AI代理研究：ビットコインは価値の保存に最適な選択肢であり、どのモデルも法定通貨を持ちたがらない

ビットコイン政策研究所（BPI）は火曜日に、36のAIモデルを対象とした調査結果を発表し、9,000件以上の回答を収集しました。主要な発見は、多くの金融シナリオにおいて「AI代理は圧倒的にビットコインを用いて経済活動を行うことを選択している」一方で、調査対象の36モデルの中に法定通貨を第一選択とするものは一つもなかったことです。

調査の主要な発見：シナリオによる選択の違い

（出典：Bitcoin Policy Institute）

BPIの研究設計は異なる使用シナリオを区別しており、その結果、AI代理の各通貨に対する嗜好はシナリオによって顕著に異なることが示されました。

長期保全シナリオ（数年にわたり購買力を維持）：79.1%のAI回答がビットコインを選択、これは調査中最も差が大きい結果です。

支払い・即時取引シナリオ（サービス、小額支払い、国際送金）：53.2%がステーブルコインを選び、36%がビットコインを選択—このシナリオではステーブルコインが主導的な役割を果たしています。

全体の第一選択分布：48%のAI代理がビットコインを第一選択とし、半数以上が支払いシナリオでステーブルコインを好んでいます。

法定通貨の不在：調査対象の36モデルの中に、法定通貨を第一選択としたものは一つもありません。

Bitwiseの最高投資責任者ジェフ・パークは、長期保全シナリオにおいてステーブルコインのパフォーマンスがビットコインに劣る理由について、「最も明白な説明は、ステーブルコインは凍結され得る一方、ビットコインはそうできないという点です」と述べています。この論点は、ステーブルコインの価値保存資産としての根本的な弱点—発行体や規制当局への依存性—を直撃しています。

主要なAIメーカー間のビットコイン嗜好の違い

調査はまた、異なるAIメーカーのモデルがビットコインに対して示す嗜好の度合いに顕著な差があることも明らかにしました。

Anthropicモデル（Claudeシリーズ含む）：平均68%のビットコイン嗜好率で、最も高い。

Googleモデル（Geminiシリーズ含む）：平均43%のビットコイン嗜好率。

xAIモデル（Grokシリーズ含む）：平均39%のビットコイン嗜好率。

OpenAIモデル（GPTシリーズ含む）：平均26%のビットコイン嗜好率で、最も低い。

この差は、各メーカーの訓練データ戦略、金融関連コンテンツの比重、暗号通貨に関する文献への露出度の違いを反映している可能性があります。

方法論の制約：結果の解釈には注意が必要

BPIは報告書の中で、いくつかの方法論的制約を指摘しています。これらの要素は、研究結果の普遍性に影響を及ぼす可能性があります。

サンプル規模の制約：現在、6つの供給者からの36モデルのみを対象としています。今後、より広範なモデルに拡大する予定です。

問題設定の潜在的影響：研究は、システムプロンプトの設計が結果に影響を与える可能性を認めています。例えば、あるシナリオでは、「特定の国の金融政策や銀行システムと結びつかない」ことを前提としており、実質的に法定通貨の選択肢を排除しています。これは完全に中立的なオープンテストではありません。

訓練データに基づく反映であり、現実の嗜好ではない：BPIは明確に指摘しており、AIモデルの嗜好は「現実世界の応用を反映しているわけではなく」、むしろ訓練データに存在するパターンを反映しているに過ぎません。

よくある質問

なぜ79.1%のAI代理は保全シナリオでステーブルコインではなくビットコインを選ぶのか？

調査や業界の分析は、共通の核心的な論点を示しています。それは、ステーブルコインは発行体（TetherやCircleなど）の信用に依存し、規制当局による凍結や差し押さえの対象になり得る一方、ビットコインは技術的に単一の機関によるコントロールを受けないという点です。AIモデルが訓練データに基づき、「長期間干渉を受けずに購買力を維持できる資産は何か」と推論する際、ビットコインの検閲耐性がより優れていると見なされているのです。

AI代理のビットコイン嗜好は、将来的にAIがビットコイン決済を大量に採用することを意味するのか？

必ずしもそうではありません。解釈には注意が必要です。BPI自身も指摘している通り、この調査結果は訓練データ内のパターンを反映しているものであり、現実世界の応用を予測したものではありません。AIモデルの訓練データには多くの暗号通貨関連の文献が含まれており、これがビットコインに対する認知的偏好を系統的に拡大している可能性があります。実際の決済においてAI代理がどの資産を選択するかは、接続される支払いインフラ、規制環境、開発者のシステム設計に依存し、「自主的な嗜好」ではありません。

Anthropicのモデルが最も高いビットコイン嗜好率（68%）を示す理由は何か？

BPIの調査では、これについて確定的な説明は示されていません。考えられる要因としては、各メーカーの訓練過程における暗号通貨や分散型金融に関するテキストのサンプリング比率の違い、訓練データの締め切り日、またはRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）過程での金融問題への回答調整の違いが挙げられます。OpenAIのモデルが示す26%の嗜好率は他と比べて低く、これは一部の財務アドバイスシナリオにおいてより保守的な回答を志向した訓練方針とも関係している可能性があります。