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AI エージェントが DeFi 取引高の 19% を実行 — 依然としてトレードでは人間に 5 倍の差で敗北

· 約 15 分
Dora Noda
Software Engineer

AI エージェントは現在、全 DeFi 取引の約 5 分の 1 を占めています。しかし、実際の意思決定が伴うコンテストでは、人間の裁量トレーダーに対して 5 倍の差で敗北しています。エージェントがすでに支配しているパイプのシェアと、彼らが一貫して生み出せていないアルファ値との間のこの不快なギャップこそが、暗号資産の「エージェント経済(agentic economy)」論争において最も重要なデータポイントです。そして今月、1 年間にわたるマーケティングの幻想を静かに打ち砕く DWF Ventures のリサーチレポート が発表されました。

Coinbase の CEO であるブライアン・アームストロング(Brian Armstrong)は、過去四半期にわたり、エージェント経済が人間中心の経済を追い越すと語り続けてきました。同社は、すでに 1 億 6,500 万件の取引と、48 万のエージェントを通じて 5,000 万ドルのボリュームを処理した AI エージェント向けアプリストア「Agentic.market」 をリリースしました。その論理は、マシンは銀行口座を開設できないため、ステーブルコインを通じて相互に取引を行うというものです。表面上の数字は抗いがたいものに見えます。

しかし、DWF のデータは、私たちがパイプのボリュームをパフォーマンスと見誤っていることを示唆しています。この区別は、2026 年にインフラ投資、監査の注目、あるいは資本をどこに割り当てるかを決定しようとしている誰にとっても非常に重要です。

19% という見出しに隠された 3 つの異なるビジネス

Decrypt の見出しが 「AI エージェントがすでに DeFi の 5 分の 1 を動かしている」 と報じる際、その 19% には実際には何が含まれているのでしょうか?

DWF 自身の内訳(PANews による同レポートの報道 でも裏付けられています)では、エージェントの活動を 3 つの非常に異なるカテゴリーに分類しています。

  1. 限定的な抽出ボット(Narrow extractive bots) — MEV サーチャー、サンドイッチ攻撃者、清算トリガー、DEX 間のアービトラージャー。これらはせいぜい LLM を接着剤として使用している程度の決定論的なプログラムであり、そのほとんどは「エージェント」という呼称が使われる数年前から存在しています。
  2. 構造化オプティマイザー(Structured optimizers) — Giza の ARMA のようなステーブルコインの利回りルーター。これは 102,000 件の取引を通じて 3,200 万ドルのユーザー資産を自律的に管理 しており、金利が乖離した際に Aave、Morpho、Pendle 間で資金を移動させるリバランサーです。これらは実際に LLM による推論を使用していますが、非常に狭いガードレールの中に限られています。
  3. オープンエンドなトレーディングエージェント(Open-ended trading agents) — センチメントを読み取り、ナラティブを評価し、方向性のある賭けを行う、見出しを賑わせている自律型トレーダー。これは 19% の中で最も小さな割合であり、そして惨敗している部分でもあります。

これらを混同することが問題なのは、各カテゴリーが異なる需要プロファイル、異なる失敗モード、そして異なるインフラの足跡を持っているからです。これらすべてを「AI エージェント」としてカウントすることは、cron ジョブ、ETL パイプライン、シニアポートフォリオマネージャーをすべて「自動意思決定者」としてカウントするのとほぼ同義です。技術的には正しいですが、運用上は無意味です。

エージェントが勝つ場所:圧倒的な差で「イールド最適化」

エージェントの最も明確な勝利は、問題が明確に定義され、最適化の範囲が限定されている場所で起きています。

KuCoin が要約した DWF のレポートによると、イールド最適化エージェントは一部のコホートで年換算 9% 以上のリターンを上げており、Giza の ARMA は USDC で 15%(一部トークンインセンティブによる底上げがありますが)を記録しています。なぜでしょうか?それは、タスクが「N 個のレンディング市場をスキャンし、ガス代とスリッページを差し引いた純 APY を計算し、デルタがしきい値を超えたらリバランスする」という内容に集約されるからです。そこにはナラティブも、レジームチェンジもありません。あるのは数字であり、その数字を最適化するエージェントが勝つのです。

同じ論理が MEV キャプチャ、ステーブルコイン・ルーティング、ベーシス・トレードにも当てはまります。これらは、1 秒未満の反応レイテンシ、感情に左右されないストップ、そして 24 時間 365 日の実行を必要とする問題であり、人間が本質的に苦手とし、マシンが最適化されている 3 つの要素です。これらのニッチにおける 19% のボリュームシェアは、単なるハイプの産物ではありません。それは人間が取り戻す可能性の低い、真の効率性の向上です。

Coinbase の Agentic.market のデータ も同じパターンを補強しています。x402 経由で処理された 1 億 6,500 万件の取引のうち、支配的なカテゴリーは推論、データアクセス、インフラストラクチャ呼び出しといった、限定的で反復可能な、マシンフレンドリーなタスクです。エージェントは「マシンであること」が得意なのです。

エージェントが負ける場所:判断を必要とするあらゆるもの

タスクが広がった瞬間、5 対 1 のギャップが現れます。

DWF は、トップの人間裁量トレーダーが、リスク調整後リターンでトップの自律型エージェントに 5 倍以上の差をつけて勝利した tradexyz の株式トレードコンテストを引用しています。レポートの著者は、その理由について率直に述べています。「彼らが及ばないのは、文脈的な推論、ナラティブの認識、非構造化情報の評価を必要とするオープンエンドなトレードです。」

パフォーマンス低下を分解すると、3 つのパターンが見えてきます。

  • スリッページを伴う過剰取引(Over-trading into slippage):エージェントには、セットアップを待つ人間に自然に備わっている忍耐力が欠けています。彼らは限界的なトレードを行い、それが取引コストの重荷となって蓄積されます。
  • レジーム・ブラインドネス(Regime blindness):FRB の方針転換、エクスプロイトの余波、規制に関する見出しなど、マクロなストーリーがシフトしたとき、人間はツイート一つに基づいて数秒でポジションを再構築します。以前のレジームのデータで訓練されたエージェントは、昨日の戦略を実行し続けます。
  • 対抗的な脆弱性(Adversarial fragility):予測可能なエージェントはサンドイッチ攻撃に遭います。2026 年の MEV 環境に関する Cryptollia のレポート では、抽出型エージェントが最適化エージェントのパターンを特異的に狙う「AI 対 AI」のダークフォレストについて説明されています。最適化側の予測可能性が、捕食者側の優位性になります。

同じ DWF のレポートは、「エージェントのボリュームが主要な金融垂直市場において人間のボリュームに有意義に対抗できるようになるまで、現実的なタイムラインは 5 年から 7 年かかる」と結論付けています。これは、ポートフォリオの全仮説がエージェントの普及成功に依存しているファンドからの注目すべき予測です。信奉者たちが 5 年から 7 年と言うとき、正直な読み方は「2026 年ではなく、おそらく 2028 年でもない」ということです。

インフラの請求書はいずれにせよ回ってくる

エージェント経済に関する論評の多くが見落としているのは、パフォーマンスの差はインフラの負荷とは無関係であるという点です。

たとえすべての自律型取引エージェントが損失を出したとしても、勝利を収めるエージェント(イールド・オプティマイザー、MEV サーチャー、ステーブルコイン・ルーター)は、人間による RPC 消費をはるかに凌駕するクエリボリュームを生成します。5 つのレンディングプロトコル間でリバランスを行う単一の ARMA 型エージェントは、ユーザーごとに 1 日数百回もチェーンを照会(ピング)します。これを、2025 年以降にローンチされたと DWF がカウントしている 17,000 以上のエージェント、さらに Coinbase の x402 で現在取引を行っている 480,000 のエージェントに掛けてみれば、その意味は明らかです。エージェントのクエリボリュームは、エージェントの AUM(運用資産残高)よりも 10 倍速く増加する可能性があります。

これが「エージェント」というナラティブの内部で起きている静かな変化です。興味深いユニットエコノミクスは、エージェントがアルファ(超過収益)を生み出すかどうかではなく、エージェントの読み書きのフットプリントがユーザー数に対して線形に拡大するのか、あるいは戦略の複雑さに対して二次的に拡大するのかという点にあります。これらのシステムのインフラを運用している者であれば、答えはすでに「二次的」であることを目の当たりにしています。

これは、RPC の価格設定、インデクサーの負荷、メンプールの監視コスト、そしてガス市場に影響を及ぼします。たとえ将来的にエージェントが集団として取引で人間に劣ったとしても、リードトラフィック、署名リクエスト、およびインテント・ルーター・ホップの大部分をエージェントが占める未来に変わりはありません。

ブライアン・アームストロングの賭け、再調整

アームストロングのマシン・ツー・マシン(M2M)経済というテーゼは間違っていません。ただ、彼の四半期ごとの優先事項が示唆するよりも、異なる時間軸で動いているだけです。

Coinbase 自身の枠組み — 「エージェント経済が人間経済を追い越すためには、エージェントがサービスを発見する方法が必要である」 — は、そのギャップについて正直に述べています。「発見(Discovery)」は 2026 年の課題です。「推論(Reasoning)」は 2030 年の課題です。DWF のデータが捉えている中間層こそが、今日実際に利益を生んでいる場所です。それは、自身のイールド戦略を管理したくないユーザーによって支払われる、特定の狭い領域における構造化されたオプティマイザーです。

2026 年に向けた誠実なセグメンテーションは、以下のようになります。

  • 本番環境に導入可能で収益性の高いエージェントのニッチ: ステーブルコインのイールドルーティング、クロスチェーン・リバランス、MEV 耐性のあるインテント実行、DAO 向けの財務管理ボット。
  • 成熟度の中位、混合した結果: ソーシャル・センチメント取引エージェント、予測市場エージェント(一部の研究では AI が人間より 27 % 高い精度を達成)、ナラティブ・ローテーション戦略。
  • ハイプ(熱狂)はあるが、まだアルファはない: 完全自律型の裁量トレーダー、方向性ポートフォリオを管理するマルチステップ推論エージェント、エージェント・オブ・エージェント(エージェント間)のオーケストレーション・レイヤー。

2026 年にカテゴリー 1 に資本を投入するショップは、本物の製品を購入しています。カテゴリー 3 に資本を投入するショップは、2030 年までにリターンを生むかどうかわからない研究プロジェクトを購入していることになります。

ビルダーにとっての意味

開発者やインフラ運用者にとって、19 % という数字は 2 つの明確な機会と 1 つの罠を生み出します。

機会:すでに機能している境界のあるドメインのエージェント(ステーブルコイン・ルーター、イールド・オプティマイザー、MEV 対応の実行)のために構築すること。そうすれば、支払いの意思が証明されている成長市場にサービスを提供できます。また、読み取り負荷の高いエージェントのフットプリントに合わせて構築すること。そうすれば、誰の予算予測よりも速く上昇している負荷曲線に対応することになります。

罠:基礎となる能力のギャップが埋まるまで 5 〜 7 年かかるにもかかわらず、2026 年のデプロイに向けて自律型取引フレームワークを構築すること。今日「人間の裁量トレーダーを凌駕する」と謳うエージェントの多くは、2020 年から存在する同じ MEV 戦略を、ガス代見積もりツールの前に LLM を置いてパッケージし直しただけに過ぎません。

市場の他の参加者 — 資本配分者、財務管理者、ポートフォリオをチャットボットに任せるべきか悩んでいる個人ユーザー — にとって、2026 年の答えは退屈なものです。マーケティングが約束する場所ではなく、検証可能な形で勝利している場所(イールド、ルーティング、実行)でエージェントを利用してください。

本当に重要な数値

オプティマイゼーション・ボット、MEV サーチャー、ステーブルコイン・ルーターを除けば、真に自律的な推論エージェントによる DeFi ボリュームのシェアは、19 % よりも 2 〜 3 % に近いでしょう。これこそが、今後 24 か月間で注目すべき数値です。

もしこれが 2027 年半ばまでに 2 % から 10 % に上昇すれば、アームストロングのテーゼは順調に進んでいると言えます。もし広義の 19 % という数字が上昇し続ける一方で、この数値が横ばいであれば(つまり、特化型ボットは効率化するが、推論エージェントは賢くならないのであれば)、エージェント経済は現実のものとなりますが、それはバックエンドのインフラの物語であり、ポートフォリオ管理の革命ではありません。

いずれにせよ、データはすでにマーケティングと数学を切り離しています。19 % という見出しは真実です。5 対 1 のギャップもまた真実です。両方の数値を念頭に置かずにエージェント経済に賭けている人は、リサーチを書いている人々ですら同意していない物語に賭けていることになります。

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