Token Based Economy｜CAPXLE株式会社

情報システムを作る費用と使う費用が下がれば、経済に参加できる人も、そこで生まれる仕事も変わっていく。 何かを生み出したい、新しい事業を始めたいと思っても、そのための費用を上回る価値を生み出せなければ、続けることは難しい。AIによってシステムの生成費用が下がり、利用する費用が電気代に近づいていくとしたら、これまで成立しなかった小さな仕事や事業が、数多く成立するようになるのではないか。Token Based Economyは、その変化から新しい経済圏が生まれ、個人ができることまで広がっていく、という仮説である。

この構想で中心になるトークンは、AIやシステムを使った量に応じて費用を負担する、という考えにつながっている。 サービスごとに月額料金を重ねていくよりも、必要なときに必要な処理を使い、その利用量に応じて支払えるようにしたい。使う量が少ない人は少ない負担で利用でき、いろいろな道具を試しやすくなる。その先に、日常の情報処理をわずかな費用で使える状態を思い描いている。ここでいう電気代に近い費用とは、そうした将来像を表したものである。

もう一つのトークンは、情報や処理を提供した人の貢献に報いる、ポイントのような意味を持つ。 企業や専門家が持つ情報処理の能力を、AIを通じて他の人にも提供する。その貢献に報酬が戻るようにすれば、利用者が便利になるだけでなく、提供する側も収入を得られるのではないか。使った量をもとにする費用と、貢献に対する報酬。この二つをつなぎ、道具を使う人と作る人の両方が参加できる経済を考えている。

費用を下げるための出発点は、同じ情報処理を、そのたびに作り直すことを減らすことにある。 世界のさまざまな場所で、人やAIが似た処理を繰り返している。一度作ったものが、その場限りで終わるなら、次に必要とした人も同じように費用をかけることになる。すでに誰かが作った処理を、次の人も使える形で残しておけばどうだろうか。生成したものを再利用できるようにすることが、カプセルという考えの土台になる。

カプセルには、文章やデータだけでなく、実際に動く道具や演算の処理も含める。 答えを残すことに加えて、その答えを得るための手順や、作業を実行するコードも使い直せるようにする。利用するときには、必要に合うカプセルがあればそれを使い、なければ作る。そして新しく作るものも、次の利用につながる形で残す。この流れを積み重ねることで、毎回の生成に頼る部分を減らしていく。

一人のために作った道具が、次の人の出発点になる。 すでにあるものから始めて、自分に必要なところを少し変える。その変更したものもライブラリに置けば、また別の人が利用できる。ソースコードや構造が蓄積されるほど、次に作る人は、すべてを最初から作らずに済む。誰かの利用や工夫が、その人のところで終わらず、次の人が少ない費用で作ることにつながる。そうした循環を生み出したい。

共有する対象を情報処理に広げることで、全体の効率を高められるのではないか。 インターネットには、共有することで効率よく使えるという性質がある。それを、仕事に必要な情報処理にも広げていく。一度作られた処理の流れを、同じ仕組みに参加する人が再利用する。個別に作り直す場合と比べて、情報処理の多くを共有するモデルの方が、少ない費用やエネルギーで動けるのではないか。カプセル・シェアリングモデルは、この効率についての仮説をもとにしている。

カプセルが蓄積されるほど安く使え、安く使えるから利用が広がる、という循環を目指している。 利用する人が増え、その中から新しいカプセルや改善が生まれれば、次の利用をさらに安くできる可能性がある。安さを作り、需要が集まり、そこからさらに安くする。再利用と蓄積に加えて、余っているサーバーを分散して活用することも、そのための構想に含まれる。この循環がどこまで働くかは、実際の提供を通じて確かめていく必要がある。

再利用を広げるには、安さとともに、必要な処理に合っているかを見極めることが欠かせない。 すでにあるカプセルなら、何でも使えばよいということにはならない。今の要求に適しているか、どのような品質のものかを判断して、利用につなぐ役割が必要になる。カプセルの再利用の品質を高め、費用を下げる。この両方を進めることが、人の生産性を高めるための重要な指標になる。

その先には、ソフトとハードの計算資源を流通させる取引所のような存在が必要になると考えている。 再利用できる処理と、それを動かす計算資源を結びつける場所である。そこでは資源をやり取りするだけでなく、品質や用途への適合性を見極める役割も求められる。情報処理を個々に抱えるよりも、そのような場所を通じて必要な資源を使う方が効率よくなるなら、その取引所自体が経済を支える存在になっていくのではないか。

作ったものを再利用できるようにすることは、その場の作業を、後にも価値を生む資産へ変えることでもある。 利用者が必要に応じて作ったカプセルを、その人の所有物として残し、他の人に利用されたときにも収益につながるようにする。使う人には作り直さずに済む利点があり、作った人には提供を続ける理由が生まれる。カプセルの再利用によってお金が流れ、提供した人に戻る仕組みを、シェアリングの経済として育てていきたい。

この循環には、専門家の知識や経験も加わることができる。 専門家が一度答えた内容をカプセルとして残し、その後の回答や処理に生かす。単発の回答から、演算や作業を行うコードまで、再利用できるものを蓄積していく。専門家は一度の相談だけでなく、その後の再利用からも少しずつ収入を得られるのではないか。専門家によるサービスとAIを組み合わせ、質の高いカプセルを増やすことが、利用者にとっての価値にもつながっていく。

道具を提供する側も、人の生産性が高まる流れの中で収益を得る形を考えている。 再利用に伴うシステムの利用やデータの保管、計算資源の流通などを支えることが、その役割になる。生産性を高める道具を共有し、それを使う人たちが新しい市場や事業を作り、互いに貢献する。その活動を支えるインフラを提供することで収益を得る。道具が使われた後に、どんな仕事や価値が生まれるかまで含めて、事業を考えたい。

基本の道具はできるだけ負担を小さくし、成果への貢献が評価される関係を作りたい。 目指しているのは、すべての人、企業、組織が生産性を高め、豊かになることである。そのために、基本のものはなるべく無償に近い形で提供し、成果が上がったときには、役に立った分を評価してもらう。生産性がどれほど上がったか、想定される粗利がどれほど増えたかを記録し、貢献を捉えられるようにする。そこから得られるものを、同じ環境を使える人を増やすことにもつなげていきたい。

処理の仕組みが共有されると、サービスの使い方そのものも変わるかもしれない。 利用者が個々の画面を操作して仕事を進めるよりも、やりたいことを伝え、それに応じて必要なデータや処理を呼び出す形が中心になるのではないか。情報を表示することも、計算して結果を示すことも、目的に合わせて組み立てる。システムを使いこなすための操作から、何をしたいかを伝えることへ。カプセルの再利用は、そのような使い方も見据えている。

必要な道具や処理を安く使えるようになることは、小さな事業が成立する条件を変えていく。 システムにかかる費用が下がり、AIが生産性の高い行動を提案し、修正を手伝えるようになる。そうなれば、これまでは費用が見合わなかった規模でも、利益を生み出す仕事が成り立つのではないか。情報処理を安くする意味は、すでにある仕事の費用を減らすことに加えて、これまで始められなかった仕事の可能性を広げることにもある。

価値を生む仕事の流れを作るのは、会社という組織だけではない。 より少ない費用でできる、あるいはより大きな価値を生む仕事の流れであれば、それを作る主体は個人でもよい。AIによって仕事の流れを組み立てる費用が下がり、カプセルによって処理や判断にかかる費用も下がれば、個人が価値を生む側に回れる機会が広がる。情報処理の経済圏が個人の世界に広がるとは、便利なサービスを使える範囲とともに、自分で作り、提供できる範囲も広がるということである。

参加の入口が変われば、自分の得意や想いを形にできる人も増えていく。 主なインターフェースがキーボードから声へ移り、AIとカメラやマイクなどのセンサーを組み合わせられるようになれば、表現や行動の方法も広がる。障害のある人も、不自由さを乗り越え、得意なことや想いによって参加できるようにしたい。システムの費用を下げることと、人が関わる方法を広げること。その両方が、個人の可能性を広げることにつながると考えている。

この経済圏の先に見ているのは、人の情熱が、より直接に世界を作るようになる未来である。 生まれた環境や場所によって、何を始められるかが大きく左右されてきた。その中で、AI、インターネット、デバイスによって、自分の意思から変化を起こせる余地が増えていくのではないか。やりたいことを伝え、必要な道具を使い、誰かの工夫の上に自分の工夫を重ねる。そして、その工夫がまた他の人に使われる。Token Based Economyを通じて作りたいのは、一人ひとりの情熱が行動になり、その行動が次の人の可能性を広げていく世界である。