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。

事実の層には、公開済みのシステム、規格、実測値、正式な報告書を置きます。EuroHPCはすでに量子プロセッサをスーパーコンピュータへ接続し、特定のアルゴリズムの一段階だけを量子側へ渡すハイブリッドな処理を利用できるようにしています。これは量子計算が古典計算を置き換えた証拠ではなく、両者を協調させるシステムが実装段階に入った証拠です。

条件付きのシナリオは「現在の投資と技術傾向が続くなら」「エネルギー・データ・製造のボトルネックを緩和できるなら」のように前提を明記します。IEAの2030年の電力値も中央予測であり、契約済みの消費量や物理法則ではありません。

編集部の見解は、一次資料からどの方向をより確からしいと見るかという解釈です。到来年、製品、株価、雇用総数、量子攻撃が起きる日を確定するものではありません。事実が変われば、シナリオも更新します。

IEAの2026年中央予測では、世界のデータセンターの電力消費は2025年の485 TWhから2030年の950 TWhへおよそ倍増し、AI向けデータセンターは同じ期間に約3倍になります。同じ報告書は、HBM、チップ製造、送電網への接続、電力機器、資本をボトルネックとして挙げています。したがって5年先の競争軸は、演算器のピーク性能だけでなく、メモリの供給、ネットワーク、冷却、立地、電力調達、ソフトウェアの効率です。

これは需要が必ず予測値に達するという意味ではありません。効率の向上、利用量、エージェント・動画・推論といった一回あたりの負荷、投資回収、政策、地域の受け入れが同時に変わります。

International AI Safety Report 2026は、2030年までの範囲でも、進歩が減速する経路、そのまま続く経路、急加速する経路の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年先のシナリオは、予想が外れたときに何を見落としてい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「万能プロセッサへの収束」ではなく「異種システム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、コンパイラ、スケジューラ、データの配置、セキュリティ、来歴、人による承認の役割も増えます。

International AI Safety Report 2026は、数学・コーディング・科学の標準化された評価で、先端のシステムが人間の専門家と同等以上に達した例を記録しています。その一方で、能力にはむら（jagged）があるとも述べています。難しい問題を解けても、単純な数え上げ、長い作業のなかでの誤りからの復帰、未知のインターフェース、物理的な環境では失敗し得ます。ベンチマークでの勝利と、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、言語、社会的相互作用、問題解決、創造性、メタ認知と批判的思考、知識・学習・記憶、視覚、物体操作、ロボット知能の九つに分けます。この枠組みは「AI対人類」の一列の順位づけではなく、どのタスクで何ができ、何が欠けているかを見るためのものです。

METRは、ソフトウェアや研究のタスクについて、AIが一定の成功率で完遂できる人間の作業時間が、過去の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、今後の傾向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挙げています。過去の倍増ペースをそのまま2031年や2036年へ延ばし、AGIの到来日に変換してはいけません。

計算能力が人間を上回るタスクが増えても、何を最適化するか、誰の利益を含めるか、どのリスクを許容するかは、性能のベンチマークからは導けません。速く答える能力と、目的の正当性、権利の調整、被害が出たときの責任は、別の層にあります。

NIST AI RMFは、人とAIをどう組み合わせるかという役割分担、人による監督、組織の経営層の責任を定義するよう求めます。これは、すべての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。権限の上限、停止条件、監査、異議申立て、独立した評価、責任者を、リスクに応じて設計するという意味です。

ILOの2025年の分析では、世界の労働者のおよそ4人に1人が、何らかの形で生成AIの影響を受けうる職種にいるとされます。一方で多くの職業は人間の関与を含むため、最も可能性が高い影響は、職業がまとめて消えることではなくタスク構成の変容です。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と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、ツール、資格情報、予算を運用者が構成したソフトウェアのシステムです。プロトコルがエージェントを法的な人格にしたり、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、同じ意味ではありません。

A2Aは異なるエージェント間の能力の発見とタスクの協調を、MCPはAIアプリケーションとデータ・ツール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しませんし、相手の識別情報が分かることも成果の正しさを保証しません。層を分ければ、ブロックチェーンが必要な場所と不要な場所を判断できます。

ビットコインのホワイトペーパーが示した目的は、金融機関を介さずにオンラインの支払いを直接送るピアツーピアの電子キャッシュと、二重支払いを防ぐ公開の履歴です。AIエージェント、モデルの学習、機械の識別情報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。企業や国境を越えて動くソフトウェアのエージェントが、共通の管理者を置かずに資産を受け渡し、署名付きの記録を共有するなら、許可不要の台帳やスマートコントラクト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のプロトコルは、HTTP 402応答と署名付きの支払いデータを使い、資源を提供するサーバーが支払いを検証・決済してから資源を返す流れを定義します。AIエージェントがAPIをその都度購入する用途と相性がよいものの、仕様はネットワーク・トークン・通貨に依存しないことを掲げ、オンチェーンだけでなく法定通貨の方式を加えることも想定しています。「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。組織を越えたエージェントの発見のために、識別情報・評判・検証のレジストリを提案し、MCPやA2Aの外側にある信頼の手がかりを共有しようとしています。しかし仕様自身が、Sybil攻撃の可能性と、登録内容が実際の能力や無害性を伴うかどうかは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、支払いは直交する別のプロトコルとして扱われます。識別情報、評判、検証、支払いを一つの「AI blockchain機能」へまとめると、どの部分がDraftで、誰を信頼し、何を検証したのかが見えなくなります。

Ethereumの公式解説が示すとおり、スマートコントラクトは既定ではチェーン外の情報にアクセスできず、オラクル（oracle）が外部のデータを持ち込みます。複数のオラクルや署名は改変や単一障害点のリスクを減らせますが、情報源の選び方、誤報、同じ誤った情報源への依存は残ります。合意形成は、現実の真実を自動的に生み出すものではありません。

AIが作った回答のハッシュをチェーン上へ置けば、その版が後から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、学習データに権利があること、決定が差別的でないことまでは証明しません。来歴と真実は、分けて考える必要があります。

W3C DIDは、識別子を検証方法やサービスへ解決するためのデータモデルです。その土台となる検証可能なデータ登録簿は、分散台帳だけでなくデータベース、分散型ファイルシステム、ピアツーピアのネットワークなどでも構成できます。Verifiable Credentialsは、発行者・保持者・検証者のあいだで改ざんを検知できる資格情報を扱います。どちらも「blockchainを使う実装がある」ことと「blockchainが規格上必須」であることを、はっきり分けています。

C2PA 2.4は、コンテンツにハッシュの結び付け、署名付きの主張、資格情報、来歴を対応づけます。仕様は主張が改変されていないかを検証するもので、その主張が良いか悪いかという価値判断はしないと境界を置いています。これは、AI生成物の来歴を扱う方法として、ブロックチェーン以外の署名や信頼リストの方式があることを示します。

一つの組織のなかであれば、通常のデータベース、追記のみのログ、PKI、OAuth、ハードウェアセキュリティモジュール、会計統制のほうが、プライバシー、取り消し、コスト、責任者の明確さの点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、互いを一元的な管理者へ委ねたくない複数の主体が、同じ状態を必要とするかどうかです。

特に自動決済では、モデルの出力を無制限の鍵へ直接つなが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でも、形式が正しければ受理します。AIの安全性とウォレットのセキュリティを同じ問題として扱わず、方針を判断する仕組みと決済の実行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チップへ収束するよりも、人間、AIのモデル、エージェント、CPU・アクセラレータ・QPU、組織内のシステム、公開ネットワーク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はありません。信頼できるデータ、エネルギー、検証にかける時間、責任を引き受ける制度も希少になります。

AIが人間より広く速く探索できるようになるほど、人間の中心的な仕事は、答えを自分で計算することから移っていきます。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、失敗したときに止めて救済することが中心になります。能力の差から支配関係が自動的に決まるのではなく、どう使うかという運用と制度の選択が人間の立場を決めます。

ブロックチェーンはAIのために生まれたのではありません。しかし、人間の組織の境界を越えてソフトウェアの主体が取引する時代には、誰が何に署名し、どのルールで価値が移り、どこまで監査できるかを共有するための、限定的な公共のレールになり得ます。台帳を「真実の機械」と呼ばず、通信、識別情報、支払い、来歴、現実の責任を切り分けられる場合にだけ、その役割は明確になります。