投資の知恵をコードのように呼び出せるように、QuestflowはAIファイナンスエージェントに賭ける。

著者：momo，ChainCatcher

過去数年間、金融の平等を実現する方法は、フィンテックの最も重要な物語の一つであり、多くの影響力のある企業や製品が誕生しました。例えば、Robinhoodは口座開設のプロセスを数分に短縮し、Hyperliquidはオンチェーンの永続契約を機関投資家の玩具ではなくしました。AIエージェントの時代に入り、監視、注文、ポートフォリオ調整といった面倒な作業もBotに自動で任せることができるようになりました。確かに、敷居はどんどん下がり、多くの人々は金融投資がついにすべての人に平等になったと感じています。

しかし、現実は別の話です。一般の投資家は、依然として複雑な投資環境の中で最も弱い立場にあります。問題は、最初の三つの波はあなたの「手」を解放し、より早く口座を開設し、注文を出すことを可能にしましたが、「何を買うべきか、なぜ買うべきか、どれだけ損失が出たら逃げるべきか」といった、トップ投資家の頭の中に隠れている判断力は、決して本当に平等にされていないということです。

最近、私たちはこの状況を変えようとしている興味深いプロジェクトに注目しました。Questflowは、以前に多くのAIインテリジェンスを調整するプラットフォームとして、Google、Circle、CoinbaseなどのWeb2およびWeb3のトッププラットフォームからの協力を得ていました。最近、ブランドのアップグレードを開始し、自らをAIファイナンスエージェントとして位置づけ、金融版Codexになることを目指しています。

言い換えれば、Questflowが目指しているのは、トップ投資家の判断力を一般の人々も利用できる金融戦略に変えることです。これは、ユーザーの操作の敷居を下げるAI取引Botではなく、一般の投資家が資金のコントロール権を持ったまま、検証された投資フレームワークを投資アシスタントのように利用できるようにすることを試みています。

一、Questflowの差別化された道は何ですか？

現時点では、AIが金融分野で実現されるのは非常に限られており、一面的です。

具体的には、市場のプレイヤーは基本的に二つの道を歩んでいます。一つは実行ツールを作り、口座開設、注文、ポートフォリオ調整などのプロセスを自動化することです。この道は操作の敷居を下げるものの、投資家がより関心を持つ意思決定の問題にはあまり役立ちません。

そのため、別の道が生まれました。彼らはAI投資提案ツールとして位置づけられ、大規模モデルを接続することで、投資家に研究報告、シグナル、提案を生成し、意思決定を支援しますが、この道も実践してみると効果は必ずしも満足のいくものではありません。

問題はどこにあるのでしょうか？Questflowによれば、痛点は三つの層に集約されます。

まず、良い投資判断力は非構造化されており、ファンドマネージャーの経験、対話、メモの中に隠れています。実際、散発的な単点情報だけで、汎用大モデルの統合能力を利用して良い投資提案を生成するのは非常に難しいのです。

ブリッジウォーター・アソシエイツとThinking Machines Labの最近の研究もこれを裏付けています。彼らは専門家データを用いて訓練したカスタムモデルが金融情報のフィルタリングタスクで84.7%の正確性を達成し、汎用大モデルの78.2%を大きく上回り、推論コストは後者の13分の1に過ぎないことを示しました。これは、金融分野では専門家の判断力がモデルそのものよりも重要であることを示していますが、問題は、この判断力が今まで製品化されていないことです。

次に、データ、モデル、取引所が互いに分離されており、AIが提案を出しても、ユーザーは自分で取引所を開いて手動で操作しなければならず、全体のプロセスが断絶しています。

さらに、市場には信頼できる参加メカニズムが不足しており、従来のコピー取引はシグナルしかなく論理がなく、ユーザーは戦略がなぜ買われるのか、いつ売るべきか、どれだけの回撤に耐えられるのかを知らず、盲目的に従うしかありません。

専門的な戦略提供者にとっても、困難は明らかです。彼らは検証された投資フレームワークとリスク規律を持っていますが、これらの非構造化された経験をスケール可能な製品に変えるためのインフラが不足しています。既存の方法は、ソーシャルメディアでシグナルを発信するか、私的に取引を持ち込むかのいずれかで、持続的な収益化も長期的な信頼の構築もできません。

一般の投資家と専門的な戦略提供者のそれぞれの痛点を狙い、Questflowは差別化された道を選び、双方向市場を構築しました。一方では、トップ投資家の判断力をスケール可能に配信し、もう一方では一般の投資家が透明で制御可能な形でそれを取得できるようにしています。

言い換えれば、Questflowのコアの位置づけは、汎用AIを使って市場を予測することではなく、トップ投資家の市場判断、投資論理、戦略フレームワーク、リスク管理の規律、退出メカニズムをAIで構造化し、理解可能で、購読可能で、クロスマーケットで実行可能なエージェントに変えることです。Alphaの源は依然として人間であり、AIはこの判断力を再現可能、監視可能、実行可能にする役割を果たします。

さらに、Questflowは「市場を理解すること」と「実際に実行すること」の二つの事柄をつなげ、一般の投資家がAIを通じてトップの判断力を得ると同時に、トレーダーの手を持つことを目指しています。

二、Questflowはどのように「金融分野のCodex」を構築し、金融の平等を実現するのか？

Questflowが構築した双方向市場は、狙っている痛点が非常に明確で、モデルも明確です。しかし、重要なのはどのように実現するかです。ここには三つの核心的な問題があります。第一に、どうやってトップ戦略を専門家の頭から「移す」か？次に、供給側と需要側をどのようにマッチングさせるか、そして最後に、ユーザーの資金の安全をどのように保証するか？これらを一つずつ分析します。

1、どうやって判断力を専門家の頭から「移す」か？

前述のように、トップ投資家の頭の中にあるものは、本質的には一連の非構造化された経験です。いつ市場に入るべきか、どの指標を見るべきか、どれだけ損失が出たらポジションを切るべきか、これらの情報は彼らのメモ、対話、直感の中に散らばっており、他の人に直接コピーすることはできません。Questflowが最初にやろうとしていることは、この隠れた判断力を顕在化させることです。そのために能力層を作りました。

彼らが選んだ方法は、スーパーモデルを一から作るのではなく、金融運用システムを構築することです。モデル層では、Questflowは市場の主流の大モデルを接続し、ユーザーは異なるタスクに応じて自由に切り替え、AIが分析、研究、または取引実行時に最も適した基盤能力を呼び出せるようにしています。プラットフォームはまた、各種金融モデルの実際の金融シーンでのパフォーマンスを比較するベンチマークを作成し、ユーザーがモデルを選ぶ際に心の準備を整えられるようにしています。

しかし、ブリッジウォーター・アソシエイツとThinking Machines Labの研究は、別の問題も示しています。大モデルは重要ですが、モデルがオールラウンドであっても、投資には特化した専門家が必要です。

そのため、Questflowはスキル層を構築し、AIに金融分野の専門的な規範を装備しました。ユーザーは公式にパッケージ化された投資方法論を直接インストールすることも、自分の取引システムや研究フレームワークをアップロードし、AIが汎用論理ではなく自分の論理に従って市場を分析できるようにすることもできます。さらに、ニュース、マーケットデータ、オンチェーンデータ、ソーシャルメディアなどのリアルタイム情報源をプラグインで接続することで、AIは市場の変化を持続的に感知する感覚を持つことができます。

最後に、実際の取引所、証券会社、ウォレットに接続する実行アカウントを通じて、AIは理論から実際の実行に移行します。言い換えれば、投資家の頭の中にある完全な投資プロセスは、モデル認識、方法規範、データ感知、取引実行の四つの再構成可能な要素に分解され、誰でも自分のニーズに応じて構成できるようになります。

2、良い戦略はどのようにフォロワーを見つけ、一般の投資家はどのように良い戦略を見つけるのか？

戦略が構造化された後、次の問題は、専門的な戦略提供者がなぜ提供したいと思うのか、需要者がどのように自分に合った戦略を見つけるのかです。Questflowは供給と需要の両側を刺激するための分配とインセンティブメカニズムを設計しました。

専門的な戦略提供者の観点から見ると、核心的な痛点は判断力をスケール化して収益化できないことです。ソーシャルメディアでシグナルを発信することは流量を稼ぐだけで、私的に取引を持ち込むことは持続的ではなく、長期的な信頼を築くこともできません。

Questflowのアプローチは、彼らに収益化の通路を提供することです。検証された戦略をFunds（プラットフォーム内の戦略ポートフォリオ、規制されていないファンド）として公開し、管理規模と業績に応じて料金を請求します。フォロワーが多く、業績が良ければ、収入も高くなります。これにより、専門的な戦略提供者は戦略を継続的に最適化し、パフォーマンスを透明に開示することを余儀なくされます。

一般の投資家の観点から見ると、核心的な痛点は信頼できるフォロー方法が見つからないことです。市場にあるシグナルグループやソーシャルコピー取引は、戦略論理がブラックボックスであり、リスクの境界が曖昧で、フォロワーは自分が何をフォローしているのか全く分かりません。Questflowのアプローチは、彼らがファンドスーパーマーケットを訪れるように、市場、資産クラス、戦略タイプ、リスクプロファイルに基づいてFundsを選別し、投資論理を理解した後に購読してフォローし、自主的に資金配分とリスク上限を設定できるようにすることです。

両側がそれぞれのニーズを満たし、供給側には持続的な収益化の動機があり、需要側には透明で制御可能な選択肢があり、完全なインセンティブのループが形成されます。

3、ユーザーはどうやってAIに自分のお金を動かさせることができるのか？

前述のプロセスがすべて通過しても、最も根本的な問題が解決されていません。ユーザーはどうやってAIに自分のお金を動かさせることができるのでしょうか？投資家にとって、これは底線の問題であり、資金のコントロール権が自分の手にない限り、大多数の人々は躊躇します。

Questflowの対応は非常に直接的です。プラットフォームは脳として機能し、金庫としては機能しません。Questflowのコントロール層は、ユーザーが常に資金、権限、リスクの境界を把握できるようにし、AIはユーザーが明示した権限、ポジション上限、損切り条件、承認方法の範囲内でのみ行動します。ユーザーは、金額、ポジション規模、リスク限度、実行権限を定義し設定できます。最終的に、ハンドルは常にユーザーの手の中にあり、AIは設定された車線の中を運転するだけです。

三、Questflowは「金融版Codex」になれるのか？

Questflowが解決しようとしている痛点と解決策を理解すれば、なぜ彼らが「金融版Codex」を目指しているのかをさらに理解できます。

Codexという言葉は元々法典や典籍を指しますが、OpenAIはそれを再定義しました。OpenAIはCodexを用いてCoding Agentに一連の「ハーネス」を提供し、AIがコード生成、デバッグ、インターフェース呼び出しなどのタスクをスムーズに完了できる支援フレームワークを提供しました。そして、Questflowがやろうとしているのは、同じ論理を金融分野に持ち込むことです。彼らは金融シーンに特化した専用の「ハーネス」を独自に開発し、このフレームワークを利用することで、AIは投資家の指示を理解するだけでなく、金融業務の規範に従って分析、意思決定、行動することができ、金融分野に新たなパラダイムを提供します。

このビジョンは非常に大きく、将来の競争の天井も非常に高いです。Questflowは現在、Crypto、永続契約、予測市場といった24時間稼働するカテゴリから切り込んでいます。これらの市場は情報密度が非常に高く、変動が激しく、人工的に監視するコストが現実的ではないため、まさにエージェントが介入する必要があるシーンです。ここで「判断力の製品化」のループを検証できれば、他の伝統的な金融市場に拡張する論理は通じます。

しかし、実現できるかどうかは基本的な面に戻って考える必要があります。Questflowは最初に多くのAIインテリジェンスを調整するプラットフォームとしてスタートし、Circle、Coinbase、Google、Near、CoinGeckoなどのWeb2およびWeb3のトッププラットフォームと戦略的な協力を結んできました。

さらに、QuestflowはCyberFund（Lidoの共同創設者が設立した機関）、Delphi Labs、Systemic Ventures（イーサリアムの共同創設者Joseph Lubinが支援）、Animoca Brands、HashKey Capital、ElizaOSなどの著名な投資機関から資金を調達しており、AIインテリジェンスに一定の蓄積があることを示しています。今後の鍵は、これらの核心能力を金融投資分野でどのように効果的に再利用し、進化させるかです。

競争の構図を見ると、機会は明確です。取引インフラは十分に成熟しており、APIエコシステムと流動性も不足していませんが、市場のほとんどのAI金融プロジェクトは依然としてツール層に留まっています。取引ロボットが市場を予測しようとしたり、ブラックボックスシグナルを販売したり、単純なコピー取引を行ったりしています。「判断力と実行」のループ製品はほとんど空白です。

Questflowがこのループを通過できれば、世界中の投資家が専門的な金融判断力を利用するための基盤インフラとなる可能性があります。トップ投資家の市場の知恵がコードライブラリのようにインデックス化され、呼び出され、組み合わされることが期待されます。彼らはより難しい道を選びましたが、もし成功すれば、障壁もより深くなるでしょう。