AIとWeb3の関係とは？互いの弱点を補う仕組みと活用事例をわかりやすく解説

「AIとWeb3を組み合わせるとすごい」という話を、会議や記事の見出しで見かける機会が増えています。生成AI（人工知能）は文章や画像を瞬時に作り出し、Web3（ブロックチェーンなどの分散型技術）は資産やデータを個人が管理できる仕組みを広げてきました。それぞれは理解できても、なぜこの2つがセットで語られるのか、つなげると結局何になるのかは、意外とつかみにくいところです。

両者が並べて語られる理由は、一言でいえば「互いの弱点を補い合える」からです。AIが苦手なことをWeb3が引き受け、Web3が苦手なことをAIが引き受ける関係にあります。この関係の骨格をつかむと、断片的に見えていたニュースや事例が一本の線でつながって見えてきます。

本記事では、AIとWeb3がなぜ補完関係にあるのかを対比で示したうえで、組み合わせで実際に何ができるのかを、稼働している企業・プロジェクトの実例とともに整理します。あわせて日本の政策動向や課題・リスク、自社で活用を検討する際の入口までを解説します。

AIとWeb3はなぜ補完関係なのか

ここではまず、AIとWeb3がセットで語られる理由である「相互補完」の骨格を、対比で押さえます。ポイントは、片方が苦手なことをもう片方が引き受けるという双方向の関係にある点です。

大手監査・コンサルティングファームのEYは、この関係を具体的な仕組みで説明しています。AIの弱点である「生成した情報の真正性を保証できない問題」を、Web3のブロックチェーンが補います。逆にWeb3の弱点である「使い勝手の悪さ」は、生成AIが補います。次の対比表は、どちらがどちらを補うのかを整理したものです。

補い合う方向	弱みを抱える側と、その弱み	もう一方がどう補うか
Web3 → AI	AI：生成した情報の真正性を保証できず、ハルシネーション（誤情報の生成）が本物と見分けづらい	ブロックチェーンの公証性を使い、AIが作った記事や画像を「ハッシュ化」して署名・記録し、改ざんや偽物を検証できるようにする
AI → Web3	Web3：操作画面や体験が複雑で、専門知識がないと使いこなしにくい	生成AIが複雑なWeb3の操作を仲介し、一人ひとりの好みに合わせた使い勝手の良い体験を提供する
相互	双方：データを価値ある資産として、安全に活用・取引したい	AIがデータから価値を引き出し、ブロックチェーンでその来歴を保証して、信頼できる形で取引・流通させる

EYは、AIが生む誤情報について「ハルシネーション（モデルが生成する偽・誤情報で、正確な情報と見分けがつかないことが多い）はインターネットで拡散し」大きな問題になっていると指摘したうえで、Web3による解決を次のように述べています。

Web3がブロックチェーンの公証性を利用し、偽・誤情報の根絶に役立つと思われます。コンテンツ開発者は、記事や動画を「ハッシュ化」し、その結果をブロックチェーンに置き、公開鍵で署名をします

出典：AIとWeb3を組み合わせてビジネスを再構築するには｜EY Japan

反対に、Web3側の弱点についても同じインサイトの中で触れられています。普及を妨げる要因として「使い勝手の良いインターフェースとエクスペリエンスの不足」を挙げ、生成AIがその伴走者になりうると説明しています。

生成AIは今後、（中略）Web3の伴走者にもなり、使い勝手の良いインターフェースと、個々の好みに合わせたユーザー体験により、ユーザーが複雑なWeb3エコシステムへ対応するのに役立つでしょう

出典：AIとWeb3を組み合わせてビジネスを再構築するには｜EY Japan

このように、AIとWeb3は競合する技術ではなく、片方の弱みをもう片方が埋める補完関係にあります。この骨格を頭に置くと、次に紹介する具体的なユースケースが「なぜ組み合わせるのか」という視点で読み解けるようになります。

出典・参考資料（1件）

• 出典：AIとWeb3を組み合わせてビジネスを再構築するには｜EY Japan（https://www.ey.com/ja_jp/insights/innovation-realized/how-the-combination-of-ai-and-web3-could-reinvent-business）

そもそもAIとWeb3とは

相互補完の関係を理解する前提として、AIとWeb3それぞれが何を指すのかを最小限だけ確認します。どちらも広い概念のため、ここでは組み合わせの話に必要な範囲に絞ります。

AI（人工知能）は、大量のデータから学習し、文章・画像・音声などを生成したり、判断・予測を行ったりする技術です。近年は、ChatGPTに代表される生成AIや、人に代わって一連の作業を自律的にこなす「AIエージェント」が広がっています。強みは処理の速さと柔軟さにある一方、生成した内容が事実かどうかを自ら保証できない点が課題として知られています。

Web3（ウェブスリー）は、ブロックチェーンを基盤に、データや資産を特定の企業に預けず個人が管理できるようにするインターネットの考え方です。取引の記録が分散して保存され、改ざんが難しく、誰でも検証できる点が特徴です。暗号資産やNFT（非代替性トークン）、DAO（分散型自律組織）などがその具体的な形にあたります。

本記事では、この2つが交わったときに何が生まれるのかに焦点を当てて進めます。

Web3そのものの仕組みや、暗号資産・NFT・DAOといった具体的な形については、以下の記事で基礎から解説しています。前提を固めてから読み進めたい方は、あわせてご覧ください。

AI×Web3でできること（ユースケースと実在事例）

ここからは、AIとWeb3を組み合わせると具体的に何ができるのかを、実際に動いている企業・プロジェクトの例を中心に見ていきます。まだ研究段階にある有望な応用は、その旨を明示して取り上げます。

AI出力の真正性を証明・検証する

生成AIが作った文章や画像は、本物か偽物かを見た目で判断しにくくなっています。ここでWeb3が担うのが、真正性の証明です。前掲のEYが示すように、コンテンツをハッシュ化してブロックチェーンに記録し、公開鍵で署名しておけば、後からその内容が改ざんされていないかを検証できます。

この真正性の証明という課題には、ブロックチェーン以外の取り組みもあります。Adobeやマイクロソフト、BBCなどが参画する業界標準「C2PA（Content Credentials）」は、暗号署名とメタデータで来歴を記録する仕組みで、必ずしもブロックチェーンを使いません。AI生成物の真正性が、業界標準が作られるほど現実的なテーマになっていることを示しています。

それでも、特定の企業に依存せず、誰でも公開の場で改ざんの有無を検証できる点は、ブロックチェーンならではの強みです。用途に応じて、両者を組み合わせて真正性を高める動きも出ています。

出典・参考資料（1件）

• 参考資料：C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）公式（https://c2pa.org/）

AIエージェントにウォレットを持たせ、自律的に決済させる

人に代わって作業をこなすAIエージェントが広がると、次に必要になるのが「支払いの手段」です。ここでWeb3の暗号資産ウォレットが役立ちます。AIエージェントにウォレットを持たせれば、人間を介さずにサービス利用料やデータの対価をやり取りできるようになります。

暗号資産取引所大手のCoinbaseは、この用途に向けた開発ツール「AgentKit」を公開しています。公式リポジトリでは「Every agent deserves a wallet.（すべてのエージェントにウォレットを）」と掲げ、AIエージェントに暗号資産ウォレットとオンチェーンでの取引機能を与えるツールキットだと説明しています。関連して、自律的なAI決済に向けたプロトコルの開発も進んでいます。

AgentKit is Coinbase Developer Platform’s toolkit for giving AI agents a crypto wallet and onchain interactions.

出典：Coinbase AgentKit 公式リポジトリ（GitHub: coinbase/agentkit）

出典・参考資料（1件）

• 出典：Coinbase AgentKit README｜Coinbase Developer Platform（https://github.com/coinbase/agentkit）

DAOの意思決定をAIが支援する

DAOは、参加者の投票で運営方針を決める組織形態ですが、多数決だけでは少数意見が埋もれたり、議論が深まりにくかったりする課題があります。この意思決定をAIが支援する構想が研究されています。

スタンフォード大学とGoogleの研究者による論文「Generative Agents」は、記憶や省察にもとづいて人間らしい振る舞いをシミュレートするAIエージェントを提示しました。

論文の要旨では、これらのエージェントが「form opinions, notice each other, and initiate conversations（意見を形成し、互いを認識し、会話を始める）」と説明されています。こうした技術は、DAOの合意形成を熟議に近づける方向で応用が期待されています。

ただし、これは研究段階で示された可能性であり、稼働中の「DAO×AI」製品が広く普及している段階ではありません。実運用の事例はこれから積み上がっていく領域として捉えるのが実態に近いところです。

DAOがそもそもどのような仕組みで意思決定し、どんなビジネスモデルで運営される組織なのかは、以下の記事で基礎から解説しています。

出典・参考資料（1件）

• 出典：Park et al. “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior”（Stanford University／Google Research, 2023）（https://arxiv.org/abs/2304.03442）

トークンで「人間であること」を証明する

生成AIが人間と見分けのつかない文章や画像を作れるようになると、オンライン上で「相手が本物の人間か」を確かめる手段が重要になります。この課題に、トークンのインセンティブとブロックチェーンで取り組むのがWorldcoin（現：World）です。

Worldは、AIの進展にともない「人間が作ったコンテンツとAIが作ったコンテンツを区別することがますます重要になっている」と説明しています。そのうえで、個人が本物で唯一の人間であることをプライバシーを保ったまま証明する「World ID」という仕組みを提供しています。虹彩をスキャンする専用デバイスで人間性と唯一性を確認し、ゼロ知識証明（ZKP）で個人を追跡できないようにする設計です。

Worldは、本人確認を済ませた利用者へトークン（WLD）を配布する仕組みを設け、人間であることの証明を広く普及させることを目指しています。

As AI advances, it’s becoming increasingly important to differentiate between human- and AI-generated content online

出典：Proof of personhood: What it is and why it’s needed｜World

出典・参考資料（2件）

• 出典：Proof of personhood: What it is and why it’s needed｜World（https://world.org/blog/world/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed）
• 出典：What is Worldcoin (WLD) and how to use it｜World（https://world.org/blog/how-to/what-is-worldcoin-wld-and-how-to-use-it）

AIで価値化したデータを、ブロックチェーン上の市場で取引する

企業が持つデータは、それ自体が資産になりつつあります。近年進んでいるのが、AIで価値を引き出したデータを、ブロックチェーン上で売買できる市場をつくる動きです。

米国のDatavault AI（NASDAQ上場、ティッカー：DVLT）は、AIでデータから価値を抽出してブロックチェーン上でトークン化し、当事者同士（ピアツーピア）で取引できる市場「Information Data Exchange（IDE）」を構想しています。

[The platform applies] AI to extract real intelligence from data, then tokenizes it on blockchain to ensure trust, control, and long-term value creation.

出典：Datavault AI 公式サイト

AIが「データの中身を読み解く力」を、ブロックチェーンが「そのデータが確かに本物で改ざんされていないという裏づけ」を担います。この分担が、データを安心して取引できる基盤づくりにつながります。

出典・参考資料（1件）

• 出典：Datavault AI 公式サイト（https://dvlt.ai/）

AI×Web3の政策動向とこれから

ここからは、AIとWeb3の交差点が政策の世界でどう扱われているか、そして将来像を見ていきます。将来の話は抽象論になりがちですが、日本では政府・与党の文書が具体的に言及しはじめています。

自由民主党のAI・web3小委員会がまとめた「AIホワイトペーパー2.0」（2026年5月）は、AIエージェントが人に代わって購買や決済までを一気通貫で行う「エージェンティック・コマース」が現実になりつつあると指摘しています。そのうえで、その基盤としてブロックチェーンやステーブルコインなどのオンチェーン金融が重要になると位置づけています。

エージェント AI が人に代わって情報収集、比較、購買、決済などを一気通貫で行う「エージェンティック・コマース」は、現実のものとなりつつある。その基盤として、ブロックチェーンやステーブルコイン・トークン化預金などのオンチェーン金融の重要性も高まっている。

出典：AIホワイトペーパー2.0 ―AI駆動型国家への構造転換―｜自由民主党 デジタル社会推進本部 AI・web3小委員会

先に紹介したCoinbaseのAgentKitのような「AIエージェント×ウォレット」の技術は、この将来像を技術面から裏づけるものです。AIエージェントが自律的に取引する経済圏が、政策と実装の両面で現実味を帯びつつあります。

この「AIエージェントが自律的に取引する経済圏」という見立ては、Web3事業の支援に携わる実務家からも語られています。株式会社ICHIZEN HOLDINGSの水野氏は、AIの普及とブロックチェーンの関係について次のように述べています。

政府側の動きも文書に表れています。自民党の「web3提言2025」では、AIとWeb3の連動について次のように触れ、経済産業省とデジタル庁が注視していると記しています。

メタバースやAIとweb3の連動については、徐々に民間で取り組みが進みつつある。経済産業省及びデジタル庁は、こうした動きを注視しつつ、必要な政策対応を検討。

出典：web3提言2025 ～暗号資産を国民の資産形成に資する資産へ～｜自由民主党 政務調査会 デジタル社会推進本部

出典・参考資料（2件）

• 出典：AIホワイトペーパー2.0 ―AI駆動型国家への構造転換―｜自由民主党 デジタル社会推進本部 AI・web3小委員会（https://www.taira-m.jp/AIホワイトペーパー2.0.pdf）
• 出典：web3提言2025｜自由民主党 政務調査会 デジタル社会推進本部（https://storage2.jimin.jp/pdf/news/policy/210615_4.pdf）

AI×Web3の課題とリスク

ここまで可能性を中心に見てきましたが、AI×Web3はまだ発展途上の領域です。過剰な期待に流されないために、理想と現実のギャップも押さえておきます。

制度面の課題は、政策文書が率直に認めています。前述のAIホワイトペーパー2.0は、AIエージェントによる取引について、現行法が想定していない論点が多く残っていると指摘しています。

現行法は、法律行為や金融取引の主体として自然人又は法人を前提としており、エージェント AI による取引の効果帰属、責任分配、業規制の適用関係、本人確認や AML/CFT への対応など、多くの論点が未整理である。

出典：AIホワイトペーパー2.0｜自由民主党 デジタル社会推進本部 AI・web3小委員会

技術面にも留意点があります。AIが生む誤情報（ハルシネーション）の問題は、EYが指摘するとおり依然として大きく、ブロックチェーンで真正性を担保できるのは「記録された後の改ざん」に対してです。もとの情報が正しいかどうかは、別途人の目や一次情報での確認が欠かせません。

ユースケースの多くも、研究段階や実証段階のものが含まれます。「できるようになる」と「すでに広く使われている」の間には距離があります。自社での検討では、実際に稼働している事例かどうかを見極める姿勢が求められます。

AI×Web3を自社で活かすには

ここまでの内容を踏まえ、自社で活用を考えるときの入口を整理します。大切なのは、技術の導入そのものを目的にせず、解決したい事業課題から逆算することです。

日本発の実例として参考になるのが、株式会社Gaudiyの取り組みです。同社はブロックチェーン基盤のファンプラットフォーム「Gaudiy Fanlink」を、バンダイナムコグループや集英社などのIP企業に提供してきました。そこにAIによる画像生成を組み合わせ、ファンが写真をアップロードして好きなシーンを選ぶと、AIがデジラマ（ジオラマ風のデジタル画像）を生成するサービスを実現しています。

学習データが十分でない中でも、複数のAIに異なる判定を任せることで、IPの検出精度をオープンベータ開始からの1週間で50%から90%へ高めたと説明されています。

この事例が示すのは、「AI×Web3だから何かをする」のではなく、ファンの体験を良くするという事業目的が先にあり、その手段としてAIとWeb3を組み合わせている点です。自社で検討する際も、まず解決したい課題を定め、AIやWeb3が本当に最適な手段かを見極めるところから始めるのが現実的です。

自社で検討を進めるときは、次の順序で見ていくと判断しやすくなります。

1. 解決したい事業課題を具体的に定める
2. その課題にブロックチェーンやAIが本当に必要か、通常のシステムで足りないかを見極める
3. いきなり大きく作らず、小さなPoC（概念実証）で効果と実現性を確かめる

もっとも、AI×Web3は技術理解から事業への落とし込みまでの距離が大きい領域です。自社だけで判断が難しい場合は、構想の整理から実装までを伴走してくれる専門の支援サービスを活用する選択肢もあります。

出典・参考資料（1件）

• 出典：Gaudiy: AI を活用したガンプラのデジラマ画像生成サービスで、IP とファンをつなぐ新たなコミュニティを開拓｜Google Cloud 公式ブログ（https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/gaudiy-ai-powered-digital-image-generation-service-for-gunpla）

AI×Web3の活用を支援するサービス

ここでは、AI×Web3を含むWeb3事業の立ち上げ・活用を、構想の整理から実装まで伴走する支援サービスを紹介します。AIとの組み合わせを重視する場合は、比較表の「AI領域への対応」の列を軸に見比べてください。まずは各サービスの特徴を一覧で確認します。

Web3を活用した事業づくりの全体像や、支援サービスの選び方は、以下の記事でも具体的な活用事例とともに解説しています。AI×Web3に限らず、Web3ビジネスの導入を幅広く検討したい方は、あわせてご覧ください。

※各社の公開情報にもとづく（2026年9月時点）。最新の料金・仕様は各社公式サイトでご確認ください。

1. WEB3/ブロックチェーン総合コンサルティング（株式会社ICHIZEN HOLDINGS）

株式会社ICHIZEN HOLDINGSが提供する、新規事業開発・システム開発・マーケティング・トークンプロジェクトを企画から運用まで一気通貫で支援する総合コンサルティングです。共同代表は暗号資産メディア「CoinPartner」を運営し上場企業へ売却した経歴を持ち、その後も上場企業のスキームでディーリングや会計税務、トークンプロジェクト支援を実務で重ねてきました。

強みは、企画・設計にとどまらず実装まで手を動かして伴走する点にあります。ある開発会社では延べ500名規模の社内研修を担当し、実際にチェーンを触ってプロダクトを試作するところまで支援した実績があります。トークンプロジェクトでは、エコノミクス設計からマーケティング、マーケットメイクまでを担い、DEX（分散型取引所）上での公開を成功させた事例も公表しています。

「Web3に投資したが事業が回らない」という企業の立て直し相談に、実務で応えられる体制を持っています。

2. Decentierコンサルティング（株式会社Decentier）

「Beyond Consulting We Build.」を掲げる株式会社Decentierは、Web3領域の新規事業開発を、市場調査・戦略策定から設計・開発まで一貫して手がけるプロダクト開発会社です。

公式のサービスメニューは「ブロックチェーンコンサルティング」「新規事業コンサルティング」「AIエンジニアリング」の3つで、ブロックチェーンとAIの専門性を、ビジネス・デザイン・エンジニアリングの実装力と組み合わせて提供しています。

AIエンジニアリングを正式なメニューに掲げている点は、AI×Web3の実装を検討する企業にとって相談しやすい特徴です。実績として、Web3経済圏の戦略策定や、大手金融機関の暗号資産関連プロダクトの企画・開発、不動産×Web3の構想づくりなどが公式サイトで公開されています。上流の構想から実装までを同じチームで進めたい場合の選択肢になります。

3. Web3 CONSULTING & DEVELOPMENT（株式会社アツラエ）

株式会社アツラエのWeb3 CONSULTING & DEVELOPMENTは、Web3事業の立ち上げに伴走するコンサルティングと受託開発をひとつのチームで提供するサービスです。企画段階の相談から、オンチェーン分析やセキュリティ設計、ステーキング・レンディングといった具体的な実装まで、Web3で必要になる工程をひととおりカバーできる体制を強みにしています。

「まずはPoCで試したい」という段階から、本格的なサービス化を見据えた実装まで、同じチームが一貫して担う点が特徴です。技術理解から事業への落とし込みまで距離があるWeb3領域で、「どうすれば自社の事業に結びつけられるのか」を一緒に考える伴走型の支援を想定しています。

近年はWeb3とAIをかけ合わせた取り組みにも力を入れ、生成AIの活用を支援するコンサルティングも提供しています。予算に応じて勉強会やワークショップの開催にも対応しています。

4. Web3コンサルティング・ブロックチェーン開発（Netsujo株式会社）

Netsujo株式会社は、2023年に京都で創業した、Web3・AI・ブロックチェーン領域の実装型の事業開発（BizDev）企業です。企業や自治体の新規事業・DXを対象に、事業課題の整理から、Web3を使うべきかどうかの判断、PoC設計、要件定義、開発、本番導入、運用改善までを一貫して支援しています。AIとWeb3の両方を守備範囲に置くサービスです。

特徴的なのは、Web3の導入を前提に提案しない姿勢です。すべての課題にブロックチェーンが必要とは考えず、Web2やAIで十分な場合は「Web3を使わない」という選択肢も示したうえで、事業課題・顧客価値・費用対効果・運用体制から最適な方法を設計すると説明しています。「技術の導入を目的にしない」という考え方は、AI×Web3を冷静に検討したい企業と相性の良い視点です。

AIとWeb3を組み合わせる意義について、Netsujo株式会社の飯田氏は、今後力を入れる研究の方向性として次のように語っています。

まとめ

AIとWeb3がセットで語られるのは、互いの弱点を補い合える関係にあるからです。AIが苦手な「出力の真正性」をWeb3のブロックチェーンが担い、Web3が苦手な「使い勝手」を生成AIが担います。この骨格を押さえると、真正性の証明やAIエージェントの決済、人間性の証明といった個々のユースケースが、一本の線でつながって見えてきます。

一方で、多くの取り組みは研究段階・実証段階にあり、制度面の論点も未整理です。自社で活用を考えるときは、技術の導入を目的にせず、解決したい課題から逆算し、実際に稼働している事例を見極める姿勢が欠かせません。構想から実装までの距離が大きい領域だからこそ、必要に応じて伴走できる支援サービスを活用しながら、自社に合った一歩を見つけていくのが着実です。

よくある質問（FAQ）

Q. AI×Web3とは何ですか？

A. AI×Web3とは、AI（人工知能）とWeb3（ブロックチェーンなどの分散型技術）を組み合わせ、互いの弱点を補い合って新しい価値を生む取り組みのことです。AIが苦手な「生成した情報の真正性の保証」をWeb3のブロックチェーンが担い、Web3が苦手な「使い勝手の悪さ」を生成AIが補う、という双方向の補完関係が基本の骨格になります。

この関係を押さえると、断片的に見えるニュースや事例が一本の線でつながって理解できます。

Q. AIとWeb3は何が違い、なぜセットで語られるのですか？

A. AIとWeb3が担う役割は異なり、AIは「データから価値や判断を生み出す力」、Web3は「その情報の真正性や来歴を改ざんされない形で保証する仕組み」を得意とするため、弱点を補い合う関係としてセットで語られます。AIは処理が速く柔軟な一方で、生成した内容が事実かどうかを自ら保証できません。Web3は改ざんに強く誰でも検証できる一方で、操作画面や体験が複雑という弱点があります。

片方の弱みをもう片方が埋められる点が、両者を組み合わせる理由です。

Q. AIエージェントの決済に暗号資産（クリプト）を使う意味は何ですか？

A. AIエージェントの決済に暗号資産を使う意味は、人間を介さずにAI自身が自律的に、サービス利用料やデータの対価をやり取りできるようになる点にあります。人に代わって作業をこなすAIエージェントが広がると、次に支払いの手段が必要になります。暗号資産取引所大手のCoinbaseがAIエージェントにウォレット機能を与える開発ツール「AgentKit」を公開するなど、その基盤づくりが進んでいます。

自民党のAIホワイトペーパー2.0も、AIが購買・決済まで一気通貫で行う「エージェンティック・コマース」の基盤として、ブロックチェーンやステーブルコインなどのオンチェーン金融の重要性を指摘しています。

Q. AI×Web3は今すぐ自社で使える実用段階ですか？

A. AI×Web3は、一部は実在の製品・サービスとして稼働している一方、多くはまだ研究段階・実証段階にあり、領域全体としては発展途上です。AI生成物の真正性証明や、AIエージェントへのウォレット付与などは実際に動く事例がありますが、DAOの意思決定をAIが支援する構想などは、研究で可能性が示された段階にとどまります。

加えて、AIエージェントによる取引の責任の所在など制度面の論点も未整理です。自社で検討する際は、「できるようになる」と「すでに広く使われている」を区別し、実際に稼働している事例かどうかを見極める姿勢が欠かせません。

Q. AI×Web3を自社で始めるには何から検討すればよいですか？

A. AI×Web3を自社で始めるときは、技術の導入そのものを目的にせず、解決したい事業課題から逆算して、AIやWeb3が本当に最適な手段かを見極めるところから始めるのが現実的です。日本発のGaudiyの事例も、「ファンの体験を良くする」という事業目的が先にあり、その手段としてAIと画像生成、ブロックチェーンを組み合わせています。

ただしAI×Web3は技術理解から事業への落とし込みまでの距離が大きい領域のため、自社だけで判断が難しい場合は、構想の整理から実装までを伴走できる専門のWeb3ビジネス支援サービスを活用する選択肢もあります。

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