などの従来の決済システムは優れたユーザー エクスペリエンスを提供しますが、AI ではなく人間向けに設計されています。AI エージェントにとって、従来の決済システムは現在 2 つの大きな問題を抱えています。1 つ目は参入障壁です。スクリプトを使用して銀行口座を開設し、KYC を完了することは困難ですが、オンチェーン決済が可能なウォレット アドレスを生成するには 1 行のコードのみが必要です。2 つ目は取引コストです。AI のやり取りは頻繁かつ断片的です。たとえば、エージェントがデータ インターフェイスを呼び出して 0.0001 ドルの手数料が発生した場合、Visa のネットワークを使用すると、銀行の取引手数料がその金額を超える可能性があります。

そのため、x402はトークンのプログラマビリティとFacilitatorのミドルウェア機能を組み合わせることで、この「自動マイクロペイメント」シナリオの問題を解決します。このシナリオにおいて、Facilitatorはマシンの世界における「Alipay」のような存在であり、複雑なオンチェーン確認を自ら処理することで、AIがミリ秒単位の速度で高頻度のトランザクションを完了することを可能にします。

従来のオンチェーン決済では、やり取り自体が遅く複雑です。x402のアプローチは、ファシリテーターをオンチェーン取引の「執行エージェント」として機能させることです。ファシリテーターは署名の検証、ガスの支払い、取引の送信、オンチェーンの詳細処理を担当し、支払者はファシリテーターに署名を提出するだけで済み、オンチェーン操作を直接完了する必要はありません。ファシリテーターが信頼と決済の問題を解決してくれるため、買い手と売り手の両方にとって、決済プロセスが大幅に簡素化されます。

Q: x402の開発展望についてどのようにお考えですか？実際の導入においては、どのような問題や制限に直面する可能性がありますか？

Yang Haipo：将来的な展望について言えば、x402の価値はエンドユーザーの決済体験ではなく、エージェント間の経済ネットワークにあると考えています。一般ユーザーにとって、決済は完全にシームレスであるべきです。将来的には、AIエージェントが「スキャンして支払い」を促すことはなくなるでしょう。「毎朝9時に市場動向を分析してください」という指示を出すと、エージェントはバックグラウンドで複数のサービスプロバイダーのニュースやソーシャルメディアデータに自動的にアクセスします。高頻度の通話に伴う潜在的なコストについては、エージェントは人間の介入なしに、x402プロトコルを通じて自律的に支払いを行い、サービスを受けることができます。このモデルにより、API呼び出しは従来の「サブスクリプションシステム」から真の「従量課金制」へと移行するでしょう。なぜなら、x402はこのような高頻度で断片化されたマシン間のコラボレーションに自然に適しているからです。

さらに、見落とされがちなセキュリティ上の利点があります。今日では、AIに買い物を頼みたい場合、クレジットカードには本質的に無限責任が伴うため、Visaカードの番号を渡す勇気はほとんどないでしょう。エージェントが攻撃を受けたり幻覚症状に陥ったりした場合、確かに「カードの限度額に達してしまう」可能性があります。しかし、トークンウォレットでは、100USDCの「お小遣い口座」など、AIに承認済みの限度額を設定できます。これにより、エージェントに不具合が発生しても、損失は管理可能な範囲に抑えられます。

しかし、x402の設計がシンプルであるがゆえに、その欠点も非常に明白です。まず、x402プロトコルはCoinbaseのような仲介者に大きく依存しています。これは開発を簡素化する一方で、単一障害点（SPOF）をもたらします。仲介者のサーバーがダウンしたり、悪意を持って行動したり、取引を検閲したりすると、決済チェーン全体が機能不全に陥ります。これは、集中型リスクの典型的な例です。一方、x402の非常にシンプルな設計は、「返金」など、特定の機能上の欠陥ももたらします。現在、x402プロトコルには返金メカニズムが組み込まれていません。現実世界の商業決済では、サービスの不備や商品の破損など、数多くの紛争への対応が必要であり、x402の不可逆的な性質は、これらのプロセスの実装を困難にしています。

このような背景から、業界ではGoogleのAP2のような、より広範で汎用的な代理店決済プロトコルの検討も進められています。彼らは、従来のVisa/Mastercardに対応し、暗号通貨をサポートし、払い戻しなどの複雑なビジネスプロセスも考慮に入れた統一規格の確立を目指しています。長期的には、AP2のような大規模なプロトコルこそが私たちが望む方向性ですが、その複雑な設計と多数の関係者の存在ゆえに、真の実装には程遠い状況です。一方、x402はシンプルさに優れています。銀行のシステムアップグレードを待つ必要がなく、ウォレットとコードさえあれば、今すぐ利用できます。

Q: 現在に戻って、あなたの個人的な観察からすると、AI エージェントが主にどの領域に実装され、実際の価値を生み出しているのでしょうか?

楊海波：率直に言って、AIエージェントの最大の受益者は、実は開発者自身です。AIペアプログラミングは多くのエンジニアにとって日常業務となっており、Cursorのようなエージェントも広く採用されています。大規模で複雑なプロジェクトの場合、開発者が全ての責任をAIに委ねることはまずないでしょう。現段階では非現実的ですから。しかし、コードレビュー、ユニットテスト、さらにはアルゴリズムロジックの生成といった、手間がかかるものの時間のかかるタスクについては、AIエージェントが既にかなりの部分を処理しており、開発者の時間を大幅に節約しています。

もう一つ注目すべきシナリオは、非技術系人材への支援です。例えば、最近話題の「バイブコーディング」は、非技術系人材の想像力を解き放つことで人気を博しています。以前は、プログラミングスキルがなければ、良いアイデアがあってもそれを実現することはできませんでした。しかし今では、自然言語を使ってエージェントにアイデアを伝えるだけで、エージェントがコードを作成してくれます。もちろん、現実的な視点も必要です。バイブコーディングは「ワンクリック」で完了する万能ツールではなく、エージェントの出力は繰り返しデバッグが必要になることがよくあります。さらに、迅速な導入を可能にする一方で、複数回の反復作業を経てコードは肥大化し、複雑になりやすく、その後のメンテナンスやアップグレードに大きな課題をもたらす可能性があります。しかしながら、現在の成功率はわずか30～40%ですが、非技術系人材にとって、ゼロから1への飛躍的進歩をもたらすバイブコーディングは、依然として非常に価値があります。

実際の業務では、一見些細なことでもよくあるニーズがいくつかあります。例えば、開発者はアイコン、ボタンのスタイル、あるいは簡単なインターフェースのスケッチが必要になることがあります。これまでは、デザイナーの同僚に助けを求めるしかありませんでした。しかし今では、Agent を使えば、アイコンや UI の初稿（たとえ「使える状態」のドラフトであっても）を迅速に作成できるため、やり取りにかかる時間を大幅に節約できます。

AI は多くの点で完璧ではありませんが、デモや MVP を作成したい小規模チームや独立系開発者にとっては十分です。

Q: あなたの観察から見て、AIエージェントの将来の可能性は何でしょうか？将来、暗号資産業界でも同様の新たな試みが生まれる可能性はあるでしょうか？

楊海波：より長期的な視点で見ると、AIエージェントのポテンシャルは、現状の開発・支援レベルに留まるものではないと考えています。将来的には、より自律的な協業や調達業務の自律化など、多くの可能性が秘められています。

業界ではすでに興味深い試みがいくつか行われています。例えば、Nof1のAIライブトレーディングコンペティションは、異なるモデルを持つエージェントが実際の市場環境で戦略能力をテストする機会を提供します。この場合、AIは単なる情報提供にとどまらず、独自のクローズドループアクションを形成します。

さらに、ますます多くの取引所がMCP（編集者注：モデルコンテキストプロトコル）のサポートを開始しています。例えば、私たちのエコシステム内の取引所であるCoinExは、既にGitHub上で対応するMCPサービスをリリースしています。このようなMCPサービスを活用することで、AIエージェントは取引所からリアルタイムの市場データ、ローソク足チャート、ニュースフィードなどの情報に直接アクセスし、モデルと連携して詳細な分析を行うことができます。理論的には、ユーザーの好みやリスクパラメータに基づいて戦略を自動生成できるだけでなく、ローカルにデプロイすれば注文の自動発注も可能です。このシナリオでは、AIエージェントは自動取引やインテリジェントなマーケットメイクといった機能を真に備えます。例えば、市場の厚み、ボラティリティ、取引量に関するリアルタイムデータを取得することで、注文価格と数量を動的に調整し、市場の効率性と流動性を向上させることができます。こうした機能の登場は、エージェントが単なる「情報検索の支援」から「意思決定と実行の支援」へと進化したことを意味します。

このモデルでは、x402の適用も確認できます。例えば、エージェントAに詳細なビットコイン分析レポートの作成を依頼したが、エージェントA自身に必要なデータがない場合、エージェントAは自動的に他のエージェントを呼び出してチェーン全体を完了させます。オンチェーンデータ監視を担当するエージェントBにオンチェーン保有量と取引データを要求し、自動的に支払いを行います。ニュースアグリゲーションを担当するエージェントCにセンチメントサマリーを要求し、さらに少額の支払いを行います。目に見えている結果は「レポートの受信」だけですが、実際には裏で複数のエージェント間マイクロトランザクションが発生しています。

既存の例から、Nof1はAIが意思決定を行えることを証明し、MCPはAIがデータを取得し実行する方法を解決し、x402はAIが他のエージェントと経済的に連携することを可能にすることがわかります。したがって、AIエージェントの潜在能力は、より強力な自律的意思決定と、より自然な経済的連携という2つの方向にあると私は考えています。エージェントがリソースの発見、サービスの購入、ツールの呼び出し、そしてタスクチェーン全体を自動的に完了できるようになると、私たちが目にするのはもはや単一モデルの能力ではなく、複数のエージェントで構成されるデジタル経済システムになります。これらはまだ初期段階にあるかもしれませんが、AIエージェントの未来は大きな可能性に満ちていると信じています。