AIとDeFiの統合：AlphaGoのオンチェーンゲームを超えて（I）

はじめに：AIがオンチェーンゲームの「新たなプレイヤー」になるとき

2025年、グローバルDeFiプロトコルのTotal Value Locked（TVL：ロックされた総価値）は1,000億ドルを超えましたが、市場の非効率性や流動性の断片化といった問題は未解決のままです。一方、AI技術（GPT-4、Llama 2など）の爆発的な成長は、DeFiに新たな変数、つまりAIエージェントを導入しました。これらのオンチェーン「ロボット」は、プリセットされた戦略を実行するだけでなく、機械学習を通じて動的に意思決定を最適化し、他のAIシステムとゲームに参加することさえできます。しかし、この技術革新には、鋭い論争が伴います。AIはDeFiをゼロサムゲームの深淵に突き落とすのか？オンチェーン市場で公平性をどのように保証できるのか？

最初のパートでは、象徴的なケースを深く掘り下げ、AIとDeFiの統合の技術的な道筋を明らかにします。そして、2番目のパートでは、経済的な影響と潜在的なリスクに焦点を当てます。

AIによるDeFiの基盤ロジックの再構築

1.1 DeFiの進化のニーズ

ブロックチェーン技術と分散型金融（DeFi）の統合以来、DeFiエコシステムは急速な革新と発展を遂げてきました。初期段階では、DeFiの中核原則は「コードは法である」でした。つまり、すべてのプロトコルとトランザクションの動作はスマートコントラクトによって制御され、仲介者への依存を減らしていました。しかし、市場規模が拡大し、トランザクション量が増加するにつれて、DeFiのニーズは変化し、より複雑な金融オペレーションと戦略的要件が出現し、DeFiをより洗練されたインテリジェントな方向へと押し進めています。

高頻度取引、流動性管理、裁定取引戦略など、従来の金融市場ではごく一般的なものが、徐々にDeFiの領域に浸透してきました。市場のボラティリティと複雑さが増すにつれて、従来のルールや静的なアルゴリズムでは需要を満たすことができなくなりました。この時点で、AIの導入がこの問題を解決する鍵となります。深層学習と最適化アルゴリズムを通じて、AIは膨大な量の市場データをリアルタイムで分析し、より正確な取引戦略と流動性管理ソリューションを策定できます。さらに、AIはDeFiプロジェクトの利用障壁をさらに下げるのに役立ちます。自然言語コマンドを使用してAIエージェントを通じて一連のオンチェーンインタラクションを実行することで、ユーザーの学習コストを大幅に削減できます。

1.2 AIとDeFiの相乗効果

AI技術の継続的な進歩に伴い、DeFi分野は純粋なコード駆動から、インテリジェントなデータ駆動型の意思決定モデルへと徐々に移行しています。AIは、戦略実行の効率を向上させるだけでなく、詳細なデータ分析を通じて市場における潜在的な機会とリスクを発見し、それによってDeFiシステム全体のインテリジェンスレベルを高めます。

1.2.1 情報の優位性：オンチェーンデータとオフチェーンデータの統合

従来のDeFiプロトコルでは、市場データは主に、ブロックチェーンのトランザクションデータ、アセットプールの残高、流動性プールのステータスなどのオンチェーン情報から取得されます。しかし、AIの導入により、DeFiはオフチェーンデータとオンチェーンデータを有機的に組み合わせることができ、予測機能をさらに強化できます。たとえば、オラクルを導入してオフチェーンの価格データを提供し、このデータを機械学習技術を使用して分析することで、AIは市場価格のトレンドをより正確に予測し、それによって効率的な取引戦略の策定を支援できます。この情報統合の利点により、AIはDeFiプロトコルにおける重要な技術ツールとなっています。

1.2.2 ゲームのアップグレード：MEVの自動化

分散型金融システムでは、Miner Extractable Value（MEV：マイナー抽出可能価値）が一貫して関心の高いトピックとなっています。MEVとは、マイナーがブロック内のトランザクションの順序を調整することによって得られる追加の収益を指します。過去には、MEVの抽出は主に手動の戦略と操作に依存していましたが、効率が悪いだけでなく、人的要因の影響を受けやすいものでした。

しかし、AI技術の開発により、MEV抽出方法は従来の手動スナイピングから自動化されたインテリジェントな操作へと進化しました。AIはオンチェーンデータをミリ秒単位で分析し、アルゴリズムを通じてトランザクションの順序を最適化して、リターンを最大化できます。この変革は効率を向上させるだけでなく、DeFiプロトコルをより効率的で公正な方向へと導きます。AIの自動化により、DeFi市場におけるゲームのルールが再定義されつつあります。

1.3 DeFAIの明確な定義

DeFAI（DeFi + AI）は、DeFiとAIの深い統合による製品であり、DeFiエコシステムのインテリジェンス、ユーザーエクスペリエンス、および資本効率の向上を目的としています。その核心は、AIエージェントを通じて、自動化された意思決定、複雑なタスクの実行（取引、利回り最適化、クロスチェーンオペレーションなど）、およびユーザーインタラクションの抽象化（自然言語による指示など）を実現し、それによってDeFiの利用障壁を下げ、金融戦略を最適化することです。

AIのDeFiにおける主要な応用シナリオ

2.1 AI駆動のオペレーション実行

さまざまなAIモデルまたはエージェントの集約と、さまざまなDeFiアプリケーションからのAPIの統合を通じて、ユーザーはChatGPTのようなチャットインターフェースを通じてDeFiオペレーションを迅速に実行できます。このDeFAIの組み合わせは、オンチェーンのユーザーエクスペリエンスを向上させ、ワンストップのDeFiオペレーションインターフェースを提供します。ユーザーは、DeFiオペレーションを実行するために異なるUI間を移動する必要がなくなり、100 SOLをUSDCにスワップしてからレンディングプロトコルに預けるなど、目的の結果を達成するためにさまざまなプロトコルを組み合わせる方法を検索して学習する必要もありません。ユーザーは、チャットインターフェースでチャットを通じて意図を伝えるだけで済みます。

事例：Bankr

Bankrは、高度なテクノロジーを活用し、サードパーティのウォレットプロバイダーであるPrivyと統合して、デジタルウォレットを安全に作成し、デジタル資産の取引や転送を含むブロックチェーン取引を容易にするAI駆動のプラットフォームです。（デモビデオ：https://x.com/bankrbot/status/1893788678776070481）

事例：Griffain

Solanaブロックチェーンに基づくDeFAI（DeFi + AI）プロジェクトであり、そのコアポジショニングはAIエージェントエンジンとして、自然言語インタラクションを通じてDeFiオペレーションを簡素化し、ユーザーのニーズとブロックチェーンエコシステム間のシームレスな接続を実現することを目的としています。ユーザーは、スマートコントラクトを手動で操作したり、基盤となる技術的な詳細を理解したりすることなく、「200 USDC相当のSOLを購入する」または「クロスチェーン転送してステーキングする」などの人間のような言語指示を通じて、DeFiプロトコルと直接対話できます。

Griffainは、内部に複数の専門エージェントをデプロイしており、それぞれが特定のタスクに焦点を当てています。

エアードロップ管理エージェント：対象となるエアードロップを自動的に追跡および請求します。

利回り最適化エージェント：オンチェーンデータを分析し、資産配分を動的に調整して、リターンを最大化します。

ポートフォリオ管理エージェント：資産リスクを監視し、リバランスの提案を提供します。

トークンリサーチ：オンチェーン情報に基づいてレポートを生成します。

2.2 信用評価とリスク管理

DeFiにおける信用評価とリスク管理は、プロトコルの安定性とユーザー資金の安全性を確保するための鍵となります。従来の金融システムと比較して、DeFiの信用システムはまだ不完全であり、ユーザーの信用評価は主に担保に依存しています。ただし、AIテクノロジーの導入は、特に信用評価とリスク管理において、DeFiプロトコルに革新的な機会を提供します。

事例：Spectral FinanceのAIクレジットスコアリングモデル

Spectral Financeは、2022年にMulti-Asset Credit Risk Oracle（MACRO）スコアを初めて導入し、ユーザーのオンチェーン行動と信用履歴データを組み合わせて、レンディング市場向けによりインテリジェントな信用リスク分析を提供しました。

MACROスコアモデルのコアファクター

Spectral FinanceのMACROスコアは、レンディング、返済、清算履歴、さらには市場のボラティリティファクターなど、多次元データを採用しています。これらのデータは、機械学習モデルを通じて定量的に処理され、ユーザーに正確なクレジットスコアを提供します。ユーザーのクレジットスコアは、いくつかの主要な要素に基づいています。

レンディング、返済、および預金履歴：DeFiプロトコルでのユーザーのトランザクション行動、特にレンディングと返済の頻度と信頼性。

清算履歴：ユーザーのウォレット内の他のウォレットアドレスからの清算記録が信用評価に与える影響。

ヘルスファクター：ローン・トゥ・バリュー比率（LTV）やその他の市場リスクファクターの評価など。

ウォレット履歴の長さとトランザクショントレンド：ウォレットの使用時間とトランザクションパターンもクレジットスコアに影響を与えます。

市場のボラティリティとレンディングプロトコルとのインタラクション：さまざまなDeFiプロトコルとのインタラクションの頻度と市場のボラティリティも、信用評価において重要な役割を果たします。

NFC（Non-Fungible Credit）トークンと信用管理

DeFiエコシステムにおけるユーザーの信用をより良く反映し活用するために、Spectral FinanceはNon-Fungible Credit（NFC）トークンを導入しました。NFCトークンは、ユーザーのオンチェーン取引履歴を表すERC721トークンです。各NFCトークンは、ユーザーのMACROスコアを保持しており、新たなローンが開始されるとスコアを再計算できます。

現在、SpectralはホワイトペーパーにおいてAIエージェントフレームワークの開発に重点を置いていますが、彼らのAI信用評価モデルは依然として優れた探求です。

2.3 自動化された戦略と利回り最適化

DeFi市場において、自動化された戦略と利回り最適化は、ユーザーのリターンを向上させ、投資リスクを軽減するための鍵となります。AI技術と機械学習の継続的な進歩に伴い、複数の革新的なプロトコルが、これらの技術を活用して投資判断と資産配分を自動化し、より効率的な利回り最適化を実現する方法を模索し始めています。ARMAとAmplifi Lending Agentsは、自動化とインテリジェンスを通じて、DeFi市場でより良い投資収益をユーザーが達成できるよう支援する典型的な例です。

事例：資産管理プロトコル ARMA

ARMAは、Giza Techによって開発された、USDC資産に焦点を当てた自動利回り管理プロトコルです。ARMAは、AAVE、Morpho、Compound、Moonwellなどのプロトコル全体での機会を継続的に監視および評価し、最も高い利回りをもたらすプールに資金を自動的に再配分します。そのコア機能には、自動資産再配分、利回り最適化、取引コストの最小化、および強力なセキュリティと完全なユーザーコントロールの維持が含まれます。

ARMAの利回り最適化戦略は、いくつかの側面を通じて機能します。

クロスプロトコル自動リバランス：ARMAは、複数のレンディングプロトコル全体のリアルタイムの貸出レートを分析し、APR、プロトコル報酬、エコシステム報酬、および取引コストを評価し、最も有利なプールに資金を自動的に転送します。この動的な調整により、ユーザーはリターンを最大化できます。

スマート複利メカニズム：ARMAは、蓄積された収益を自動的に請求して再投資し、すべての報酬トークンを元のステーブルコインに交換し、複利効果を最大化します。複利頻度は、ポジションサイズ、APR、および取引コストに基づいて動的に最適化され、利回りを向上させます。

トークン交換ロジック：ARMAは、USDCとUSDTを使用して、幅広い利回り機会にアクセスします。異なるトークン間の利回り差が著しい場合、ARMAはトークンスワップを実行してリターンを最適化します。すべての操作は、統合されたDEXプロトコルを通じて実行され、ユーザーはいつでも元の預金トークンを引き出すことができます。

事例：投資戦略 Amplifi Lending Agents

Amplifi Lending Agentsは、Amplifi.Fiによって開発された、AIアルゴリズムに基づく自動レンディング戦略最適化ツールです。このプロトコルは、深層学習とデータ分析を通じて、DeFi市場におけるユーザーのレンディング行動と利回り生成戦略を最適化します。その主な目標は、インテリジェントな資産配分、リスク管理、および利回り最適化を通じて、複雑な市場環境においてユーザーが最高の投資収益を達成できるよう支援することです。

source：https://amplifi-2.gitbook.io/documentation

Amplifi Lending Agentsのコア機能：

動的資産管理（最適化とリバランス）：AmplifiのAI/MLエンジンは、独自の機関投資家グレードの戦略に基づいて資産配分を継続的に最適化します。最も高い利回りをもたらすプールに資産を自動的に再配分し、Bitcoinとステーブルコイン戦略の効果的な管理を保証します。

クロスチェーン機能：PolyhedraのzkBridgeを通じて、Amplifiはシームレスなクロスチェーン流動性を提供し、ユーザーは手動でブリッジしたり、ガス料金を支払ったりする必要はありません。zkBridgeは、効率的で安全なクロスチェーンオペレーションを保証し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化しながらリスクを軽減します。

アカウント抽象化：Amplifiは、ガスフリー（スポンサー支払い）トランザクションとWeb2ログイン（Facebook、Gmailなど）をサポートしており、ユーザーがウォレットを簡単に作成および管理できるようにします。このようにして、AmplifiはDeFiオペレーションを簡素化し、ブロックチェーンに慣れていないユーザーでも簡単に参加できるようにします。

Amplifiのインテリジェントな戦略：AmplifiのAI/MLエンジンは、進化的アルゴリズム、勾配降下法、Markowitzポートフォリオ理論など、複数の最適化アルゴリズムを組み合わせています。これらの戦略は、加重法を通じてリスクとリターンのバランスを取り、さまざまな市場状況下で投資家が最高のリターンを達成できるように、資産配分を継続的に最適化します。

最適化戦略：Amplifiは、市場の変化を継続的に評価し、機械学習技術の包括的な応用を通じて、安定した年間収益率（APY）を維持するために、動的に資産配分を調整します。APYの変動が合理的な閾値を超えた場合、システムは自動的に再配分戦略をトリガーし、ポートフォリオが常に最適な状態になるようにします。

資産再配分：DeFiプラットフォーム（AAVEなど）のAPYの変化を監視することで、AmplifiはAPYが大幅に変動した場合に、ユーザーの収益を最大化するために自動的に資産を再配分できます。

2.4 市場分析とセンチメント追跡

DeFiにおけるAIの市場分析とセンチメント追跡は、データ駆動型の意思決定支援に焦点を当てており、多次元情報のリアルタイム統合と市場リスクの定量化に中核的な機能があります。AIシステムは、オンチェーンのトランザクション行動（大規模な送金、流動性プール の変化など）、オフチェーンのソーシャルメディアセンチメント（Twitterのセンチメントなど）、およびマクロ市場指標（BTCの価格変動など）を同時に解析し、機械学習モデルを通じて短期的な資産ボラティリティのトレンドを予測し、潜在的なリスクシグナル（コントラクトの脆弱性警告や流動性枯渇リスクなど）を特定できます。同時に、AIは自然言語処理技術を使用してニュースイベントを感情的にスコアリングし、動的に資産配分提案を生成したり、自動ヘッジ戦略をトリガーしたりすることで、ユーザーが複雑な市場環境における情報の非対称性を軽減し、意思決定効率を向上させるのに役立ちます。

事例：AIXBT

暗号通貨分野に特化したAIエージェントツールであり、リアルタイムのデータ分析と自然言語処理技術を統合して、市場トレンドの洞察と取引の意思決定支援をユーザーに提供します。Crypto Twitter上のホットなトピック、市場センチメント、および主要な指標をリアルタイムで追跡および解析し、投資家が業界の動向を迅速に把握し、潜在的な投資機会を特定するのに役立ちます。AIXBTのコア機能には、マルチプラットフォームのデータ集約、ソーシャルセンチメント分析、および自動化された戦略生成が含まれており、特に400人以上のKOLからのツイートを分析し、価値の高い情報を抽出し、実行可能な取引提案を生成することに優れています。

さらに、AIXBTにはインタラクティブ機能があり、ユーザーはソーシャルメディアを通じて直接AIXBTと通信して、カスタマイズされた分析レポートを入手できます。将来的には、AIエージェント技術が成熟するにつれて、AIXBTは暗号市場への参加障壁をさらに下げ、DeFiをよりインテリジェントで自動化された方向に推進することが期待されます。

技術アーキテクチャと競争環境

3.1 オンチェーンAIモデルの経路

現在、最も主流となる可能性のある開発方向性は、オンチェーンの軽量実装です。これには、オフチェーンで計算し、結果と計算証明をプッシュすることにより、オンチェーンのリソース消費を削減することが含まれます。1つのアプローチはzkMLです。

zkMLは、ゼロ知識証明（zkSNARKsなど）を通じて機械学習モデルの推論プロセスを検証し、モデルパラメータまたは入力データを開示せずに計算結果の正確性を保証します。そのコアプロセスは次のとおりです。

オフチェーン計算：MLモデルをオフチェーンで実行して、推論結果を生成します。

証明の生成：zkテクノロジーを使用して、推論プロセスが事前定義されたモデル（モデルの重み、アーキテクチャなど）に準拠しており、改ざんされていないことを示す簡潔な数学的証明を生成します。

オンチェーン検証：証明をブロックチェーンに送信します。スマートコントラクトは、計算を再実行する必要なく、証明を検証することにより結果の正当性を検証します。

このメカニズムは、透明性と検閲耐性を確保しながら、MLモデルをオンチェーンで直接実行する際の高コストの問題（EVMの計算制限など）を解決します。

関連するユースケースはすでに存在します。Modulus LabsのZKMLフレームワークなどです。

Modulus Labsのコアテクノロジーは、オフチェーン計算+オンチェーン検証であり、フレームワークの機能には以下が含まれます。

AI実行の整合性の検証：ゼロ知識証明を通じてAIモデルの推論結果が改ざんされていないことを保証します（NFT価格評価モデルの出力の信頼性を保証するなど）。事例：「AI機能+オンチェーンセキュリティ」の組み合わせを実現するために、Upshotと協力して、AIが生成したNFT価格評価結果（1時間あたり1億件）をZK証明を通じてオンチェーンに配置します。

不正行為防止メカニズム：ゲームシナリオ（AI Arenaなど）で、プレイヤーがトレーニングしたAIモデルと、実際に競技会にデプロイされたモデルとの一貫性を検証し、経済的利益によって推進される不正行為を防止します。

オープンAPI：「改ざん防止AI」APIを提供し、dApp開発者が分散型セキュリティを犠牲にすることなく、検証可能なAI機能を統合できるようにします。

3.2 主要プロジェクトの比較

インフラストラクチャ層を超えて、DeFAIアプリケーション層における競争は激化しています。全体として、製品の参入障壁はそれほど高くなく、他の競合他社よりも製品の安定性と精度がはるかに優れているアプリケーションプロトコルは見つかっていません。一方、既存のアプリケーションのプロダクトマーケットフィット（PMF）は、ユーザーによって検証されています。今日の急速に発展するAIインフラストラクチャにおいては、より効果的なDeFAIアプリケーションがいつでも出現し、既存の主要プロジェクトに取って代わる可能性があります。

現在、主要なプロジェクトはGriffainです。彼らの製品を使用すると、ユーザーは自然言語を通じてブロックチェーンと対話し、オンチェーンDeFiオペレーションを実行できます。Griffainの製品アップデートの速度は目覚ましいものです。彼らは現在、Agent Sniper、Agentic Commerce、マルチエージェントAPIアグリゲーション（エネルギーシステム）などの製品をすでにローンチしており、全体的な構築の方向性は、統合された自然言語オペレーションプラットフォームであり、ユーザーはボットチャットウィンドウを通じて、さまざまな日常のオンチェーン情報を閲覧および操作できます。

AIが高度な技術アーキテクチャと革新的なアプリケーションを通じてDeFiの状況を再構築し続けるにつれて、この変革に伴う潜在的なリスクと倫理的な課題を認識することが重要です。分析の次のパートでは、AI主導のDeFiの暗い側面を掘り下げ、この新たなエコシステムの未来を定義する可能性のあるシステムリスク、規制上のハードル、倫理的なジレンマを探ります。