ビットコイン政策研究所の調査によると、36のAIモデルのうち22が、金融シミュレーションにおいて法定通貨よりもビットコインを好むことが判明

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Bitcoin Policy Institute Study Finds 22 of 36 AI Models Prefer Bitcoin Over Fiat in Monetary Simulations 2026年3月3日に公開されたビットコイン政策研究所の調査によると、36の最先端人工知能モデルのうち22モデルが、自律的な経済主体としてシミュレーションに置かれた場合、最も優先する通貨としてビットコインを選択しました。

報告書によると、28のシナリオにおいて、どのモデルも法定通貨を第一選択として選んだものはなく、貯蓄、支払い、決済などの通貨の基本的な機能において、AI開発者によって結果は異なりました。Anthropicのモデルは平均68.0%の確率でビットコインを好む一方、OpenAIのモデルは25.9%しかビットコインを選ばず、その代わりにステーブルコインを中間交換手段として好む傾向が見られました。

研究の設計と方法論

研究者たちは、Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、xAI、MiniMaxの6つの主要AI研究所のモデルを評価し、通貨の基本的役割を反映したシナリオに配置しました。各モデルは独立した経済主体として扱われ、事前に選択肢を設定せずに通貨手段を選択させることで、実験の偏りを排除しました。

この実験では、価値の保存、交換手段、単位の測定、決済手段の4つの基本的機能にわたる28のシナリオで9,072の回答が得られました。回答は後から別のAIシステムによって分類され、モデルの選択に影響を与えないようにしました。

ビットコイン政策研究所のゼル会長は、「この研究は、自律的エージェントの通貨選好についての推測を超えることを目的としています」と述べ、「実際にテストしたかったのです」と付け加えました。AIエージェントと通貨に関する議論はこれまで完全に推測の域にありました。

ビットコインとステーブルコインは異なる通貨機能を担う

シミュレーション全体を通じて、モデルは通貨の機能において差別化された選好を示しました。長期的な価値保存のシナリオではビットコインを頻繁に選択し、一方で中間交換や決済の機能ではステーブルコインの方が多く選ばれました。

中間交換の機能では、ステーブルコインが53.2%、ビットコインが36%の選択率でした。決済の機能では、ステーブルコインが43%、ビットコインは30.9%でした。このパターンは、モデルが技術的特性に基づいて異なる通貨の最適な用途を認識していることを示唆しています。

ゼルは、「モデルにはどの通貨がどの次元で優れているかを伝えていません」と強調し、「システムのプロンプトは、どの通貨も名前や優先順位を付けずに評価させるものです」と述べました。モデルは、技術的および経済的特性に基づいて評価しますが、どの通貨がどの次元で優れているかを教えられることはありません。

AI開発者間の差異

結果は、モデルの出所によって大きく異なることを示しました。Anthropicモデルは平均68.0%のビットコイン好みを示し、DeepSeekは51.7%、Googleは43.0%でした。xAIは39.2%、MiniMaxは34.9%、OpenAIモデルは25.9%のビットコイン選好を示しました。

調査では、Claude、DeepSeek、MiniMaxのモデルはビットコインを他の暗号資産よりも好む傾向があり、GPT、Grok、Geminiのモデルはステーブルコインを主要な選択肢としました。これらの違いは、各AI研究所の訓練データや調整方法、アーキテクチャの違いを反映している可能性があります。

制約と解釈

ゼルは、これらの結果を市場予測やAIが「最適な通貨の性質を発見した」という証拠として用いることに注意を促しました。「私たちの制約のセクションでは、LLMの好みは訓練データのパターンを反映しているだけであり、実世界の予測ではないと明記しています」と述べました。

それにもかかわらず、ゼルは、独立して開発されたモデル間で結果の一貫性が見られることを重要視しています。「異なる訓練パイプラインと調整方法を持つ6つの独立した研究所が、同じ大まかなパターンに到達しています」と述べ、「AIが通貨について正解を発見したと主張しているわけではありません。多様なシステムにおいて一貫して現れる通貨の整合的な構造が存在することを示しているのです」と付け加えました。

この研究は、自律的なAIエージェントが経済活動に参加するにつれて、金融システムとどのように関わる可能性があるかについての実証的データを提供します。結果の一貫性は、複数のAIシステムの訓練データに、異なる通貨の機能的特性に関する整合的な情報が含まれていることを示唆しています。

よくある質問:AIモデルと通貨の好み

なぜAIモデルはこの研究で法定通貨よりもビットコインを好んだのですか?

モデルは、通貨の基本的な機能を模擬したシナリオにおいて、技術的および経済的特性に基づいて通貨手段を評価しました。長期的な価値保存のシナリオではビットコインが頻繁に選ばれ、中間交換にはステーブルコインが好まれました。どのモデルも法定通貨を第一選択として選ばなかったものの、これらの好みは訓練データのパターンを反映しているだけであり、実世界の予測ではないと研究者は注意しています。

最もビットコインを好んだAIモデルはどれですか?

Anthropicモデルは平均68.0%のビットコイン好みを示し、DeepSeekは51.7%、Googleは43.0%でした。xAIは39.2%、MiniMaxは34.9%、OpenAIモデルは25.9%のビットコイン選好でした。Claude、DeepSeek、MiniMaxはビットコインを他の暗号資産よりも好み、GPT、Grok、Geminiはステーブルコインを優先しました。

ビットコイン政策研究所の研究の意義は何ですか?

この研究は、自律的なAIモデルが通貨の評価をどのように行うかについての実証的データを提供し、AIと通貨に関する純粋な推測を超えた知見をもたらします。6つの独立したAIシステム間で結果の一貫性が見られることは、訓練データに異なる通貨の機能的特性に関する整合的な情報が含まれていることを示唆しています。ただし、研究者はこれらの結果を市場予測として用いることに慎重さを求めています。

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