拓海先生、最近うちの若手が「Web3とAIを組み合わせれば新しい市場ができる」って騒いでましてね。正直、何がそんなに目新しいのか分からなくて。ざっくり教えていただけますか？
素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この論文はWeb3の「分散管理」とAIの「サービス化」を結びつけ、誰もが使えるAIサービスの市場をつくる方法を提示しているんですよ。要点は三つで、収益化の多様化、サービスの開放性、そしてセキュリティ設計です。大丈夫、一緒に見ていけるんです。
収益化の多様化、ですか。うちの現場で言えば、取引先が増えるとか、外注を減らせるとか、そういうイメージで合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！そうです。ここで言う収益化の多様化とは、従来の「製品＝売切り」や「サービス＝契約」以外に、暗号資産（cryptocurrency、暗号資産）を使った即時決済や、資産をロックして無料でサービスを使わせる仕組みでユーザー層を広げることを指します。例えるなら、見本市で試供品を配って新規客を増やすような戦術です。
なるほど。でも現場の不安はやっぱりセキュリティとコストですね。クラウドで十分じゃないか、と言われそうです。これって要するに、安全にかつ効率的にAIを提供する別の方法を作るということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。論文はクラウド一極ではなく、Web3の分散基盤を使ってAIを提供する意義を示しています。具体的には、ブロックチェーンに近い「レイヤー1（Layer 1、L1）レイヤー1基盤」にサービスの一部を組み込み、暗号資産決済やプロトコルレベルでの権利管理を行うことで、運用コストや取引の透明性を改善できると主張しています。
ただ、技術的にそれをやるには相当な工数がかかるでしょう。うちの人間はAIの素人だし、投資対効果が見えないと上は動きません。導入の現実性についてはどう説明すればよいですか？
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の説明は重要です。論文は三段階の実装ロードマップを提案しています。まずはユーザー体験（UX）を優先して小規模で検証し、次にプロトコルと経済設計（トークン経済など）を整え、最後に大規模な商用展開に移行する流れです。これなら段階的投資でリスクを抑えられます。
段階的に進めるのは安心できますね。ところで、具体的にどんなサービスが想定されているのですか？うちの製造業に役立つイメージが欲しいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！想定されるのは、故障予知のAIモデルを複数ベンダーが提供するマーケット、試験データを一時的にロックしてモデル評価ができる仕組み、そして成果に応じて暗号資産で報酬を分配する仕組みです。製造業なら、テストラインのデータを集めて外部モデルで分析し、得られた知見をライセンスで購入する、といった使い方が現実的です。
なるほど。結局、外部に出すデータの取り扱いや、誰が責任を持つのかが肝ですね。これって要するに、データの管理ルールと報酬設計を技術で担保する、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。論文はプロトコルでデータの一時ロックや利用ルール、検証手順を定めることで、透明性と責任分担を担保する仕組みを示しています。技術とルール設計の両輪が揃えば、外部資源の活用が安全に進められるのです。
分かりました。最後にもう一つだけ伺います。忙しい経営会議で端的にこの論文の価値を言うとしたら、何と言えば良いですか？
素晴らしい着眼点ですね！結論だけを会議で伝えるなら、「この論文はWeb3の分散基盤を用いてAIの提供と課金を再設計し、低コストで透明なAIマーケットを実現する実装指針を示している」と言えば十分に要点が伝わります。短く3点にまとめると、商用性の担保、ユーザーフレンドリーな体験、及びプロトコルによる安全性です。
分かりました。自分の言葉で言うと、「要はWeb3の仕組みを使って、より開かれた形でAIを売買できる場を作り、支払いや権利のルールを明確にして事業化しやすくした」ということですね。よし、まずは小さく検証して上に説明してみます。ありがとうございました。
