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DeFiにおける自律エージェント：AIによる金融の再構築

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DeFi 自律エージェントは、現在の複雑で製品中心の DeFi モデルから、深い技術的知識がなくてもユーザーの財務目標を達成できるシンプルでユーザー中心のパーソナライズされたサービスへの移行を目指すパラダイムシフトと見なされています。

出典: OKX

OKX Ventures は最近、「DeFi を再形成する自律エージェント」と題したオンライン共有セッション (Twitter Space) を開催し、Web3 で最もエキサイティングな交差点の 1 つである DeFi における自律エージェントの台頭について掘り下げました。

このディスカッションでは、AI チャットボットの初期の概念的な熱狂を超えて、「自律エージェントはどのようにして真の価値を生み出し、リスクを管理し、分散型金融におけるユーザーエクスペリエンスを根本的に再形成できるのか」という核心的な質問に取り組みました。開発者から最前線の洞察を得るため、Agentic Finance の未来を形作る業界のパイオニア 4 名を招待しました。

• Cambrian Network の CEO 兼創設者 Sam

• Almanak の CEO 兼創設者 Neo

• Giza の CEO 兼創設者 Renç

• Makina のプロダクトリード Colin

AMA の概要:

1. AI は DeFi の漸進的な改善ではなく、パラダイムシフトです。AI の目標は、DeFi を現在の複雑で製品中心のモデルから、シンプルでユーザー中心のパーソナライズされたサービスに変革することです。最終的には、ユーザーの財務目標は、深い技術的知識を必要とせずに自律的に達成されます。

2. AIの明確な役割分担：「オンチェーンのハンド」ではなく「オフチェーンのブレイン」。現在、DeFiにおけるAIの役割は明確に定義されています。AIは主に「オフチェーンのブレイン」として機能し、複雑な推論、データ分析、ユーザーの意図の解析、そして決定論的かつ検証可能なポリシーコードの生成を行います。AI自体はオンチェーンの資金に直接アクセスしたり管理したりすることはなく、最終的な実行は従来の金融システムと同様に監査可能なロジックに基づいています。

3. 安全第一：「人間による監視 + 技術的ガードレール」によるリスク管理。AIの制御不能に対するユーザーの懸念に対処するため、安全性とリスク管理を最優先にする必要があります。その核となる解決策は、AIの運用は人間のリスク管理者が事前に設定したコードで強制された「ガードレール」の範囲内で行われ、AIが生成するポリシーコードは人間によって完全に監査および検証可能であることです。これにより、AIの意思決定が制御可能かつ追跡可能になります。

4. 2種類の顧客タイプへのサービス提供：機関投資家の効率性向上と個人投資家の参入障壁の低減。製品は機関投資家と個人投資家の両方を対象としていますが、その提供方法は異なります。ヘッジファンドやDAOなどの機関投資家は、AIを活用して戦略策定と運用のコストと時間を大幅に削減しています。個人投資家にとっての目標は「徹底的な抽象化」、つまりDeFiの複雑さをすべて隠蔽することです。ユーザーは「安定したリターンが欲しい」といったシンプルな財務目標を表明するだけで、エージェントが残りの処理を行います。5. エコシステムのシナジー：アプリケーション層とインフラ層の共同開発。Agentic DeFiの実現には、包括的なエコシステムが必要です。これには、GizaやAlmanakのようなユーザー向け戦略アプリケーション層だけでなく、安全なクロスチェーン実行環境を提供するMakinaのような「レール／決済」層、そしてエージェントに信頼性と検証可能なデータの「燃料」を提供するCambrian Networkのようなインフラ層も含まれます。 6. 最終目標：プロフェッショナルな金融戦略の民主化。AIエージェントを通じて、従来の金融における複雑な定量戦略へのアクセスを制限してきた障壁を打ち破ることが私たちの目標です。これまで数百万ドルの費用と数ヶ月の開発期間を要したヘッジファンド級の戦略を、わずかなコストと驚異的なスピードで誰もが利用できるようにすることで、真の金融包摂を実現します。AMAにおける最初の質問と議論：1. 製品の紹介と主要な焦点 • Sam（Cambrian Network）：私は米国の国立研究所で暗号学のキャリアをスタートし、主に暗号ハードウェアのリバースエンジニアリングを担当しました。その後、カリフォルニア大学サンタバーバラ校で強化学習の博士号を取得しました。その後、最初の会社であるSemiotic Labsを設立し、The Graph Protocolの中核開発チームとしてAI、検証可能性、そしてThe Graphの決済システムに注力しました。その間、私たちはエージェントの開発に幅広く取り組んできました。例えば、2022年には、The Graph内で動的価格設定を行うための最初の強化学習エージェントをリリースしました。 2023年には、初めて公開されたブロックチェーンデータ端末をリリースしました。これにより、ユーザーは自然言語SQLを使用してリアルタイムデータと履歴データを照会できるようになりました。これらの経験と、AIが即時かつ大きな影響を与えるという確信、そして暗号通貨が世界経済においてますます重要になるという確信に基づき、2024年までにSemioticからCambrianをインキュベートすることを決定しました。Cambrianは、オンチェーンとオフチェーンの両方における金融情報の提供に注力しています。この情報をエージェントに提供することが、私たちの足掛かりとなる市場です。

• Neo (Almanak): 私はこの分野に9年間携わっています。Almanakを設立する前は、DeFi、トレーディング、暗号資産運用に特化したデータサイエンスおよびコンサルティング会社を経営していたので、この分野の仕組みには非常に精通しています。Almanakに関しては、私たちは市場に4年間参入しています。私たちは自分たちをバイブコーディング会社と呼んでいますが、DeFiのカーソルと考えてもらえればと思います。基本的に、AIエージェントを用いて複雑なトレーディングおよび資産運用戦略を発見・構築しています。これらの戦略は完全に検証可能で決定論的なコードです。ヘッジファンドが取引に使用するのと同じ戦略だと思っていただければと思います。 • Renç (Giza): 私はプロダクトとマーケティングのバックグラウンドを持っています。Gizaを設立する前は、ジョンソン・エンド・ジョンソンで5年間プロダクトリーダーを務め、様々な金融ユースケースにわたるスマートコントラクトシステムを構築しました。幸運なことに、機械学習とデータサイエンスのバックグラウンドを持つチームに恵まれています。そのため、金融分野での経験を活かし、機械学習とAIの観点からこの課題に取り組んでいます。2022年からGizaの開発に取り組んでいます。Gizaは、自動金融のためのエージェントアプリケーションを構築しています。これは、ユーザーや機関に代わって、運用上のオーバーヘッドなしで複雑な金融戦略を実行できる自律システムです。私はこれを、私たちなりの「銀行口座を持たない人々への銀行サービス」だと表現しています。金融排除とは、常にインフレする法定通貨を保管するための安全な口座を持つことだけでなく、機会から孤立していることでもあると考えています。変化する市場に適応し、これらの巨大な機会を活用し、必要に応じてリスクを軽減できるでしょうか？これらが、私たちが答えを探している問いです。Gizaにおける私たちの仕事は、これらの能力をすべて民主化することです。• コリン（マキナ）：私はマキナでプロダクトリーダーを務めています。約4か月前にチームに加わりました。10年以上、暗号通貨業界に携わっています。私のバックグラウンドは元々伝統的な金融で、2016年頃からDeFiに関わり始め、それ以来ずっとプロダクト開発に携わっています。

Makinaでは、「DeFiエグゼキューション」と呼ばれるものを制度化することに注力しています。戦略や金庫の枠にとらわれず、あらゆるDeFiプロトコルやEVMとやり取りできる安全で信頼性の高い方法の構築に注力しています。これは、人間による従来型の戦略、より受動的または自動化された戦略、あるいはAI主導のエージェントアプローチによって構築された戦略など、戦略を実行しようとするすべての人にとって非常に重要です。

私たちはこれを複数の角度から検討しています。まず、「オペレーター」と呼ぶ役割に焦点を当てています。これは、他のプロトコルで見られる「キュレーター」に似ています。オペレーターは、トランザクションを安全に実行しながら、何ができるか、何ができないかをコントロールします。さらに、私たち自身もユーザーエクスペリエンスを向上させるためにAIを積極的に活用しています。例えば、より優れたレコメンデーションの提供、ユーザーの行動をより深く理解すること、そして新しいプロトコルを統合するための様々な方法を研究することで、人間、エージェント、あるいは他の種類のアルゴリズムが金庫を操作する場合でも、迅速にオンボーディングを行い、安全に最大限の価値を生み出せるようにしています。2. 現在のプロジェクトを始めたきっかけは何ですか？AIがあなたの製品に価値をもたらすと考える理由は何ですか？そして、主な価値提案は何ですか？ • サム（カンブリアンネットワーク）：私は2019年12月に博士号を取得しました。強化学習は現在非常に注目されていますが、2019年当時は弱気相場でした。これが、会社設立当初に完全準同型暗号に注力した理由の一つです。

しかし、2022年にGPTが発表されたとき、私は当初、他の皆さんと同じようにショックを受けました。しかし、実際にはバブルの始まりだと思っていましたし、今日でも多くの人がそう思っていることを知っています。しかし、GPTのリリースから1年後の2023年までに、私は進歩を目の当たりにし、私たちは新しい革命の始まりにいるという深い確信を抱きました。そして、それは今日でも変わりません。以前の革命はインターネット革命でした。その前にはシリコンバレー革命があり、その前には産業革命などがありました。

つまり、私たちは消えることのない新しい革命の初期段階にあります。ここにいる皆さんに、準備をすることをお勧めします。AIの能力は、予見可能な将来において毎年倍増します。これは私たちの生活のあらゆる側面に影響を与えるでしょう。それはすでに始まっています。

この信念に加えて、私はDeFiにも関わっています。 2021年に、以前勤めていた会社でOdos.xyzを設立し、スピンアウトしました。DEXアグリゲーターでした。そのため、私は金融アプリケーション、そして暗号資産がもたらす金融の自由とリテラシーに深い信念を持っています。

冒頭で述べたパイロットプロジェクトや実験中に私が気づいた最も困難なことの一つは、オンチェーンで何が起こっているかに関するデータや情報、そしてオンチェーンとオフチェーンの両方での金融意思決定に不可欠なその他の関連情報にアクセスすることがいかに難しいかということでした。そして、これは金融意思決定にとって非常に重要です。だからこそ私たちはCambrianに注目したのです。エージェンシーファイナンスや自律型ファイナンスに取り組むすべてのプロジェクトには、エージェントに提供するための信頼性が高く、高速で、包括的かつ検証可能な情報が必要だと考えています。これはこれらのプロジェクトの成功に不可欠であるため、私たちは金融インテリジェンスに焦点を当てることにしました。

• Neo (Almanak): 私たちは「DeFiのためのAI」と自称しています。そのきっかけは、AlmanakがAIを活用して取引と資産運用戦略を最適化する企業として始まったことです。私たちは常に大手資産運用会社やアロケーターと連携してきたため、常に多額の資金にアクセスできる体制を整えてきました。Almanakは設立から4年になります。3年前、ChatGPTブームが始まった時、私たちはこれが本当に大きなものになると確信しました。そこで、大手顧客に「AIに資金を預ける理由は何ですか？」と尋ねました。彼らは、特に大手アロケーターは、例えば100ドルを超える金額を預けることは決してない、と答えました。AIによる操作、間接的なプロンプトインジェクション、そしてあらゆる種類の「未知の未知」を非常に恐れていました。簡単に言えば、資金が流出した場合、訴訟を起こす相手を望んでいたのです。そこで、数十億ドル規模の資産を運用するこれらの機関投資家と話をする中で、私たちは「では、AIは何が一番得意なのか？」と自問しました。今日のAIはコーディングが最も得意です。平均的な人間の何百倍も速くコーディングできます。 AIは推論能力にも優れており、人間の何兆倍も速く情報を処理できます。そこで私たちは、この2つの特性をAlmanakに応用しました。「Agentic Swarm」（エージェント集団）と呼ばれるエージェントのチームを作り、単一の目的関数、つまり高性能な戦略の作成、市場機会の特定、市場動向の分析、既存戦略の最適化、そしてこれらすべての情報をユーザーに報告すること、という目的関数を遂行します。私たちのエコシステムでは、AIがユーザーと協働します。戦略のアイデアや最適化のアイデアを提供し、最終的にコードを実装します。しかし、何か問題が発生した場合、ヘッジファンドが求めるのはあなたです。私たちが開発した手法は、複雑な金融戦略の開発にかかる市場投入までの時間を数ヶ月から数分に短縮するものです。さらに、これらの戦略の開発コストは、複雑さにもよりますが、数百万ドルから数ドル、あるいは10ドル未満にまで削減しました。一度戦略が作成されれば、それは他のヘッジファンドの戦略と全く同じです。これは決定論的で検証可能であり、バックテスト、シミュレーション、デプロイも可能なので、何が起こるかを把握できます。AIはお客様の資金には一切触れません。戦略の作成と発見のプロセスを強化するだけで、資金には一切触れません。これまでのところ、このアプローチは効果的です。大規模なアロケーターからも信頼を得ており、現在、当社の総ロック資産額（TVL）は1億6000万ドルに達しています。さらに重要な点として、決定論的なPython戦略を作成したら、それをVaultにラップすることができます。これらのVaultは完全にコンポーザブルで、PendleやCurveなどに保管できます。これも非常にクールです。私たちは「トークン化されたAI Vault」と呼ばれる新しい資産クラスを創造したと考えています。繰り返しますが、AIは資金には一切触れないため、大規模なアロケーターは安心してここに預け入れることができます。彼らは誰に頼めばよいかを知っています。つまり、金庫室のオペレータであるあなたのところに頼るのです。あなたは、100 倍速くコーディングし、10 億倍速く学習するためのツールとして Almanak を使用しているだけです。

また、サムが述べたように、私たちは金融エージェントの構築にも注力しています。私たちのエージェントは定量的な推論に最適化されており、業界の他のクオンツと同等、あるいはそれ以上に賢くなっています。しかし、私たちのインスピレーションは、主に大規模な資産運用者との緊密な連携から生まれるものであり、彼らのニーズを実際に満たすことから生まれるものではありません。私たちは彼らに「さて、皆さん、何が必要ですか？どこにお金を投資しますか？」と尋ねるだけで、それを構築します。

• レンチ（Giza）：

先ほども述べたように、Gizaを設立する前、パートナーと私は様々な金融ユースケースにわたってスマートコントラクトシステムを構築していました。一つ確かなことがあります。これらの自動実行型契約はオープンファイナンスの可能性を解き放つものですが、現状ではイノベーションのペースが遅すぎて、従来の金融との競争力を維持できないと率直に考えています。これが、複雑なオフチェーン計算をオンチェーンに移行して、分散型システムの機能と、分散型金融の世界とやりとりする際のユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させる方法を模索する私たちの主な原動力です。私たちは 2022 年から検証可能な AI に深く関わってきました。私たちはそれが流行る前からこれに取り組んでおり、特に金融のユースケースでの重要性を説明してきました。私たちは、分散型金融におけるあらゆる可能性のある機械学習のホットスポットと金融ユースケースを調査しました。私たちにとって AI の価値は 2 つあります。1 つは、一般化された意図処理が、技術的な入力や自律的で専門的なアクションを必要とせずに、ユーザーが経済的に何を達成したいのかを理解するための鍵となることです。もう 1 つは、複雑な適応型戦略をオンチェーンで正確にオーバーヘッドなしで実行することです。この 2 番目の部分は、完全に解釈可能で検証可能、カスタマイズ可能な、小規模な社内開発の機械学習モデルと再利用された従来の金融アルゴリズムに重点を置いています。 • コリン (マキナ): マキナの物語は Dialectic から始まりました。Dialectic は私たちのデザインパートナーでした。私たちは現在では彼らから独立していますが、彼らは独自のファンドを立ち上げた際、あることに気付きました。ご存じない方のために説明すると、Dialecticはこの分野で非常に積極的な投資家であり、2021年以降、オンチェーン利回り戦略において最も初期かつ先進的なプレーヤーの1つとなっています。彼らは長年にわたって構築してきたシステムを通じて、事業のさまざまな側面を管理しています。彼らがすぐに気づいたことの1つは、この分野で競争し、利益を上げ、優位に立ち、より多くの預金者やリミテッドパートナー（LP）をファンドに引き付けるためには、リスク調整ベースで他の戦略を上回る必要があるということでした。これを実現するために、彼らはスクリプトを活用したさまざまなツールを構築しました。彼らが使用した技術の1つは、Oilerと呼ばれるオープンソースプロジェクトで、彼らはこれに積極的に貢献しました。彼らは、構築したツールの多くが、実際にはオープンインフラストラクチャとしての方がより繁栄することに気づきました。これがMakinaの物語の始まりです。私たちは基本的にこれを市場に投入し、彼らと提携し、現在ではこの分野の他の事業者にも拡大しています。私たちは、より自動化へと向かう将来の開発の方向性をサポートしたいと考えています。この自動化は、ブロックチェーン内で何が起こっているか、マクロ環境で何が起こっているか、つまり情報の入手元に大きく依存します。そして、その情報を処理する最良の方法は、ここにいる皆様からお聞きしたとおりです。私たちはまず、DeFiと金融インフラの問題という観点からこの問題に取り組み、次に最善の執行、最善の意思決定、そして最善のデータ分析を適用できる場所を検討しました。そして、それは明らかに自律型エージェントです。Neoの発言にもあったように（ちなみに、AIに資金を委ねることに対する人々の懸念について、Neoの発言は素晴らしいものでした）、私たちは少し異なるアプローチをとっています。しかし、これらの技術が進歩し、人々が理解し始めるにつれて、資産運用業界で発生する主要なコスト問題のいくつかに対処しながら、私たちのサービスを補完・拡大できると確信しています。つまり、私たちは DeFi、Ethereum、そしてこれらの業界における AI の進歩を強く信じています。 3. 現在、主な顧客は誰ですか? 彼らの悩みは何ですか? • Neo (Almanak): Almanak では、私たちの製品は 2 つの問題を解決する必要があります。複雑な戦略と金庫をどのようにプロビジョニングするかという問題を解決する必要があります。そこで、Stake DAO、MEV Capital、Block Analitica、Gauntlet など、さまざまな DAO や Morpho のすべてのキュレーターと提携しました。DAO に関しては、DeFi Llama のトップ 20 DAO のほとんどと話し合いを行っています。なぜ彼らは私たちの製品を使用するのでしょうか? 基本的に、資産を活用する金庫を作成するからです。最大の資産運用プレーヤーの 1 つである Ethena を例に挙げましょう。すべての DeFi プロトコルで最高の USDe 利回りを常に最適化して検索している USDe トレジャリーがあると想像してみてください。現在、そうした方々と協議を進めています。

また、多くの新規プロジェクトとも協議を進めています。ご存知か分かりませんが、高FDVトークンエコノミクスに関する苦情が多く寄せられています。そこで、Almanakでは、プロジェクトがAIを活用して独自の流動性供給や取引戦略を立ち上げられるようにしています。ユーザーは、当社のアルゴリズムを利用するだけで、市場や取引コンテストを立ち上げることができます。

最後に、資本の源泉となる一般ユーザーについてです。先ほど、Vaultの供給側について説明しました。資本の供給側はユーザーです。これらのVaultが展開されると、誰でも資金を預け入れ、その恩恵を受けることができます。もちろん、利益の一部はVault管理者に分配されます。これらのVaultは完全にパーミッションレスなので、誰でも展開できます。しかし、誰がVaultを管理し、最初の顧客は誰になるのか、少し見通しをお話ししたいと思います。また、資産運用会社やヘッジファンドも存在します。数十億ドル規模の資金を運用し、展開システムの自動化を希望する中央集権型金融機関（CeFi）と協議を進めています。クオンツアナリストは非常に高額で、見つけるのが困難です。彼らはこれらすべてを当社のエージェントにアウトソーシングすることで、複雑な取引戦略を迅速に展開し、1週間、あるいは数日でヘッジファンドになることができます。ここで重要な点についても触れておきます。ユーザーは、Veeコントラクトに非常によく似たコントラクトでトークンをステークできます。お気に入りのVaultやDAOに投票したり、Vaultに預け入れた際に資産に投票して報酬を増やすことができます。私たちの製品は非常に複雑です。Vaultの供給側はプロのユーザーが提供しますが、資本の供給は誰にでも開かれています。• Sam（Cambrian Network）：Colinが先ほど、利回りを生み出すVaultと貸付プロトコルへの資本配分について言及しました。私たちは、それらの利回りがどこで生み出されているかを測定することに重点を置いています。Colinが言及したような戦略を最適化するには、異なるチェーン、そしてそれらのチェーン内の異なるプロトコルで生み出された利回りの履歴を理解する必要があります。これには、複雑なデータプラミング、EVMチェーンと非EVMチェーンを含むオンチェーンアクティビティの追跡、そしてそれらのチェーン内のプロトコルの追跡が必要です。ビルダーは、戦略を調整するための履歴情報と、戦略を実行するためのリアルタイム情報の両方を必要とします。こうした情報をすべて追跡することが、私たちの専門分野の一つです。 RPCプロバイダーはリアルタイムの生の情報を提供しています。つまり、RPCプロバイダーから出力される情報は必ずしも明確で簡潔なものではありません。私たちは、その履歴データをすべてデコードし、プロトコルに関する理解に基づいて情報をデコードし、例えば、生成されたリターンを追跡できるようにします。

現在、私たちはクローズドベータ版で、Coinbase開発者プラットフォームと連携しています。Olasと協力してOlas Hedge Fund Clusterに参加し、Olas内のエージェントにオンチェーンとオフチェーンの履歴データとリアルタイムデータを提供しています。

私たちは他のいくつかのプロジェクトとも連携しています。Truflationとは緊密に連携し、感情分析やウォレットアクティビティを提供しています。さらに興味深いプロジェクトとして、AskPireがあります。彼らはトークン化されたプロジェクトに関連する数万のGitHubリポジトリを追跡しています。私たちは過去の貢献度や貢献者の質を追跡しており、AskPireは私たちのデータを使用してカスタマイズされた取引戦略を構築し、プロジェクトの活動と将来のトークン価格を相関させています。ですから、私たちが提供する情報の種類について、少しでもイメージがつかめれば幸いです。これらはすべて、エージェンシーファイナンスプロジェクトに共通するニーズに基づいています。• Renç (Giza): 少し前提として、Gizaでは漸進的な改善にはあまり興味がありません。DeFiは長い間、漸進的な改善にとどまっていたと思います。私たちが達成したいのは、Web3だけでなく、金融業界全体におけるユーザーエクスペリエンス（UX）の完全なパラダイムシフトです。金融を製品中心のアプローチからユーザー中心のアプローチへと移行させたいと考えています。私たちは、パーソナライズされた金融こそが未来への道であると強く信じています。私たちのビジョンは、新たなDeFiプロトコルを作ることではありません。これまでも、そしてこれからも。私たちのビジョンは、お客様の財務状況を把握し、洞察を提供し、財務目標の達成を支援する、24時間365日対応のパートナーを作ることです。これこそが、私たちが追い求める北極星です。堅牢なインフラストラクチャと、カスタマイズ可能なパーソナライズ金融というこの北極星により、Gizaのエージェントは個人ユーザーと機関ユーザーの両方にサービスを提供できるようになりました。現在、私たちが提携している機関は、保管要件からリスクフレームワーク、流動性規制に至るまで、より厳格で複雑なニーズを抱えています。Gizaは、既成製品ではなく、カスタマイズされたエージェント戦略によってこれらのニーズを満たすために構築されました。これには、カスタムエージェントの設計から、分離されたインフラストラクチャ、リアルタイム監視、監査証跡、そしてファンド、フィンテックパートナー、そして多くの積極的なニーズを持つネオバンク向けのホワイトラベル実装まで、あらゆるものが含まれます。個人ユーザーにとって、この分野にはまだ探求の余地があると考えています。この点において、私たちは複雑さを増すことなく、これまでと同じレベルの洗練性を維持したサービスを提供できます。個人ユーザー、つまり「銀行口座を持たない人々への銀行サービス」においては、ポリシーレイヤーを完全に抽象化した、根本的に簡素化されたインターフェースを通じて、分散型金融（DIF）とのやり取りを可能にします。金融に関する意思決定の責任はユーザー自身に負ってもらい、意思決定プロセスを自動化します。これはGizaの最も明確な差別化要因の一つであり、私たちにはこの途方もない課題に取り組む勇気、専門知識、そして才能があります。

個人市場と機関市場の両方のセグメントにおいて、私たちは独自の要件を探求しています。簡単に言えば、個人ユーザーは根本的な抽象化とアクセシビリティを求めており、機関はより高いレベルのセキュリティ、監視、レポートを求めています。私たちは、この両方を満たすための優れた立場にあります。

Gizaは、重要な資産基盤であるステーブルコイン市場を構築してきました。この市場がすぐに消滅することはないでしょう。時価総額は3,000億ドルに達し、流通しているステーブルコインはすべて、Gizaエージェントによって自律的に最適化できる潜在的な資本を表しています。だからこそ、私たちはこの分野向けの最初のエージェントを構築し、そのリーチと機能を拡大し続けていきます。もちろん、これにより、国庫、DAO、機関投資家など、DeFiが抽象化されているあらゆる場所、つまり「ステーブルコインへの投資方法は？」と尋ねられるあらゆる場所にサービスを提供できるようになります。Gizaはそこにあります。• コリン（マキナ）：レンチが先ほど、金融における漸進的な変化を超える必要があるという非常に興味深い発言をしました。私たち全員がこの技術に惹かれるのは、従来の金融システムが今、人々にとって機能していないことを認識しているからだと思います。これは、Ethereumに関わる私たち全員にとって、指針の一つだと思います。マキナが目指すのは、あらゆる活動の基盤に安全性とセキュリティを組み込み、同時に拡張性も確保することです。このインフラを提供することで、大規模な機関投資家から小規模な個人投資家まで、すべてのお客様に最高の成果を提供できると確信しています。私たちは、Neo氏の考えと非常によく似ています。投資ニーズを持つ主体と、そのニーズに応えたい主体が存在します。私たちは、優れた財務成果の運用者が、安全に業務を遂行できるツールを利用できるよう取り組んでいます。これは成長分野だと確信しています。従来の金融市場を見てみると、世界の運用資産は現在約150兆ドルに達しています。興味深いことに、現在、このうち約60～70%がアクティブ運用されており、その割合は減少傾向にあります。これは主に、ETFを上回るパフォーマンスを上げなくても、高額な手数料を支払っていることが大きな要因です。暗号通貨の世界でもETFの話題はよく耳にします。ETFは非常に革新的な存在であり、その低コストによって、従来の金融業界の多くの人々の考え方を変えています。イーサリアム、EVM、AIといった技術によるセキュリティと自動化の進歩に伴い、これらのコストは削減され、人々はより優れた戦略を通じて、より費用対効果の高い超過収益を獲得できるようになると確信しています。これは私たちにとって、世界規模で真に重要なことです。これは、ウォール街やロンドン・シティの特定の組織のために物事をより良くするだけではありません。経済的な成果を達成する必要があるすべての人が、それを達成できるようにすることです。さらに、私たちはこれをDeFiプロトコルに直接組み込むべきだと確信しています。管理者がこれらの生産資産を担保に変換したり、DeFiエコシステム内で様々な形で使用したりできるツールを構築する必要があります。これこそが、DeFi経済を真に成長させる方法です。これはステーブルコインになる可能性もありますが、それをはるかに超えるもの、つまり人々が将来の負債を既存の資産と照合し、それを世代を超えて受け継ぐことを可能にする可能性もあります。これは、人々が富を通じて繁栄を達成する方法を根本的に変えると確信しています。繰り返しますが、私たちはこれを実現するためにAIとイーサリアムを強く支持しています。4. 御社のテクノロジースタックにおいて、AI機能への依存度が高い部分と低い部分はそれぞれどの部分ですか？また、その理由も教えてください。さらに、AIを活用した金融システムの構築という観点から、リスク管理と統制は非常に重要です。AIの安全性を考慮する際、ワークフローにリスク管理や統制をどのように組み込んでいますか？ • Ray (OKX Ventures): DeFiエージェントについて議論される際、多くのユーザー、特に個人投資家は依然としてその概念を誤解しているようです。「AIエージェントを使えば、金融上の意思決定、資金管理、アルファの追求を100%任せられる」と考えているかもしれません。しかし、実際にはそうではありません。私たちは、クライアントがAI機能をある程度活用し、最終的には業務効率や意思決定の質を向上させる金融システムの構築を支援したいと考えています。しかし、多額の資本を投資する前に、信頼性の高い金融システムを構築する必要があるため、信頼性が高く、決定論的で、検証可能なワークフローを構築する必要があります。そのため、潜在的なリスク要因をどのようにシステムに組み込んでいるかについていくつかお伺いしたいと思いました。 • Renç (Giza): はい、その通りです。これは非常に重要だと考えており、ユーザーや機関に代わって金融上の意思決定を行うエージェントのパイオニア企業として、ここ数ヶ月間、私たちが克服しなければならなかった最大の課題の一つでした。皆さんが提起する正当な疑問について、一般の方々に理解を深めていただくこと。エージェントは私のお金を持ち逃げしてしまうのでしょうか？AIが私たちのお金で何をしているのか説明できるでしょうか？その確実性はどの程度なのでしょうか？幻覚を見ているのでしょうか？人々に理解してもらうために、私たちはこれらすべてを経験する必要がありました。なぜなら、これは全く新しいツールだからです。Gizaの場合、それは人々が慣れ親しんだ預金庫ではなく、全く新しいものです。各ユーザーには、それぞれ専用のエージェントが付きます。質問の中で、この文脈における「AI」とは何かを明確に定義することが重要です。あなたの質問のほとんどは、LLMの理解から生じています。私たちにとって、LLMがユーザーの共通ニーズを解析し、それを好みへとパラメータ化する能力は驚異的です。つまり、「ステーブルコインで安全にお金を稼ぎたい」から「米国のインフレ率を5%上回りたい」、あるいは「ETHへの中程度のリスクエクスポージャーを持ちたい」といった、人間レベルの漠然とした入力を、構造化された金融パラメータへと変換してくれるのです。

しかし、一般的にAIコンポーネントと認識されているLLMは、私たちにとってはこれで終わりです。意図がパラメータ化されると、実行はアルゴリズムロジックと最適化機能に基づいて構築された専用エージェントに移行します。これらのエージェントは、決定論的で検証可能、監査可能であり、市場やプロトコル全体にわたって継続的に自己調整可能です。つまり、この2つを組み合わせることで、AIの高度なカスタマイズ性と、金融市場に精通した専用エージェントによる、専門的で堅牢、かつ安全でポリシーに基づいた実行を実現できるのです。

• ネオ（アルマナック）：AIがどのようにして決定論的かつ検証可能になるのかは分かりませんが、重要なのは、私たちがAIをどのように活用し、セキュリティにどのように取り組んでいるかということです。繰り返しになりますが、私たちはあらゆる面で非常に実用的です。車輪の再発明をするのではなく、市場で実証済みで需要のあるものを採用しているだけです。特にAIはコード生成に使用しており、100倍高速で、決定論的かつ検証可能です。ヘッジファンドマネージャー、クオンツアナリスト、開発者に、私たちが生成するものを知っているか尋ねれば、きっと知っているはずです。リミテッドパートナー（LP）や銀行から「コードを見せてもらえますか？」と電話がかかってきたら、彼らはコードを見せることができます。もしお金が失われたとしても、コードにバグなどがあるため、誰がどのように盗んだのかを特定できます。これは非常に重要です。セキュリティは他のヘッジファンドや銀行と同等に堅牢です。執行とアイデア創出に関しては、他の企業と同様にエージェントを活用しています。つまり、市場のスクリーニング、アルファの発見、最適なソリューションの発見、最適な取引の発見、戦略のシミュレーション、バックテスト、そしてスリッページを回避するためのシミュレーション取引などです。AIはお客様と共にアイデアを創出しますが、最終的な決定権はお客様にあります。AIが提示する戦略を実行するかどうか、コードを更新するかどうかは、お客様が決定します。コードは完全に検証可能で決定論的です。繰り返しになりますが、私たちは既存の仕組みを取り入れ、コーディングでは100倍、推論では10億倍高速化しました。ブロックチェーンのインフラ層についても、車輪の再発明は避け、既存の仕組みを取り入れるだけです。私たちは全てを完全に構成可能にしたいと考えているため、構成可能なボールトを使用しています。セキュリティは透過的な権限によって実現されています。各ボールトには透過的な権限が設定されているため、チェーン上でそのボールトが何にアクセスできるかを確認できます。誰か（金庫管理者またはキュレーター）が権限を変更するたびに、それが可視化され、透明性が確保されます。これがまさにヘッジファンドの仕組みです。

さらに、私たちはエージェント向けに構造化されたワークフローを作成しました。これは非常に目立たないものですが、これまでで最も技術的かつ困難な作業の 1 つでした。現在 18 のエージェントがおり、全員がそのうち 7 つを使用できます。これらのエージェントは定量分析担当者のようなものですが、従来のヘッジファンドと同様のインフラストラクチャ上で動作します。私たちは従来のヘッジファンドが持っているもの、つまり戦略の作成、バックテスト、シミュレーション、最適化を行うインフラストラクチャを借用しましたが、それを人間ではなく AI 向けに構築しました。そのため、作成プロセス自体も他のヘッジファンドと同様に厳密です。

基本的に、AIは損失が重大にならない分野でのみ使用しています。だからこそ、人々は安心して資金を預けることができ、ファンドや資産運用会社からも積極的にAIの利用を希望する声が寄せられています。私たちのセキュリティはブロックチェーンと同等に高いと言えるでしょう。• コリン（マキナ）：皆さんから大変興味深いお話をたくさん伺いました。AIの本質については議論の余地がないので、あなたにお任せします。繰り返しますが、私たちは金融の観点からこの問題に取り組んでいます。AIの活用分野についての最初の質問にお答えするにあたり、現在のAI活用方法を強調したいと思います。私はAIエージェント構築の内部構造の専門家ではありませんが、専門家の方々にツールを提供することを目指しています。AIには進化のプロセスがあると考えています。ここにいらっしゃる方で、AIを何らかの形で実際に活用したことがある方は、非常に短期間で驚異的な進歩を目の当たりにしており、その進歩は今後も続くでしょう。現在、AIに真に依存しているのは、自動化の活用です。もちろん、レンス氏とネオ氏から聞いたように、これにはガードレールが必要です。マキナの非常に興味深い点の一つは、これらのガードレールをクロスチェーン取引にも導入していることです。L2はイーサリアムの必須コンポーネントであり、EVMの代替であるL1も同様です。チェーン間で資産を移転する際にも、同じ管理体制を維持しています。つまり、新たな投資分野を開拓し、多くの情報を吸収できるということです。サム氏は、自社が提供する優れた多様な情報源について言及しました。ソーシャルメディアで何が起こっているか（今、私たちは皆X（Twitter）を使っています）を読むことが非常に重要です。今週、意識的であろうと無意識であろうと、モナドについて考えた人はほとんどいるでしょう。モナドでは多くのことが起こり得ます。早期参入することで、一部の人は他の人よりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。しかし、管理体制なしに参入すべきではありません。私たちが本当に導入しようとしているのはまさにそれです。AIは、いつどこに資本を投入するかを決定する上で重要な役割を果たすと考えていますが、管理体制なしには実現できません。 • 現時点では、これらの管理は依然としてバランスが取れている必要があると確信しています。Vault内には「リスクマネージャー」という役割があります。これは、ホワイトリストに基づいて、オペレーター（エージェントであれ、それ以外の人でも）がアクセスできる範囲を決定できることを意味します。この情報は、当社のマシンまたはVaultで有効化されているすべてのブロックチェーンに暗号化されて保存されます。そのため、オペレーターが決定を下す際、そのタイミング、方向、規模など、すべてオペレーターがさまざまな方法で決定できます。しかし、アクセス制限にはより深い検討が必要であり、その管理を維持する必要があります。リスクマネージャーには、AIツールを使用して迅速に反復処理を行い、いわゆるブループリントまたはスクリプトを作成できるようにしていますが、最終的な決定は現時点では人間が行っています。

一方、ユーザーの視点から見ると、預金者がどのような推奨事項を求めているかをより深く理解するために、多くの実験を行っています。これは、意思決定を実行するというよりも、ユーザーが何を達成しようとしているのかを理解し、利用可能な情報との整合性を図ることを目的としています。先ほども述べたように、私は従来型の金融業界で働いてきた経験があり、そこで働いた経験のある人なら誰でも、情報へのアクセスがいかに難しいかを深く理解しています。私たちは、人々が必要な情報を入手し、自身の直感と目標に基づいて行動する方法をより深く理解できるように支援したいと考えています。AIは、このための非常に優れたツールだと考えています。ただし、完璧ではありません。LLMボットを介して実行されるFAQで実験を行ってきました。チームからは、まだ調整とデータ入力が必要だと指摘されています。しかし、ユーザーの皆様には大変ご好評いただいており、UIとフロントエンドエクスペリエンスを微調整することで、ユーザーの皆様により優れたサービスを提供できるようになりました。18ページにも及ぶFAQを読まなくても、知りたい情報を効率的に正確に理解していただけるようにしています。もう一つ強調したいのは、スマートコントラクトの作成にAIは使用していないということです。私たちには一流のSolidity開発者がいます。監査担当者と連携し、内部のセキュリティを確保するために多くの作業を行っています。現時点では、これらすべてを経験豊富な人間が行うべきだと考えていますし、私たちのチームには経験豊富な人材が揃っているので、非常に安心しています。• Sam（Cambrian Network）：まず、エージェントについて私の考えをお話ししたいと思います。知能はスペクトル上に存在すると考えています。現在展開されているエージェントは、アルゴリズムエージェントに分類できます。これらのエージェントの意思決定戦略は決定論的です。つまり、数学的であり、最適化を用いて、作成者の意図通りに動作します。スペクトルの対極にはAIエージェントがあります。現在最も先進的なAIはLLMです。LLMは創造性があり、さまざまな状況に適応できます。しかし、今日のAIエージェントが直面している問題は、それらが非決定論的であるということです。 GPTに同じプロンプトを与えても、実行するたびに異なる答えが得られます。非決定論的であることに加えて、彼らはしばしば間違いを犯し、幻覚を起こす可能性があります。AIエージェントの可能性は、アルゴリズムエージェントをはるかに超える適応性にあります。LLMの決定論的な問題は解決されるだろうと私は信じており、私は非常に自信を持っています。例えば、Google BrainからスピンアウトしたSakana AIという会社があります。彼らは最近、LLMが毎回同じコンテンツを生成できるようにするための大きな進歩を示す結果を発表しました。EigenLayerも同様の研究を発表すると思います。精度と幻覚の改善という点では、あらゆる非自明なタスクにおけるエラー率は毎年半減すると想定できます。まとめると、レンチ氏が述べたように、LLMは現時点では、意図を捉え、それをアルゴリズムエージェントに入力して確実に実行できるパラメータに変換するのに最適です。AIのもう一方の端では、そのパフォーマンスは毎年倍増し、私たちの金融上の意思決定において積極的な意思決定者となると考えられます。さて、特にカンブリアンの取り組みに関して、私はデータについて非常に懸念しています。データの問題に関しては、私たちは暗号化技術を用いてすべての入力が正しいことを確認することで、正確性を確保しています。ブロックチェーンデータを取得しようとすると、多くの場合、間違っていることがわかります。暗号化技術は、その正確性を保証するための解決策です。この生データはデータベースに入力され、返品などの追跡を開始する際には、返品追跡アルゴリズムが、追跡するすべてのプロトコルのスマートコントラクトの記述方法と一致していることを確認する必要があります。そのため、多くのスポットチェックと、他のソースを用いた広範なテストを行う必要があります。 OKX VenturesのDeFi自律エージェントに関する論文

Ray（OKX Ventures）：当社の以前の調査によると、DeFiエージェント市場は2024年後半に概念的な熱狂から現実のものへと重要な転換期を迎えました。「GPTラッパー/チャットボット」モデルを中心とした最初の波は、ユーザーが自然言語のみを使用して複雑なDeFi操作を容易に操作できると約束しました。しかし、この一見有望なビジョンは、実際にはすぐに根本的な欠陥を露呈しました。

これらの初期の「DeFAI端末」は、実用化において一般的に3つの大きな課題に直面しました。1つ目は、LLMが金融シナリオにおける非常に複雑でパーソナライズされたユーザーの意図を正確に識別するのに苦労したことです。2つ目は、曖昧な意図を正確なオンチェーンアクションに一貫して変換するための支援ツールが業界に不足していたことです。3つ目は、ユーザーが強力なツールを持っていても、どのような指示を出せばいいのか分からず「意思決定麻痺」に陥ることが多かったことです。

しかし、これらの問題の根底にある共通の根源は、第一世代のエージェントが、意図の理解からトランザクションの実行に至るまでのプロセス全体を、非決定論的なLLMに完全に依存しようとした点にあります。

この根本的なパラダイムの欠陥は、市場の急速な淘汰につながりました。実際のコンバージョン率が極めて低く、ユーザーエクスペリエンスも劣悪だったため、ほとんどのプロジェクトは消滅しました。生き残ったプロジェクトは、それぞれの道において明確な分岐を示しました。

• 一部のプロジェクトでは、プロンプトの最適化など、UIレベルで段階的な改善を試みていますが、根本的な問題は解決されていません。• 市場を真にリードする他のプロジェクトは、より根本的な変革を選択しました。AIにすべてを直接理解させるのではなく、特定のシナリオに焦点を当て、事前に構築されたワークフローを通じてユーザーに明確な価値を提供する「自律エージェント」へと移行しています。これらの新興の自律エージェントは、事前定義された実績のあるプロセスを活用し、DeFiアダプターレイヤーとコグニティブエンジン内に真に高度な機能を構築することに重点を置いています。その結果、市場の焦点は明らかに後者へと移行し、自律エージェントの時代が到来しました。この変化の本質を理解するには、まず2つの実行パラダイムの根本的な違いを明確にする必要があります。私たちは、安全で信頼性が高く、スケーラブルなAIを活用した金融ソリューションは、LLMの直接実行モデルから、決定論を中心とした構造化されたワークフローへと移行する必要があると考えています。つまり、システムは与えられた入力に対して常に全く同じ出力を生成します。これは、動作が予測可能、検証可能、再現可能な数式や従来のコンピュータコードに似ています。このワークフローは、次の 4 つの基本原則に準拠する必要があります。1. 厳選されたデータソーシングと環境の分離: エージェントは、オープンインターネットからスクレイピングするのではなく、厳密に審査されフォーマットされた API コネクタを介して外部情報 (市況やオンチェーンデータなど) にアクセスする必要があります。これにより、ソースでのデータ汚染によって引き起こされるセキュリティリスクが排除されます。2. アドホックな決定ではなく、事前審査済みの戦略: AI が即興で取引ロジックを作成することはできません。各戦略は、展開前に開発され、厳密にバックテストされ、サンドボックス環境でシミュレーションされる必要があります。その目的と動作の境界は、実際の取引に入る前に固められ、期待される動作が保証されます。

3. 許可された実行とリスク境界: 戦略の実行権限は厳密に制限される必要があります。スマートコントラクトは、権限と責任の明確な境界を確立します (たとえば、ホワイトリストに登録されたプロトコルへのやり取りの制限、厳格な資金移動制限など)。これにより、最悪の場合でも、潜在的な損失が管理可能な範囲内に抑えられます。

4. 継続的なモニタリングとサーキットブレーカー：戦略のローンチ後、24時間365日稼働の自律型リスク管理システムによってリアルタイムでモニタリングされる必要があります。戦略の挙動が期待値から逸脱したり、市場のボラティリティが極端に変動したりした場合、システムは即座に「サーキットブレーカー」メカニズムを発動させ、ポジションの削減や戦略の一時停止といった介入を実施することで、最終的な「安全弁」として機能する必要があります。まさに第一世代の製品のパラダイム的な欠陥が原因で、市場は急速に再編されました。劣悪なユーザーエクスペリエンスと極めて低いコンバージョン率に直面し、大多数のプロジェクトは消滅しました。残ったプロジェクトは明らかに異なる方向に分岐しました。一部のプロジェクトはUIの漸進的な改善に注力し続けていますが、真に先駆的なプロジェクトは、抜本的な変革、すなわち自律エージェントを選択しています。この概念を誤解しないでください。これらの新興のエージェント製品は、もはやAIにすべてを理解させ、実行させる必要はありません。むしろ、事前に構築され検証済みのワークフローを通じて、特定のシナリオにおいてユーザーに明確な価値を提供します。彼らは、真に競争力のあるDeFiアダプターレイヤーとコグニティブエンジンの構築に研究開発の重点を置いています。その結果、市場の焦点は明らかに後者へと移行し、自律エージェントの時代が到来しました。

結論：

暗号×AIセクターは多くの懐疑的な見方に直面してきましたが、前述の原則を遵守し、LLMの機能を適切に活用することで、この分野は特に機関投資家にとって非常に魅力的な価値提案を提供できると確信しています。これには、多次元情報分析機能の向上（従来のアルゴリズムでは捉えるのが困難な複雑な要因相関の捕捉）、コード開発と展開の効率性の大幅な向上、そしてより堅牢な自動執行機能の実現が含まれます。したがって、私たちはこの分野の発展を長期にわたって継続的に監視し、私たちの基本原則に合致する初期段階のチームを探し出すことに尽力しています。