過剰担保の終焉：AI 駆動型クレジットスコアリングが DeFi の資本効率問題をどのように解決するか
銀行に足を踏み入れ、次のように言われる場面を想像してみてください。「100 ドルを借りるには、まず 150 ドルの現金を預ける必要があり、その間はずっとロックされたままになります」。あなたなら、すぐに店を出るでしょう。しかし、これこそが分散型金融（DeFi）が誕生以来運用されてきた方法そのものです。DeFi の過剰担保モデルはプロトコルを債務不履行から守ってきましたが、同時に数十億ドルの潜在的な借り手を排除し、数兆ドルの遊休資本を縛り付けてきました。今、その計算式が変わりつつあります。金融史上最も豊かな行動データセットであるパブリックブロックチェーンを活用した AI 駆動のクレジットスコアリングが、過少担保での DeFi 融資を、未来の約束ではなく現実のものにし始めています。
なぜ DeFi の担保要件は長所であり、短所でもあるのか
DeFi における過剰担保の論理は健全です。借り手の身元、収入、または信用履歴を確認できない場合、ローンよりも価値の高い担保を要求します。Aave、Compound、MakerDAO はこのモデルを先駆的に導入し、担保比率は通常 130% から 200% の範囲に及びます。つまり、借り手は 1.00 ドルの借入に対して 1.50 ドル以上をロックする必要があります。
この設計は、信頼の問題をエレガントに解決しました。KYC（本人確認）も、与信審査も、法的執行も必要ありません。ただ数学があるだけです。価格が下落すれば、プロトコルは自動的に担保を清算します。このモデルは複数の市場暴落を乗り越えて堅牢性を証明し、DeFi にトラストレスなセキュリティという評判をもたらしました。
しかし、DeFi を安全にしているのと同じ特徴が、信用力のある参加者にとっては経済的に不合理なものとなっています。5 年間の非の打ち所がない実績と検証可能なオンチェーン履歴を持つヘッジファンドであっても、匿名の初回ウォレットと同じ 150% の担保という壁に直面します。生産的に活用できるはずの資本が、過剰担保として凍結されたままになっています。適格な借り手に対する担保要件を排除または削減することで、DeFi プロトコル全体で数千億ドルの資本効率が解放される可能 性があると推定されています。現在、その資本は、担保を必要としない人々からのローンを裏付けるためだけに、何も生み出さずに眠っているのです。
皮肉なことに、金融包摂を前提に構築された DeFi は、金融界で最も資本排他的な借入環境の一つを作り上げてしまいました。
FICO から MACRO へ：ブロックチェーン上での信用履歴の構築
FICO のような従来のクレジットスコアは、何年にもわたる支払い履歴、未決済残高、クレジットミックス、および口座開設期間を集計して 3 桁の数字を算出します。このシステムは機能していますが、中央集権的な管理者、身元確認、および法的枠組みが必要です。また、信用履歴がまったくないために銀行口座を持てない、世界中の推定 14 億人の成人を排除しています。
オンチェーンのクレジットスコアリングは異なるアプローチをとります。ウォレットが行ったすべての取引は公開され、改ざん不可能で、タイムスタンプが押されています。熟練したアナリストにとって、ウォレットの履歴はどの信用調査機関のレポートよりも多くを物語ります。ローンがいつ返済されたか、担保が清算されたことがあるか、市場の暴落時にウォレットがどのように振る舞ったか、そして長年の活動を通じてどのプロ トコルとやり取りしてきたかを正確に確認できます。
Spectral Finance は、この洞察をスコアリング製品として初めて形式化した企業の一つです。同社の MACRO スコア（Multi-Asset Credit Risk Oracle）は、オンチェーンの行動を、住宅ローンを申し込んだことがある人なら誰でも馴染みのある 300 〜 850 のスケールにマッピングします。このスコアは、支払い履歴、清算履歴、負債額と返済額、プロトコルをまたぐクレジットミックス、およびオンチェーン信用履歴の長さの 5 つの主要カテゴリーで構成されています。FICO との類似性は意図的なものであり、その目標は、DeFi プロトコルと最終的には機関投資家の貸し手の両方が理解できる信用の言語を作成することです。
RociFi は補完的な道を歩み、ウォレットがプロトコル間で持ち運べるオンチェーン信用証明書として NFT を使用しています。Credora（旧 X-Margin）は、ゼロ知識証明を使用して、基礎となるポートフォリオデータを明らかにすることなく借り手の信用力を評価することで、さらに機関投資家向けの領域に踏み込みました。これは、ポジションの露出を嫌うヘッジファンドやトレーディング会社にとって極めて重要なイノベーションです。
過少担保融資が機能することを証明するプロトコル
理論よりも実績が重要 であり、DeFi には現在、有意義な判断を下すのに十分な過少担保融資の歴史があります。
TrueFi は 2020 年以来、17 億ドル以上のローンを実行してきました。その生涯デフォルト率は 1% 〜 4% であり、伝統的金融における下位層のハイイールド債に匹敵します。実質的に信用インフラがない状態でスタートしたプロトコルとしては悪くない数字です。TrueFi のモデルは、純粋なアルゴリズムによるスコアリングではなく、DAO が承認した借り手のホワイトリストとプールマネージャーの専門知識に依存しており、このハイブリッドアプローチは純粋なオンチェーン自動化よりも耐久性があることが証明されています。
Maple Finance は 2022 年に 5,400 万ドルの痛ましいデフォルトを経験しました。これは主に Three Arrows Capital の崩壊と広範な仮想通貨信用危機に関連していました。これに対し、プロトコルはリスク管理フレームワークを刷新し、借り手に対する透明性の要件を強化しました。2024 年までに Maple は TVL を 16 倍に拡大させ、これは DeFi における最も印象的な回復の一つと言えます。リスクインフラに信頼性があれば、機関投資家の貸し手はオンチェーンに移行することを示しています。
Goldfinch は異なる仮説を追求しました。それは、DeFi にまったくアクセスできなかった新興市場の実社会のビジネスに融資を提供することです。その結果は賛否両論あり、プロトコルは約 1,800 万ドルの損失を伴う 3 つのデフォルトを記録しましたが、10 以上のローンの返済にも成功しています。Goldfinch の課題は、オンチェーンの信用履歴だけでは完全にオフチェーンで運営されてい るビジネスを評価できないという、重要な限界を浮き彫りにしました。この 2 つの世界を繋ぐことは、依然として解決されていない課題です。
Clearpool は、DeFi のオープンな流動性プールと、Credora との統合による機関投資家グレードの信用評価を組み合わせることで、機関投資家向けの無担保融資のニッチを切り開きました。最近の PayFi ヴォルト、USDX 財務省製品、およびトークン化された信用インフラへの拡大により、Clearpool は伝統的金融（TradFi）の信用と DeFi レールの融合に向けた、最も野心的な試みの一つとして位置付けられています。
AI が数式を変える場所
前述のプロトコルはすべて、主に人間の判断（クレジット委員会、プールマネージャー、ガバナンス投票）に依存しています。これらは 150% の担保を必要とせずにクレジットを供与するという意味で「低担保」ですが、与信評価プロセスは依然として遅く、主観的であり、複雑なホワイトリスト登録手順をこなせる借り手に限定されています。
AI は、真に新しいもの、つまり大規模で自動化されたリアルタイムの信用評価の可能性をもたらします。
オンチェーンの AI 信用モデルで利用可能なインプットは、従来の基準から見れば並外れたものです。モデルは、ウォレットがすべてのプロトコルで実行したすべてのトランザクション、予定通りに行われた返済と遅延した返済の比較、すべての清算イベント、ガバナンスメカニズムとのすべての相互作用、ステーキングパターン、およびオラクルクエリを分析できます。融資担当者が発見するのに数か月かかるような行動シグナルが、ミリ秒単位で利用可能になります。
Kava のようなプラットフォームは、オンチェーンの行動分析と動的なリスク価格設定を組み合わせた、DeFi 融資向けの AI 信用スコアリングをすでに導入しています。そのビジョンは、従来の信用引き受けには不可能なこと、つまりリアルタイムでリスクを評価し、オンチェーン行動の進化に合わせてスコアを動的に更新し、現在の過剰担保プロトコルから除外されている借り手に対応できるほど正確に融資価格を設定できるモデルです。
AI はまた、より洗練された動的な担保設定を可能にします。固定された 150% の比率ではなく、AI 駆動のプロトコルは、リアルタイムの市場状況、借り手の履歴、およびポートフォリオの相関リスクに基づいて担保要件を調整できます。低ボラティリティの市場環境で 5 年間のクリーンな返済履歴を持つウォレットが保有する Aave ポジションには 105% の担保しか必要ないかもしれませんが、ボラティリティが高まっている時期に借り入れを行う新しいウォレットには 175% が必要になるかもしれません。リスクは、画一的な手段ではなく、動的に管理されます。
どちらの側も十分に語っていない法的な障害
低担保 AI 融資は、その最大の制約となる可能性のある規制上の課題に直面しています。そしてそれは、ほとんどの DeFi コメンテーターが注目しているものではありません。
ハイリスク AI システムに関する最も重要な規定が 2026 年 8 月 2 日に施行される EU AI 法は、信用スコアリングに使用される AI システムを「ハイリスク」として明示的に分類しています。同法に基づき、そのようなシステムは「説明可能性」を提供しなければなりません。つまり、AI はブラックボックスプロセスを通じて信用申請を単に拒否したり承認したりすることはできません。借り手は、信用判断に関する平易な言葉による説明を受け取る必要があります。
この要件は、ディープラーニングモデルの統計的な性質と根本的な緊張関係を生み出します。最も正確な信用スコアリングモデルは、しばしば最も解釈が困難です。200 のオンチェーン変数を重み付けしてスコアを算出する勾配ブースティングモデルは、単純なロジスティック回帰モデルよりも優れているかもしれませんが、特定のウォレットがなぜ 680 ではなく 620 のスコアを受け取ったのかを平易な言葉で説明することは非常に困難です。
米国では、信用機会均等法（ECOA）が同様の義務を課しています。不利益な信用判断には、具体的で説明的な理由を添えなければなりません。表向きは分散型のプロトコルを通じてであっても、米国に関連する借り手にサービスを提供する AI 融資システムは、これらの要件を乗り越える必要があります。
皮肉なことに、ブロックチェーンの徹底した透明性がここでは資産になる可能性があります。オンチェーン信用スコアのすべての入力変数は、それ自体が公開監査可能です。プロトコルは、特定のトランザクション、特定の返済イベント、および特定の清算を信用判断の事実上の根拠として示すことができます。これは、従来の信用調査機関が太刀打ちできないレベルの文書化です。規制当局がこの論理を受け入れるかどうかは未知数ですが、コンプライアンスの基盤は見た目以上に強固です。
本格的な AI 信用スコアリングが主流になるために必要なこと
AI を活用した低担保融資が有意義な規模を達成するまでには、いくつかの技術的および制度的な前提条件が残っています。
クロスチェーンの信用履歴の集約。 借り手の信用履歴は、Ethereum、Solana、Sui、Aptos、BNB Chain、および数十のレイヤー 2 ネットワークに断片化されています。ウォレットの Ethereum の履歴しか見ない信用スコアは、全体像の半分を見逃すことになります。分散型識別子（DID）、ソウルバウンドトークン（SBT）、またはゼロ知識証明（ZKA）によるクロスチェーンのアイデンティティソリューションは、不可欠なインフラです。
デフォルトの回収メカニズム。 過剰担保が機能するの は、回収が自動的であるためです（担保を清算する）。低担保融資には、オンチェーンでのデフォルトに対する同等のセーフティネットがありません。プロトコルには、信頼できる回収の脅威を与えるために、法的枠組み、オンチェーンのレピュテーション・スラッシングメカニズム、または現実世界での執行パートナーシップが必要です。ここで、TradFi と DeFi の架け橋はオプションではなくなります。
大規模なトレーニングデータ。 AI 信用モデルは、より多くの履歴データによって向上します。DeFi の融資履歴は成長していますが、数十年にわたる消費者信用調査機関のデータと比較すると、依然として希薄です。現在導入されているモデルは限られたデータセットでトレーニングされており、それが予測精度を制約しています。DeFi の融資履歴が蓄積されるにつれて、モデルのパフォーマンスは向上するはずですが、この分野には忍耐が必要です。
分散型オラクルの信頼性。 信用スコアリングモデルには、資産価格、プロトコルの TVL、および市場状況に関する信頼できるリアルタイムデータが必要です。操作された、あるいは古いオラクルデータは、信用スコアを悪用したり、不適切な清算をトリガーしたりするために利用される可能性があります。
これを正しく解決できるかどうかが DeFi 成長の鍵となる
DeFi の TVL（Total Value Locked）は、市場の状況に応じて約 500 億ドルから 1,800 億ドルの間で変動してきました。これらの数字は、主にすでに多額の資本を持っている参加者を対象としたプロトコルによるものです。過剰担保（Overcollateralization）の要件は、事実上の「富のフィルター」として機能しています。
もし低担保（Under-collateralized）レンディングを安全かつスケーラブルに実現できれば、DeFi はまったく異なるカテゴリーの参加者に門戸を開くことになります。それは、オンチェーンでの行動を通じて信用力を証明しているものの、借入額以上の資本をロックアップする余裕がない企業や個人です。これは伝統的な金融における生産的な経済活動の大部分を占めていますが、現在の DeFi にはほとんど存在しません。
AI による信用評価、クロスチェーン・アイデンティティ、そして法的に有効な説明可能性（Explainability）を組み合わせて低担保の問題を解決するプロトコルは、単にニッチな市場を独占するだけではありません。彼らは、効率的な資本配分という本来の銀行システムの得意分野において、DeFi をグローバルな銀行システムと対等に競わせるためのインフラを構築することになります。
150% の担保要件は、決して不変の原則ではありませんでした。それは信頼のインフラが欠如していたための回避策に過ぎませんでした。金融史上最も豊富な行動データセットで学習した AI が、そのインフラを提供し始めています。過剰担保から信用ベースの DeFi レンディングへの移行は一晩で実現するものではあ りませんが、技術的な基盤は整い、初期のプロトコルは実際の市場ストレスを乗り越え、規制の枠組みも — どれほど厳格であっても — 設計の指針となる程度には明確になりつつあります。
すでに資本を持っている人のためだけのシステムとしての DeFi の時代は、終わりを迎えようとしているのかもしれません。
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