計算機と知性の未来 — 2031年・2036年とAIエージェントの社会

本稿の「確度」は実現確率の数値ではありません。既に配備・標準化・投資が進む構造を高、現在の傾向が続くという条件を要するものを中、複数の未解決問題を越える必要があるものを低とする編集上の分類です。

事実層には、公開済みのsystem、規格、実測、正式な報告書を置きます。EuroHPCは既に量子processorをsupercomputerへ接続し、特定のalgorithm stepを量子側へ渡すhybrid workflowへのaccessを提供しています。これは量子計算が古典計算を置き換えた証拠ではなく、協調systemが実装段階に入った証拠です。

条件付きscenarioは「現在の投資と技術傾向が続くなら」「energy・data・製造のbottleneckを緩和できるなら」のように前提を明記します。IEAの2030年電力値も中央予測であり、契約済み消費や物理法則ではありません。

編集部見解は、一次資料からどの方向を重く見るかという解釈です。到来年、製品、株価、雇用総数、量子攻撃日を確定するものではありません。事実が変わればscenarioも更新します。

IEAの2026年中央予測では、世界のdata center電力消費は2025年の485 TWhから2030年の950 TWhへおよそ倍増し、AI向けdata centerは同期間に約3倍になります。同じ報告はHBM、chip製造、grid接続、電力機器、資本をbottleneckとして挙げます。したがって、5年先の競争軸は演算器のpeak値だけでなく、memory供給、network、冷却、立地、電力調達、software efficiencyです。

これは需要が必ず予測値へ達するという意味ではありません。効率向上、利用量、agent・video・reasoningなど一回あたりの負荷、投資回収、政策、地域の受容が同時に変わります。

International AI Safety Report 2026は、2030年まででも進歩が減速・継続・急加速する経路をいずれも排除していません。2036年について一つの能力値を置く根拠はさらに弱くなります。10年scenarioは、予想が外れたときに何を見落としたか検証できる形で書く必要があります。

本稿が最も確度を高く置くのは「万能processorへの収束」ではなく「異種systemの調整が難しくなる」ことです。新しい計算方式が加わるほど、compiler、scheduler、data placement、security、provenance、human approvalの役割も増えます。

International AI Safety Report 2026は、数学・coding・科学の標準化評価でleading systemがhuman expert級以上に達した例を記録する一方、能力をjaggedと表現します。難しい問題を解けても、単純な数え上げ、長いworkflowでのerror回復、未知のinterface、物理環境では失敗し得ます。benchmarkでの勝利と、現実の仕事を安定して終える能力は同じではありません。

OECDのAI Capability Indicatorsは、language、social interaction、problem solving、creativity、metacognition and critical thinking、knowledge・learning・memory、vision、manipulation、robotic intelligenceの九つを分けます。この枠組みは「AI対人類」の一列順位ではなく、どのtaskで何ができ、何が欠けるかを見るためのものです。

METRはsoftware・research taskで、AIが一定成功率で完遂できる人間作業時間が過去データ上は急速に伸びたと報告しました。ただし研究自身が、将来trendの変化と現実世界への外的妥当性を主要な不確実性としています。過去のdoublingをそのまま2031年や2036年へ延ばし、AGI到来日へ変換してはいけません。

計算能力が人間を上回るtaskが増えても、何を最適化するか、誰の利益を含めるか、どのriskを許容するかは、性能benchmarkからは導けません。速く答える能力と、目的の正当性、権利の調整、被害時の責任は別の層です。

NIST AI RMFはhuman-AI構成の役割、human oversight、組織leadershipの責任を定義することを求めます。これは全出力を人が一行ずつ承認するという意味ではありません。権限上限、停止条件、監査、異議申立て、独立評価、責任者をriskに応じて設計するという意味です。

ILOの2025年分析では、世界の労働者のおよそ4人に1人が何らかの生成AI exposureを持つ職種にいる一方、多くの職業は人間inputを含むため、最も可能性が高い影響は職業の一括消滅ではなくtask構成の変容です。人間の立場は「すべての計算でAIに勝つ者」から、問題を選び、証拠を問い、結果に責任を持つ者へ比重が移る可能性があります。最後の一文は編集部の解釈です。

「AI agent」は目的、tool、credential、budgetをoperatorが構成したsoftware systemです。protocolがagentを法的人格にしたり、資産の所有者にしたりするわけではありません。鍵を持つこと、支払えること、契約上の権限を持つことも同義ではありません。

A2Aは異なるagent間の能力発見とtask協調、MCPはAI applicationとdata・toolの接続を標準化します。通信できることは相手を信頼できることを意味せず、identityが分かることも成果の正しさを保証しません。層を分けることで、blockchainが必要な場所と不要な場所を判断できます。

Bitcoin whitepaperが提示した目的は、金融機関を介さずonline paymentを直接送るpeer-to-peer electronic cashと、二重支払いを防ぐ公開履歴です。AI agent、model training、機械のidentityを目的として設計されたとは書かれていません。したがって「blockchainは本来AIのための技術だった」は歴史的事実として成立しません。

ただし技術は起源と異なる用途へ再利用されます。企業や国境を越えるsoftware agentが、共通administratorなしに資産を受け渡し、署名付き記録を共有するなら、permissionless ledgerやsmart contractが選択肢になる場面はあります。ここから導けるのは「将来の一部用途ではMaybe」であり、「全AIに必要」ではありません。

x402 Foundationのprotocolは、HTTP 402応答と署名付きpayment payloadを使い、resource serverがpaymentを検証・settleしてからresourceを返す流れを定義します。AI agentがAPIを都度購入する用途と相性がありますが、仕様はnetwork・token・currency agnosticを掲げ、on-chainだけでなくfiat方式の追加も想定します。「AI paymentはblockchainだけで成立する」という根拠にはなりません。

ERC-8004は2026年8月24日時点でDraftです。組織を越えるagent discoveryへidentity、reputation、validation registryを提案し、MCPやA2Aの外側にある信頼signalを共有しようとします。しかし仕様自身がSybil攻撃の可能性、登録内容と実際の能力・無害性を暗号だけでは保証できないことを明記しています。Ethereum全体で採用・配備済みの標準として扱ってはいけません。

さらにERC-8004ではpaymentは直交する別protocolです。Identity、reputation、validation、paymentを一つの「AI blockchain機能」へまとめると、どの部分がDraftで、誰を信頼し、何を検証したかが見えなくなります。

Ethereumの公式解説が示すとおり、smart contractは既定ではoff-chain情報へaccessできず、oracleが外部dataを持ち込みます。複数oracleや署名は改変・単一障害のriskを減らせても、source選定、誤報、同じ誤ったsourceへの依存は残ります。Consensusは現実の真実を自動生成しません。

AIが作った回答のhashをchainへ置けば、その版が後で変わっていないことは検証できます。しかし回答が正しいこと、学習dataに権利があること、決定が差別的でないことまでは証明しません。Provenanceとtruthを分ける必要があります。

W3C DIDはidentifierをverification methodやserviceへ解決するdata modelで、verifiable data registryは分散台帳だけでなくdatabase、decentralized file system、peer-to-peer networkなどでも構成できます。Verifiable Credentialsはissuer、holder、verifier間で改ざん検知可能なcredentialを扱います。どちらも「blockchainを使う実装がある」と「blockchainが規格上必須」を分けます。

C2PA 2.4は、contentへhash binding、署名付きclaim、credential、provenanceを結び付けます。仕様は主張が改変されていないかを検証するもので、主張がgoodかbadかという価値判断はしないと境界を置きます。これはAI生成物の来歴にblockchain以外の署名・trust list方式があることを示します。

一つの組織内なら、通常のdatabase、append-only log、PKI、OAuth、hardware security module、会計統制の方が、privacy、取消し、cost、責任者の明確さで適する場合があります。共有台帳を選ぶ理由は「AIだから」ではなく、互いを一元管理者へ委ねたくない複数主体が同じstateを必要とするかどうかです。

特に自動決済では、modelの出力を直接unlimited keyへ接続しないことが重要です。暗号は盗まれた鍵や過大な権限で作られた署名も、形式が正しければ受理します。AI safetyとwallet securityを同じ問題として扱わず、policy engineとsettlementを分離する必要があります。

ここからは本サイトの見立てです。2030年代の計算機は、一つの超知能や一種類のchipへ収束するより、人間、AI model、agent、CPU・accelerator・QPU、private system、public networkが役割を分ける方向へ進むと考えます。希少になるのは演算能力だけでなく、信頼できるdata、energy、検証時間、責任を引き受ける制度です。

AIが人間より広く速く探索できるほど、人間の中心的な仕事は答えを手計算することから、問う価値のある問題を選び、越えてはならない境界を定め、少数者の権利を含め、失敗時に止めて救済することへ移ります。能力差から支配関係が自動的に決まるのではなく、deploymentと制度の選択が人間の立場を決めます。

BlockchainはAIのために生まれたのではありません。しかし、人間の組織境界を越えてsoftware actorが取引する時代には、誰が何を署名し、どのruleで価値が移り、どこまで監査できるかを共有する限定的な公共railになり得ます。台帳を「真実の機械」と呼ばず、通信、identity、payment、provenance、現実の責任を分離できる場合にだけ、その役割は明確になります。