専門インタビュー：Bitget AI ディレクター Bill 氏：AI トレーディングの時代、「躺いて稼ぐ」まであとどれくらい？

1匹の「ロブスター」がテック業界全体を揺るがしました。OpenClawの登場により、すべての人が興奮しました。一般のパソコンで、AIに操作権限を与え、メールの受信、コードの記述、取引口座の操作を手伝ってもらうことができます。オンライン上には、「もはや仕事をする必要がなくなる」などと書かれた神秘的な事例が溢れています。しかし、実際に設置されたとき、ほとんどの人が状況がそうではないことに気づきました。

仮想通貨取引分野では、この熱狂から冷静な状態への移り変わりが特に顕著です。過去2年間、ほとんどの取引プラットフォームが独自の「AIエージェント」を立ち上げましたが、ほとんどはチャットボットの段階にとどまり、質問すれば長い分析が返ってくるだけです。OpenClawの登場は、パンドラの箱を開けたようであり、AIが「話す」のではなく「行動する」可能性をすべての人が見ることができました。

しかし、これにより新たな課題が生じました。AI取引の最前線を探るチームを率いるリーダーシップの一翼を担うBitget AIの責任者であるBill博士は、この問題について深い洞察を持っています。Bitgetに参加する前、Billは複数のトップインターネットおよびテクノロジー企業で上級ポジションを歴任し、複数の中核アルゴリズムおよびAIプラットフォームの大規模展開を主導し、数十の国際会議論文と数十の特許を発表してきました。

現在、Bitget AIの戦略企画とスマートトレーディング技術の全面的責任者である彼は、AIと仮想通貨取引のシナリオを深く統合する取り組みを行っています。現在のエージェントブームに直面して、このリードエキスパートの見解は極めて冷静です。「ほとんどの一般人は管理者としての経験がないため、突然、10人のAI部下を持つことになります。指示する方法、タスク分担、評価方法は、それ自体が芸術です。」

熱意は最終的に冷めるでしょうが、能力は認識されています。本当の問題は次のとおりです。「誰がこの能力を一般の人が利用できる製品にパッケージ化できるか？」

Billとの対話で、PANewsは製品デザイナーの視点から、AI取引のコンセプトから実装への道のりを探ってみました。Billによれば、BitgetはAgent HubとGetClawという2つのAI製品を続々と立ち上げたことは、「他人がやっているのを見て私たちもやる」というわけではなく、内部で自然に溢れ出るプロセスであると述べています。「総じて、それは運と地理と人間の条件です。」

運はOpenClawが市場の認識を爆発させたことです。地理は、昨年リリースされたAIアシスタントGetAgentの継続的な進化を経て、豊富な経験を積んでいたことです。内部技術面では、すでに十分な蓄積と試行があり、チーム内で製品の価値が検証され、外部に展開されました。」

Bitget の AI プロダクト全景：GetAgent から GetClaw までの三層アーキテクチャ

Bitget の AI トレーディングにおける展開を理解するには、まず、3 つの製品間の関係を明確にする必要があります。外部から見ると、GetAgent、Agent Hub、GetClaw という名前は混同しやすいかもしれませんが、Bill の説明では、これは実際には明確な進化経路です。

2025 年 6 月、Bitget はアプリ内で GetAgent をローンチしました。これはチャットボット形式の AI トレーディングアシスタントです。Bill によると、GetAgent は複数のイテレーションを経てきました：最初はチャット応答から始まり、段階的にワンクリック注文、ニュースの要約などが追加されていき、最終的には株式、金、銀などのあらゆるカテゴリの取引に拡張されました。「各イテレーションはユーザーの要求に基づいており、拡張すればするほど、ますます多様化していきます。」しかし、どれだけ拡張しても、GetAgent の本質は依然として「チャット駆動」であり、質問に回答したりアドバイスをしたりすることはできますが、ユーザーが複雑な取引タスクを自律的に実行するのを助けることはできません。

転機は OpenClaw の登場後に訪れました。Bill によると、OpenClaw リリース後、Bitget は迅速に内部で独自のバージョンを構築しました。「内部で使用した結果、フィードバックが非常に良好であり、自然に、GetAgent も大幅にアップグレードできないかという考えが生まれました。」この考え方に沿って、Bitget は内部で磨かれた成熟した MCP 能力を外部に公開し、今年の 2 月 13 日に正式に Agent Hub をローンチしました。

Agent Hub は、「実践能力が比較的高い」プロフェッショナルプレーヤーを対象としています。

Agent Hub は、深さに応じて4段階の能力インターフェースを提供しています：

API はアトミックなインターフェース呼び出しであり、最も高いハードルであり、プログラミングとキー管理が必要です；

MCP は「一般的なインターフェース」として機能し、外部の AI アプリケーションが Bitget のデータを直接読み取り、操作を実行できるようにします；

CLI は開発者向けであり、すべての API を直接端末コマンドラインを介して呼び出すことができます；

Skills は今回のアップグレードの中心であり、これはパッケージ化された「ビジネスモジュール」として機能します。Skills を使用することで、元々堅い API コードが AI が直接呼び出せるスキル（料金の照会、K ラインの分析、懸念監視、注文など）に変換され、AI は「意図理解」から「アクション実行」に飛躍することができます。

Bill は USB フラッシュドライブを使用した直感的な比喩を示しました。「USB フラッシュドライブ自体はストレージスキルを持っていますが、それを活用するにはデバイスを接続する USB インターフェースが必要です。これは MCP に相当します。ただし、インターフェースだけでは不十分で、メモリとさまざまなプロトコルの組み合わせが必要です。これにより、完全なやり取りが可能となります。この全体が一つの Skill を構成します。」

しかし、Agent Hub はまだ一般ユーザーにとって敷居が高いです。

そのため、3 月 14 日には、Bitget が GetClaw を発表しました。これは Telegram ベースの AI トレードアシスタントで、プラグアンドプレイであり、何もインストールする必要はありません。ユーザーはリンクを介してアクセスし、アカウントにログインするだけで使用できます。プラットフォームが大規模なモデルの呼び出しコストを負担し、ユーザーは全く気にする必要がありません。Bill はこれを次のように要約しました。「一般ユーザーには GetClaw の使用がお勧めです。これはすでに組み立てられ、直ちに使用できるツールです。一方、プロフェッショナルプレーヤーには Agent Hub の使用がお勧めです。適切なスキルを選択し、レゴを組み立てるように、自分自身の城を構築してください。」

これらの3つの製品は、明確な段階的関係を形成しています。GetAgent は基礎となる MCP 能力を洗練し、Agent Hub に沈殿させ、さらにこれらの能力を GetClaw に組み込み、使用の敷居を最低限に抑えました。チャットボットから開発者ツール、さらにはワンクリック製品へと、Bitget の AI 製品ラインは、ギークから初心者までのユーザースペクトラム全体をカバーしています。

「一言で取引監視」、AI トレードが本当に変えたもの

製品アーキテクチャはあくまで骨組みであり、ユーザーを本当にワクワクさせるのは、AI が具体的なシナリオでもたらす体験の変革です。Bill とのやり取りの中で、何度も登場するキーワードは「敷居」でした。

従来の取引プロセスは、情報の入手、分析および意思決定、注文と実行、取引監視、そして振り返りまでの一連の長い鎖です。各段階が手動操作に依存しています。条件付き取引や量子化戦略を行いたい場合、ユーザーはプログラムを自作して API を呼び出すか、プラットフォームで複数の複雑なパラメータを構成する必要があります。

Bill にとって、これこそが AI が最も付加価値を持つ切り口だと見なされます。「これらの機能は Skills や GetClaw を使わずにも実現可能ですし、プログラムを書くだけです。しかし、プログラムを作成することはプログラマーにとって簡単ですが、一般ユーザーにとっては敷居が高すぎます。今日私たちが行っていることは、ユーザーが一言で同じ効果を実現できるようにすることです。」

彼は具体例を挙げました：ユーザーが「ビットコインが1分で3%下落したときに、50%のポジションを追加してください。」と言った場合、システムはこのリクエストを自動的にタイマータスクに変換します。このタスクでは実際に3つのアクションが必要です：

ビットコイン価格のリアルタイムモニタリング

価格変動の毎分計算

条件が達成されると、即座にポジション追加を実行

かつてはプログラマーだけが実現できたこのようなロジックは、今や誰もが一言で完了させることができます。

GetClawはわずか40時間未満でローンチされ、ウォッチリストリマインダーが最も爆発的なユースケースとなりました。これは驚くべきことではありません。従来のプラットフォームでウォッチリスト警告を設定するには、ユーザーはさまざまな指標パラメータを理解する必要がありました。しかし今、MACD、CCIなどの複数指標を組み合わせたウォッチリストロジックでも、ユーザーは自然言語で要件を説明するだけで、システムが実現してくれます。

しかし、BillはAIによるウォッチリストの真の変革が「できること」以上に、「調整できること」にあると考えています。「従来のプラットフォームではうまく設定できなかったら諦めるしかなかったが、今はそれに対して『間違っている、どう変えればいいか反省して』と伝えることができ、満足いくまで変更できる。」この継続的なイテレーションを通じたインタラクション方法は、多数のロングテールユーザーグループにとって大きな満足感をもたらします。

従来の株式市場では、量化取引の割合がますます高まっており、成熟度の高い米国市場では70%を超えることさえあります。一般の小売投資家はミリ秒単位の競争相手に直面し、ほとんど勝ち目がありません。Billは、AI取引の意義を「平等」と要約しています。「BitgetのAI分野におけるビジョンは、10億のユーザーにウォール街と肩を並べさせることです。つまり、彼らがトップトレーダーと同じオペレーティングロジックと実行能力を持つようにします。過去は考えることはできたが実現できなかったが、今日は考えることができれば実現できるようになりました。」

信頼の4段階ロック：AI操作で実際の資金を保護するセキュリティ境界

AIが「アドバイスをする」から「あなたの代わりに実行する」に進化すると、機能の強大さが最大の挑戦ではなく、信頼性が最大の問題となります。Billによれば、これを強調することは何度あっても多くはありません。「一般ユーザーが最も懸念するのは『それを使って安全なのか』です。この信頼度は確実に確立される必要があります。安全面の問題が一度でも発生すれば、誰もそれを使用しなくなります。」

この中心的な懸念を踏まえ、Bitgetは4層の隔離システムを設計しました。

第1層はアイデンティティの隔離であり、各対話ごとにユーザーのアイデンティティを正確に識別します。

第2層はメモリの隔離であり、異なるユーザー間の対話メモリは完全に隔離され混同され、個人のプライバシーが漏洩しないようにします。

第三層はアクセス制御であり、どのデータやツールが呼び出せるかは役割によって制御されます。

第四層は認証情報と資金の隔離であり、APIキーはトリガー使用のみに制限され、取引はサブアカウントのサンドボックスで実行されます。

サブアカウントのサンドボックスメカニズムは非常に実用的な設計です。Billは例として、「たとえば、メインアカウントに$1000がある場合、ユーザーはAI操作に$50をサブアカウントに移動させるだけで、リスクをより管理しやすくすることができます。」と説明しました。これは、AIが誤った判断をした場合でも、リスクがユーザーが事前に設定した範囲内に厳密に制御されることを意味します。

このセキュリティ重視の考え方は、Bitgetがスキル市場に対する姿勢でも表れています。現時点では、すべてのスキルは公式に開発・維持されており、第三者には公開されていません。Billはこれについて、「スキルマーケットを開放してより多くの人が参加させると、避けられないセキュリティ問題が発生します。たとえば、ハッカーが'私もあなたの中に入れてあげる'と言ったら、ユーザーがそれを使用して資金を失うと、それは適切ではありません。我々は満足できるまで放棄すると言います。少なくとも、資産市場では、長生きすることの方が急激に稼ぐよりも重要です。」と直接説明しています。

OpenClawの先行きの示唆は、このような慎重さの合理性を証明しています。ほぼ制限のない方法で個人のコンピュータ上で実行されたOpenClawは、興奮を覚えさせる一方で、荒唐無稽な新産業を生み出し、「あなたのためにエビをクリーンにアンインストールする」というビジネスそのものがお金を稼ぐ手段となりました。

大規模モデルの呼び出しに関して、Bitgetは初期においてユーザーにトークンの自己構成をさせるのではなく、プラットフォームがコストを負担する選択をしました。これは、セキュリティ上の理由と技術上の理由によるもので、「我々のスキルとMCPは、組み込まれているさまざまな大規模モデルと深く適合させられています。ユーザーが他のモデルに簡単に切り替えた場合、効果が著しく低下します。」と述べています。現在、プラットフォームはユーザーごとに1日$10の無料呼び出しクレジットを提供しており、今後は市場のフィードバックに基づいて価格設定モデルを調整していく予定です。

80%の作業はできますが、20%の決定は依然として人による

AI取引の現実的な能力の限界について話すと、Billは率直に述べています。「現在、オンライン上でAIに$100与えて$1000まで稼がせるという荒っぽい操作があり、そのような拡大主義的な操作では、資金を失う確率が非常に高いという結果となります。」

AI取引の能力は、今日でもユーザーがお金を稼ぐことを保証していません。Billは現在の実際の状況を「80/20の原則」で要約しており、完全な取引プロセスの中で（100件の作業に関与する可能性があります）、AIはそのうち80件の複雑な作業、情報整理、リアルタイムモニタリング、条件付き実行、データレビューなどを効率的に処理できます。しかし、実際の利益と損失を決定するのは、20件の核心的な意思決定であり、AIはまだそれを達成していません。

昨年、Bitget は遊び心のある AI トレーダーコンテストを開催し、AI の能力限界をテストし、多くの AI ストラテジーが最終的に損失で終わった生の証拠を提供しました。その理由はそう複雑ではありません。AI には感情がないため、それは利点のように聞こえますが、「突然の戦争」といったブラックスワンのような極端なイベントに対応できないことも意味します。Bill は、以前、アメリカ株市場で多くの AI による取引が行われた際にも、ピンチの急落や急騰といった異常現象が起きたことを挙げました。

「今日、より多くのことは、自動車の L1 から L5 までの移行のように、高度な補助的役割を果たしている。」 Bill は、現在の AI トレードの発展段階を位置付けるためにこの比喩を使いました。トレンドを見ると、AI の能力は確かに残りの難関を一つずつ打破していますが、長期的な創造力と極端なシチュエーションでの共感的な判断に関わる部分では、機械には明らかなボトルネックがあります。

ただし、Bill は比較的楽観的な見解も示しており、「全自動取引のための技術的な閉ループは、おそらく来年には基本的に実現できるかもしれませんが、それは持続的な収益を保証することを意味するものではありません。」 言い換えれば、「走れる」と「儲かる」の間には、かなりの距離があるということです。

取引ツールから「AI アカウントオペレーティングシステム」へ、Bitget の最終目標設計

AI がしばらくは完全に人間のトレーダーを代替できないとすれば、Bitget の AI 戦略のゴールラインはどこにあるのでしょうか？ Bill は、3つの側面で答えを示しました。

最初の側面は「パノラマ取引」であり、これはBitgetが以前に提唱したUEX（Universal Exchange）戦略にも合致しています。暗号通貨だけでなく、資産トークン化の推進に伴い、金、銀、米国株などの従来の金融資産クラスが接続されています。Bitget は、AI を使用してユーザーが1つのプラットフォーム上で全カテゴリの取引を完了できるよう支援し、「ユーザーにウォール街のトレーダーのような全カテゴリカバーの能力を与える」ことを望んでいます。

2番目の側面はグローバルなエコシステムの拡大です。Bitget Walletの能力を活用し、Web3の支払いおよびグローバルビジネスシーンにAIを導入し、国境を越えた取引や支払いの運用のハードルを下げます。

3番目の側面は、Billが最もイメージを持たせて説明した方向性であり、Bitgetベースの「長期アカウントオペレーティングシステム」の構築です。このコンセプトの中心には、「高い信頼度の資金実行層」の構築があり、将来的には複数のエージェントがユーザーのさまざまな面倒なことを支援します。これを支える基盤は、デバイス間、シーン間を横断する「長期メモリシステム」です。

Billの説明によれば、このメモリシステムは、ユーザーの過去の取引習慣、履歴、そしてアプリ内のささいな行動までを分析統合し、深い個人像を形成します。「ユーザーが異なるプラットフォームやシーンでの取引ロジックを長期的に一貫させ、切り離された断片化された体験ではなく、経験を確保する」ためのものです。この持続的な学習と適応能力は、一時的なツールとは異なる根幹にあります。

彼はこの漸進的信頼プロセスを説明するために、非常に日常的な比喩を使いました。「まず初めは家庭用ロボットを買って、最初は掃除させるだけでしたが、長い間それを信頼した後、それにもっと多くのことを任せることができるようになりました。」AI はまず信頼性を小さなことで証明する必要があり、そして徐々により多くの権限と信頼を得て、最終的な目標は「あなたと共に成長し、あなたの資産の価値を増やすこと」です。

GetAgent から Agent Hub 、そして GetClaw へと進化する中で、Bitget の AI プロダクトは1年に満たない期間で、チャットボットからタスク実行レイヤーへと大きく飛躍しました。主要取引プラットフォームの強力な展開は、AI 取引がもはや重要でなく欠かせない方向ではなく、将来の競争力の基本的な能力であることを示しています。

しかし、現実から見ると、AI は取引の中でむしろ「力仕事」を代替するのに長けており、「知的作業」を代替するのには長けていません。複雑な作業の80% は機械に任せることができますが、損益の決定をするその20% のコア判断については、おそらく人間自身が行う必要があります。技術は取引の敷居を下げることができますが、取引のリスクを完全に排除することはできません。

AI は誰もがウォール街のツールボックスを手に入れることができるようにしましたが、そのツールボックスに詰め込まれているのは機会であり、畏怖でもあります。

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