スマートエージェント参加する 分散型金融：DeFAIの技術的限界と市場の現実はどうなっているか？

従来のDeFiユーザーは、12のプロトコルで最適な利回りを手動で見つける必要がありますが、AIエージェントはチェーン全体をスキャンし、最適な戦略を数秒で自動的に実行できる場合があります。 効率性の向上の裏で、DeSAI(分散型人工知能ファイナンス)は、オンチェーン金融サービスの相互作用の方法を変えています。

作者: クレア・ヤン

スマートエージェントの参入 DeFi：DeFAI の技術的限界と市場の現実はどのようなものか？

従来の分散型金融ユーザーが十数のプロトコル間で手動で最適な利回りを探す必要があるとき、AIエージェントは数秒で全オンチェーンスキャンを完了し、最適な戦略を自動的に実行する可能性があります。効率向上の背後には、DeFAI（分散型人工知能金融）がオンチェーン金融サービスのインタラクション方法を変えていることがあります。

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技術アーキテクチャの突破

DeFAIの中核は、単純なAI+DeFiのコンセプトオーバーレイではなく、インテリジェントエージェントによる財務上の意思決定の「自動化された抽象化」です。 技術的な実装の観点から、現在の主流プロジェクトは4層アーキテクチャを採用しています:データ収集レイヤーは、オンチェーントランザクションデータとオフチェーン市場シグナルを統合します。 分析エンジンは、機械学習モデルに基づいて多次元情報を処理します。 意思決定モジュールは、ユーザーが設定したリスク選好度に従って実行計画を策定します。 スマートコントラクトウォレットは、オンチェーン操作を完了し、監査証跡を記録します。

このアーキテクチャ設計は、従来のDeFiの主な問題点である「情報処理能力の不足」と「運用の過度の複雑さ」を解決することを目的としています。 イールドオプティマイゼーションを例にとると、人間によるモニタリングでは、Aave、Compound、Curveなどのプロトコルの金利変動を同時に追跡する必要がありますが、AIエージェントは、トランザクションのスリッページ、ガス料金、時間コストなど、クロスプロトコルアービトラージの最適なパスをリアルタイムで計算できます。

現在のほとんどのDeFAIプロジェクトが「オフチェーンコンピューティングとオンチェーン実行」のハイブリッドアーキテクチャを採用していることは注目に値します。 AIモデルは、クラウドまたは信頼できる実行環境で実行され、オラクルを通じてデータを取り込み、スマートコントラクトを通じて資産を制御します。 この設計は、計算効率を確保するだけでなく、分散化のコア属性も維持します。

市場の状況と資金の流れ

2025年中までに、DeFAIセクターの総時価総額は約12.2億ドルであり、DeFiの1500億ドルの規模と比較してまだ初期段階にあります。しかし、成長曲線は急峻です：2024年第4四半期には関連プロジェクトの時価総額が48億ドルから155億ドルに増加し、四半期の上昇率は200％を超えます。

アイテムの分布には、明確な「ヘッドエフェクト」が見られました。 GriffainとAIXBTがそれぞれ3億9,000万ドルと数億ドルでリードしていますが、ほとんどのプロジェクトは1,000万ドルの市場にあります。 この差別化は、技術力と先行者利益に対する市場の認識を反映しているだけでなく、このトラックの初期の特徴である、概念実証段階でのユーザーベースが限られていることも露呈しています。

資金の出所から見ると、現在の参加者は主に暗号ネイティブ投資家と初期ユーザーです。伝統的な金融機関はまだ大規模に参加していませんが、その一因は規制枠組みの不確実性にあります。しかし、StripeのAI決済ツールの探求など、機関の関心が高まっているいくつかの兆候が見られ、DeFAIの機関採用への道を開く可能性があります。

アプリケーションシーンの境界と限界

現在、DeFAIの主なアプリケーションは、「自動取引」、「収益の最適化」、「リスク管理」の3つの方向に焦点を当てています。 自動取引に関しては、AIエージェントはテクニカル指標とセンチメント分析に基づいて戦略を実行することができますが、極端な市場条件でのパフォーマンスはまだ検証されていません。 利回り最適化の分野は比較的成熟しており、エージェントは貸付プロトコル間で自動的に資金を配分して金利差を得ることができますが、利回りの増加は通常、年間数パーセントポイントの範囲であり、これは定性的な変化ではありません。

リスクマネジメントは主要な方向性です。 AIはパターン認識に優れており、異常な取引行動を検出したり、スマートコントラクトの脆弱性を特定したりできます。 例えば、プロキシはユーザーのウォレットの取引パターンを監視し、過去の動作から大きく逸脱した操作が見つかった場合にタイムリーに警告を発することができ、秘密鍵の漏洩などのセキュリティインシデントを防止するために実用的に価値があります。

しかし、現在のアプリケーションには明らかな限界が存在します。AIモデルは「幻覚」を起こしやすく、つまり合理的に見えるが実際には誤った出力を生成することがあり、金融シーンでは重大な損失を引き起こす可能性があります。さらに、ほとんどのプロジェクトのAI能力はデータ分析と戦略実行に集中しており、真の「インテリジェント」な意思決定は依然として事前に設定されたルールに依存しており、完全に自律的な金融代理までには距離があります。

規制の挑戦とコンプライアンスの探求

DeFAIが直面している規制の課題は、従来のDeFiよりもさらに複雑です。核心的な問題は「責任の所在」です：AIエージェントが違法または有害な取引を実行した場合、開発者、使用者、またはプラットフォームの責任を問うべきでしょうか？現在、各司法管轄区域ではこれに対する明確な規定はありません。

もう一つの課題は「市場操縦」の認定です。AIエージェントは、実行を最適化するために、意図せずに虚偽の見積もりや洗浄取引のような行動を取る可能性がありますが、伝統的な市場では違反行為と見なされています。AIの最適化能力を保証しつつ、既存の規制に触れないようにするには、精緻な技術設計と法的考慮が必要です。

この課題に対して、リードするプロジェクトでは、積極的なコンプライアンス対策を講じるようになりました。 一部のプラットフォームでは、「マルチモデル検証メカニズム」を導入しており、異なるAIモデルが同じ決定に同意してから実行する必要があります。 他のプロジェクトでは、各意思決定のデータソースとロジックを文書化した詳細な監査証跡を確立します。 また、従来の金融機関と協力して、既存の規制の枠組みに準拠したAIサービスを機関投資家に提供するプロジェクトもあります。

技術進化のパス

短期的には、DeFAIの開発は主に「機器化」と「専門化」の2つの方向をたどります。 インストゥルメンタライゼーションとは、AI機能を既存のDeFiプロトコルに統合することを、ユーザーインターフェースの代替ではなく拡張として行うことを指します。 たとえば、分散型取引所はAIを活用した取引推奨機能を開始する場合がありますが、最終的な決定はユーザーに委ねられています。

専門化とは、特定のシナリオに特化した AI エージェントの開発です。 融資の最適化や流動性管理を専門とするエージェントは、汎用のアシスタントよりも早く商品価値を実現できる可能性があります。 アプリの利点は、明確な要件と制御可能なリスクがあり、ユーザーの信頼を得やすいことです。

中長期的には、DeFAIは他のテクノロジートレンドと収束する可能性があります。 ステーブルコインインフラストラクチャの成熟度は、AIエージェントにとってより価値のあるキャリアを提供します。 クロスチェーン技術の開発により、エージェントの運用範囲が広がります。 プライバシー保護コンピューティングの適用は、データ共有とプライバシー保護の間の矛盾を解決します。

さらに、従来の金融機関がデジタル資産を受け入れるようになるにつれて、DeFAIは従来の金融と暗号経済の間の架け橋になる可能性があります。 AIプロキシは、機関投資家がDeFi市場をよりよく理解し、参加するのを支援すると同時に、DeFiプロトコルにより多くの流動性と安定した資金をもたらします。

価値創造の境界

DeFAIのバリュープロポジションは「参加のハードルを下げる」「業務効率を向上させる」というものですが、価値創造には限界があります。 基本的なトークンスワップなどの単純な操作の場合、AIの付加価値は限られています。 マルチプロトコルアービトラージのような複雑な戦略の場合、AIの利点は明らかですが、リスクが高くなる可能性があります。

重要なのは、適切なアプリケーションシーンとユーザーグループを見つけることです。初心者にとって、AIエージェントは学習コストを大幅に削減できます。専門のトレーダーにとって、AIはより分析の補助的な役割を果たすかもしれません。機関投資家にとって、AIの価値はリスク管理とコンプライアンスの監視にあります。

業界の発展の観点から見ると、DeFAIは破壊的イノベーションよりも「漸進的な進化」である可能性が高いです。 これは、手動の意思決定に完全に取って代わるものではなく、特定のステップで自動化されたサポートを提供します。 真のブレークスルーは、AI機能を基盤となる金融インフラストラクチャに組み込み、インテリジェントな意思決定を余分なものではなくデフォルトにすることから生まれるかもしれません。

要するに、DeFAIはまだ概念実証の段階にあり、その発展は長期的には技術の成熟度、規制環境、市場の受け入れ度の総合的な進展に依存します。