Visa暗号責任者：2026年 CryptoとAIの8つの進化方向

原文著者：Cuy Sheffield、Visa副社長兼暗号資産事業責任者

原文翻訳：Saoirse、Foresight News

暗号資産とAIが成熟に向かうにつれ、これら二つの分野における最も重要な変革はもはや「理論的に可能」ではなく、「実践において確実に実装できる」段階に移行している。現在、両技術は重要な閾値を超え、性能は著しく向上したが、実用化と普及率は依然として不均一である。2026年の核心的な発展動向は、まさにこの「性能と普及」のギャップから生じている。

以下は、私が長期的に注視している幾つかの核心的なテーマと、これらの技術の発展方向、価値が蓄積される領域、そして「最終的な勝者が業界の先駆者とは全く異なる可能性がある理由」に関する私の予備的な考察である。

テーマ1：暗号資産は投機的資産クラスから優れた技術へと変容しつつある

暗号資産発展の最初の10年間の核心的特徴は「投機的優位性」であった——その市場はグローバルで、継続的かつ高度にオープンであり、激しいボラティリティは暗号資産取引を従来の金融市場よりも活気と魅力のあるものにした。

しかし同時に、その基盤技術は主流アプリケーションの準備が整っていなかった：初期のブロックチェーンは遅く、コストが高く、安定性に欠けていた。投機シナリオを除けば、暗号資産はコスト、速度、利便性において、既存の従来システムをほとんど凌駕することはなかった。

現在、この不均衡な状況は変わり始めている。ブロックチェーン技術はより速く、より経済的で、より信頼性が高くなり、暗号資産の最も魅力的な応用分野はもはや投機ではなく、インフラストラクチャ分野——特に決済と支払いの分野——となっている。暗号資産がより成熟した技術になるにつれ、投機の核心的地位は次第に弱まるだろう：それは完全に消滅するわけではないが、価値の主要な源泉ではなくなる。

テーマ2：ステーブルコインは暗号資産における「純粋な実用性」の明確な成果である

ステーブルコインはこれまでの暗号資産の物語とは異なり、その成功は具体的で客観的な基準に基づいている：特定のシナリオにおいて、ステーブルコインは従来の支払いチャネルよりも速く、コストが低く、カバレッジが広く、同時に現代のソフトウェアシステムにシームレスに統合できる。

ステーブルコインは、ユーザーが暗号資産を「イデオロギー」として信奉することを必要とせず、その応用はしばしば既存の製品とワークフローの中で「不可視的に発生する」——これは、これまで暗号資産エコシステムを「ボラティリティが高すぎ、透明性が不十分」と見なしていた機関や企業が、ついにその価値を明確に理解できるようにするものである。

言うなれば、ステーブルコインは暗号資産が「投機性」ではなく「実用性」に再び焦点を合わせることを助け、「暗号資産がどのように成功裏に実装されるか」について明確な基準を確立した。

テーマ3：暗号資産がインフラストラクチャとなる時、「流通能力」は「技術的新規性」よりも重要になる

過去、暗号資産が主に「投機的ツール」の役割を果たしていた時、その「流通」は内生的であった——新しいトークンは単に「存在する」だけで、自然に流動性と注目を集めることができた。

暗号資産がインフラストラクチャになると、その応用分野は「市場レベル」から「製品レベル」へと移行している：それは支払いフロー、プラットフォーム、企業システムに組み込まれ、エンドユーザーはその存在に気付かないことが多い。

この変容は、二種類の主体に極めて有利である：一つは既存の流通チャネルと確かな顧客関係を持つ企業、もう一つは規制上の許可、コンプライアンス体制、リスク管理インフラストラクチャを備えた機関である。「プロトコルの新規性」だけでは、もはや暗号資産の大規模な実装を推進するには不十分である。

テーマ4：AIエージェントは実用的価値を持ち、その影響はコーディング分野を超えている

AIエージェントの実用性はますます顕著になっているが、その役割はしばしば誤解されている：最も成功したエージェントは「自律的な意思決定者」ではなく、「ワークフローにおける調整コストを削減するツール」である。

歴史的に見れば、これはソフトウェア開発分野で最も明らかである——エージェントツールは、コーディング、デバッグ、コードリファクタリング、環境構築の効率を加速した。しかし近年、この「ツールとしての価値」は大幅に多くの分野へと拡散している。

Claude Codeのようなツールを例にとると、それは「開発者向けツール」として位置付けられているにもかかわらず、その急速な普及の背景にはより深層のトレンドが反映されている：エージェントシステムは、プログラミング分野に限定されるのではなく、「知識労働のインターフェース」になりつつある。ユーザーは「エージェント駆動のワークフロー」を、研究、分析、執筆、計画、データ処理、運用タスク——これらのタスクは従来のプログラミングというより「汎用的な専門業務」に近い——に応用し始めている。

本当に重要なのは「雰囲気コーディング」そのものではなく、その背後にある核心的なパターンである：

• ユーザーが委託するのは「具体的な手順」ではなく「目標意図」である；
• エージェントはファイル、ツール、タスクを横断して「コンテキスト情報」を管理する；
• 作業モードは「線形的な推進」から「反復的、対話的」なものへと移行する。

様々な知識労働において、エージェントはコンテキストの収集、限定されたタスクの実行、プロセス間の引き継ぎの削減、反復効率の加速に長けているが、「オープンな判断」「責任の所在」「エラー修正」の面では依然として短所がある。

したがって、現在、生産シナリオで使用されるエージェントの多くは、依然として「範囲を限定され、監督を受け、システムに組み込まれる」必要があり、完全に独立して稼働するわけではない。エージェントの実際の価値は、「労働力の代替」や「完全な自律性の実現」ではなく、「知識労働フローの再構築」に由来する。

テーマ5：AIのボトルネックは「知能レベル」から「信頼性」へと移行している

AIモデルの知能レベルは急速に向上しており、現在の制限要因はもはや「単一の言語流暢さや推論能力」ではなく、「実際のシステムにおける信頼性」である。

本番環境は三種類の問題を許容しない：一つはAIの「幻覚」（虚偽情報の生成）、二つ目は出力結果の不一致、三つ目は障害モードの不透明性である。AIがカスタマーサービス、資金のやり取り、コンプライアンス関連の業務に関与する場合、「ほぼ正しい」結果はもはや受け入れられない。

「信頼」の確立には四つの基盤が必要である：一つは結果の追跡可能性、二つ目は記憶能力、三つ目は検証可能性、四つ目は「不確実性」を積極的に露呈できる能力である。これらの能力が十分に成熟する前は、AIの自律性は制限されなければならない。

テーマ6：システム工学は、AIが生産シナリオで実装できるかどうかを決定する

成功したAI製品は、「モデル」を「完成品」ではなく「コンポーネント」として扱う——その信頼性は「プロンプト最適化」ではなく「アーキテクチャ設計」に由来する。

ここでの「アーキテクチャ設計」には、状態管理、制御フロー、評価・監視システム、および障害処理・回復メカニズムが含まれる。このため、現在のAIの発展はますます「最先端の理論研究」ではなく「従来のソフトウェア工学」に近づいている。

長期的な価値は、二種類の主体に傾斜するだろう：一つはシステム構築者、もう一つはワークフローと流通チャネルを制御するプラットフォーム所有者である。

エージェントツールがコーディング分野から研究、執筆、分析、運用フローへと拡大するにつれ、「システム工学」の重要性はさらに顕著になる：知識労働はしばしば複雑で、状態情報に依存し、コンテキストが密集しているため、「出力を生成するだけのエージェント」ではなく、「記憶、ツール、反復プロセスを確実に管理できるエージェント」がより価値を持つようになる。

テーマ7：オープンモデルと集中管理の矛盾は、未解決のガバナンス問題を引き起こしている

AIシステムの能力が強化され、経済分野との融合が深まるにつれ、「誰が最も強力なAIモデルを所有し、制御するか」という問題は、核心的な矛盾を引き起こしている。

一方で、AIの最先端分野の研究開発は依然として「資本集約型」であり、「計算リソースの取得、規制政策、地政学」の影響を受けて、集中度が高まっている。他方で、オープンソースモデルとオープンソースツールは、「広範な実験、容易なデプロイ」の推進により、継続的に反復・最適化されている。

この「集中と開放の共存」という構造は、一連の未解決の問題を引き起こしている：依存リスク、監査可能性、透明性、長期的な交渉力、および重要なインフラストラクチャに対する支配権である。最も可能性の高い結果は「ハイブリッドモデル」——最先端モデルが技術能力のブレークスルーを推進し、オープンまたはセミオープンなシステムがこれらの能力を「広く分散したソフトウェア」に統合する——であろう。

テーマ8：プログラム可能な通貨が新たなエージェント支払いフローを生み出す

AIシステムがワークフローで機能する時、それらは「経済的相互作用」に対する需要をますます高めている——例えば、サービスへの支払い、APIの呼び出し、他のエージェントへの報酬の支払い、または「使用量ベースの相互作用費用」の決済などである。

この需要は「ステーブルコイン」に再び注目を集めさせている：それは「機械ネイティブな通貨」と見なされ、プログラム可能性、監査可能性を備え、人的介入なしで移転を完了できる。

x402のような「開発者向けプロトコル」を例にとると、現在は依然として初期実験段階にあるが、その指し示す方向は非常に明確である：支払いフローは従来の「決済ページ」ではなく「API形式」で動作する——これにより、ソフトウェアエージェント間で「持続的、精緻な取引」が可能になる。

現在、この分野は依然として未熟である：取引規模は小さく、ユーザー体験は粗く、セキュリティと権限システムはまだ整備中である。しかし、インフラストラクチャの革新は、しばしばこのような「初期探索」から始まる。

注目すべきは、その意義が「自律性のための自律性」ではなく、「ソフトウェアがプログラミングによって取引を完了できる時、新たな経済行動が可能になる」ことにある。

結論

暗号資産であれ人工知能であれ、初期の発展段階では「注目を集める概念」と「技術的新規性」がより好まれる。そして次の段階では、「信頼性」「ガバナンス能力」「流通能力」がより重要な競争の次元となる。

現在、技術そのものはもはや主要な制限要因ではなく、「技術を実際のシステムに組み込むこと」が鍵である。

私の見解では、2026年の特徴的な兆候は「ある一つの画期的な技術」ではなく、「インフラストラクチャの着実な蓄積」である——これらの施設は静かに稼働しながら、「価値の流れ方」と「仕事の進め方」を静かに再構築している。