データネイティブL1はAIの証明可能な起源基盤になれるのか。XYOのMarkus。Levinが語る

2026年1月1日

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データネイティブレイヤー1はAIの証明可能な起源基盤になれるのかを軸に、XYOのマルクス・レヴィンが語る論点を、噛み砕いて実務目線で整理します。
生成物の真偽が揺らぐ時代に、出どころを追えるデータ設計と参加者を増やす仕組みが鍵になります。

データネイティブレイヤー1とは何か AIの証明可能な起源基盤という発想

データネイティブレイヤー1は、送金や契約の実行よりも「データをどう集め、どう検証し、どう参照可能にするか」を中心に設計されたレイヤー1を指します。

一般的なブロックチェーンは取引履歴を整合させるのが得意ですが、AIの世界で問題になるのは、学習や推論に使われた情報の品質と来歴が曖昧なまま流通してしまう点です。ここに「証明可能な起源基盤」という発想が出てきます。

私自身、AI活用の相談でよく聞くのは「その答えの根拠はどこ？」という質問です。
ところが生成AIは、根拠を後付けでそれらしく見せることもできてしまう。だからこそ、データネイティブレイヤー1が狙うのは、生成結果そのものを正す前に「入力データはいつ、どこで、誰が、どんな条件で得たのか」を追える状態にすることです。

さらに重要なのは、証明可能な起源が「中央の検閲者」ではなく、分散ネットワークとして運用されうる点です。
信頼の置き場所を企業や機関だけに寄せず、検証可能な形で分散させるという意味で、暗号技術の強みがそのままAIの弱点補強に回ってきます。

AIの真正性を証明する鍵は計算力だけでなくデータの出どころと品質にある

AIの性能競争は計算資源に注目が集まりがちですが、現場で効いてくるのは「データの出どころ」と「品質」です。
たとえば位置情報、環境データ、移動ログ、店舗や充電設備の稼働状況など、現実世界に依存する情報は、改ざんや捏造が混ざると一気に価値が下がります。

ここでポイントになるのが、AIの真正性を証明するには、生成された文章や画像の判定だけでは足りないということです。
元データの取得経路を追跡でき、後から監査できることが必要になります。言い換えると、AIに「根拠の所在」を持たせるインフラが要る、という話です。

この観点は、ディープフェイクや誤情報対策にも直結します。
出どころのわからない情報が大量に混ざると、企業の意思決定や行政の判断が歪みかねない。だから、モデルの外側にあるデータ流通の層で、出自を担保するアーキテクチャが重要になります。

私はここを、AIの精度改善よりも優先度が高い局面が増えると感じています。
なぜなら、多少精度が落ちても「検証できるデータ」に基づく予測や推薦のほうが、責任ある運用に耐えるからです。

世界のあらゆる場所をつなぐ分散型物理インフラの構想と現実データ

分散型物理インフラは、現実世界でデータを集める参加者や装置をネットワーク化し、特定企業の囲い込みではなく、広い参加でデータを増やす考え方です。
ここがうまく回ると、都市部だけでなく、これまでデータが薄かった地域の情報も揃い、AIの判断が偏りにくくなります。

また、単にデータを増やすだけではなく、「どの地点で」「どんな条件で」「どの端末が」「どの経路で」収集したのかを検証可能にすることが核になります。
これが実現できれば、AIが参照する現実データの信頼度を、後から説明できるようになります。説明責任が求められる分野、たとえば保険、物流、モビリティ、広告配信、災害対応などで効いてきます。

さらに、分散型物理インフラが面白いのは、中央集権のセンサー網では採算が合わない領域に踏み込める点です。
参加者が「小さな動機」で協力できるなら、細かな地点データや稼働情報が集まり、結果としてAIの証明可能な起源基盤に近づいていきます。

ただし、規模が大きくなるほど「検証コスト」「不正」「データ重複」「プライバシー」も同時に増えます。
だからこそ、最初からデータ処理に適したレイヤー1、つまりデータネイティブレイヤー1が必要だという議論につながります。

分散型物理インフラが集めやすいデータと得意領域

分散型物理インフラが強いのは、机上のデータではなく、現場で生じる事実を拾える点です。具体的には次のような領域が想定されます。

位置情報や移動に紐づく地点データ
交通や混雑などの時系列データ
充電インフラなど設備の稼働状況
地図用途に耐える高品質な地点データ
端末由来のセンサー情報（環境、加速度など）

この手のデータは、収集主体が偏ると、地域や属性の偏りがそのままモデルに入り込みます。
分散参加によって薄い地域を埋められる可能性があるのは、AI運用者にとって大きなメリットです。

データを基盤に設計された基盤チェーンが重要な理由台帳肥大化への対策

データを大量に扱うとき、普通のブロックチェーン設計だと台帳が膨らみ、運用コストが上がり、ノード維持が難しくなります。
データネイティブレイヤー1が重視するのは、データ量が増えても破綻しにくい構造を最初から組み込むことです。

ここでの論点は「すべてを鎖の上にベタ書きする」のではなく、「検証に必要な要素を残し、参照可能性を維持しつつ、負担を分散させる」という設計思想です。
後から監査できることが目的なので、完全な保存と同義ではありません。むしろ、証明・参照・追跡という要件を満たす最小限の形で、データの起源を固定化するイメージが近いです。

また、AIの証明可能な起源基盤を目指すなら、データの品質評価や重み付けも論点になります。
同じ種類のデータでも、取得条件や信頼性が異なる。そこを一律に扱うと、質の低いデータが混ざったときにAIの判断が崩れます。データネイティブレイヤー1は、データの来歴を追えるからこそ、品質管理のルールを実装しやすいとも言えます。

私が重要だと思うのは、技術論だけでなく運用論です。
現実のプロダクトは、監査・規約・不正対策・更新頻度など、地味な設計が最後に効きます。データ中心設計のチェーンは、この運用論を最初から背負うための土台として意味があります。

データネイティブレイヤー1と一般的なレイヤー1の違い（比較表）

列挙だけだと違いがぼやけるので、要点を表にまとめます。

観点	一般的なレイヤー1	データネイティブレイヤー1（証明可能な起源志向）
主目的	取引の確定と整合	データの検証、参照、追跡
スケール課題	台帳肥大化が起きやすい	データ増前提で負担を抑える設計を志向
AIとの接点	付加的に連携	起源証明を前提に統合しやすい
価値の源泉	手数料、決済	データ品質と来歴の信頼
運用の焦点	金融的安全性	データ品質、不正、監査可能性

暗号資産になじみのない人を参加者へ取り込む仕組みと二種類のトークン設計

AIの証明可能な起源基盤を本気で狙うなら、ノードや参加者の数が重要になります。
しかし暗号資産の世界は、価格変動やウォレット管理など、一般ユーザーには心理的ハードルが高いのが現実です。そこで「暗号資産になじみのない人を参加者へ取り込む仕組み」が焦点になります。

このアプローチでは、最初から投機性の高い資産を触らせるのではなく、使い慣れた体験の中で参加を促し、段階的にネットワークに馴染ませる設計が語られます。
スマートフォンを実質的なノードとして活用する発想も、その延長線上にあります。端末が多いほど、現実データのカバー範囲が広がり、分散型物理インフラの価値が増していきます。

また「二種類のトークンで、参加者の利益と基盤チェーンの成長を一致させる」設計は、役割分担の話として理解すると分かりやすいです。
報酬や参加インセンティブを担うものと、チェーン上の利用や需要を担うものを分けることで、参加者が増える局面と利用が伸びる局面のズレを吸収しやすくなります。

個人的には、ここは理想と現実のバランスが試される部分だと感じます。
インセンティブは強すぎると不正が増え、弱すぎると参加が増えない。データネイティブレイヤー1がAIの証明可能な起源基盤になれるかは、技術だけでなく「参加が継続する経済設計」を作れるかにかかっています。

現実世界の提携先充電インフラと地図用途に耐える高品質な地点データが示す実装像

構想が立派でも、現実世界の提携先が弱いとデータは集まりません。
そこで示されるのが、充電インフラのような「現場で継続的に状態が変わる設備」や、地図用途に耐える高品質な地点データのような「精度が要求される領域」です。

充電設備の稼働状況は、ユーザー体験に直結します。
空きがあると思って行ったら使えない、故障している、営業時間が違う。こうしたズレが起きやすい領域ほど、更新頻度と信頼性が重要になります。分散型物理インフラでデータを集め、データネイティブレイヤー1で来歴を管理できれば、AIが提案するルートや推薦の根拠を説明しやすくなります。

地図用途に耐える高品質な地点データも同様です。
地図は一見静的に見えますが、店舗の移転、道路の変更、工事、立入制限など変化が多い。AIがナビや地域検索に組み込まれるほど、誤りが事故や損失につながります。だから、どのデータがいつ誰によって更新され、どの程度の確からしさなのかを追える設計は価値が高いです。

私はこの「実装像」の提示が、データネイティブレイヤー1の議論を現実に引き寄せると思います。
抽象論だけだと賛否が分かれますが、充電インフラや地点データのように、ユーザーが困っている課題に直結すると、AIの証明可能な起源基盤というテーマが一気に具体化します。