10年前、テクノロジーにおける「次なる大物」はモバイルアプリとクラウドコンピューティングの発明だった。
今日、目まぐるしい変化に振り回されているように感じるのも無理はない。AIはあらゆる場所に浸透し、ロボティクスはデモ段階から実用展開へと移行しつつあり、ブロックチェーン技術もようやく、かつての暗号資産ブームを超えて前進している。
だが多くの人が見落としているシンプルな要点がある。これらは3つの別個のトレンドではない。1つに融合しつつあり、その交差点こそが最大のブレークスルーとビジネス機会を生み出す場となる。
ブロックチェーン、ロボティクス、AIの融合は、2018年の学術論文ですでに議論されていた。中核となる主張は、ブロックチェーンは資金を移動させる以上のことができる、という点である。ロボットのための共有された改ざん困難な「システムログ」として機能し、さらにはAIサービスと計算資源へのマーケットプレイス型のアクセスにもなり得る。たとえば、あなたの直近の通話が午後6時に終わることを把握し、やかんをセットして、そのタスク、トリガー、使用したエネルギーをオンチェーンに記録するAI搭載のヒューマノイドロボットを想像してほしい。お茶は些細に見えるかもしれないが、自律システムがより重大な行動を協調して実行する局面では、同じ共有された改ざん困難な記録が重要になる。そこでは信頼、説明責任、意思決定を単一の主体が保管するわけにはいかない。
次のように考えるとよい。
• AIは、推論し意思決定できる「脳」になりつつある。
• ロボティクスは、現実世界で行動できる「手」と「車輪」になりつつある。
• ブロックチェーンは「信頼レイヤー」になりつつある。すなわち、中央集権的な当事者をただ信頼する必要なく、何が起き、誰がそれを行い、それにどのような価値があるのかを記録するシステムである。
これらが一体となって、新たな種類の自律的で協調的なシステムの基盤を形成する。
ブロックチェーン：現実世界のデータのための信頼レイヤー
多くの人がいまだにブロックチェーンを暗号資産と密接に結び付けている。しかし、より持続的な価値ははるかに地味なものだ。共有された真実のためのツールである点だ。
本質的にブロックチェーンとは、複数の当事者が依拠できる、分散型の追記専用台帳である。単一企業がデータを管理するのではなく、システムそのものがオープンソースの計算を通じて整合性と協働を担保する。
これは、Ethereum（イーサリアム）の開発で見られた。Ethereumは、停止や検閲、第三者による干渉がないまま、プログラムされた通りに正確に動作するアプリケーションを開発者が構築できるオープンソースのプラットフォームである。Ethereumは分散型金融（DeFi）で有名になったが、より重要な貢献は、信頼がインフラそのものに組み込めることを示した点にある。
この考え方は金融にとどまらず、はるかに広い領域で重要だ。医療、物流、製造業のような産業では、信頼の破綻が現実世界の帰結をもたらす。製薬業界だけを見ても、偽造医薬品、非効率なサプライチェーン、データ完全性の問題により、毎年数十億ドルのコストが発生している。ブロックチェーン技術は、医薬品の原産地であれ、出荷の取り扱いであれ、データセットの完全性であれ、現実世界の出来事について中立で改ざん困難な記録を作ることで、これに対処する。ブロックチェーンは既存システムを置き換えるのではなく、説明責任を伴う形で接続する。
この信頼アーキテクチャは、人間だけでなく機械が意思決定をし始めると、さらに重要性を増す。
AIがロボットに自律性を与える
これまでロボットは、自律のための存在ではなく、自動化のための道具だった。
従来型のロボットは、制御された環境における反復作業を得意としてきた（たとえばルンバを想像するとよい）。こうしたシステムはプログラムされた通りのことをする点では非常に効果的だが、条件が変わった途端に苦戦する。ルンバ自体に関する研究が示す通り、不確実性への対処には外部の計算処理と、注意深く設計されたモデルが必要であり、それらがなければロボットは適応することも、想定外の事態を推論することもできない。
AIはこの力学を変える。
硬直的な命令の代わりに、AIはロボットが環境を知覚し、経験から学び、リアルタイムに意思決定することを可能にする。ロボットには目標を与え、文脈に応じてそれをどう達成するかを自ら判断させられる。機械学習は時間とともに性能を向上させ、コンピュータビジョンは不確実性の中での移動を助け、プランニングシステムは複数の行動を評価して最適な進路を選ぶ。
その結果、単純な自動化から自律システムへと移行する。すなわち、人間の監視の度合いを減らしながら稼働できる機械が生まれる。
しかし、自律性は技術的な問いだけを生むわけではない。ロボットが学習し適応するほど、なぜ特定の行動を取ったのか、どのデータに依拠したのか、結果に誰が責任を負うのかを説明するのは難しくなる。規模が大きくなれば、そうした問いは手作業による監督だけでは答えられない。
セキュアなロボティクスと機械経済
AIがロボットに自律性を与え、ロボットが現実世界へ大規模に進出するようになると、信頼はもはや暗黙のものではいられない。設計しなければならない。
自律機械は組織間でデータを共有しがちで、所有していないインフラと相互作用し、他の機械が生成した情報への依存度も増していく。そうした環境では、中央集権的な制御が重大な単一障害点になり得る。
ロボティクスにおいてブロックチェーンは、共有された改ざん困難なシステムログとして機能し得る。つまり、分散化され、タイムスタンプが付与され、事後の異議申し立てが難しい、イベントの不変の記録である。ログは単なる運用データではない。説明責任そのものだ。共有され公開された台帳は、行動の履歴を「書き換え」にくくする。これはロボットが機微な環境やハイリスクなワークフローに入るほど、ますます重要になる。
ブロックチェーンをロボティクスに統合する方法の1つが、スマートコントラクトである。複数メーカーのロボットが同じ工場のような共有環境で協働する場合、スマートコントラクトは、許可される行動、ロボットが減速あるいは停止すべきタイミング、人間の監督が必要となる条件を定義できる。これらのルールは共有されるため、単一の当事者が支配せず、全員が同じ唯一の真実の源に依拠できる。
こうしたルールを現実世界と結び付けるために、オラクルが橋渡し役を担う。オラクルはセンサーの読み取り値、画像、変動するデータといった現実世界の入力を取り込み、AIで分析したうえで、検証済みの結果をブロックチェーンに戻す。要するに、AIはロボットが周囲で起きていることを理解する助けとなり、ブロックチェーンは複数の当事者がロボットの観測内容と、取るべき反応について合意できるようにする。
やがてこの信頼レイヤーは機械経済を解き放つ。ロボットがサービスを要求し、データを交換し、リソースを動的に配分するようになる。充電に支払い、検証済み情報を購入し、証明可能な実績に基づいてタスクを調整する。AIが判断し、ロボットが実行し、ブロックチェーンが検証し決済する。
