Web3とAIの2つの次元を同時に扱う能力を持つチームにとって、現在は介入のウィンドウ期です------実行層でより信頼性の高いオンチェーンエージェントシステムを構築するにせよ、インフラ層でデータ、権限、信頼の重要な部分をつなぐにせよ、かなりの空白地帯が存在し、埋めるべき課題があります。

正式に分析を開始する前に、まずは一つの核心概念を明確にする必要があります：DeFAI。

DeFAIはDeFi（分散型金融）とAI（人工知能）の融合を指し、AIエージェントをオンチェーンの金融シーンに導入し、市場の状態を感知し、自律的に戦略を策定し、直接オンチェーン操作を実行する能力を持つことを意味します------これにより、人工的なリアルタイムの介入に依存せずに、資産の配分、リスク管理、プロトコルの相互作用など、従来は専門家が操作する必要があった一連の金融行為を完了することができます。

簡単に言えば、DeFAIはDeFiツールの単なるAI化のアップグレードではなく、オンチェーンで自律的に運営される金融実行層を構築しようとしています。

この分野は2024年第4四半期から急速に加熱しており、その背後には3つの象徴的な出来事があり、これらはAIエージェントがWeb3に入る3つのレベルに対応しています：物語の破壊、資産化インフラの構築、そして実行能力の実現です。

• 最初の出来事は2024年7月に発生しました。開発者のAndy Ayreyが構築したTwitterボットTruth Terminalは、a16zの共同創設者Marc Andreessenから5万ドルのBTCを贈与された後、急速に注目を集め、GOATコインのウイルス的な拡散を引き起こしました。これはAIエージェントがオンチェーン経済の参加者として初めて真に公の視野に入った瞬間です。
• 2番目の出来事は同年10月に発生しました。Virtuals ProtocolはBaseネットワーク上で急成長し、AIエージェント自体をトークン化し、そのエコシステムの時価総額は最高で35億ドルを突破し、DeFAIの資産化インフラ構築段階の典型的な代表となりました。
• 3番目の出来事は、Giza、HeyAnon、Almanakなどのプロジェクトが次々とオンチェーン実行層に落ち、業界が物語駆動から製品化段階に移行することを促進しました------AIエージェントは本当に「手を動かして」オンチェーン操作を実行し始め、単に情報の相互作用のレベルに留まることはありませんでした。

世界市場規模の観点から見ると、複数の研究機関がAIエージェント分野の成長予測において高度に一致しています：

図表1：世界AIエージェント市場規模予測比較

データソース：MarketsandMarkets（2025）、Grand View Research（2025）、BCC Research（2026.01）

しかし、資本の熱気と産業の実現の間には依然として顕著なギャップがあります。マッキンゼーが2025年11月に発表した『The State of AI in 2025』レポート（105カ国、1993人の回答者に基づく）によれば、88％の組織が少なくとも1つの業務機能でAIを使用しているにもかかわらず、約3分の2は依然として実験または試験段階にとどまっています。AIエージェントの分野に具体的に言及すると、62％の組織が実験を開始し、23％が少なくとも1つの機能でスケールアップを進めていますが、いかなる単一の機能においてもスケールアップの展開を実現している割合は10％未満です。

このデータは、DeFAI分野の物語の熱気が、現在の実現の進捗を上回っていることを示唆しています。このギャップを理解することは、この分野の価値を客観的に評価するための前提条件です。 DeFAIの技術基盤：AIエージェントはどのようにオンチェーンの世界と相互作用するのか DeFAIがどのように機能するかを理解するためには、まず一つの重要な質問に答える必要があります：AIはどのようなメカニズムでオンチェーンの金融操作に介入するのか？

DeFAIシステムの核心的な実行単位は、大規模言語モデルに基づいて構築されたAIエージェントです。Wang et al.（2023）の学術レビューによれば、その核心的な能力は3層のアーキテクチャに要約され、各層はオンチェーンのシーンにおいて具体的な機能を持っています：

• プランニング層：目標の分解と経路の最適化を担当し、オンチェーンシーンにおける戦略生成とリスク評価に対応します；
• メモリ層：ベクトルデータベースなどの外部ストレージを通じて、周期を超えた情報の蓄積を実現し、過去の市場データとプロトコルの状態を保持します；
• ツール層：モデルの能力を拡張し、DeFiプロトコル、価格オラクル、クロスチェーンブリッジなどの外部システムを呼び出すことができるようにします。

ただし、ここで明確にしておくべき点があります：AIモデル自体は直接ブロックチェーンと相互作用することはできません。現在のほとんどすべてのDeFAIシステムは、オフチェーン推論とオンチェーン実行を分離したアーキテクチャを採用しています------AIエージェントはオフチェーンで戦略計算を行い、その結果をオンチェーンの取引信号に変換し、実行モジュールが代わりに提出します。このアーキテクチャ設計は、現在の技術条件下での現実的な選択であり、プライベートキーの権限付与、権限管理などの一連のセキュリティ問題を引き起こします。

AIエージェントは本質的に大規模言語モデルに基づく自律的な意思決定システムであり、タスクの分解、メモリ管理、ツールの呼び出しを通じて閉ループの実行を実現します。現在、AIエージェントとオンチェーン資産端の相互作用も初歩的な形を持っています。

図表2：AIエージェントの三層アーキテクチャ

DeFAIの進化：情報の相互作用から実行の閉ループへ

DeFAIの技術基盤が明確になった後、自然な疑問が生じます：このシステムはどのようにして今日に至ったのでしょうか？

The Blockの研究によれば、DeFAIの進化は一朝一夕ではなく、情報処理を主とした初期のインタラクティブエージェントから、現在のオンチェーン操作に真に介入できる実行型システムへと2つの異なる段階を経ています。

両者は目標の設定、技術手段、リスクレベルにおいて本質的な違いがあります。

図表3：DeFAIの2つの進化パスの比較

2つの段階の進化の脈絡は、次のように理解できます：

最初の波はインタラクティブエージェントであり、対話可能で分析可能な知能体のフレームワークを構築することに重点を置いています。代表的なプロジェクトにはElizaOS（元ai16z）のElizaフレームワーク、VirtualsのG.A.M.E.などがあります。この段階の本質は依然として情報ツールであり------エージェントは読むことができ、話すことができ、分析することができますが、その機能の境界は情報層にとどまり、いかなる資産の実行操作にも触れていません。

2番目の波は実行型DeFAIエージェントであり、真に意思決定の実行の閉ループに入ります。代表的なプロジェクトにはHeyAnon、Wayfinder、Giza（ARMAエージェント）、Almanakなどがあります。この種のシステムの共通の特徴は、AIがオフチェーンで動作し、構造化された戦略信号を出力し、オンチェーンの実行モジュールを通じて取引を完了することです------これは既存のDeFiプロトコルを置き換えるのではなく、その上にAIの意思決定メカニズムを導入し、全体の操作の流れを「人が指示を出す」から「エージェントが自律的に実行する」へと変えます。

2つの進化の本質的な違いは、技術の複雑さではなく、資産に実際に触れるかどうかにあります。これにより、2番目の波のシステムは信頼メカニズム、権限設計、セキュリティアーキテクチャにおいて、1番目の波よりもはるかに複雑な課題に直面します------これが次の章で重点的に探討される内容です。

DeFAIの落地图景：4つの主流アプリケーションシーン

技術アーキテクチャから進化の道筋まで、DeFAIの「何ができるか」は徐々に明確になってきました。それでは、実際の製品レベルで、どのような実際の問題を解決しているのでしょうか？

全体的に見て、現在のDeFAIのアプリケーション探索は、オンチェーン操作における「収益効率、戦略実行、インタラクションのハードル、リスク管理」の4つの核心的な痛点に対応する相対的に成熟した落ち着きのある構造を形成しています。

収益最適化：クロスプロトコルの自動調整

収益最適化は、現在最も成熟したDeFAIのアプリケーションシーンです。その核心的な論理は、Aave、Compound、Fluidなどの主要なDeFiプロトコルの預金年利を継続的にスキャンし、事前に設定されたリスクパラメータと組み合わせて調整が必要かどうかを判断し、各操作の前に取引コスト分析を実行することです------収益の向上がすべてのガスおよび取引手数料をカバーできる場合にのみ、実際に資金を移動させ、クロスプロトコルの自動最適配置を実現します。

Gizaを例にとると、そのARMAエージェントは2025年2月にBaseネットワークでステーブルコインの収益戦略を立ち上げ、Aave、Morpho、Compound、Moonwellなどのプロトコルの金利の変化を継続的に監視し、プロトコルのAPY、手数料コスト、流動性を総合的に考慮して、ユーザーの資金をスマートに調整し、収益を最大化します。公開データによれば、ARMAは現在約6万の独立した保有者を持ち、3.6万以上のデプロイされたエージェントを管理し、資産規模（AUA）は2000万ドルを超えています。

DeFiプロトコルの収益が継続的に変動する市場環境において、人工的な監視と手動調整の効率とタイムリーさは、自動化システムには遠く及ばない------これがこのシーンの核心的な価値です。

図表4：GizaプラットフォームARMAエージェントの例

量的戦略の自動化：機関レベルの能力の一般化

量的戦略の自動化シーンでは、DeFAIプラットフォームは伝統的な量的チームの全プロセスをモジュール化、オートメーション化し、個人ユーザーも機関レベルの戦略実行能力にアクセスできるようにしようとしています。

Delphi Digitalが支援するAlmanakを例にとると、彼らが導入したAI Swarmシステムは量的プロセスを4つの段階に分解しています：

• 戦略モジュールはPython SDKを通じて投資ロジックを記述し、バックテストを完了することをサポートします；

• 実行エンジンはユーザーの承認を得た後、承認された戦略コードを自動的に実行し、DeFi呼び出しをトリガーします；

• セキュリティウォレットはSafe + Zodiacを基にしたマルチシグ体制を構築し、役割権限管理を通じて戦略実行権をAIエージェントに付与し、資金が常にユーザーの制御範囲内にあることを保証します；

• 戦略金庫は戦略をERC-7540標準の取引可能な金庫としてパッケージ化し、投資家はファンドの持分のように戦略の収益分配に参加できます。

このアーキテクチャの意義は、AIエージェントがデータ分析、戦略の反復、リスク管理の機能を担い、ユーザーはシステムの出力結果を最終的に確認するだけで済むため、専門の量的チームを構築する必要がない------いわゆる「機関レベルの戦略の平等化」を実現することです（プロジェクトが主張しています）。

図表5：Almanakプラットフォームのホームページの展示図

自然言語 指示 の実行：DeFi操作をメッセージを送るように簡単に

このシーンの核心は、ユーザーの意図に基づくDeFi操作（Intent-based DeFi）です：自然言語処理技術を利用して、ユーザーは日常的な言葉で取引指示を出し、AIはそれを解析し、複数のステップのオンチェーン操作に変換し、一般ユーザーの操作のハードルを大幅に下げます。

HeyAnonはDeFAIチャットプラットフォームを構築し、ユーザーは対話ボックスに指示を入力することで、AIがトークンの交換、クロスチェーンブリッジ、貸出、ステーキングなどのオンチェーン操作を実行できるようにします。LayerZeroクロスチェーンブリッジやAave v3などのプロトコルを統合し、Ethereum、Base、Solanaなどの複数のチェーンにデプロイをサポートします。

図表6：HeyAnonプラットフォームのホームページの展示図

WayfinderはParadigmが投資し、さらに進んだ全チェーン取引サービスを提供します。そのAIエージェント（Shellsと呼ばれる）は、異なるチェーン間の最適な取引経路を自動的に探索し、クロスチェーンの送金、トークンの交換、NFTの相互作用などの操作を実行します。ユーザーは基盤となるガス料金やクロスチェーンの互換性などの技術的な詳細に気を配る必要はありません。

図表7：Wayfinderプラットフォームのホームページの展示図

総じて言えば、自然言語インターフェースはDeFiの操作のハードルを大幅に下げますが、基盤となる意図の解析の正確性に対してより高い要求を突きつけます------一旦AIが指示の理解に誤りを犯すと、操作結果はユーザーの期待から大きく外れる可能性があります。

リスク管理と清算監視：オンチェーンプロトコルに内蔵されたメカニズム

DeFiの貸出とレバレッジのシーンにおいて、AIエージェントの最も一般的な応用は、オンチェーンのポジションの健全性をリアルタイムで監視し、清算の閾値が近づく前に自動的に防護操作を実行することです。この重要な応用は、各主要なDeFiプロトコルに徐々に統合され、DeFiプラットフォームのネイティブ機能となっています。

• Aaveは「健康因子」を用いてポジションの安全性を測定し、健康因子が1.0未満になると、借り手のポジションは清算資格をトリガーします；
• Compoundは「清算担保因子（Liquidation Collateral Factor）」メカニズムを採用し、アカウントの借入残高がその因子が設定した上限を超えると清算がトリガーされ、各担保資産の具体的なパラメータはオンチェーンガバナンスによって設定されます。

人工的な監視は、24時間年中無休の高ボラティリティのオンチェーン市場において一貫した応答効率を維持することが難しいため、AIエージェントはこのシーンで持続的な追跡、インテリジェントな評価、自動的な介入を実現し、リスク管理の効率を人工的またはルールベースの自動化システムが到達できないレベルに引き上げます。

図表8：エージェント×DeFiの4つの主流アプリケーションシーン

総じて言えば、上記の4つのシーンは相互に独立しているわけではなく、同じ主線に沿って相補的に形成されています：収益最適化と量的戦略の自動化は一定の資産規模を持つ進化したユーザーを対象としており、核心的な利点は実行効率と戦略精度にあります；自然言語の相互作用は一般ユーザーの操作のハードルを下げることを目指しています；リスク管理はすべてのシーンにおける基盤的な安全保障です。これら3つが協力し合い、DeFAIの現在のエコシステムの基本的な落ち着きのある構造を形成し、今後のより複雑なオンチェーンエージェントの応用の基盤を築いています。

DeFAIの安全の底線：プライベートキー管理と権限制御

前述の4つのアプリケーションシーンは、収益最適化であれ量的戦略の自動化であれ、実現されるための前提はただ一つです：AIエージェントは何らかの形式の署名権限、すなわち プライベートキー へのアクセス能力を持たなければなりません。これはDeFAI分野全体で最も重要であり、物語の熱気によって隠されやすい技術的な課題です------一旦署名メカニズムに脆弱性が生じると、すべての上位の戦略能力は意味を失います。

現在、業界の主流のプライベートキーの安全管理ソリューションは2つのカテゴリーに分かれています：MPC（マルチパーティ計算）とTEE（信頼できる実行環境）。両者は安全モデル、自動化レベル、エンジニアリングの複雑さにおいてそれぞれ異なる重点を持っています。

図表9： プライベートキー の安全管理に関する2つの主流ソリューションの比較表

• MPC（マルチパーティ計算）の核心的な考え方は、鍵を分割することで単一障害点を排除することです。一般的な2-of-3の閾値署名を例にとると、ある鍵が漏洩しても、攻撃者は独立して署名を完了することができず、資金の安全は影響を受けません。Vultisigはこの方向の代表的な製品であり、MPC/TSS技術に基づいて構築されたオープンソースのマルチチェーン自己管理ウォレットであり、単一のリカバリーフレーズのないアーキテクチャを採用し、鍵の安全性とユーザーの自己管理を組み合わせています。

• TEE（信頼できる実行環境）は別の道を進みます：プライベートキーとエージェントコードをハードウェアで保護された隔離領域（エンクレーブ）に封印し、AIエージェントはエンクレーブ内で戦略計算と署名を完了し、署名結果のみをオンチェーンに出力します。外部環境はプライベートキーを完全に見ることができません。Intel SGX、AMD SEV、ARM CCAなどの主流のチップは、ハードウェアレベルの隔離と暗号化のサポートを提供しています。ChainlinkはTEEをオラクルネットワークに導入し、センシティブなデータを処理し、リモート認証メカニズムを通じて外部に実行環境の完全性を証明しています。

しかし、鍵の安全性は第一の防線に過ぎません。実際の展開において、どのような鍵管理ソリューションを採用するにせよ、エージェントの権限を越えた操作を防ぐために権限制御メカニズムを重ねる必要があります。 Almanakの実践は、比較的完全な参考フレームワークを提供します：プラットフォームは同時にTEEを用いて戦略ロジックとプライベートパラメータを保護し、デプロイエンジンとユーザーが保有するSafeスマートアカウントの間にZodiac Roles Modifier権限層を挿入します------AIが発起する各取引は、事前に設定された契約アドレス、関数、パラメータのホワイトリストと逐一照合され、権限範囲に合致しない取引は自動的に拒否されます。

この最小権限の原則の実現方法は、現在DeFAIシステムの安全設計における重要な参考となっています。これは、DeFAIの安全問題が本質的に単一の技術選択の問題ではなく、鍵管理、権限の境界、実行監査の3つが協調して構成するシステムエンジニアリングであることを明らかにします------いずれかの環が欠けると、全体のリンク上で最も脆弱なノードとなる可能性があります。これが次の章のリスク分析の出発点でもあります。

現実と物語のギャップ：DeFAIの核心リスク分析

上記の分析は、1つの核心的な結論を明らかにしました：

VCXは資産選択が優れているからでも、リターンの期待が高いからでもなく、通路そのものを販売しているためにプレミアムを得ています。 これに対して、1つの質問に答える必要があります：VCXは一体どのような性質の製品なのでしょうか？

法的形式から見ると、これはSECに登録されたクローズドエンドファンドであり、保有が透明で構造が適合しており、市場に出回っているどの普通の株式型ETFとも本質的な違いはありません。しかし、実際の機能から見ると、彼が販売しているのは伝統的な意味での「投資リターンの期待」ではなく、資産端のアクセス資格です------以前はトップVC機関や適格投資家のみがアクセスできた------この資格がNYSEで売買可能なユニットシェアとしてパッケージ化されています。

したがって、市場はこれに対して16倍から30倍のNAVプレミアムを支払う意欲があり、これは本質的にこのアクセス権の価格設定であり、底層資産の将来の収益の評価ではありません。

この観点から見ると、VCXとMicroStrategy（MSTR）との比較は問題を明確に示しています。両者は表面的には似たようなことをしています：直接取得が難しい希少資産（ビットコイン/トップのPre-IPO株式）を二次市場で取引可能な証券にパッケージ化し、市場で底層資産の価値を超えるプレミアムを示しています。しかし、両者の資本運用論理には根本的な違いがあります：

• MSTRは、継続的に転換社債と優先株を発行して資金を調達し、その資金をビットコインの追加購入に回します。このメカニズムは、動的な資本拡張と継続的な保有を可能にし、その株価のプレミアムには一定の内生的な維持基盤があります。
• VCXはクローズドエンドファンドの構造的制約に制約されます：資産規模は発行が完了した後に基本的にロックされ、新しい資産を継続的に購入するための再資金調達ができず、保有の流動性も底層企業のIPOやM&Aの出口に高度に依存します。一旦小口投資家の感情が退潮し、6ヶ月のロックアップ期間が終了した後に流通するトークンが増加すると、そのプレミアムの縮小圧力はMSTRよりもはるかに大きくなります。

VCXとMSTR（戦略）モデルの比較

言い換えれば、MSTRのプレミアムは持続的に機能する資本メカニズムによって支えられていますが、VCXのプレミアムは主にトークンの希少性と感情駆動に由来します。この製品論理自体には正誤はありませんが、それが内包するリスクは、普通のクローズドエンドファンドよりも市場で正確に価格設定されることが難しいです：

一旦小口投資家がNAVを大きく超える価格で購入すると、実際に支払っているのは資産そのものの価値ではなく、このアクセス資格のプレミアムです------このプレミアムは、底層企業がIPOを完了し、公開市場で直接取引の通路が形成された後、急速にゼロになる圧力に直面します。

トレンドの判断

前述の分析を総合すると、DeFAIの進化の道筋について段階的な判断を下すことができます。全体的に見て、この分野は概念検証から製品化への移行の重要な節目にあり、その進化は3つの段階を経ると予想されます：

図表11：DeFAIの発展段階の予測

注：上表は業界の公開報告、プロジェクトの進展、技術の成熟度に基づく総合的な判断であり、確定的なタイムテーブルではありません。

現在の節目において、DeFAI全体は支援的な意思決定期から半自律的な期への移行段階にあります------一部のプロジェクトは限られた範囲内で自律的な実行能力を持ち始めていますが、人間の審査とバックアップメカニズムは依然として主流の展開形態です。この背景の中で、現在の技術の成熟度と市場の現状を考慮すると、3つの判断が特に注目に値します。

第一に、現在のほとんどのDeFAIプロジェクトの本質は依然として自動化ツールであり、真の意味での自律エージェントではありません。 現段階で「DeFAI」というラベルが付けられている製品は、その核心的な能力が人間の指示を事前に設定されたDeFi操作のシーケンスに翻訳することに多く依存しており、本質的には効率的な実行インターフェースに近いものであり、独立した推論や意思決定能力を持つ自律システムではありません。マッキンゼーの2025年の報告によれば、一般企業のシーンにおいても、いかなる単一の機能においてもAIエージェントのスケールアップの展開を実現している組織は10％未満です。オンチェーンのシーンの信頼のハードルと操作の複雑さはさらに高く、技術的なデモから真の商業的な閉ループに移行するには、まだかなりの距離があります。

第二に、AIエージェントが現在最も成熟しており、機関の信頼を得やすい落ち着きのある方向性は、高リスクの自律取引ではなく、オンチェーンの監視、警告、ガバナンス支援です。 24時間年中無休のポジション監視、清算警告、ガバナンス提案分析などのシーンは、一方でLLMの幻覚に対する許容度が相対的に高く------出力エラーが直接的な資金損失を引き起こすことはありません；他方で、人間の注意力の持続性における先天的な不足を効果的に補うことができます。この種のシーンは、DeFAIが「技術の展示」から「機関の採用」へと移行するより現実的な道筋です。

第三に、AIエージェントとRWAの融合は、この分野の次の注目すべき交差方向です。 RWA.xyzのデータによれば、2026年4月初頭までに、オンチェーンでトークン化されたRWA資産の総価値は270億ドルを超え（安定コインを除く）、米国債、プライベートクレジット、商品、社債などの複数のカテゴリーを含んでいます。もしAIエージェントが国債RWAと安定コインを含む組み合わせ資産の管理に介入できれば------例えば市場環境に応じて両者の配置比率を自動的に調整するなど------そのアクセス可能な資産規模は現在のDeFiのネイティブ資産を主とする範囲を超え、Web3+AI+TraFiの連携を実現し、市場の想像力を大幅に拡大することが期待されます。

結論

AIエージェントとオンチェーン資産管理は、概念検証から製品化への移行の重要な時期にあります。技術的な実現可能性は初歩的に確認されていますが、LLMの幻覚リスク、オンチェーンデータの異種性、信頼基盤の欠如など、業界が直面している課題は単に技術の進化だけでは解決できず、プロジェクトのアーキテクチャ設計、コンプライアンスの道筋の計画、安全システムの構築、ビジネスモデルの検証といった体系的な推進が必要です。

これは、まさにこの分野がまだ初期の構築段階にあり、真の競争環境がまだ形成されていないことを意味します。Web3とAIの2つの次元を同時に扱う能力を持つチームにとって、現在は介入のウィンドウ期です------実行層でより信頼性の高いオンチェーンエージェントシステムを構築するにせよ、インフラ層でデータ、権限、信頼の重要な部分をつなぐにせよ、かなりの空白地帯が存在し、埋めるべき課題があります。

DeFAIの競争の壁は、最終的には単一のモデル能力やプロトコルの統合の深さに依存するのではなく、技術、コンプライアンス、安全性の間に真に整合的な閉ループを構築できるかどうかにかかっています。

------私たちはこの交差点を引き続き深く掘り下げており、志を同じくするプロジェクトや機関投資家と共にこの分野の境界と可能性を探求することを期待しています。