現在日時：2026-08-19 JST

1. 結論

EthereumやSolanaなど主要L1では、今後Protocol Complexityが大きく増加すると考えられる。

しかし同時に、プログラムを作る側もAIによって急速に進化する。

今後は、

人間のprogrammerがAI補完を使う

という段階から、

AI agent群が実装・テスト・レビュー・修正まで進め、人間が仕様設計と最終承認を担う

方向へ進む可能性が高い。

したがって、ブロックチェーン開発者不足の問題は単純な「人手不足」ではなくなる。

将来の中心課題は、

何を作るべきかを正しく仕様化し、AIが作ったものが安全であることを検証できるか

へ移っていく可能性がある。

2. AIが変える開発工程

従来のsoftware developmentでは、多くの工程を人間が直接担当してきた。

今後はAI agentがその多くを担う可能性がある。

開発工程	現在	今後のAI化
仕様理解	人間中心	AIがEIP、SIP、specを解析
実装	人間＋補完	AI agentが大部分を実装
Unit test	人間作成中心	AIが自動生成
Integration test	CI＋人間	AIがscenario生成
Fuzzing	専門家中心	AIがattack surfaceを探索
Client差分比較	手作業＋CI	AIが自動差分解析
Security review	人間専門家	AI一次レビュー＋人間最終判断
Bug修正	人間	AIが再現、修正、再テスト
PR review	人間中心	AI self-review＋人間承認

AI coding agentは単なるautocompleteではなく、

Issue
  ↓
Repository解析
  ↓
実装計画
  ↓
Code変更
  ↓
Test
  ↓
修正
  ↓
Pull Request

まで自律的に行う方向へ進んでいる。

3. AIは開発者負担を大きく軽減する可能性がある

EthereumやSolanaの開発負担が増える最大の理由の一つは、変更範囲が広くなっていることである。

例えば一つのProtocol変更が、

Consensus
Execution
Networking
Wallet
Fee
Mempool
Security
Client compatibility

へ波及する。

AIはこのような大量の依存関係を追跡する作業に向いている。

将来的には、

Protocol proposal
      ↓
AI dependency analysis
      ↓
影響範囲抽出
      ↓
複数clientへpatch生成
      ↓
test generation
      ↓
regression check

という流れが可能になる。

このため、単純なcoding burdenは大幅に低下する可能性がある。

4. しかしAIは「複雑性を生産する能力」も高める

ここが重要である。

AIによって実装コストが下がると、人間は必ずしもsystemを単純化するとは限らない。

むしろ、

AIで開発速度上昇
      ↓
実装可能な機能数増加
      ↓
Protocol Complexity増加
      ↓
さらにAIが必要

という循環が起こる可能性がある。

例えば、AIによって開発コストが従来の20%になった場合、

「同じ機能を5分の1のコストで作る」

だけではなく、

「従来なら不可能だった5倍複雑な機能を作る」

方向へ進む可能性がある。

つまり、

AIはComplexityを減らす技術であると同時に、Complexityを増やす技術にもなり得る。

これは今後のsoftware engineering全体に共通する重要な問題である。

5. BlockchainではAI生成コードのリスクが特に大きい

通常のWeb serviceでbugが発生しても、rollbackやhotfixで復旧できる場合が多い。

しかしL1 blockchainでは事情が異なる。

Consensus関連のbugは、

AI-generated bug
       ↓
client Aとclient Bで異なる挙動
       ↓
state divergence
       ↓
consensus split

につながる可能性がある。

そのためBlockchainでは、

AI Coding

だけを高速化することは危険である。

同時に、

AI Verification

を発達させる必要がある。

6. AI CodingよりAI Verificationが重要になる

今後のBlockchain開発では、AI coding agentだけでなく、独立したverification agentが重要になる。

理想的な開発構造は次のようになる。

Specification Agent
        ↓
Implementation Agent A
Implementation Agent B
        ↓
Test Generation Agent
        ↓
Formal Verification Agent
        ↓
Adversarial / Fuzz Agent
        ↓
Cross-client Comparison Agent
        ↓
Human Core Developers
        ↓
Merge

一つのAIに、

仕様作成
実装
検証

をすべて任せるのではなく、役割を分離する。

これは人間社会における、

設計
実装
監査

の分離と同じである。

7. 「AIが作り、別AIが壊す」構造

Securityでは特に、

Defender AIとAttacker AIを競わせる

構造が重要になる可能性がある。

例えば、

Developer AI
      ↓
Protocol implementation
      ↓
Adversarial AI
      ↓
Attack generation
      ↓
Bug発見
      ↓
Developer AI修正
      ↓
再攻撃

という自動loopが考えられる。

この方法は、

fuzzing
edge-case探索
invariant violation
economic attack
consensus divergence

などの発見に有効になる可能性がある。

8. Formal Methodsの価値はAI時代にむしろ上がる可能性

AIがcodingを大量生成する時代になると、

「コードを書けること」

自体の希少性は低下する。

その代わり、

「正しい仕様を定義できること」

の価値が上がる可能性がある。

Formal specificationが存在すれば、

Formal Specification
        ↓
AI Implementation A
AI Implementation B
        ↓
Formal Verification
        ↓
Specificationとの一致確認

という構造を作れる。

これはAI時代と非常に相性が良い。

AIに自然言語だけで、

「正しいEthereum clientを作って」

と命令するより、

数学的・形式的な仕様が存在する方が検証可能性が高い。

9. CardanoのFormal MethodsがAI時代に再評価される可能性

これはCGTAの推測である。

Cardanoは従来から、

Research
↓
Specification
↓
Formal methods
↓
Implementation
↓
Testing

という開発思想を重視してきた。

従来、この方法は、

開発が遅い
academicすぎる
実装速度で不利

と批判されることもあった。

しかしAIがimplementation costを大幅に下げると、状況が変わる可能性がある。

AI時代には、

実装速度より、正しい仕様を持っていること

の方が重要になる可能性があるからである。

形式仕様が存在すれば、

AI実装
別client実装
test生成
formal verification
regression verification

を自動化しやすくなる。

そのため、

AI時代にはFormal Methodsの価値がむしろ上昇する

可能性がある。

ただし、これは現時点では推測であり、確定事項ではない。

10. EthereumとSolanaにもAI Verificationが必要になる

Ethereumではmultiple clientsが存在する。

SolanaでもAgaveとFiredancerなど複数client体制が進んでいる。

複数clientはsystemic riskを低減する一方、

Client A
=
Client B
=
Client C

を保証する必要がある。

AIはここで非常に有効になる可能性がある。

例えば、

同一block input
      ↓
複数client実行
      ↓
state transition比較
      ↓
差異検出
      ↓
AI原因解析

という自動verification systemが考えられる。

将来的には、Protocol upgradeごとに数百万から数十億のsimulation caseをAIが生成し、複数clientへ投入することも考えられる。

11. 人間のCore Developerの仕事はどう変わるか

2030年前後には、core developerの仕事そのものが変化する可能性がある。

現在：

仕様
↓
人間が実装
↓
人間がtest
↓
人間がreview

将来：

人間が設計原則を決める
        ↓
AIが仕様候補作成
        ↓
人間が仕様承認
        ↓
AI群が実装
        ↓
AI群がtest・攻撃・検証
        ↓
人間が最終判断

となる可能性がある。

つまりCore Developerは、

Coder

から、

Protocol Architect / Reviewer / Governor

へ近づいていく。

12. 不足する人材も変わる

AIによって単純なcoding capacityが増加すれば、不足する人材の種類も変わる。

将来重要になる可能性が高いのは、

Protocol architect
Cryptographer
Formal methods specialist
Security researcher
Specification engineer
Economic mechanism designer
AI-agent orchestrator
Governance specialist

である。

つまり、

何行コードを書けるか

ではなく、

system全体を理解し、安全な設計原則を定義できるか

が重要になる。

13. AI時代の新しいボトルネック

AIがcodingを高速化すると、ボトルネックは次のように移動する可能性がある。

Coding
  ↓
Specification
  ↓
Verification
  ↓
Governance

最終的には、

「作れるか」ではなく「作るべきか」

が最大の問題になる。

例えばAIが一週間で100個のEIPを実装できるようになっても、

Ethereumにその100個を導入すべきとは限らない。

むしろProtocol Complexityを増やしすぎる危険がある。

14. AIによるProtocol Complexity Inflation

今後起こり得る重要なリスクとして、

Protocol Complexity Inflation

が考えられる。

これは、

AIによって新機能の実装コストが低下し、必要以上にProtocolへ機能が追加される現象

である。

概念的には、

AI capability ↑
      ↓
Feature implementation cost ↓
      ↓
Feature proposals ↑
      ↓
Protocol Complexity ↑
      ↓
Verification burden ↑

となる。

したがってAI時代には、

何を実装できるか

より、

何を実装しないか

を決めるgovernance能力が重要になる。

15. 5段階シナリオ分析

以下は2026-08-19時点のCGTA推定である。

Scenario	2030年前後	推定確率
S5	AI coding＋formal verification＋自動spec検証が成熟し、複雑性を管理可能	20%
S4	AI agentが開発負担の大部分を吸収、人間は設計・監査中心	40%
S3	AIで開発速度は上がるがComplexityも増え、負担軽減効果が相殺	27%
S2	AI生成コードによるbug・security incidentが増える	10%
S1	AI-driven complexityが検証能力を上回り、重大なprotocol failure	3%

中心シナリオはS3〜S4と考える。

つまり、

AIによって開発者不足はかなり緩和されるが、Protocol Complexity問題そのものは残る

可能性が高い。

16. 前回の結論の修正

前回、

将来のBlockchain最大のボトルネックは、人間がProtocol全体を理解・検証できる限界

と整理した。

AIの進化を考慮すると、より正確には、

将来のボトルネックは「コードを書く能力」ではなく、「仕様を正しく定義し、AI群が作ったsystemが安全であることを検証し、どの変更を採用するか判断する能力」

になると考えられる。

つまり、

Human Coding
↓
AI Coding
↓
AI Verification
↓
Human Specification & Governance

へ役割が移動する。

17. 結論

AIはEthereumやSolanaの開発者負担を大幅に軽減する可能性がある。

しかしAIは同時に、

より複雑なProtocolを作れる能力

も高める。

したがって、

AIが開発者不足を解決する

だけではなく、

AIによってProtocol Complexity自体がさらに増える

可能性も考える必要がある。

今後重要になるのは、

AI Coding
AI Verification
Formal Specification
Formal Verification
Multi-client testing
Adversarial AI
Protocol Governance

の組み合わせである。

最終的にBlockchain開発の中心は、

人間がコードを書く世界
        ↓
AIがコードを書く世界
        ↓
AI同士が実装・検証し
人間が仕様と採否を決める世界

へ移行する可能性がある。

この世界では、最も重要な能力はprogramming speedではない。

正しい仕様を作り、複雑性を制御し、安全に進化させる能力

である。

Sources

GitHub Docs, Copilot coding agent / cloud agent

https://docs.github.com/en/copilot/concepts/agents/cloud-agent/about-cloud-agent

GitHub Blog, GitHub Copilot coding agent updates

https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/whats-new-with-github-copilot-coding-agent/

OpenAI, Introducing Codex

https://openai.com/index/introducing-codex/

OpenAI, Unrolling the Codex agent loop

https://openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/

METR, Early 2025 AI Experienced Open-Source Developer Study

https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/

金融庁「預金取扱金融機関の耐量子計算機暗号への対応に関する検討会報告書」

令和6年11月26日

Fact Check Note

AI coding agentは、repository解析、code変更、test、PR作成などを自律的に実行する方向へ進んでいる。
AIがsoftware engineering productivityを常に改善するとは現時点では断定できない。taskやdeveloper experience、tool maturityによって結果は異なる。
Blockchain consensus softwareでは、通常のapplication softwareよりもimplementation divergenceの影響が大きい。
「AI Verification Agent」「Protocol Complexity Inflation」は本稿の分析上の概念であり、Ethereum・Solanaの公式用語ではない。
CardanoのFormal Methods重視がAI時代に有利になるという部分はCGTAの推測であり、確定事項ではない。
AIによる2030年前後の開発構造およびシナリオ確率はCGTAによる将来予測である。

作成年月日：2026-08-19 JST