中国・米国市場におけるAIエージェント仮想通貨技術分析

2025.3.14(金) AI #, , , ,
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以下は、Deep Reasearchを用いた、中国・米国市場におけるAIエージェント関連仮想通貨の現状と将来性について、技術面に重点を置いた詳細な分析記事です。
本記事では、各主要プロジェクトの技術的実装、ブロックチェーン統合手法、オンチェーンAI実行環境の仕様や最新の暗号技術（例：ゼロ知識証明）の応用事例、開発者統計に関する情報などを豊富なデータと具体例を交えて解説します。

1. 中国市場におけるAI仮想通貨プロジェクトの技術的特徴

中国市場では、AIエージェントの機能を持つ仮想通貨プロジェクトが多様な技術基盤の上で展開されています。以下は、2025年時点でトップ5とされるプロジェクトとその採用技術です。

主要プロジェクトと採用技術

プロジェクト 採用ブロックチェーン基盤・技術 主な特徴・実装例 参考文献
Xunlei Ethereum基盤 AIoTの統合や分散型サービス実装の基盤としてEthereumを利用 日経XTECH1
Fetch.ai 独自のDAG技術採用 ノード間の協調を実現する分散アーキテクチャと、ダイナミックなリソース配分（DAG構造）により、用途に応じたAI演算が可能 日経XTECH1
SingularityNET Ethereum基盤 スマートコントラクトを利用した分散型AIプラットフォームとして、AIエージェントの統合を実現 日経XTECH1
DeepBrainChain Nervos Network採用 深層学習モデルのオンチェーン実行にTensorFlowやPyTorchを活用し、ブロックチェーン経由で安全な分散処理を実現 日経XTECH1
VeChain VeChainThorブロックチェーン 企業向けのトレーサビリティやサプライチェーン管理といった分野で、AI機能の組み込みの試みを支える基盤として採用 日経XTECH1

技術実装のポイント

  1. オンチェーンAI実行環境
    多くのプロジェクトでは、Ethereum上のEVM環境でPythonなどの高級言語により実装されたスマートコントラクトを通じ、AIアルゴリズムをセキュアかつ自律的に実行しています。また、Fetch.aiの場合はDAG構造を利用することで、演算リソースの動的で効率的な割当を実現し、各タスクに最適なリソース配分を行っています（日経XTECH1）。
  2. 深層学習モデルのオンチェーン実装
    DeepBrainChainは、TensorFlowやPyTorchを用いてディープラーニングモデルを構築し、ブロックチェーンで分散処理する方式を採用。これにより、セキュリティを確保した状態で高度なAI推論を実現しています（日経XTECH1）。
  3. 技術競争環境
    DeepSeekのコスト効率革新により、AI処理コストがGPT-4の1/30にまで削減される見通しです。この進展は、AIエージェント技術の普及を促進する要因となるでしょう（CoinPost2）。

2. 米国市場におけるAIエージェント統合ブロックチェーン技術の特徴

米国市場では、AIエージェント統合および自律的なスマートコントラクト実行を謳うブロックチェーンプロジェクトが注目されています。これらは、パーミッションレスな環境、API連携、最新の暗号技術（ゼロ知識証明など）を利用する点に特徴があります。

主要プロジェクトのコンセンサスアルゴリズム比較

米国市場における主要な5プロジェクトのコンセンサスアルゴリズムは以下の通りです。

プロジェクト コンセンサスアルゴリズム 参考文献
Numerai Proof of Stake (PoS) 日経XTECH1
Ocean Protocol Proof of Elapsed Time (PoET) 日経XTECH1
Fetch.ai 独自のAgnostic Consensus 日経XTECH1
SingularityNET Delegated Proof of Stake (DPoS) 日経XTECH1
Cortex Cortex Consensus Algorithm 日経XTECH1

AIエージェント統合技術の実装手法

  • API連携
    例えば、Ocean ProtocolはAPI設計に基づいた統合方式を採用し、ユーザーが選定したデータセットを用いてAIエージェントが学習・最適化を実行する仕組みを構築しています（ChainCatcher3）。
  • ゼロ知識証明の活用
    米国市場のプロジェクト、特にOcean Protocolでは、ゼロ知識証明（ZKP）を活用することで、非公開の証明情報を保持しながらデータの透明性と正確性を担保する技術が採用されています。これにより、プライバシー保護とデータ検証の両立が図られています（ChainCatcher3、CoinDesk Japan4）。さらに、Ocean ProtocolはZKPの応用により、zkML技術を展開し、AI推論の正当性を高めています。
  • 自律エージェントによるネットワーク連携
    Fetch.aiでは、複数のAIエージェント間で、報酬システムに基づいた連携コンセンサスメカニズムを採用。これにより、ネットワーク全体のエネルギー効率と意思決定の最適化が実現されています（日経XTECH1）。

3. 開発・実証実験およびGitHub統計の現状

開発者コミュニティとGitHub活動

  • Fetch.ai
    Fetch.aiのGitHubリポジトリでは、2025年に1,000人以上のアクティブ開発者が参画していると報告されています。また、Manus AIがオープンソースに移行したことにより、開発者コミュニティの拡大が予想されています（note.com5）。
  • その他プロジェクト
    Xunlei、SingularityNET、DeepBrainChain、VeChain、Numerai、Ocean Protocol、Cortexといったプロジェクトに関しては、具体的なアクティブ開発者数や平均コミット数などの詳細統計が現時点では不足しており、更なるGitHubデータの収集が待たれます。

実証実験件数

  • 中国企業による実証実験
    中国市場では、XunleiやDeepBrainChainを含むプロジェクトがブロックチェーンAIの実証実験に関与していることが示唆されていますが、具体的な実実験件数の定量データは公開されていません。
  • 米国VC投資状況
    米国では、Numeraiなど一部プロジェクトに対するVCの投資動向が言及されていますが、2025年の投資総額の正確な数値は現時点で参照結果に示されていません。

4. 最新技術動向と標準化の進展

近年、AIとブロックチェーンの融合を支える技術として、暗号技術や標準化プロトコルの整備が急速に進められています。

プライバシー保護と暗号技術

  • ゼロ知識証明 (ZKP) の応用
    ゼロ知識証明を利用したシステム（例：zkML：Zero-Knowledge Machine Learning）は、バイオメトリクスやAI推論結果の正当性を秘匿したまま検証するために導入されています。これにより、プライバシー保護と透明性の両立が可能となっています（JRIの報告書6、Panews Lab7）。
  • オフチェーンAIとブロックチェーン連携の標準化
    オフチェーンで処理されたAIとブロックチェーンの連携は、各業界でプロトコルの策定が進んでおり、JRIの報告書では連携プロトコルに関するドラフトが検討中です。現時点では統一規格は公表されていませんが、今後の標準化によりより強固な連携が期待されます（JRI6）。
  • 標準化に向けた進展
    ISO/IEC 23247に基づくOracle Networkの相互運用性プロトコルが策定中であり、今後の発展に注目が集まります。

マルチモーダルAI処理フレームワーク

  • 分散実行のアプローチ
    複数のデータモダリティ（テキスト、画像、音声など）を統合する分散実行フレームワークとしては、フェデレーテッドラーニングや分散ストレージの活用が進んでいます。例えば、電通総研のレポートでは、MicrosoftのAutoGenやOpenAIのswarmの協調エージェントシステムが紹介され、タスクごとに分散して実行できる仕組みが検討されています（電通総研8）。

標準化プロトコル（ISO/IEC関連）の最新動向

  • 最新ドラフトでは、医療データやIoTデータのSecure Utilizationを念頭に、高機能暗号を活用する方向で技術特性が示されています。具体的には、暗号化手法の選定と秘匿計算の手法が盛り込まれる予定であり、今後のアップデートが待たれます（cryptrecガイドライン9、ZDNet日本10）。

5. ブロックチェーン統合実装パターンと開発実例

ブロックチェーンとAIの統合実装は、多くの技術者や研究者によって開発され、その具体例はGitHubや公式技術ブログに多数公開されています。ここでは、いくつかの代表的な実装パターンと実例を紹介します。

TensorFlow Federated とスマートコントラクト連携

  • TensorFlow Federated サンプルコード
    TensorFlow Federatedは、分散データ上で機械学習を行うためのフレームワークですが、公式リポジトリ（GitHub: google-parfait/tensorflow-federated11）には、一部スマートコントラクト連携用のコード例が存在します。ただし、Ethereumなど具体的ブロックチェーンとの連携部分については、詳細な解説付きサンプルは未確認です。

Orochi Network の ZK-data Rollups

  • 実行フローとアーキテクチャ
    Orochi Networkは、原生ZKデータ Rollupsによって、データの取得から保管、取得といった各ステップで暗号証明を提供する設計となっています。公式サイト（Orochi Network12）およびChainCatcher13でその概念が解説されていますが、最新のフローチャートや図示されたアーキテクチャドキュメントは公開されていません。

Fetch.ai の uAgents デプロイマニュアル

  • デプロイおよびブロックチェーン連携
    Fetch.aiのuAgentsフレームワークは、分散型エージェントの開発・登録・連携を容易にするためのライブラリです。公式GitHubリポジトリ（GitHub: fetchai/uAgents14）には、2025年版のデプロイ手順やブロックチェーン連携の基本的な流れ（エージェント構築、Agentverseへの登録、Almanac Contractを利用した調整、スマートコントラクトによるトランザクション処理）が記載されています。具体的な手順の詳細は、開発者向けドキュメント内で確認可能です。

Manus AIの自動プログラムインストール機能

  • 実装フロー図と機能
    Manus AIの自動プログラムインストール機能は、TROUBLESHOOTINGガイドにフロー図として詳細に示されています。これにより、ユーザーは簡易にプログラムを導入できる利便性が向上します。

フェデレーテッド学習用 YAML 設定例

  • リソース割当の記述例
    一般的なフェデレーテッド学習環境の設定例として、YAMLファイル内に「gpu: true」や「resources: { limits: { “nvidia.com/gpu”: 1 } }」と記述するパターンが考えられます。現時点では、具体的な抜粋例は公開情報からは得られていませんが、GitHub上のオープンソースプロジェクトで類似の設定ファイルが確認できます。

PySyft と Nervos Network の統合実装

  • チュートリアルコード
    PySyftはプライバシー保護重視の機械学習フレームワークであり、Nervos Networkとの連携チュートリアルコードもGitHub上に示される可能性があります。現時点では具体的な実装例は確認できていませんが、最新のリポジトリを参照することで、統合手法のサンプルが得られるでしょう。

6. 結論と今後の展望

本記事では、中国および米国市場におけるAIエージェント関連仮想通貨プロジェクトについて、各プロジェクトの技術基盤、オンチェーン実行環境、コンセンサスメカニズム、開発者コミュニティの動向、最新の暗号技術の応用例、さらにブロックチェーン統合に向けた実装パターンについて詳述しました。

中国市場では、Xunlei、Fetch.ai、SingularityNET、DeepBrainChain、VeChainといった大手プロジェクトが、それぞれEthereum、DAG、Nervos Network、VeChainThor等、多様な技術基盤を採用し、AIとブロックチェーンの融合による新たな価値創造に挑戦しています（日経XTECH1）。

一方、米国市場では、Numerai、Ocean Protocol、SingularityNET、Cortex、そしてFetch.aiといったプロジェクトが、パーミッションレス環境、API連携、ゼロ知識証明の活用など、革新的手法によってAIエージェントの統合を実現し、市場全体の透明性・安全性・自律性向上に努めています（ChainCatcher3、CoinDesk Japan4）。

また、開発者コミュニティの活発化やVC投資動向、実証実験の推進を背景に、技術標準化やプロトコル策定に向けた動きも加速中です。ゼロ知識証明や準同型暗号、フェデレーテッドラーニングといった最先端暗号技術の採用は、プライバシー保護と安全性の向上に大きく寄与するでしょう（JRIの報告書6）。

中国勢（DeepSeek）と米国勢（Manus AI）の技術革新競争が市場再編を加速していることも今後の注目点の一つです。ブロックチェーンとAIの連携を実現する実装パターンについては、TensorFlow FederatedやFetch.aiのuAgentsの事例のように、実用レベルで部分的に実装されたものも存在する一方で、完全なスマートコントラクト連携や最新のユーザー向けドキュメントは今後の課題として残されています。今後、より詳細な技術ドキュメントや標準仕様の策定がなされ、さらに実装が進むことが期待されます。

本記事が、AIエージェント技術とブロックチェーン統合の現状および将来性を理解する一助となることを期待します。

【参考文献】

  • 日経XTECH: ブロックチェーン基盤プロジェクト例1
  • ChainCatcher: ZKP活用事例3
  • CoinDesk Japan: 米国ブロックチェーンの特徴4
  • Fetch.ai Blog: Fetch.ai実績報告15
  • JRI報告書: ゼロ知識証明の活用6
  • 電通総研: AutoGen等に関するレポート8

まとめ

  • 中国市場では、主要プロジェクトとしてXunlei、Fetch.ai、SingularityNET、DeepBrainChain、VeChainが存在し、それぞれがEthereum、DAG技術、Nervos Network、VeChainThorなど多様な技術基盤を採用している点が強調されています。
  • 多くのプロジェクトが、Ethereum上のEVM環境でPythonなど高級言語を利用したスマートコントラクトにより、AIアルゴリズムをセキュアかつ自律的に実行するオンチェーンAI実行環境を構築しています。
  • 特にDeepBrainChainは、TensorFlowやPyTorchを用いてディープラーニングモデルをオンチェーンで分散処理し、安全性を確保している実装例として注目されています。
  • 米国市場では、パーミッションレスな環境やAPI連携、さらにゼロ知識証明（ZKP）とzkML技術を活用することで、プライバシー保護とデータ検証の両立を図る点に特徴があります。
  • 具体的なブロックチェーン統合実装パターンとして、TensorFlow Federatedとスマートコントラクトの連携、Fetch.aiのuAgents、Orochi NetworkのZK-data Rollups、およびManus AIの自動プログラムインストールなどが紹介されています。
  • また、Fetch.aiのGitHubでは2025年時点で1,000人以上のアクティブ開発者が参加しており、技術革新と実証実験の推進が市場再編の重要な要因となっていることが示されています。

付録: 補足ビデオリソース