Binanceの創設者でGiggle Academyの発起人でもあるChangpeng Zhao氏は、AIエージェントの大規模な普及には暗号資産を基盤とする決済レールが必要になると述べた。自律型ソフトウェアは、頻繁に発生する少額取引を行うために銀行口座やクレジットカードに依存できないと主張している。
2026年10月24日に収録されたインタビューで、Zhao氏は、AIエージェントが最終的には、各段階で人間の承認を受けることなく、個別の作業やデータリクエスト、コンテンツ閲覧、コンピューティングリソースの料金を支払えるようになる可能性があると述べた。こうした活動の実用的な決済レイヤーとして、特に支払いが1ドルや1円の何分の一かに相当する場合、暗号資産ネットワークとステーブルコインを挙げた。
Zhao氏は、ブロックチェーンのインフラとAIの組み合わせにより、5年以内に資産の流通速度と取引活動が1,000倍から100万倍に高まる可能性があると予測した。この推定は、公開されたモデルに裏付けられた予測というより願望的なものだが、人間の取引を超えたパブリックブロックチェーンの利用例として、機械間決済への注目が高まっていることを反映している。
AIエージェントには銀行口座ではなくウォレットが必要
Zhao氏の主張は、自律型プログラムにとって従来の金融システムには限界があるという点に基づいている。ソフトウェアエージェントにはデジタルウォレットと利用限度額を割り当てられる一方、銀行口座の開設・運用には通常、法的身元、コンプライアンス審査、人間または法人の口座名義人が必要となる。
クレジットカードシステムも、継続的に発生する少額決済にはあまり適していない傾向がある。その手数料体系、チャージバックの仕組み、認証プロセスは、AIモデルがAPI呼び出しやデータセット検索、単一の記事のために数セントを支払う状況ではなく、消費者による購入を前提に構築されている。
Zhao氏は、違いを説明するために日本の価格設定を例に挙げた。月額2万円のコンテンツパッケージを購入する代わりに、エージェントは特定の項目へのアクセスに1円を支払えると述べた。このようなモデルには、低コストの決済、迅速な承認、エージェントの予算に対する自動制御が必要になる。
このシナリオでは、安価な送金向けに設計されたステーブルコインやネットワークが有利になる一方、ウォレットのセキュリティ、支出権限、不正防止、エージェントの行動に対する法的責任をめぐる運用上の問題も生じる。決済は自動化できても、ソフトウェアを導入する組織は資金の使途について引き続き責任を負うことになる。
初期の取引システムに形作られた技術的主張
趙氏は、高速決済システムへの関心の原点を、東京で初めてフルタイムで就いたソフトウェア職に結び付けた。そこでは東京証券取引所に接続する注文ルーティングおよびマッチングソフトウェアの開発に携わったという。仕事ではC++プログラミング、手動メモリ管理、低遅延システム設計に取り組んだと述べた。
趙氏によると、こうしたエンジニアリング上の課題は、後にBinanceの初期の運営方針にも影響を与えた。暗号資産取引所は、注文フローの急増に対応し、極端な価格変動時にもマッチングエンジンを稼働させ、アカウント活動の大量データを最小限の遅延で処理しなければならない。同じスループット重視の考え方が、ブロックチェーンは自動化された商取引の基盤になり得るという現在の趙氏の見解にも反映されている。
趙氏は、日本におよそ6年または7年間住み、働いていたと述べた。Binanceが2017年7月に上海で創業した後、同年後半に約30人のチームを東京の目黒地区へ移したという。
当時、日本は有力な暗号資産市場だった。趙氏は、2017年4月にビットコインが決済手段として法的に認められたことと、同年後半に取引所の登録制度が始まったことを指摘した。2017年9月と10月には、最初のグループとして約16のプラットフォームが承認されたと述べた。
また、Binanceの初期段階では、海外顧客が潜在的な取引量の約70〜80％を占めていたと述べた。Binanceは2017年12月17日、創業から5か月足らずで、単日取引量において首位に達したという。
日本の政策選択は今も趙氏の主張の一部
趙氏は、日本のトークン審査規則について、2017年の相場サイクルにおいて国内の取引所にとって商業上の制約となったと説明した。日本の取引所が一般的に取り扱っていたトークンは約10〜20種類だった一方、Binanceは初期の事業を、より幅広い上場資産の取り扱いを柱の一つとして構築したという。
趙氏は、Binanceが2017年、規制上の混乱の時期に影響を受けたユーザーへの補償として600万ドルを支出したと述べた。これは当時の同社の財務準備金の40％に相当する金額だったという。また、2018年7月の西日本豪雨を受けた100万ドルの寄付が、Binance Charityの設立につながったと説明した。趙氏によると、この災害では81人が死亡した。
同氏の発言は、日本が暗号資産の利益に対する課税の変更を検討する中で出された。趙氏は、最高税率を最大55%から約20%に引き下げ、株式の利益に近い扱いとする案に言及した。税率の引き下げは、国内の取引インセンティブを変え、日本の暗号資産ユーザーが長年訴えてきた不満を和らげる可能性があるが、その効果は最終的な法案と施行規則次第となる。
趙氏によると、Binanceは買収を通じて2022年に日本へ再進出し、その結果、国内でのライセンス取得に至った。また、ソフトバンクおよび創業者の孫正義氏との協力にも言及したが、商業面での詳しい内容は明らかにしなかった。
法的問題と教育プロジェクトが形作る趙氏のBinance後の計画
米国の法執行措置について、趙氏は銀行秘密法の単一の違反について有罪を認め、米国で4カ月服役したと述べた。同氏は、この事件には詐欺の आरोपやユーザー資産の損失に関する主張は含まれていなかったと説明した。
元Binance幹部の趙氏は、この件をバンク・オブ・アメリカに対する別のコンプライアンス関連の制裁と比較した一方、その比較は請求内容の性質ではなく、制裁金の規模に関するものだと認めた。
趙氏は現在、Giggle Academyに年間およそ500万ドルを拠出していると述べている。この教育プロジェクトには約50人が携わり、AIツールとゲーム形式の授業を使って、アプリを通じた無料の学習を提供している。
同氏は、世界で識字能力を持たない成人が7億人以上、正規の教育を受けていない学齢期の子どもが5億人以上いるとして、プロジェクトが取り組む問題の規模を示した。趙氏によると、登録学生は2026年初頭に約10万人に達し、その後、アクティブな学習者は200万人を超えた。
趙氏は、Giggle Academyを個人資金で20年間運営できると述べた。長期的なモデルでは、将来の受益者に対し、プログラムを支えるため収入の5%を自主的に拠出するよう求める可能性がある。これにより、先払いの授業料ではなく、収入の向上に結びついた資金調達の仕組みが生まれる。
趙氏の機械間決済に関する見方では、暗号資産は投機的な商品というより、自動化された決済ツールとして位置付けられている。AIエージェントが同氏の予測を裏付けるほど大きな決済量を生み出すかどうかは、開発者がソフトウェア自身による取引に十分な低コスト、安全性、信頼性を備えたシステムを構築できるかにかかっている。
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