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暗号資産において最も変革的な力は、新しい Layer 2 やミームコイン、あるいは ETF の承認ではなく、あなたが眠っている間に取引、ガバナンス、そして資産形成を行うソフトウェアだとしたらどうでしょうか？ AI エージェントの時代が到来し、分散型金融（DeFi）について私たちが知っていたすべてが再構築されようとしています。

わずか 18 ヶ月の間に、企業における AI エージェントの採用率は 11% から 42% へと急増しました。Gartner は、2026 年末までに全企業向けアプリケーションの 40% にタスク固有の AI エージェントが搭載されると予測しています（現在は 5% 未満）。Capgemini によれば、このシフトにより 2028 年までに 4,500 億ドルの経済的価値 が創出される可能性があります。しかし、最も急進的な実験はオンチェーンで起きています。自律型エージェントはすでに数十億ドルの DeFi 資金を管理し、1 日に数千件の取引を実行し、人間が介在し続けなければならないという前提を根本から覆しています。

DeFAI 時代へようこそ。ここでは分散型金融と人工知能が融合し、その勝者は人間ではないかもしれません。

コパイロットから自律型オペレーターへ：2026 年の変曲点​

数字は指数関数的な加速の物語を物語っています。自律型エージェントの企業採用は、2025 年の 25% から 2026 年には約 37% に跳ね上がり、2027 年には 50% を超えると予想されています。自律型 AI およびエージェント・ソフトウェアの専用市場は、今年だけで 117.9 億ドルに達する見込みです。

しかし、これらの統計は Web3 で起きている変革を過小評価しています。従来のエンタープライズ・ソフトウェアとは異なり、ブロックチェーンは AI エージェントにとって完璧な基盤を提供します。それは、パーミッションレスなアクセス、プログラム可能な資金、そして透明性のある実行です。AI エージェントは、DeFi プロトコル間で資金を移動させるために銀行口座も、企業の承認も、規制上の許可も必要ありません。必要なのはウォレットとスマートコントラクトとのやり取りだけです。

その結果、Trent Bolar 氏が The Capital で述べたような「オンチェーン自律型金融の夜明け」が訪れています。これらのエージェントは、単に事前にプログラムされたルールに従っているだけではありません。オンチェーンデータ（価格、流動性、プロトコル間の利回り）をリアルタイムで感知し、多段階の戦略を論理的に構築し、独立して取引を実行し、結果から学習して時間の経過とともに改善していきます。

形を成しつつある 500 億ドルの DeFAI 市場​

DeFAI（DeFi と AI の融合）は、2 年足らずでニッチな実験から 10 億ドル規模のカテゴリーへと進化しました。予測では、プロトコルの成熟とユーザー採用の加速に伴い、市場は現在の 100 億〜 150 億ドルの範囲から、2026 年末までに 500 億ドル以上 に拡大するとされています。

ユースケースは急速に増え続けています：

ハンズフリーなイールドファーミング: AI エージェントはプロトコル全体で最高の APY を継続的に探し出し、ガス代、インパーマネントロス、流動性リスクを考慮しながら、リターンを最大化するために資産を自動的に再配分します。かつてはダッシュボードの監視に何時間も費やしていた作業が、今では自律的に行われます。

自律的なポートフォリオ管理: AgentFi ボットは、保有資産のリバランス、報酬の回収、リスクプロファイルの調整をリアルタイムで行います。中には「数兆ドルの TVL」を管理し始め、アナリストが「アルゴリズム・ホエール（クジラ）」と呼ぶ、流動性提供や DAO のガバナンスまで行う存在になりつつあるものもあります。

イベント駆動型トレード: オンチェーンのオーダーブック、ソーシャル・センチメント、市場データを同時に監視することで、AI エージェントはミリ秒単位で取引を実行します。これは人間のトレーダーには不可能なスピードです。

予測型リスク管理: 市場の暴落に反応するのではなく、AI システムはリスクが顕在化する前に潜在的なリスクを特定し、DeFi プロトコルの安全性と資本効率を高めます。

Virtuals Protocol：AI エージェント・インフラの先駆者​

オンチェーン AI エージェントの爆発的な成長を Virtuals Protocol ほど如実に示しているプロジェクトはないでしょう。2024 年 3 月に Base 上で時価総額 5,000 万ドルでローンチされたこのプロジェクトは、同年 12 月までに 16 億ドルを突破し、32 倍の成長を遂げました。

プロトコルの統計は、現在オンチェーンで発生している AI エージェント活動の規模を明らかにしています：

• エージェントの総 GDP（エージェントによって生成された経済的価値）: 4 億 6,600 万ドル
• エージェントの累積収益: 116 万ドル
• 自律型エージェントによって完了されたジョブ: 約 100 万件
• 月間取引高: 132.3 億ドル
• 単一の優れたエージェントである Ethy AI は、200 万件以上のトランザクション を処理

Virtuals の 2026 年のロードマップは、このセクターがどこに向かっているかを示しています。スマートコントラクトを介したエージェント・コマースの拡大、資本市場の拡充（すでに 15,000 のプロジェクトに対して 2,950 万ドルを調達済み）、そして実世界への 50 万件の統合を計画しているロボット工学への進出です。

Artificial Superintelligence Alliance：分散型 AGI インフラ​

Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol の Artificial Superintelligence (ASI) Alliance への合併は、ブロックチェーン上に分散型汎用人工知能（AGI）を構築しようとする最も野心的な試みのひとつです。

この統合体は約 60 億ドルの時価総額を目標とし、3 つの補完的な機能を統合します：

• Fetch.ai: サプライチェーンの最適化、マーケットプレイスの自動化、DeFi 運用のための自律型 AI エージェント。さらに、エージェント・フレームワーク向けに設計された Web3 ネイティブな大規模言語モデル（LLM）である ASI-1 Mini を提供。
• SingularityNET: 開発者がアルゴリズムを公開し、他者がそれを呼び出して支払うことができるグローバルな AI マーケットプレイス。本質的に知能のための「API 経済」を構築。
• Ocean Protocol: プライバシーを保護する Compute-to-Data 技術を備えたトークン化されたデータセット。生データを公開することなく AI トレーニングを可能にする。

Ocean Protocol は最近、独自のトークノミクスを追求するためにアライアンスの正式な理事会構造から離脱しましたが、このコラボレーションは、Web3 インフラがいかに AI 革命から価値を獲得しようとしているかを示しています。それは、価値をすべて中央集権的なプラットフォームに譲り渡すのではなく、分散型のネットワークに留めるための動きです。

予測市場取引の 30%：ボットによる乗っ取り​

AI エージェントの台頭が最も顕著に表れているのが予測市場です。Cryptogram Venture による 2026 年に向けた 26 の主要予測によると、AI は Polymarket のようなプラットフォームにおける 取引ボリュームの 30% 以上 を占めると予測されており、一時的な投機家ではなく継続的な流動性プロバイダーとして機能するようになります。

ボットと人間のパフォーマンスの差は驚異的なものとなっています：

• あるボットはわずか 1 ヶ月で 313 ドルを 414,000 ドル に増やしました
• 別のトレーダーは AI 戦略を使用して 2 ヶ月で 220 万ドル の利益を上げました
• ボットは、人間が到底太刀打ちできないスピードで、レイテンシ、アービトラージ（裁定取引）、および価格の誤設定を突いています

Polymarket のエコシステムには現在、AI 搭載の自律型エージェントから自動アービトラージシステム、クジラ（大口投資家）の追跡、機関投資家向けの分析まで、19 のカテゴリーにわたる 170 以上のサードパーティツール が含まれています。RSS3 MCP サーバーや Olas Predict といったプラットフォームにより、エージェントは自律的にイベントをスキャンし、データを収集して、24 時間 365 日取引を実行できるようになっています。

このことが示唆する影響は深刻です。人間の参加は、市場活動の主要な原動力というよりも、AI の学習データとしての役割がますます強まっていく可能性があります。

インフラのギャップ：何が不足しているのか​

盛り上がりを見せる一方で、AI エージェントが Web3 でその真の可能性を最大限に発揮するには、依然として大きな課題が残っています：

信頼の欠如：Capgemini（キャップジェミニ）によると、完全に自律的な AI エージェントに対する信頼度は、過去 1 年間で 43% から 27% に低下しました。AI エージェントが独立してタスクを管理することを信頼している組織は、わずか 40% に過ぎません。

規制の不確実性：エージェント主導のアクションに対する法的枠組みは未整備のままです。AI エージェントが損失を引き起こす取引を実行した場合、誰が責任を負うのでしょうか？規制上の対応として「Know Your Agent」（KYA）基準が登場する可能性があります。

システムリスク：同様の AI エージェントが広く使用されると、市場がストレスにさらされた際、何千ものエージェントが同時に同じ流動性プールから撤退するといった「群集行動」を引き起こす可能性があります。

セキュリティの脆弱性：2025 年の研究で示されたように、悪意のあるエージェントがプロトコルの脆弱性を悪用する可能性があります。エージェントシステムに特化した堅牢な防御策や監査フレームワークは、まだ初期段階にあります。

ウォレットとアイデンティティのインフラ：ほとんどのウォレットは、人間以外のユーザーを想定して設計されていません。エージェントのアイデンティティ、キー管理、および権限システムのためのインフラは、現在構築されている最中です。

4,500 億ドルのチャンス​

Capgemini の調査は、その経済的な恩恵を数値化しています。人間と AI のコラボレーションは、収益の向上とコスト削減を組み合わせることで、2028 年までに 4,500 億ドルの価値 を生み出す可能性があります。大規模な導入を行っている組織は、今後 3 年間で平均約 3 億 8,200 万ドルを創出すると予測されています。

世界経済フォーラムはさらに踏み込み、エージェント型 AI が今後 10 年間で 世界的に 3 兆ドルの企業生産性の向上 をもたらすと同時に、中小企業のアクセスを拡大し、全く新しい経済活動のレイヤーを可能にすると示唆しています。

特に DeFi においては、その予測は同様に野心的です。2026 年半ば以降、エージェントは数兆ドルの TVL（預かり資産）を管理する可能性があり、オンチェーンにおける資本配分、ガバナンス、およびリスク管理の仕組みを根本的に変革するでしょう。

ビルダーと投資家にとっての意味​

DeFAI のナラティブは単なる流行ではありません。それは「プログラマブルマネー」と「プログラマブルインテリジェンス」が融合した必然的な終着点です。ある業界アナリストが述べたように、「2026 年、最も成功する DeFi 参加者はダッシュボードを監視する人間ではなく、インテリジェントなエージェントの艦隊を配備する者たちになるでしょう」。

ビルダーにとっての機会はインフラにあります。エージェントネイティブなウォレット、権限フレームワーク、マシンコンシューマー向けに設計されたオラクルシステム、そしてエージェントの行動を監査できるセキュリティツールなどです。

投資家にとっては、どのプロトコルが取引手数料、計算リソースの利用、データ消費など、エージェントの活動を捉えているかを理解することが、従来の DeFi 指標よりも予測に役立つ可能性があります。

2026 年には、主要な暗号資産ウォレットのほとんどが、自然言語によるインテントベース（意図ベース）のトランザクション実行を導入すると予想されています。人間とオンチェーン活動の間のインターフェースは、AI を介した「会話」へと収束しつつあります。

問題は、AI エージェントが DeFi を変革するかどうかではありません。人間が有意義な参加者として留まり続けるのか、それとも私たちの理解とスピードを超えて動作するシステムの「学習データ」になってしまうのか、ということです。

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TL;DR​

• TalusはNexusを提供している。Moveベースのフレームワークで、オンチェーンとオフチェーンのツールを検証可能なDAG（有向非巡回グラフ）ワークフローとして構成し、現在は信頼された「Leader」サービスが調整し、今後は安全なエンクレーブと分散化を目指す。
• このスタックは新興のエージェント経済を狙い、ツール登録、決済レール、ガス予算、マーケットプレイスを統合し、ツールビルダーとエージェント運用者が利用状況を監査可能な形で収益化できるようにする。
• Cosmos SDK + Move VMで構築する専用チェーンProtochainへのロードマップが公開されているが、現行の調整レイヤーはSuiであり、SuiとWalrusストレージの統合が実運用基盤となっている。
• トークン計画は進化途上。過去の$TAI構想と、支払い・ステーキング・優先権に用いるエコシステムトークン$USを導入した2025年ライトペーパーが併記されている。
• 実行リスクはLeaderの分散化、トークン経済の確定、Protochain性能の実証に集中しており、Sui・Walrus・オフチェーンサービスを跨ぐ開発者体験を維持できるかが鍵となる。

Talusが構築しているもの／していないもの​

Talusは、AI推論そのもののマーケットではなく、自律エージェントの調整と収益化を担うレイヤーとして自らを位置づけている。中核製品のNexusは、ツール呼び出し、外部API、オンチェーンロジックをSui Moveで記述されたDAGワークフローにまとめられる。設計は検証可能性、権限キャップに基づくアクセス制御、スキーマに基づくデータフローを重視し、各ツール呼び出しをオンチェーンで監査できる。Talusはこれを、Tool Marketplace、Agent Marketplace、Agent-as-a-Serviceといったマーケット層で補完し、エージェント機能の発見と収益化を支援する。

一方、Talusは自前の大規模言語モデルやGPUネットワークを運営していない。ツールビルダーが既存のAPIやサービス（OpenAI、ベクター検索、トレーディングシステム、データ提供など）をラップし、Nexusに登録することを想定している。このため、RitualやBittensorのような計算ネットワークとは補完関係にあり、Nexusワークフロー内のツールとして組み込むことができる。

アーキテクチャ：オンチェーン制御プレーンとオフチェーン実行​

オンチェーン（Sui Move）​

オンチェーンコンポーネントはSui上に存在し、調整プレーンを提供する。

• ワークフローエンジン – DAGのセマンティクスはエントリーグループ、分岐バリアント、並行性チェックを含む。実行前に競合状態を防ぐ静的検証も行う。
• プリミティブ – ProofOfUIDはパッケージ間の認証済みメッセージングを緩やかな結合で実現し、OwnerCap/CloneableOwnerCapは能力ベースの権限管理を提供する。ProvenValueとNexusData構造体は、データをインラインまたはリモートストレージ参照として渡す方法を定義する。
• Default TAP（Talus Agent Package） – ワークシート（証明オブジェクト）の作成、ワークフロー実行のトリガー、ツール結果の確認を、Nexus Interface v1に沿って示すリファレンスエージェント。
• ツール登録とスパム対策 – ツール作成者は定義を公開する際に時間ロック付き担保を預ける必要があり、スパムを抑制しつつパーミッションレス性を維持する。
• ガスサービス – 共有オブジェクトにツール毎の価格、ユーザーのガス予算、使用期限や回数制限付きのガスチケットを保持する。イベントで各請求を記録し、ツール提供者とLeader向けの決済を監査可能にする。

オフチェーンLeader​

Talusが運用するLeaderサービスは、Suiイベントを監視し、ツールスキーマを取得し、オフチェーン実行（LLM、API、計算ジョブ）をオーケストレーションし、宣言されたスキーマに照らして入出力を検証した上で結果をオンチェーンに書き戻す。Leaderの権限はSuiオブジェクトで表現され、失敗したSuiトランザクションはキャパビリティを「破損」させ、次のエポックまで再利用を防ぐ。Talusは、TEE、複数オペレーター、最終的なパーミッションレス化でこの経路を強化する計画だ。

ストレージと検証性​

Mysten Labsの分散ストレージ層であるWalrusが、エージェントメモリ、モデルアーティファクト、大規模データセットに利用される。Nexusは決定的な制御プレーンとしてSuiを維持し、重量級のペイロードはWalrusにオフロードする。公開資料では、オプティミスティック検証、ゼロ知識検証、信頼実行など複数モードをケースに応じて選択できるとされている。

開発者体験と初期プロダクト​

TalusはRust製SDK、CLIツール、DAG構築・LLM統合・ツール保護を解説するドキュメントを提供する。標準ツールのカタログ（OpenAIのチャット補完、X〈Twitter〉操作、Walrusアダプター、数学ユーティリティなど）がプロトタイプの摩擦を減らす。コンシューマ向けには、IDOL.fun（エージェント対エージェントの予測市場）やAI Bae（ゲーミフィケーションされたAIコンパニオン）が実証とディストリビューションの役割を果たす。ノーコードビルダーのTalus Visionは、非開発者向けにワークフロー設計を抽象化するマーケットプレイスUIとして位置づけられている。

経済設計、トークン計画、ガス処理​

現行のSui展開では、ユーザーがSUIでワークフローを資金提供する。ガスサービスは予算をツール固有のチケットに変換し、有効期限やスコープ制限を適用し、オンチェーンで照合できる請求ログを残す。ツール提供者が価格を設定し、Leaderも同じ決済フローで支払われる。Leaderは実行成功後に予算を請求できるため、利用者はオペレーターを信頼する必要があるが、発行イベントにより監査は可能だ。

トークン設計は依然として過渡期にある。外部の解説では従来の**$TAI**が言及される一方、Talusの2025年ライトペーパーでは総供給100億のエコシステムトークン**$US**が提案されている。用途はツールおよびLeaderへの支払い、サービス保証のためのステーキング、優先権付与など。実行時に余剰で支払われたSUIを市場スワップで$USに変換する仕組みも示唆されている。これらは最終的なトークノミクス確定までは暫定情報として扱うべきだ。

資金調達、チーム、パートナーシップ​

Talusは2024年末にPolychainがリードした600万ドルの戦略ラウンド（累計900万ドル調達、評価額1億5000万ドル）を発表した。資金はNexusの高度化、コンシューマアプリの育成、エージェント向け専用L1であるProtochainの構築に充てられる。公開情報では、**Mike Hanono（CEO）とBen Frigon（COO）**が主要メンバーとして紹介されている。SuiとWalrusとの統合発表は、Mysten Labsインフラが現行の実行環境であることを強調する。

競合環境​

• Ritualは分散型AI計算（Infernet）とEVM統合に注力し、ワークフローオーケストレーションよりも検証可能な推論を重視する。
• **Autonolas（Olas）**はオフチェーンエージェントサービスをオンチェーンインセンティブで調整する。エージェント経済というビジョンは共通だが、MoveベースのDAG実行レイヤーは持たない。
• Fetch.aiはAgentverseやuAgentsで自律サービスを接続するが、Talusは各ワークフロー手順のオンチェーン検証とガス会計を組み込む点で差別化する。
• BittensorはTAOサブネットでMLモデル貢献に報酬を与える計算マーケットであり、Nexusのツールとして統合は可能だが、Talusが狙う収益化レールは提供しない。

総じてTalusは、ワークフローの調整と決済プレーンを担い、生の計算や推論は専用ネットワークに接続させる戦略をとっている。

主なリスクと未解決の問い​

1. Leaderへの信頼 – TEEや複数オペレーター対応が実装されるまで、開発者はTalusのLeaderが正確に実行し結果を返すと信頼する必要がある。
2. トークンの不確実性 – ブランドと仕組みが$TAIから$USへ変化しており、供給スケジュールや配布、ステーキング経済は未確定。
3. Protochainの実行力 – Cosmos SDKとMove VMを備えるとされるが、コードリポジトリ、ベンチマーク、セキュリティ監査は未公開。
4. ツール品質とスパム – 担保要件はスパム抑止になるものの、長期的成功にはスキーマ検証、稼働保証、オフチェーン結果を巡る紛争解決が必要。
5. UXの複雑さ – Sui、Walrus、多様なオフチェーンAPIを調整する運用負荷があり、SDKやノーコードツールがこれを十分に抽象化できるかが課題。

2025～2026年に注目すべきマイルストーン​

• Leaderロードマップの公開：TEE強化、スラッシングルール、追加オペレーターの公開オンボーディング。
• Tool Marketplaceの拡充：登録ツール数、価格モデル、品質指標（稼働率、SLAの透明性）。
• IDOL.fun、AI Bae、Talus Visionの利用指標：エージェントネイティブ体験への需要を測るリード指標。
• Sui + Walrus上で大規模ワークフローを動かした際の性能データ：レイテンシ、スループット、ガス消費。
• 最終的なトークノミクス公開：供給スケジュール、ステーキング報酬、SUI→$US変換プロセス。
• Protochainのリポジトリ、テストネット、IBC対応などの公開で、専用チェーン構想を検証。

ビルダーとオペレーターが関与する方法​

• 素早くプロトタイピング – Default TAPと標準ツール（OpenAI、X、Walrus）を組み合わせ、データ取得→要約→オンチェーン処理の3ノードDAGを構築する。
• 特化ツールを収益化 – 自社API（金融データ、コンプライアンスチェック、特注LLMなど）をNexusツールとしてラップし、価格を設定、期限付きや回数制限付きのガスチケットを発行して需要を管理する。
• Leader参入に備える – ステーキング要件、スラッシングロジック、障害時対応のドキュメントを追跡し、ネットワーク解放時に追加Leaderとして参加できるよう準備する。
• コンシューマ向けフライホイールを評価 – IDOL.funとAI Baeのリテンションや支出を分析し、エージェント起点のコンシューマプロダクトがツール需要拡大の起爆剤になるか検証する。

まとめ​

Talusは、Moveベースで検証可能なワークフロー、キャパビリティ制御されたツール構成、明示的な収益化レールを組み合わせ、オンチェーンエージェント経済の実現に向けた確かな青写真を提示している。今後の成否は、信頼型Leaderを超えてスケールできるか、持続可能なトークンインセンティブを確定できるか、ProtochainがSui期の知見を専用実行環境へと拡張できるかにかかっている。透明な決済とコンポーザブルなエージェントワークフローを求めるビルダーは、Talusがこれらの課題をどれだけ早く低減できるかを注視しながら、Nexusを検討リストに入れておく価値がある。