Nesaは、世界中の30,000人超のマイナーのネットワークを通じて、毎日100万件の推論リクエストを処理するエンタープライズAIブロックチェーンであり、Billions Networkと提携し、同社のインフラ上で稼働するあらゆる人間およびAIエージェントに検証済みのアイデンティティを提供します。
Nesa上でAIを稼働させているクライアントには、P&G、Cisco、Gap、Royal Caribbeanが含まれます。これらの企業が運用するAIは、これまで常に設計上プライベートでした。これまで不足していたのは説明責任（アカウンタビリティ）です。Billions Networkがそれを、2つのレベルで解決します。
Nesaが直面していた問題
大規模での本当のエンタープライズAIは、ほとんどのインフラ提供者が公然と認めない説明責任のギャップを生み出します。何千ものAIエージェントがリクエストを処理し、意思決定を行い、組織内のシステムとやり取りする中で、各エージェントの振る舞いに誰が責任を負うのかという問いは、実際に答えるのが非常に難しくなります。エージェントは稼働した。何かが起きた。しかし、それを誰が作ったのか、誰が承認したのか、そして何か問題が起きた場合に誰が責任を負うのは誰なのか？
この問いは、小規模な導入であれば単一のチームがすべてのエージェントを手作業で追跡できるのに比べ、エンタープライズ規模では重要度がはるかに高くなります。Nesaのインフラは、地球上でも最大級の企業の一部にAIを提供しています。1日あたり100万件の推論リクエストを、30,000人のマイナーで受ける状況では、手作業の説明責任は実行可能なアプローチではありません。
説明責任のレイヤーは、追記できる書類や、迂回されたり忘れられたりし得る社内プロセスを通じて後付けするのではなく、エージェントの動作そのものに組み込まれた構造として必要です。
Billions Networkが行うこと
Billions Networkは、2つの異なる検証の課題を中心に構築されています。1つ目は人間の検証です。電話と政府発行のIDを使い、目のスキャンやバイオメトリクス用ハードウェアは不要で、Billionsは、すべてのAIエージェントの背後に実在し、説明責任を負える人物がいることを検証します。
このネットワークは、世界で既に230万人の人間を検証済みであり、制度的パートナーとしてHSBCとSony Bankを数えています。高いリスクを伴う金融環境におけるこの実績が重要なのは、検証プロセスが、規制を受けた機関が受け入れ可能だと判断した水準を満たしていることを示しているからです。
2つ目は、Know Your Agent（KYA）フレームワークによるAIエージェントの検証です。BillionsがKYAと呼ぶものです。KYA対応ネットワーク上で稼働するすべてのエージェントには、誰がそれを作ったのか、誰がそれを所有しているのか、そしてその振る舞いに誰が責任を負うのかを記録する検証済みのアイデンティティが付与されます。同時に何千ものエージェントが動くエコシステムでは、KYAによってあらゆるやり取りが追跡可能になります。
エージェントが不正確な出力を生成したり、許可されていない意思決定を行ったり、あるべきではないシステムとやり取りしたりした場合、説明責任のチェーンは、不完全なログから事後に再構築するのではなく、最初から記録されます。
人間の検証とエージェントの検証を組み合わせることで、エンタープライズAIの導入全体にわたる説明責任の完全な全体像が生まれます。これは何年も前から必要だと説明されてきた一方で、大規模に実装されることはほとんどありませんでした。
この提携がNesaのエンタープライズ・クライアントにもたらすもの
NesaのAIインフラはプライベートのままです。そのプライバシーは設計上のものであり、自社のプロプライエタリなモデル、トレーニングデータ、または推論出力を外部に公開できないエンタープライズ・クライアントにとっての機能です。
Billionsの統合は、それを変えません。追加されるのは、エンタープライズ・クライアントが依存するプライバシーの特性を損なわずに動作する説明責任のレイヤーです。
P&GやCiscoのように、Nesaのインフラ経由で本番のAIを稼働させている企業にとっての実務上の結果は、自社の環境で稼働するすべてのエージェントに、検証済みのアイデンティティが付くようになることです。社内のコンプライアンスチーム、規制当局、監査人は、特定のエージェントの振る舞いに誰が責任を負っていたのかを「よく分からない」という受け答えではなく、追跡可能な形で確認できます。こうした説明責任は、今後ますます必須であり、任意ではいられなくなっています。
AIガバナンスに関する規制枠組みは急速に整備されつつあり、基盤となる技術がどれほど優れていようと、AI導入に対して説明責任を示せないエンタープライズは、規制当局、取締役会、保険会社からの圧力に直面することになります。
この規模でモバイル・ファーストの検証が重要な理由
Billions Networkの人間の検証におけるモバイル・ファーストのアプローチは、検証プロセスがスケール時にどれほど利用しやすいかを左右するため、特に注目に値します。
特別なハードウェア、オーブ、複雑な登録手順が必要な検証システムは、すべてを遅らせ、静かにそれらにアクセスできない人々を排除します。Billionsはそれを完全に回避します。電話と政府発行のID。これが登録手順です。エンタープライズの文脈では、検証が必要な人はすでに両方を持っています。
ネットワーク上に既に230万人の検証済みの人間がいる時点で、その検証のためのインフラは、理論上ではなく実証済みです。
最後に
NesaのエンタープライズAIインフラには、AIエージェントを承認する人間の両方と、エージェント自身の双方をカバーするアイデンティティ層が備わりました。検証済みの説明責任を伴うプライベートAIという組み合わせは、エンタープライズ導入で必要とされながらも、これまで概ね欠けていたものです。
Billions NetworkのKYAフレームワークと、人間の検証インフラは、すでにHSBCとSony Bankでスケール時に実証済みです。これにより、世界でも最大級の企業の一部が、毎日100万件の推論リクエストを処理するインフラに、その組み合わせをもたらします。基準は設定されました。
