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2025年のエージェンティックファイナンスエコシステム

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全体的なエコシステムは成熟し続け、最終的にはエージェントの使用が金融参加の主流の方法になると予想されます。

この記事は、Lincoln Murr (Coinbase)、Stefano Bury (Virtuals)、Rishin Sharma (Solana)、Pilar Rodriguez (The Graph)、David Mehi (Google Cloud)、およびCambrianメンバーのAriel、Brian、Doug、Jason、Ricky、Tumayによって執筆されました。

エージェントファイナンスは臨界点に達しつつあり、インテリジェントエージェントを活用して金融行動を改善する人々に大きな経済的可能性を提供しています。AIエージェントは、データ分析、意思決定、取引執行が可能な自律ツールであり、さまざまなレベルの人間の関与を得て動作します。これらのエージェントは現在、一般に公開されており、長い間ウォール街とその高頻度アルゴリズムによって支配されてきた金融システムを混乱させています。

この記事は、分散型金融（DeFi）におけるエージェントファイナンスの小売アプリケーションに焦点を当て、個人ユーザーへのサービス提供に重点を置いた現在利用可能な自動エージェントプロジェクトを包括的にレビューします。この目的のため、プロジェクトチームは業界内の数十のチームと広範な調査とインタビューを実施し、最終的に、製品カテゴリー別に分類された厳選されたアクティブプロジェクトのリストを作成し、各カテゴリーの代表的な製品に注釈を付けました。エージェントベースファイナンスは、暗号資産業界の成熟を牽引し、リアルタイム情報、専門家のアドバイス、最適化されたユーザーエクスペリエンスを提供することで、一般ユーザーにとってDeFiへの参加をより効率的かつ信頼性の高いものにしています。以下は、現在のエコシステムの構成概要です。エージェントベースファイナンス（AgentFi）とは？エージェントベースファイナンスとは、AIや機械学習を活用してユーザーの資金をプロアクティブに管理したり、パーソナライズされた金融アドバイスを提供したりできる、新興の金融商品カテゴリーを指します。一部の製品は、インタラクションと分析に大規模言語モデル（LLM）を活用していますが、他の製品はルールエンジンや従来の機械学習アルゴリズムに依存しています。基盤となる技術アプローチは様々ですが、これらの製品は一般的に「エージェント型」と呼ばれています。

現在、Agentic Financeはイノベーターフェーズにあり、早期導入曲線の初期段階にあります。まもなく、さまざまなエージェントやAIアシスタントが金融活動を支配するようになるでしょう。出典：Ramp

しかし、近い将来、トレーダー、資産運用マネージャー、金融アナリストなどの専門家が、効率性向上のために専門的なインテリジェントエージェントツールを活用するようになると予測されます。同時に、一般ユーザー向けの自動エージェントバージョンも同時にリリースされるでしょう。この傾向はすでに現れており、例えばSolanaネットワークでは、自動取引ボットが取引量の半分以上を占めています¹。

自律性 vs. インテリジェンス：AgentFiの能力スケール

様々なAgenticプロジェクトは、サービスシナリオと技術能力に基づいて、「自律性 - インテリジェンス」スケールに沿って分布しています。横軸はインテリジェンスのレベルを表し、左側はルールと統計モデルに基づくツール、中央は従来の機械学習モデル、右側は大規模言語モデル（LLM）またはその後継に基づく高度なエージェントです。縦軸は自律性のレベルを表しています。下段は助言と分析のみを提供する「アドバイザリーエージェント」、上段は意思決定と執行権限が完全に自動化された「完全自動化エージェント」、そして中段は「人間が関与する」ハイブリッドアーキテクチャです。エージェンシーファイナンスというと、多くの人が「見えないロボット」や、自動取引とポートフォリオの自律管理が可能な高度なLLMシステムを思い浮かべます。しかし、現実には、LLMの安定性に関する問題が依然として残っているため、そのようなシステムはまだ大規模に導入されていません。例えば、LLMは依然として偽情報を「幻覚」させる可能性があり、最近まで基本的な計数機能（イチゴの「r」の数を数えるなど）さえ備えていませんでした。現在、ほとんどのエージェントはLLMを人間とコンピュータのインターフェースまたはデータ分析層にのみ使用しており、ファンド運用は依然として成熟した統計モデルや機械学習アルゴリズムといった、伝統的な金融（TradFi）で数十年にわたって使用されてきた技術に依存しています。 LLMの開発の歴史を見ると、数値処理と論理的推論における弱点は歴史的な背景があり、もともと言語予測のために設計されたものであることが分かります。しかし、この状況は急速に変化しています。例えば、Anthropicは機関投資家が採用する金融商品を発売し、OpenAIは国際数学オリンピックで競争力のあるモデルをトレーニングしました。 2025年のエージェントファイナンスプロジェクトのパノラマ以下は、現在稼働中で、ユーザーフレンドリーで資金管理機能を備えたエージェントプロジェクトのリストです。開発段階または内部テスト段階のプロジェクトは含まれていません。さらに、LLMをインターフェースとしてのみ使用し、ユーザーによる手動の意思決定を必要とする製品も除外されています。そのため、多くのプロジェクトがこのレビューラウンドには含まれていません。トレーディングおよび資産配分エージェント

トレーディングエージェントは、エージェントベースの金融商品で最もよく使用されます。これらのエージェントは、ポートフォリオの自動リバランスや売買資産の選択を行うことで、ユーザーの資金を管理します。自動取引を可能にするために、エージェントシステムでは通常、取引権限、資産アクセス、予算管理、事前設定された戦略、高品質のデータなどのコンポーネントが必要です。現在これらの機能の1つ以上をサポートしているプロジェクトの一覧は次のとおりです。

Cambrian が X プラットフォームで実施した最近のアンケートによると、ほとんどのユーザーは高リスクのトレーディングエージェントに高い関心を示しています。

流動性提供（LP）エージェント

分散型取引所（DEX）は、取引可能な資産を提供するためにサードパーティの流動性プロバイダー（LP）に依存しています。 LPはトレーダーが支払う手数料を獲得します。 LPの収益は、変動損失、取引量、DEXプロトコルのインセンティブなど、さまざまな要因によって異なります。次のエージェントツールは、LPが最適な流動性割り当てパスを特定するのに役立ちます。

貸付エージェント

暗号市場では、ユーザーは借り手に資産を提供することで利息を得ることができます。レンディングプロトコルに参加するかどうかを決定する際、レンディングエージェントは通常、利回り、リスクエクスポージャー、機会費用などの要素を評価します。現在開始されているレンディングエージェントプロジェクトの一部を次に示します。

予測エージェントとベッティングエージェント

予測市場では、ユーザーは選挙やスポーツイベントなどの将来のイベントの結果に賭けることができます。これらの市場は通常、いつでも変更される可能性のあるニュースや現実世界の情報をリアルタイムで追跡することに依存しています。予測市場は、エージェントベースの参加メカニズムに自然に適合します。これは、Vitalik Buterin が提唱した情報金融 (InfoFi) の概念で強調されている概念です。

センチメント、ファンダメンタル、ニュース、テクニカル分析エージェント

投資家は、市場分析によって「何を買うべきか」を、センチメント分析によって「いつ買うべきか、いつ売るべきか」を判断することがよくあります。LLMは、この種の分析において革新的な価値を発揮します。分析可能なデータの規模と速度を大幅に拡大するだけでなく、コンテキスト理解を強化し、データソース間の関連性を特定することで、より包括的な洞察を提供します。
前述の取引を実行できるエージェントとは異なり、分析エージェントは情報サポートのみを提供し、直接操作を実行することはありません。代表的なプロジェクトを以下に示します。

注目すべきは、Agentic Financeのエコシステムが急速に進化しており、既存のプロジェクトが事業領域を絶えず拡大していることです。例えば、現在レンディングエージェントとして分類されている商品は、将来的には流動性管理などの分野に拡大する可能性があります。

エージェンティックファイナンスの将来動向

オンチェーン資産は成長を続け、オンチェーン・ステーブルコインの取引量は過去最高を記録し、従来のフィンテック企業もオンチェーン・インフラへの統合を進めています。例えば、Robinhoodは最近、米国株のトークン化サービスを開始し、24時間365日のオンチェーン取引を可能にし、世界中の投資家に開放しました。

暗号資産業界は徐々に「投機的取引」という物語から脱却し、投資機能を含むより幅広いユースケースへと移行しています。

しかしながら、多くのユーザーにとって、DeFiへの参加は依然として大きな参入障壁となっています。ここでエージェントベースの製品が登場します。エージェントベース製品は、ユーザビリティと収益性を大幅に向上させる可能性を秘めており、DeFiの普及を促進する重要な推進力となるでしょう。

エージェントファイナンスは新しい市場セグメントであり、上記のツールはTradFiとDeFiの両方において初めてのものです。初期のプロジェクトの中には期待に応えられないものもあるかもしれませんが、エコシステム全体は成熟していくでしょう。最終的には、エージェントの利用が金融への参加方法の主流となり、「エージェントベースファイナンス」への第一歩を早く踏み出した人が長期的な利益を得られる可能性が高くなります。

さらに、開発者が安定したリターンを提供し続けるにつれて、ユーザーはエージェント戦略の詳細にあまり注意を払わなくなるでしょう。将来的には、エージェントは複数の機能（取引とLPポジションの同時管理など）をさらに統合し、複雑さと効率性を高める可能性があります。

今後の展望

今後のトピックには以下が含まれる可能性があります。

エージェント間 (A2A) 通信と支払いメカニズム

エージェントインフラストラクチャと開発フレームワーク

データインフラストラクチャとオンチェーンインデクサー

オンチェーン ID 管理

エージェント発行プラットフォームと市場

プライバシーと検証可能性

金融モデリングおよびシミュレーションシステム

著者について

Cambrian Network の創設者である Sam Green は、エージェントベースシステム向けの金融インテリジェンスレイヤーの構築に注力しています。以前は、Semiotic Labs の共同創設者兼 CTO として、The Graph で AI と検証可能性の研究を主導していました。また、累計取引高1,000億ドル、300万人以上のユーザーにサービスを提供する取引プラットフォーム「Odos」の開発にも携わりました。以前はサンディア国立研究所でAIおよび暗号学の研究者として勤務していました。カリフォルニア大学サンタバーバラ校で応用数学の修士号とコンピュータサイエンスの博士号を取得しています。

Cambrianについて

Cambrianは、エージェント向けのオンチェーン金融インテリジェンスレイヤーです。APIは、エージェント型DeFiアプリケーションにリアルタイムおよび過去のブロックチェーンデータを提供します。データは、リターン、流動性ポジション、リスクエクスポージャー、クジラのダイナミクス、市場センチメント、標準的な DeFi 指標を網羅しており、検証可能な金融インサイトを提供することに尽力しています。

詳細については、https://www.cambrian.ai