メインコンテンツまでスキップ

DeFAI：AI エージェントが分散型金融の新たなクジラになる時

· 約 13 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026 年までに、DeFi プラットフォームの平均的なユーザーは、画面の前に座る人間ではなくなるでしょう。それは、自身の暗号資産ウォレットを制御し、オンチェーンのトレジャリーを管理し、コーヒーブレイクや感情的なトレード判断なしに 24 時間 365 日イールド戦略を実行する自律型の AI エージェントです。DeFAI の時代へようこそ。

数字は衝撃的な物語を物語っています。ステーブルコインに焦点を当てた AI エージェントは、すでに Base 上だけで 2,000 万ドル以上の預かり資産（TVL）を獲得しています。より広範な DeFAI 市場は、10 億ドルから 2025 年末までに 100 億ドルに達すると予測されており、わずか 12 か月で 10 倍に増加することを意味します。そして、これはまだ始まりに過ぎません。

DeFAI とは何ですか？​

DeFAI（分散型金融と人工知能の融合）は、単なる暗号資産のバズワード以上のものを象徴しています。それは、金融プロトコルがどのように機能し、誰が（あるいは何が）それを利用するかにおける根本的な転換です。

本質的に、DeFAI は 3 つの相互に関連するイノベーションを包含しています。

自律型トレーディング・エージェント: 市場データを分析し、トレードを実行し、人間の介入なしにポートフォリオを管理する AI システム。これらのエージェントは、1 秒間に数千のデータポイントを処理し、人間のトレーダーが見逃すようなアービトラージの機会や利回りの最適化を特定できます。

抽象化レイヤー: 自然言語インターフェースにより、誰でもシンプルなコマンドを通じて複雑な DeFi プロトコルと対話できるようになります。複数の dApp を操作したり、技術的なパラメータを理解したりする代わりに、ユーザーは AI エージェントに「私の USDC を最も利回りの高いステーブルコイン・プールに移動して」と伝えるだけで済みます。

AI 搭載 dApp: 市場環境に基づいて戦略を適応させ、ガス代を最適化し、さらには潜在的なエクスプロイト（脆弱性攻撃）が発生する前に予測できるインテリジェンスを組み込んだ分散型アプリケーション。

アルゴリズム・クジラの台頭​

DeFAI の最も魅力的な側面の一つは、業界のオブザーバーが「アルゴリズム・クジラ」と呼ぶものの出現です。これは、多額のオンチェーン資金を管理し、数学的な精度で戦略を実行する AI エージェントのことです。

2025 年 4 月に Base でローンチされた Fungi Agents は、この新しい潮流を象徴しています。これらのエージェントは USDC に特化しており、Aave、Morpho、Moonwell、0xFluid などのプラットフォームに資金を配分します。その戦略は、ガス効率のために最適化された高頻度のリバランスであり、DeFi エコシステム全体で最高のリスク調整後利回りを絶えず追求しています。

AI エージェントの管理下にある資本は、2026 年までに従来のヘッジファンドを上回ると予想されています。人間のファンドマネージャーとは異なり、これらのエージェントは継続的に稼働し、あらゆる市場の動きにリアルタイムで対応します。彼らは暴落時にパニック売りをしたり、高値で FOMO 買い（取り残される恐怖による買い）をしたりすることはありません。揺るぎない規律を持って数学的モデルに従います。

Fetch.ai の研究によると、大規模言語モデル（LLM）とブロックチェーン API を統合した AI エージェントは、人間の分析者が評価に数時間かかるような利回り曲線、信用状況、およびクロスプロトコルの機会に基づいて戦略を最適化できます。

DeFi オートメーションを再構築する主要プレーヤー​

DeFAI の分野では、それぞれ独自の機能を備えたいくつかのプロジェクトがリーダーとして浮上しています。

Griffain： 自然言語へのゲートウェイ​

Solana のコア開発者である Tony Plasencia によって構築された Griffain は、4 億 5,000 万ドルの評価額を獲得しました。これは前四半期比で 135% の増加です。このプラットフォームの強みは、ユーザーがシンプルで人間のようなコマンドを通じて DeFi と対話できる自然言語処理にあります。

5 つのプロトコルにわたってポートフォリオをリバランスしたいですか？頼むだけです。自動複利機能を備えた複雑なイールドファーミング戦略を設定する必要がありますか？普通の言葉で説明してください。Griffain はあなたの意図を正確なオンチェーンのアクションに変換します。

HeyAnon： DeFi の複雑さを簡素化​

DeFi 開発者の Daniele Sesta によって作成され、DWF Labs から 2,000 万ドルの支援を受けた HeyAnon は、リアルタイムのプロジェクトデータを集約し、対話型インターフェースを通じて複雑な操作を実行します。このプロトコルは最近 Sonic でローンチされ、IOTA 財団と提携して AUTOMATE TypeScript フレームワークをリリースし、従来の開発ツールと DeFAI 機能を橋渡ししました。

Orbit： マルチチェーン・アシスタント​

117 のチェーンと 200 近くのプロトコルにまたがる統合を持つ Orbit は、今日までで最も野心的なクロスチェーン DeFAI 実装を代表しています。Coinbase、Google、Alliance DAO（親会社の SphereOne を通じて）の支援を受けている Orbit は、ユーザーが単一の AI エージェント・インターフェースを通じて、異なるエコシステム間で操作を実行できるようにします。

Ritual Network： インフラストラクチャ・レイヤー​

ほとんどの DeFAI プロジェクトがユーザー向けのアプリケーションに焦点を当てている一方で、Ritual は基礎となるインフラを構築しています。彼らの主力製品である Infernet は、オフチェーンの AI 計算をオンチェーンのスマートコントラクトに接続します。Ritual Virtual Machine (EVM++) は AI 操作を実行レイヤーに直接組み込み、スマートコントラクト自体の中でファーストクラスの AI サポートを可能にします。

シリーズ A 資金調達で 2,500 万ドルを確保した Ritual は、Web3 のためのソブリン AI 実行レイヤー、つまり他の DeFAI プロジェクトが構築できる基盤となるインフラストラクチャとしての地位を確立しています。

セキュリティの諸刃の剣​

ここが DeFAI の真に懸念すべき点です。効率的な利回り最適化を可能にするのと同じ AI の能力が、前例のないセキュリティリスクも生み出しています。

Anthropic の研究は驚くべき統計を明らかにしました。AI エージェントがスマートコントラクトの脆弱性を悪用する割合は、わずか 1 年間で 2% から 55.88% に急増しました。AI を活用した攻撃による潜在的なエクスプロイト収益は、1.3 か月ごとに倍増しています。現在、AI エージェントがコントラクトの脆弱性を徹底的にスキャンするのにかかるコストは、平均でわずか 1.22 ドルです。

既知の脆弱性がない、最近デプロイされた 2,849 個のコントラクトに対してテストしたところ、高度な AI エージェントは 2 つの新しいゼロデイエクスプロイトを発見し、実際に動作する攻撃コードを生成しました。これは、利益を生む現実世界での自律的なエクスプロイトが単なる理論ではなく、実際に実行可能であることを示しています。

このセキュリティ環境の変化により、「Know Your Agent」（KYA：エージェント確認）基準が登場しました。この枠組みの下では、機関投資家向けの流動性プールやトークン化された現実資産（RWA）と相互作用する AI エージェントは、その出自を検証し、作成者または法的所有者の身元を開示する必要があります。

市場の動向と投資フロー​

DeFAI 市場の成長は、暗号資産と人工知能の両方における広範なトレンドを反映しています。

  • AI エージェントトークンの総時価総額: ピーク時で 170 億ドル（CoinGecko）
  • DeFAI セクターの評価額: 2025 年 1 月時点で 169.3 億ドル（暗号資産 AI 市場全体の 34.7% を占める）
  • オートコンパウンド（自動複利）ボルト: 預入額 51 億ドル（2025 年）
  • ステーキングされたステーブルコインプール: 117 億ドル（特に市場のボラティリティが高い時期に人気）
  • リキッド利回りトークン化: Pendle や Ether.fi を通じて 23 億ドル以上

Virtuals によって開発された AI 駆動型の市場インテリジェンスプラットフォームである AIXBT は、AI エージェントトークンに対する全注目度の 33% 以上を占めていますが、Griffain や HeyAnon といった新しいエージェントも急速に勢力を拡大しています。

長期的な DeFi ユーザーの 60% 以上が現在、毎月ステーキングや流動性マイニングに参加しており、戦略を最適化するために AI エージェントに頼るケースが増えています。

利回り最適化の革命​

従来のイールドファーミングは、非常に複雑であることで知られています。APY（年間利回り）は絶えず変動し、プロトコルは新しいインセンティブを導入し、あらゆる流動性提供にはインパーマネントロスが潜んでいます。AI エージェントは、この複雑さを管理可能な自動化へと変貌させます。

最新の DeFAI エージェントは以下が可能です。

  • リアルタイムでのプロトコル評価: 数百のプールにわたるリスク調整後のリターンを同時に比較
  • 最適なエントリーおよびエグジットポイントの算出: ガス代、スリッページ、タイミングを考慮
  • 資産の動的な再配分: 手動の介入を必要とせず、利回りを追求して資本を移動
  • インパーマネントロスの最小化: 洗練されたヘッジ戦略とタイミングの最適化を通じて実現

AI 駆動型のロボトレジャリーエージェントは、利回り曲線や信用状況の変化に応じて、レンディングデスク、自動マーケットメイキング（AMM）プール、さらにはトークン化された財務省証券（T-Bills）の間で流動性を再配分する効率化レイヤーとして登場しました。

規制の現実と課題​

DeFAI の成長に伴い、規制当局も注目し始めています。「Know Your Agent」の枠組みは、自律的な金融エージェントに監視をもたらすための最初の重要な試みです。

新たな KYA 基準の下での主な要件は以下の通りです。

  • エージェントの出自と所有権の検証
  • 機関投資家との取引におけるアルゴリズム戦略の開示
  • エージェントが実行したトランザクションの監査証跡（オーディットトレイル）
  • エージェントの誤作動やエクスプロイトに対する責任の枠組み

これらの規制は、クリプトコミュニティ内で緊張を生んでいます。身元開示を求めることは、DeFi の基本原則である偽名性とパーミッションレス（許可不要）を損なうという意見もあります。一方で、何らかの枠組みがなければ、AI エージェントが市場操作、マネーロンダリング、あるいはシステムリスクの媒介になる可能性があると主張する人々もいます。

2026 年の展望​

今後 1 年間の DeFAI の進化を定義づけるいくつかのトレンドがあります。

クロスチェーン・エージェント・オーケストレーション: 未来のエージェントは、複数のブロックチェーンネットワーク間でシームレスに動作し、Ethereum、Solana、および新興の L2 エコシステムを跨ぐ戦略を同時に最適化するようになります。

エージェント間コマース: すでに、AI エージェント同士が取引を行う初期の兆候が見られます。人間を介さずに、コンピューティングリソースの購入、取引戦略の売買、流動性の調整などを行っています。

機関投資家による統合: KYA 基準が成熟するにつれ、伝統的な金融機関が DeFAI インフラと相互作用する機会が増えるでしょう。トークン化された現実資産（RWA）の統合は、AI が管理する DeFi ポートフォリオと伝統的金融の間に自然な架け橋を築きます。

強化されるセキュリティの軍拡競争: 脆弱性を見つける AI エージェントと、プロトコルを保護する AI エージェントの競争は激化するでしょう。スマートコントラクトの監査はますます自動化され、その必要性も高まっていきます。

ビルダーとユーザーにとっての意味​

開発者（ビルダー）にとって、DeFAI は機会であると同時に不可欠な要素でもあります。ユーザーとして、あるいは潜在的な攻撃者としての AI エージェントの相互作用を考慮しないプロトコルは、不利な立場に置かれることになります。AI ネイティブなインフラの構築はもはやオプションではなく、競争力のある DeFi プロトコルにとっての要件になりつつあります。

ユーザーへのメッセージはより繊細です。AI エージェントは、確かに利回りを最適化し、DeFi の複雑さを簡素化してくれます。しかし、それらは新たな信頼の前提条件も導入します。金融上の意思決定を AI エージェントに委ねる際、あなたはプロトコルのスマートコントラクトだけでなく、エージェントのトレーニングデータ、最適化の目的、そして運用者の意図をも信頼することになります。

2026 年において最も洗練された DeFi ユーザーとは、最も多く取引する人ではなく、AI エージェントがもたらす固有のリスクを管理しながら、それらをどのように活用するかを最もよく理解している人たちでしょう。

DeFAI は、分散型金融における人間の参加に取って代わるものではありません。それは、最も有能な取引相手に鼓動がないとき、参加することの意味を再定義しているのです。

Share on Twitter