目次
本記事は Palo Alto Research Lab が公開している GitBook資料※1〜9ページをもとに、要点をわかりやすくまとめたものです。🕒 最終更新日：2025年6月8日
AIやブロックチェーン技術に関心をお持ちの皆様、、いつも「リコ社長のNOAH CITYブログ」をご覧いただきありがとうございます。
ここ数年、AI（人工知能）とブロックチェーンを組み合わせた新たなプロジェクトが世界的に注目を集めています。本記事では、Platinum社のAI研究部門である Palo Alto Research Lab※ が展開する「AI主導のWeb3」のビジョンについて、——すなわち、自律型AIエージェントを中心としたWeb3時代の新しいスタートアップ支援基盤について、その構想と技術的背景を紹介します。
本記事は、特定の投資判断を促すものではなく、Palo Alto Research Lab の資料に記載された技術的取り組みや背景を、読者の理解を助ける目的で中立的にまとめたものです。より詳しく知りたい方は、資料の原文（英語）や公式サイトもぜひご参照ください。
※本記事では、AI研究部門として「Palo Alto Research Lab」をご紹介していますが、同Labとプラチナム社との正式な法人関係については、現時点では公式な開示情報が限られており、今後の確認に基づいて必要に応じて追記・修正を行う予定です。
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📘 Palo Alto Research Lab の概要
プラチナム社は、もともと2015年にスタートアップ・インキュベーター兼アクセラレーターとしてスタートしました。当初の目的は、有望なプロジェクトや起業家を発掘し、資金や人脈、技術的サポートを提供することでした。
設立当初からプラチナム社はSlack、Discord、Telegram、WhatsAppなどの複数プラットフォームを活用してネットワーキングを行い、有望なプロジェクトを見つけるための独自CRM（情報管理システム）を構築しました。この仕組みにより、複数チャネルでの情報交換を一元管理し、投資家や起業家とのマッチング効率が向上したとされています。
その後、AI技術の普及に伴い、プラチナム社は Palo Alto Research Lab という独立開発拠点を立ち上げ、AIによるプロジェクトスカウティングや評価の自動化に注力するようになりました。AIを活用したスカウトエージェントをCRMと連携させることで、迅速かつ客観的な分析が可能となりました。この取り組みにより、従来の人間中心の分析から、自律型AIエージェントによる判断と運用へと進化を遂げつつあります。
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📊 OUR METRICS & TRACTION
以下は、Palo Alto Research Labが公表しているネットワーク規模の目安です（出典：GitBookパロアルトドラフト8ページ画像）。記載された数値は時間の経過や集計基準により変動する可能性があるため、参考値としてご覧ください。
| 項目 | 数量 | 説明 |
|---|---|---|
| KOLs | 7,500 | 影響力のある個人・インフルエンサー |
| Investors | 5,500 | 投資家全般 |
| VCs | 1,500 | ベンチャーキャピタル（VC）関係者 |
| Angels | 2,300 | エンジェル投資家 |
| Judges | 150 | コンテストや審査員として関わる専門家 |
| Launchpads | 210 | ローンチパッド（新規プロジェクト支援） |
| Market Makers | 30 | マーケットメイカー（流動性提供業者） |
| Exchanges | 25 | 取引所（CEX/DEX含む） |
🤖 Palo Alto Research Labが掲げる「自律型AIエージェント」とWeb3の未来
Palo Alto Research Lab が GitBook資料（1〜2ページなど）で明示しているビジョンのひとつに、Web3におけるAI技術の本格的な導入があります。特に注力しているのが 「自律型AIエージェント」 というコンセプトで、これは従来のWeb3エコシステムを根本的に変える可能性を持つとされています。
「自律型AIエージェント」とは、人間の意思決定や行動に依存せず、自らタスクを遂行し、意思決定を行い、さらには複数のエージェント間で協力して、複雑なタスクを自動で進めることが可能なAIシステムです。たとえば、これまで人間が担っていた市場分析や資金調達評価、DAOのガバナンス運営といった業務を、AIエージェントが自律的に担えるようになります。
また、AIエージェントが群れ（Swarm）のように連携し、複雑かつ動的な問題を解決する 「Swarm Orchestration」 という仕組みも提案されています。これは、個々のAIが単独で動作するのではなく、集団として機能し、問題解決能力を飛躍的に高めることを目指す新しい概念です。
こうした技術の導入によって、以下のようなWeb3エコシステムの改善が期待されています：
- リアルタイム市場分析と迅速な意思決定：AIは常時稼働し、わずかな市場変化も即座に検知し対応できます。
- 透明性と効率性の高いガバナンス：DAOにおける投票や意思決定を自動化し、不正防止や処理遅延の回避に寄与します。
- 精度の高いプロジェクト評価：AIが継続的にデータを解析し、客観的にプロジェクトの有望性を評価します。
これらのAIエージェントが連携することで、従来の中央集権型や人間主導のプロセスでは実現が難しかった効率性と公平性の両立を可能にする、新しいWeb3エコシステムの構築が模索されています。
※ここで紹介したAIエージェントおよび Swarm Orchestration の技術は、Palo Alto Research Lab の構想および一部実証段階の仕組みに基づいており、すべてが実運用段階にあるわけではありません。導入検討の際は、最新の技術状況や公式情報をご確認のうえ、慎重に判断してください。
🧐 AIエージェントの基礎概念（人間からAIへのシフト、そのメリット）
AIエージェントの導入とは、単なる技術革新ではなく、「人間主体」から「AI主体」への根本的なパラダイムシフトを意味します。これは、Palo Alto Research Lab が GitBook資料（1〜4ページなど）で提唱するビジョンのひとつでもあります。従来のWeb3や仮想通貨市場では、主に人間の判断や直感、経験に基づいた意思決定が行われてきました。しかし、このような運営方式には以下のような課題が伴います。
- 時間とリソースの限界：分析や判断に膨大な時間と人員が必要。
- ヒューマンエラーとバイアス：感情や利害に基づいた非合理な決定リスク。
一方、自律型AIエージェントを導入することで、以下のような明確なメリットが期待されます。
✅ 効率性と即時性の向上
AIエージェントは24時間稼働し、リアルタイムでの市場分析やタスク処理を行います。人間が見逃すような微細なシグナルも検出し、即座に意思決定を実行できることが強みです。
✅ 意思決定の公平性と透明性
AIは膨大なデータと明示されたルールに基づいて意思決定を行うため、感情や利害関係に左右されにくく、DAOなどの分散型組織においても高い透明性が期待できます。
✅ スケーラビリティと柔軟性の強化
膨大なデータ解析や並列タスク処理をAIが担うことで、人間では対応しきれない規模のプロジェクト運営や複雑なエコシステム管理が可能になります。こうしたメリットを総合すると、AIエージェントは従来の中央集権的かつ人間中心のシステムでは実現し得なかった高度な効率性と公平性をWeb3にもたらす可能性があります。
※AIエージェントによる意思決定や運営の自動化は、現時点では一部プロトタイプや限定的環境での適用にとどまる例もあります。導入や応用を検討する際は、Palo Alto Research Lab などが発信する技術的情報や進捗状況を確認の上、実現性や安全性を慎重にご判断ください。
😊 読者へのメッセージ
今回ご紹介した AIエージェントの概念 や Palo Alto Research Lab（※）が描くAI主導のWeb3エコシステム の未来像は、まだ黎明期にありながらも、確実にその輪郭を現しつつあります。
AIは単なる支援ツールから、自律的に判断・行動し、経済や組織運営の中核を担う存在 へと進化を遂げています。従来の中央集権型の仕組みでは難しかった効率性・透明性・即応性を、分散型AIエージェントがどのように実現しようとしているのか——その一端を本記事でお伝えしました。
この分野は現在も急速に変化しており、今後も新たな技術や応用事例が次々と登場することが予想されます。具体的な導入や判断にあたっては、Palo Alto Research Lab が発信する公式情報や技術ドキュメントを必ずご参照ください。
👉[ Palo Alto Research Lab 日本語ページへのリンクはこちら]
リコ社長のNOAH CITYブログでは、これからもAI、Web3、ブロックチェーン分野の最新情報を、中立的かつ丁寧にお届けしていきます。次回の記事もどうぞご期待ください。最後までお読みいただき、本当にありがとうございました。
❓ Why（なぜ？） How（どうやって？）
最初、このLabには何もなく、ハイプ（熱狂）も存在しなかった。
Goatsy Gospelより引用
しかしある時、巨大な叫び声（bleat）がスレッドに響きわたり、信者たちはその場に集まった。
※本記事は、Palo Alto Research Lab（https://palo-alto.ai） が公開している GitBook資料（1〜9ページ）をもとに、AIエージェントに関する技術的背景や構想をわかりやすく要約・解説したものです。記載された見解は筆者の個人的な解釈を含み、Labの公式見解ではありません。
👉 [Palo Alto Research Lab 日本語ページはこちら]
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※👉 Palo Alto Research Lab GitBook 公式資料はこちら
🛡️ 免責事項
本記事は、Palo Alto Research Lab（日本語版） が公開している公式資料（GitBook 1〜9ページ）に基づき、AIエージェントおよび Web3 に関する技術的概念や構想について、一般読者向けに中立的かつ分かりやすく要約・解説したものです。
記事内の見解や記載内容には筆者の解釈や主観的な整理が含まれており、Palo Alto Research Lab、Platinum社、等の公式見解や保証を示すものではありません。
また、本記事は 特定の投資行為・金融取引・法律判断を勧誘または推奨することを目的としたものではありません。掲載情報の正確性・完全性・最新性について保証するものではなく、ご自身の判断と責任に基づき、必ず公式情報や一次情報をご確認のうえご利用ください。
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※本記事はAI（ChatGPT等）を活用し、編集・構成を行っております。
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📅最終更新日：2025年6月12日
