OKX Ventures は最近、「DeFi を再形成する自律エージェント」をテーマにしたオンライン共有セッション (Twitter スペース) を開催し、Web 3 で最もエキサイティングな交差点の 1 つである DeFi 自律エージェントの台頭について掘り下げました。

この議論は、AIチャットボットの初期の概念的な熱狂を超えて、核心的な問いに迫りました。自律エージェントはどのようにして真の価値を創造し、リスクを管理し、分散型金融におけるユーザーエクスペリエンスを根本的に変革できるのでしょうか？開発者から最前線の洞察を得るため、エージェンティックファイナンスの未来を形作る業界の先駆者4名を招きました。

• カンブリアンネットワークのCEO兼創設者サム
• アルマナックのCEO兼創設者、ネオ
• ギザのCEO兼創設者レンチ
• マキナのプロダクトリーダー、コリン

AMA概要:

1. AIはDeFiの漸進的な改善ではなく、パラダイムシフトです。AIの目標は、DeFiを現在の複雑で製品中心のモデルから、シンプルでユーザー中心のパーソナライズされたサービスへと変革することです。最終的には、ユーザーの金融目標は、高度な技術的知識を必要とせずに、自律的に達成できるようになります。
2. AIの明確な役割分担：「オンチェーンのハンド」ではなく「オフチェーンの頭脳」。現在、DeFiにおけるAIの役割は極めて限定的です。AIは主に「オフチェーンの頭脳」として機能し、複雑な推論、データ分析、ユーザーの意図の解釈、そして決定論的かつ検証可能な戦略コードの生成を行います。AI自体はオンチェーンの資金に直接アクセスしたり管理したりすることはありません。最終的な実行は、従来の金融システムと同様の監査可能なロジックに基づいています。
3. 安全第一：「人間による監視＋技術的ガードレール」の組み合わせを通じてリスクを管理します。制御不能なAIに対するユーザーの懸念に対処するため、安全性とリスク管理を最優先にする必要があります。AIの運用は、人間のリスク管理者が事前に設定したコードで強制される「ガードレール」の範囲内で行われ、生成されるポリシーコードは人間によって完全に監査および検証可能であることが基本アプローチです。これにより、AIの意思決定が制御可能かつ追跡可能になります。
4. 2種類の顧客にサービスを提供しています。機関投資家の効率向上と個人投資家の参入障壁の低減です。この製品は機関投資家と個人投資家の両方を対象としていますが、その方法は異なります。ヘッジファンドやDAOなどの機関投資家は、AIを活用して戦略策定と運用にかかるコストと時間を大幅に削減します。個人投資家にとっての目標は「徹底的な抽象化」であり、DeFiの複雑さをすべて隠蔽することです。ユーザーは「安定した収益が欲しい」といったシンプルな財務目標を提示するだけで、あとはエージェントが処理します。
5. エコシステムの相乗効果：アプリケーション層とインフラストラクチャ層は共に発展します。エージェント型DeFiの実現には、包括的なエコシステムが必要です。これには、GizaやAlmanakのようなユーザー向けのポリシーアプリケーション層だけでなく、安全なクロスチェーン実行環境を提供するMakinaのような「レール/決済」層、そしてエージェントに信頼性と検証性を備えたデータの「燃料」を提供するCambrian Networkのようなインフラストラクチャ層も含まれます。
6. 究極の目標は、プロの金融戦略を民主化することです。AIエージェントを活用することで、従来の金融システムにおける複雑な定量戦略へのアクセスを阻んできた障壁を打ち破ることを目指します。これまで数百万ドルの費用と数ヶ月の開発期間を要していたヘッジファンド級の戦略が、はるかに低コストかつ迅速に誰もが利用できるようになり、真の金融包摂を実現します。

オリジナルのAMAの質問と議論:

1. 製品の紹介と主な焦点

• Sam（Cambrian Network）：私は米国の国立研究所で暗号学者としてキャリアをスタートし、主に暗号ハードウェアのリバースエンジニアリングを担当しました。その後、カリフォルニア大学サンタバーバラ校で強化学習の博士号を取得しました。その後、最初の会社であるSemiotic Labsを設立し、The Graph Protocolの中核開発チームとしてAI、検証可能性、そしてThe Graphの決済システムに注力しました。その間、エージェントを用いた多くの作業を行いました。例えば、2022年には、The Graph内で動的価格設定を行うための最初の強化学習エージェントをリリースしました。2023年には、自然言語で生成されたSQLを使用してリアルタイムデータと履歴データを照会できる、初めて公開されたブロックチェーンデータ端末をリリースしました。これらの経験と、AIが即時かつ大きな影響を与えるという確信、そして暗号通貨が世界経済においてますます重要になるという確信に基づき、2024年にSemioticからCambrianをスピンオフすることを決定しました。Cambrianは、オンチェーンおよびオフチェーンの金融情報の提供に注力しています。この情報をエージェントに提供することが、私たちの橋頭堡市場です。
• ネオ（アルマナック）：私はこの分野に9年間携わっています。アルマナックを設立する前は、DeFi、トレーディング、暗号資産運用を専門とするデータサイエンスおよびコンサルティング会社を経営していたので、この分野の仕組みには非常に精通しています。アルマナックに関しては、この市場に参入してから4年になります。私たちは自らをバイブコーディング会社と呼んでいますが、DeFiのカーソルとでも捉えていただければと思います。基本的に、AIエージェントを用いて複雑なトレーディングおよび資産運用戦略を発見・構築しています。これらの戦略は完全に検証可能で決定論的なコードです。ヘッジファンドが取引に用いる戦略と同じものと考えてください。
• レンス（Giza）：私はプロダクトとマーケティングのバックグラウンドを持っています。Gizaを設立する前は、ジョンソン・エンド・ジョンソンで5年間プロダクト責任者を務めていました。その間、様々な金融ユースケースにスマートコントラクトシステムを構築してきました。機械学習とデータサイエンスのバックグラウンドを持つチームに恵まれたので、金融の経験を活かしながら、機械学習とAIの観点からこの課題に取り組んでいます。Gizaは2022年から開発に取り組んでいます。Gizaは、自動金融のためのエージェントアプリケーション、つまりユーザーや機関に代わって運用上のオーバーヘッドなしで複雑な金融戦略を実行できる自律システムを構築しています。私はこれを、私たちなりの「銀行口座を持たない人々への銀行サービス」だと表現しています。金融排除とは、インフレし続ける法定通貨を保管するための安全な口座を持つことだけでなく、機会から孤立することだと考えています。変化する市場に適応し、これらの巨大な機会を活用し、必要に応じてリスクを軽減できるでしょうか？これらが、私たちが答えを探している問いです。Gizaでの私たちの仕事は、これらすべての機能を民主化することです。
• コリン（マキナ）：マキナのプロダクト担当です。チームに加わってから約4ヶ月になります。10年以上、暗号資産業界に携わっています。元々は伝統的な金融業界で働いていましたが、2016年頃にDeFiに関わり、それ以来ずっとプロダクト開発に携わっています。マキナでは、「DeFiエグゼキューション」と呼ばれる仕組みを制度化することに注力しています。戦略や金庫の枠にとらわれず、あらゆるDeFiプロトコルやEVMとやり取りするための安全で信頼性の高い方法の構築に注力しています。これは、従来の人間による運用であれ、より受動的または自動化された戦略であれ、AI主導のエージェントアプローチで構築された戦略であれ、戦略を実行しようとするすべての人にとって非常に重要です。私たちはこの問題に複数の角度からアプローチしています。まず、「オペレーター」と呼ばれる役割に焦点を当てています。これは、他のプロトコルで見られる「キュレーター」に似ています。彼らは、トランザクションを安全に実行しながら、何ができて何ができないかをコントロールします。さらに、私たち自身も、より優れた推奨事項の提供、ユーザーの行動のより深い理解、新しいプロトコルを統合するさまざまな方法の調査など、ユーザー エクスペリエンスの向上に AI を広範に活用して、人間、エージェント、または他の種類のアルゴリズムが金庫を操作する場合でも、すぐに開始して安全に最大の価値を生み出せるようにしています。

2. 現在のプロジェクトを始めるきっかけは何でしたか？AIが貴社の製品に価値をもたらすと考える理由と、その主な価値提案は何ですか？

• サム（カンブリアンネットワーク）：私は2019年12月に博士号を取得しました。強化学習は現在非常に注目を集めていますが、2019年当時は弱気相場でした。これが、会社設立当初に完全準同型暗号に注力した理由の一つです。2022年にGPTがリリースされた時、私も皆と同じように最初は驚きました。しかし、実際にはバブルの始まりだと思っていましたし、今でも多くの人がそう思っていることは知っています。しかし、GPTリリースから1年後の2023年には、継続的な進歩を目の当たりにし、新たな革命の始まりにいるという強い確信を持つようになりました。そして、この確信は今も変わりません。前回の革命はインターネット革命でした。その前にはシリコンバレー革命、さらにその前には産業革命などがありました。つまり、私たちは決して消えることのない新たな革命の初期段階にいるのです。ここにいる皆さんには、AIの能力は近い将来、毎年倍増していくことを覚悟しておくことをお勧めします。これは私たちの生活のあらゆる側面、あらゆるものに影響を与えるでしょう。それはすでに始まっています。この信念に加えて、私はDeFiにも関わっています。2021年に、以前の会社でスピンアウトしたOdos.xyzというDEXアグリゲーターを創業しました。そのため、私は金融アプリケーション、そして暗号資産がもたらす金融の自由とリテラシーに深い信念を持っています。冒頭で述べたパイロットプロジェクトや実験において、私が気づいた最も困難なことの一つは、オンチェーンで何が起こっているかに関するデータや情報、そしてオンチェーンとオフチェーンの両方における金融上の意思決定に不可欠なその他の関連情報へのアクセスがいかに難しいかということでした。これは金融上の意思決定にとって非常に重要です。だからこそ、私たちはCambrianに注目したのです。エージェンシーファイナンスや自律型金融に関わるすべてのプロジェクトは、エージェントに提供するために、信頼性が高く、迅速で、包括的かつ検証可能な情報を必要としていると考えています。これはこれらのプロジェクトの成功に不可欠であるため、私たちは金融インテリジェンスに焦点を当てることにしました。
• Neo（Almanak）私たちは「DeFiのためのAI」と自称しています。私たちの着想についてですが、AlmanakはAIを使って取引と資産運用戦略を最適化する企業としてスタートしました。大手資産運用会社やアロケーターと連携してきたため、常に多額の資金にアクセスできる体制を整えてきました。Almanakは設立から4年になります。3年前、ChatGPTブームが始まった時、私たちはこれが非常に重要になると確信しました。そこで、大手顧客に「AIに資金を預ける理由は何ですか？」と尋ねました。彼らは、特に大手アロケーターは、例えば100ドル以上の資金は預けないと言いました。AIによる操作、間接的なキュー・インジェクション、そしてあらゆる種類の「未知の未知」を非常に恐れていました。簡単に言えば、資金が減ったら誰かに訴訟を起こしてもらいたいと考えていたのです。そこで、数十億ドル規模の資産を運用するこれらの機関投資家と話をする中で、私たちは「では、AIは何が一番得意なのか？」と自問しました。今日のAIはコーディングが最も得意です。平均的な人間の何百倍も速くコーディングできます。 AIは推論能力にも優れており、人間の何兆倍も速く情報を処理できます。私たちはこの2つの特性をAlmanakに応用しました。「Agentic Swarm」（エージェント集団）と呼ばれるエージェントチームを構築し、その目的関数は、高性能な戦略を策定し、市場機会を特定し、市場ダイナミクスを処理し、既存の戦略を最適化し、そしてこれらすべての情報をユーザーに伝えることです。私たちのエコシステムでは、AIがユーザーと協働します。戦略、最適化、そして最終的にはコードのアイデアを提供します。しかし、何か問題が発生した場合、ヘッジファンドから連絡を受けるのはあなたです。私たちが開発した手法は、複雑な金融戦略の開発にかかる市場投入までの時間を数ヶ月から数分に短縮するものです。さらに、このような戦略の開発コストは、複雑さにもよりますが、数百万ドルから数ドル、あるいは10ドル未満にまで削減しました。一度作成された戦略は、どのヘッジファンドでも使用するものと全く同じです。これは決定論的で検証可能であり、バックテスト、シミュレーション、デプロイが可能なため、何が起こるかが分かります。AIはあなたの資金には一切触れません。戦略の作成と発見のプロセスを強化するだけで、資金には一切触れません。これまでのところ、このアプローチは効果的です。大規模なアロケーターからも信頼を得ており、現在、当社の総ロック資産額（TVL）は1億6000万ドルに達しています。さらに重要なのは、決定論的なPython戦略を作成したら、それをVaultにラップできることです。これらのVaultは完全にコンポーザブルで、PendleやCurveなどに保管できます。これも非常にクールです。私たちは「トークン化されたAI Vault」と呼ばれる新しい資産クラスを創造したと考えています。繰り返しますが、AIは資金には一切触れないため、大規模なアロケーターは安心してここに資金を預けることができます。彼らは誰に頼ればいいかを知っています。Vaultオペレーターであるあなたに頼るでしょう。そしてあなたは、Almanakをコーディングを100倍、理解を10億倍も高速化するツールとして使っているだけです。また、サムが言ったように、私たちは金融エージェントの作成にも注力しています。私たちのエージェントは定量的な推論に最適化されており、業界の他のクオンツと同等、あるいはそれ以上に賢くなっています。しかし、私たちのインスピレーションは主に、大規模な資産運用者との緊密な連携から生まれるものであり、彼らのニーズを実用レベルで満たそうとすることから生まれるものではありません。私たちはただ彼らに「さて、皆さん、何が必要ですか？どこにお金を投資しますか？」と尋ね、それに基づいて構築していくのです。
• レンス（Giza）：先ほども申し上げましたが、Gizaを設立する以前、私とパートナーは様々な金融ユースケースを対象にスマートコントラクトシステムを構築してきました。一つ確かなことは、これらの自動実行型コントラクトはオープンファイナンスの可能性を解き放つ一方で、現状ではイノベーションのペースが遅すぎて、従来の金融との競争力を維持できないと率直に感じていたということです。これが、複雑なオフチェーン計算をオンチェーン化し、分散型システムの機能と、分散型金融の世界におけるユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させる方法を模索する主な動機となりました。2022年以降、私たちは検証可能なAIについて深く研究してきました。AIが注目を集める以前から、特に金融ユースケースにおけるその重要性を説明してきました。分散型金融におけるあらゆる機械学習のホットスポットと金融ユースケースを探求しました。私たちにとってAIの価値は2つあります。1つは、汎用的な意図処理です。これは、技術的な入力や自律的で専門的なアクションを必要とせずに、ユーザーが経済的に何を達成したいのかを理解する鍵となります。一方、複雑な適応型戦略をオンチェーン上で正確に、オーバーヘッドなしで実行することが目的です。この第二の部分は、繰り返し使用され、完全に解釈可能、検証可能、カスタマイズ可能な、小規模な社内開発の機械学習モデルと従来の金融アルゴリズムに重点を置いています。
• コリン（マキナ）：マキナの物語はDialecticから始まります。Dialecticは私たちのデザインパートナーで、現在は独立していますが、彼らは独自のファンドを構築する中で、あることに気づきました。ご存知ない方のために説明すると、Dialecticはこの分野で非常に積極的な投資家であり、2021年以降、オンチェーン利回り戦略において最も初期かつ先進的なプレーヤーの一つです。彼らは長年にわたり構築してきたシステムを通じて、様々なものを管理しています。彼らがすぐに気づいたことの一つは、この分野で競争し、利益を上げ、優れたパフォーマンスを発揮し、より多くの預金者やリミテッド・パートナー（LP）をファンドに引き付けるためには、リスク調整ベースで他の戦略を上回るパフォーマンスを出す必要があるということでした。これを実現するために、彼らはスクリプトを活用した様々なツールを開発しました。彼らが使用した技術の一つが、彼らが積極的に貢献しているOilerというオープンソース・プロジェクトです。彼らは、自分たちが構築したツールの多くが、オープンなインフラストラクチャとしての方がより発展することに気づきました。これがマキナの物語の始まりです。私たちは基本的にこれを市場に投入し、彼らと提携し、現在ではこの分野の他の事業者にも拡大しています。私たちは、より自動化へと向かう将来の開発の方向性をサポートしたいと考えています。この自動化は、ブロックチェーン内で何が起こっているか、マクロ環境で何が起こっているか、つまりその情報をどこから得るかに大きく依存します。そして、その情報にアプローチする最良の方法は、ここにいる皆様からお聞きしたとおりです。私たちはまず、DeFiと金融インフラの問題という観点からこの問題に取り組み、次に最善の執行、最善の意思決定、そして最善のデータ分析を適用できる場所を検討しています。そして、それは明らかに自律型エージェントです。Neo氏から聞いたように（ちなみに、AIに資金を委ねることに対する人々の懸念について、素晴らしい冒頭の発言でした）、私たちは少し異なるアプローチをとっています。しかし、これらの技術が進歩し、人々が理解し始めるにつれて、資産運用業界で発生する主要なコスト問題のいくつかに対処しながら、私たちのサービスを補完・拡大できると確信しています。私たちは DeFi、Ethereum、そして AI とこれらの業界におけるその進歩を強く信じています。

3. 現在、主な顧客は誰ですか？彼らの悩みは何ですか？

• Neo (Almanak): Almanakでは、私たちの製品が2つの問題を解決する必要があります。複雑な戦略と金庫をどのように提供するかという問題を解決する必要があります。そのため、Stake DAO、MEV Capital、Block Analitica、Gauntletなど、Morphoのすべてのキュレーターや様々なDAOと連携してきました。DAOに関しては、DeFi Llamaの上位20のDAOのほとんどと協議中です。なぜ彼らは私たちの製品を使うのでしょうか？彼らは基本的に、自らの資産を活用した金庫を作ることになるからです。最大の資産運用会社の一つであるEthenaを例に挙げましょう。すべてのDeFiプロトコルの中で、継続的に最適化し、最高のUSDe利回りを目指すUSDe金庫があると想像してみてください。私たちはこれらの人々と協議しています。また、多くの新しいプロジェクトとも協議しています。皆さんが注目しているかどうか分かりませんが、高FDVトークンの経済性に関する不満は多くあります。 Almanakでは、プロジェクトがAIを活用して独自の流動性供給や取引戦略を立ち上げることを可能にしています。ユーザーは、当社のアルゴリズムを使用して市場や取引コンペティションを立ち上げることができます。最後に、資金の供給元となる一般ユーザーについてご説明しました。先ほど、Vaultの供給側について説明しました。資金の供給側はユーザーです。これらのVaultが展開されると、誰でも資金を預け入れ、その恩恵を受けることができます。もちろん、その見返りとして、Vault管理者と利益の一部を分配する必要があります。これらのVaultは完全にパーミッションレスなので、誰でも展開できます。しかし、誰がこれらのVaultを管理し、最初の顧客は誰になるかについて、少しお話ししたいと思います。資産運用会社やヘッジファンドもあります。数十億ドル規模の資金を運用し、展開システムの自動化を希望する中央集権型金融機関（CeFi）と協議を進めています。クオンツアナリスト（定量分析）は非常に高額で、見つけるのが困難です。これらすべてを当社のエージェントにアウトソーシングすることで、複雑な取引戦略を迅速に展開し、1週間、あるいは数日でヘッジファンドへと成長させることができます。ここで重要な点を一つお伝えしたいと思います。ユーザーは、VEXコントラクトに非常によく似たコントラクトにトークンをステークできるようになります。つまり、お気に入りのVaultやDAOに投票したり、資産に投票することでVaultへの入金時に報酬を増やすことも可能です。当社の製品は非常に複雑です。Vaultの供給側はプロのユーザーが担当しますが、資金の供給は誰にでも開かれています。
• Sam (Cambrian Network):コリンは先ほど、利回りを生み出す金庫と貸付プロトコルへの資本配分について言及しました。私たちは、これらの利回りがどこで生み出されているかを測定することに重点を置いています。コリンが言及したような戦略を最適化するには、様々なチェーン、そしてそれらのチェーン内の様々なプロトコルで生み出された利回りの履歴を把握する必要があります。これには、複雑なデータプラミング、EVMチェーンと非EVMチェーンの両方におけるオンチェーン活動の追跡、そしてそれらのチェーン内のプロトコルの追跡が必要です。ビルダーは、戦略を調整するための履歴情報と、戦略を実行するためのリアルタイム情報の両方を必要とします。こうした情報をすべて追跡することが、私たちの専門分野の一つです。RPCプロバイダーはリアルタイムの生の情報を提供しますが、RPCプロバイダーから出力される情報は必ずしも明確で簡潔ではありません。私たちは、こうした履歴データをすべてデコードし、プロトコルに関する理解に基づいて情報をデコードし、例えば、生み出されている利回りを追跡できるようにします。現在、クローズドベータ版で、Coinbase Developer Platformと連携して作業を進めています。また、Olas Hedge Fund Clusterの一員としてOlasと連携し、Olas内のエージェントにオンチェーンとオフチェーンの履歴およびリアルタイムデータを提供しています。また、他のプロジェクトとも連携しています。Truflationとは緊密に連携し、感情分析やウォレットアクティビティを提供しています。さらに興味深い連携プロジェクトとして、AskPireがあります。彼らはトークン化されたプロジェクトに関連する数万のGitHubリポジトリを追跡しています。私たちは過去の貢献度や貢献者の質を追跡しており、AskPireは私たちのデータを使用してカスタマイズされた取引戦略を構築し、プロジェクトの活動と将来のトークン価格を相関させています。ですから、これが私たちが提供する情報の種類について、少しでもご理解いただければ幸いです。これらはすべて、プロキシファイナンスプロジェクトに共通するニーズに基づいています。
• レンス氏（Giza）：少し前提として、Gizaでは漸進的な改善にはあまり関心がありません。DeFiは長らく漸進的な改善のサイクルに陥っていたように思います。私たちが目指しているのは、Web 3だけでなく金融業界全体におけるユーザーエクスペリエンス（UX）の完全なパラダイムシフトです。金融を製品中心のアプローチからユーザー中心のアプローチへと転換させたいと考えています。この点について、私たちは非常に明確な見解を持っています。パーソナライズされた金融こそが未来への道です。私たちのビジョンは、新たなDeFiプロトコルを作ることではありません。これまでもそうでした。むしろ、お客様の財務状況を把握し、洞察を提供し、財務目標の達成を支援する、24時間365日対応のパートナーを作ることです。これが私たちの北極星です。堅牢なインフラストラクチャと、カスタマイズされたパーソナライズされた金融というこの北極星により、Gizaのエージェントは個人ユーザーと機関ユーザーの両方にサービスを提供できるようになりました。現在、私たちが提携している機関は、保管要件からリスクフレームワーク、流動性要件に至るまで、より厳格で複雑なニーズを抱えています。 Gizaは、既製品ではなく、カスタマイズされたエージェント戦略によってこれらのニーズを満たすために構築されました。これは、カスタムエージェントの設計から、分離されたインフラストラクチャ、リアルタイム監視、監査証跡、そしてファンド、フィンテックパートナー、そして多くのプロアクティブなニーズを持つネオバンク向けのホワイトラベル実装の提供まで多岐にわたります。個人ユーザーに関しては、この分野にはまだ探求の余地があると考えています。この分野では、これまでと同じレベルの洗練性を維持しながらも、複雑さを軽減できる可能性があります。リテールユーザー、つまり「銀行口座を持たない人々へのバンキング」には、ポリシーレイヤーを完全に抽象化した、根本的に簡素化されたインターフェースを通じて、分散型金融（DIF）とのやり取りを可能にします。私たちはユーザーに代わって金融に関する意思決定の責任を負い、意思決定プロセスを自動化します。これがGizaの最も際立った差別化要因の一つであり、私たちはこの困難な課題に取り組む勇気、専門知識、そして才能を備えています。私たちは、リテール市場と機関市場の両方のセグメントにおける独自の要件を探求しています。簡単に言えば、リテールユーザーは根本的な抽象化とアクセシビリティを求めており、機関投資家はより高いレベルのセキュリティ、監視、そしてレポートを求めています。私たちは、この両方を満たす絶好のポジションに立っています。Gizaは、ステーブルコイン市場という重要な資産基盤を構築してきました。この市場がすぐに消滅することはないでしょう。時価総額は3,000億ドルに達し、流通しているステーブルコインはすべて、Gizaエージェントによって自律的に最適化される潜在的な資本を表しています。だからこそ、私たちはこの分野向けの最初のプロキシを構築し、そのカバレッジと機能を拡大し続けていきます。もちろん、これにより、国債、DAO、機関投資家など、DeFiが抽象化されているあらゆる場所、つまり「ステーブルコインへの投資方法は？」と尋ねられるあらゆる場所にサービスを提供できるようになります。Gizaはそこにあります。
• コリン（マキナ）：レンチ氏は先ほど、金融における漸進的な変化を超越する方法について非常に興味深い発言をされました。私たち全員がこの技術に関わっているのは、従来の金融システムが現状、人々にとって機能していないことを認識しているからです。これは、イーサリアムに関わるすべての人にとって指針の一つだと思います。マキナで目指しているのは、あらゆる活動の基盤に安全性とセキュリティを組み込み、同時にスケーラブルにすることです。このインフラを提供することで、大規模な機関投資家から小規模な個人ユーザーまで、すべての人にとって最良の結果を提供できると確信しています。私たちは、ネオ氏が述べていることと非常によく似た世界観を持っています。投資ニーズを持つ主体と、そのニーズを満たしたい主体がいます。私たちは、金融成果を最も効果的に運用する人々が、安全に投資できるツールにアクセスできるように取り組んでいます。これは成長分野だと確信しています。従来の金融市場を見てみると、現在、世界で約150兆ドルの運用資産があります。非常に興味深い事実の一つは、現在、その約60～70%がアクティブ運用されており、その割合は減少傾向にあるということです。これは主に、人々が多額の手数料を支払っているにもかかわらず、必ずしもETFを上回るパフォーマンスを上げていないことが原因です。暗号資産の世界でもETFの話題はよく耳にするようになりました。ETFは非常に革新的な存在であり、その低コストにより、伝統的な金融業界の多くの人々の考え方を変えています。イーサリアム、EVM、AIといった技術によるセキュリティと自動化の進歩に伴い、これらのコストは削減され、人々はより優れた戦略を通じて、より費用対効果の高い超過収益を得ることができるようになると確信しています。これは私たちにとって、世界規模で真に重要なことです。ウォール街やロンドン・シティの特定の組織のためにより良いことをするだけではありません。金融成果へのアクセスを必要とするすべての人がアクセスできるようにすることです。さらに、私たちはこれをDeFiプロトコルに直接組み込むべきだと強く信じています。運用者がこれらの生産資産を担保に変換したり、DeFiエコシステム内で様々な形で利用したりできるツールを構築すべきです。これこそが、DeFi経済を真に成長させる方法です。ステーブルコインもその一つですが、それをはるかに超えて、人々が将来の負債と既存の資産をマッチングさせ、それを世代を超えて継承できるようにすることも可能になります。これは、人々が富を通じて繁栄を達成する方法を根本的に変えると私たちは信じています。繰り返しますが、私たちはこの目標達成においてAIとイーサリアムを大いに支持しています。

4. 御社のテクノロジースタックにおいて、AI機能への依存度が高い部分と低い部分はそれぞれどのような点ですか？また、その理由も教えてください。さらに、AIを活用した金融システムの構築について議論されている以上、リスク管理とリスクコントロールは非常に重要です。AIセキュリティを検討する際、リスク管理やリスクコントロールをワークフローにどのように組み込んでいますか？

• Ray (OKX Ventures): DeFiエージェントについて議論する際、多くのユーザー、特に個人投資家は依然としてその概念を誤解しているようです。「AIエージェントを使えば、財務上の意思決定、資金管理、アルファの追求を100%任せられる」と考えているかもしれませんが、実際にはそうではありません。私たちは、クライアントがAIの能力をある程度活用し、最終的には業務効率や意思決定の質を向上させる金融システムを構築できるよう支援したいと考えています。しかし、多額の資金を投資する前に、信頼できる金融システムを構築する必要があるため、信頼性が高く、決定論的で、検証可能なワークフローを構築する必要があります。そのため、システムにおける潜在的なリスク要因をどのように考慮しているかについて、いくつかお伺いしたいと思いました。
• レンチ（ギザ）：はい、まさにその通りです。これは非常に重要だと思います。ユーザーや機関に代わって金融上の意思決定を行うエージェントのパイオニアとして、ここ数ヶ月、私たちが克服しなければならなかった最大の課題の一つは、皆さんが提起された正当な疑問について、一般の方々に理解を深めてもらうことでした。エージェントは私のお金を持ち逃げしてしまうのでしょうか？AIが私たちのお金で何をしているのか説明できるでしょうか？その確実性はどの程度なのでしょうか？幻覚を見ているのでしょうか？人々に理解してもらうために、私たちはこれらすべてを経験する必要がありました。なぜなら、これは全く新しいツールだからです。ギザの場合、それは人々が慣れ親しんだお金を保管する金庫ではなく、全く新しいものです。各ユーザーには、それぞれ専用のエージェントが付きます。あなたの質問では、この文脈における「AI」とは何かを区別、あるいは定義することが重要です。あなたが提起した疑問のほとんどは、LLM（法務・法務・法務）の理解から生じています。私たちにとって、LLMはユーザーの共通ニーズを解析し、それを好みへとパラメータ化する点で素晴らしい成果を上げてきました。つまり、「ステーブルコインで安全にお金を稼ぎたい」から「米国のインフレ率を5%上回りたい」「ETHへの適度なエクスポージャーを持ちたい」といった、人間レベルの漠然とした入力を、構造化された金融パラメータへと変換するのです。しかし、AIの一般的な側面であるLLMは、私たちにとってそこで終わります。意図がパラメータ化されると、実行はアルゴリズムロジックと最適化機能に基づいて構築された専用エージェントに移行します。これらのエージェントは、決定論的で検証可能、監査可能であり、市場やプロトコル全体にわたって継続的に自己調整可能です。つまり、これら2つを組み合わせることで、AIの高度なカスタマイズ性と、金融市場で優れた専門性を発揮する専用エージェントの専門的で堅牢、かつ安全でポリシーに基づいた実行を実現できるのです。
• ネオ（アルマナック）： AIがどのようにして決定論的かつ検証可能なものになるのかは分かりませんが、重要なのは、AIをどのように活用し、セキュリティにどのように対処するかということです。繰り返しになりますが、私たちはあらゆる面で非常に実用的です。車輪の再発明はしたくありません。市場で実績があり、需要のあるものをそのまま採用するだけです。特にAIはコード生成に使用しており、100倍高速で、そのコードは決定論的で検証可能です。ヘッジファンドマネージャー、クオンツアナリスト、開発者に、私たちのエージェントが生成するコードについて知っているか尋ねれば、きっと知っているはずです。リミテッドパートナー（LP）や銀行から「コードを見せてもらえますか？」と電話がかかってきたら、彼らはコードを見せることができます。もしお金が盗まれたとしても、コードにバグなどがあるため、誰がどのように盗んだのかを特定できます。これは非常に重要です。セキュリティは他のヘッジファンドや銀行と同等の安全性を備えています。実行とアイデア創出に関しては、他の皆さんとほぼ同じ方法でエージェントを使用しています。基本的には市場のスクリーニング、アルファの探索、最善の解決策の発見、最善の取引の発見、戦略のシミュレーション、バックテスト、スリッページを避けるための模擬取引です。つまり、AIはあなたと一緒にアイデア創出を行いますが、最終的な決定権はあなたが持ちます。AIが提供する戦略を実装するかどうか、コードを更新するかどうかはあなたが決めます。コードは完全に検証可能で決定論的です。繰り返しになりますが、私たちは実績のあるアプローチを採用し、コーディングに関しては100倍、推論に関しては10億倍高速化しました。ブロックチェーンのインフラストラクチャ層に関しては、車輪の再発明はしたくありませんでした。うまくいったものを採用しただけです。すべてを完全に構成可能にしたかったので、構成可能なボールトを使用しています。セキュリティは透過的な権限によって実現されます。各ボールトには透過的な権限があるため、ボールトがアクセスできる内容をオンチェーンで確認できます。誰かが（金庫管理者やキュレーターなど）これらの権限を変更すると、その変更は可視化され、透明性が確保されます。これはヘッジファンドのやり方を完璧に再現したものです。さらに、私たちはエージェント向けに構造化されたワークフローを作成しました。これは非常に目立たないものですが、これまでで最も技術的に要求が厳しく、困難な作業の一つです。現在18のエージェントがおり、そのうち7つは誰でも利用可能です。これらのエージェントはクオンツアナリストのようなものですが、従来のヘッジファンドと同様のインフラストラクチャ上で動作します。私たちは従来のヘッジファンドから、戦略の作成、バックテスト、シミュレーション、最適化のためのインフラストラクチャを借用しましたが、人間ではなくAI向けに構築しました。作成プロセス自体も他のヘッジファンドと同様に厳格です。基本的に、私たちは損失につながる重大ではない分野にのみAIを使用しています。これにより、人々は安心して資金を預けることができます。また、ファンドや資産運用会社から、このツールの使用を求める積極的な要望を数多くいただいています。私たちのセキュリティはブロックチェーンと同等に安全だと言えるでしょう。
• コリン（マキナ）：皆さんから本当に興味深いお話をたくさん伺いました。AIの本質については議論の余地があるので、それはあなたにお任せします。繰り返しになりますが、私たちは金融の観点からこの問題に取り組んでいます。AIの活用分野についての最初の質問にお答えするにあたり、現在のAIの活用方法を強調したいと思います。私はAIエージェントの内部構造の構築の専門家ではありませんが、私たちは専門家向けのツールを提供することに尽力しています。AIの進化を目の当たりにしています。ここにいる皆さんの中で、AIを何らかの形で実際に活用したことがある人は誰でも、非常に短期間で驚異的な進歩を目の当たりにしており、この進歩は今後も続くでしょう。現在、AIに真に依存しているのは自動化の活用です。もちろん、レンチ氏とネオ氏からお聞きしたように、そのためにはガードレールが必要です。マキナさん、本当に興味深いのは、これらのガードレールをクロスチェーン取引にも導入している点です。 L2はイーサリアムの必須コンポーネントであり、EVMの代替であるL1も同様です。チェーン間で資産を移転する際にも、同じ制御を維持しています。つまり、新たな投資分野を開拓し、多くの情報を吸収できるということです。サムは、彼の会社が提供する優れたさまざまな情報源について言及しました。ソーシャルメディアで何が起こっているか（つまり、私たちは皆、今X（Twitter）を利用しています）を読めることは本当に重要です。私たちのほとんどは、おそらく今週、意識的であろうと無意識であろうと、モナドについて考えたことがあるでしょう。モナドでは多くのことが起こり得ますが、早期に参入することで、一部の人々は他の人よりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。しかし、制御なしにそうすべきではありません。それこそが、私たちが本当に導入しようとしているものです。AIは、いつどこに資本を配分するかを決定する上で重要な役割を果たすと考えていますが、制御なしには実現できません。
• 現時点では、これらの管理には依然としてチェックとバランスが必要だと確信しています。金庫内には「リスクマネージャー」という役割があります。これは、ホワイトリストに基づいて、オペレーター（エージェントであれ、他の担当者であれ）がアクセスできる範囲を決定できることを意味します。この情報は暗号化され、当社のマシンまたは金庫内で有効化されているすべてのブロックチェーンに保存されます。そのため、オペレーターが決定を下す際、そのタイミング、方向、規模など、これらすべてをオペレーターがさまざまな方法で決定できます。しかし、アクセス制限にはより慎重な検討が必要であり、その管理体制を維持する必要があります。リスクマネージャーには、迅速な反復処理のためにAIツールを使用し、いわゆるブループリントまたはスクリプトを作成できるようにしていますが、最終的な決定は依然として人間が行います。一方、ユーザーの視点から見ると、預金者がどのような推奨事項を望んでいるかをより深く理解するために、多くの実験を行っています。これは、決定を実行することよりも、ユーザーが何を達成しようとしているのかを理解し、利用可能なものと整合させるのを支援することに重点を置いています。先ほども申し上げたように、私は伝統的な金融業界で働いてきました。そこで働いた経験のある人なら誰でも、情報へのアクセスがいかに難しいかを深く理解しているはずです。私たちは、人々が必要な情報を入手し、自身の直感と目標に基づいて、自分のパフォーマンスをより深く理解できるように支援したいと考えています。AIはまさにこのための優れたツールだと考えています。ただし、完璧ではありません。LLMボットを介して動作するFAQの実験を行ってきました。チームからは、まだ調整とデータ入力が必要だと指摘されています。しかし、ユーザーの皆様からは非常に高い評価をいただいており、これによりユーザーインターフェースとフロントエンドエクスペリエンスを微調整し、ユーザーの皆様により優れたサービスを提供できるようになりました。18ページにも及ぶFAQを読むことなく、知りたい情報を効率的に見つけられるようになりました。もう一つ強調したいのは、スマートコントラクトの作成にAIを使用していないということです。私たちは、真に一流のSolidity開発者を抱えています。また、監査機関と協力して、あらゆるセキュリティ対策を講じ、内部のセキュリティを確保しています。私たちは、現時点では、これらすべてを非常に経験豊富な人間が行うべきだと信じており、私たちのチームに経験豊富な人間がいることを非常に嬉しく思っています。
• Sam (Cambrian Network):まず、エージェントに対する私の見解をお話ししたいと思います。知能はスペクトル上に存在すると考えています。現在展開されているエージェントは、アルゴリズムエージェントに分類されるものです。その意思決定戦略は決定論的で、数学的であり、最適化を用いて、作成者の意図通りに動作します。スペクトルの反対側には、AIエージェントがあります。現在最も高度なAIはLLMです。LLMは創造的で、さまざまな状況に適応できます。しかし、現在のAIエージェントが直面している問題は、非決定論的であることです。GPTに同じプロンプトを与えても、実行するたびに異なる答えが得られます。非決定論的であることに加えて、彼らはしばしば間違いを犯し、幻覚を起こす可能性があります。AIエージェントの可能性は、アルゴリズムエージェントをはるかに凌駕する適応性にあります。LLMの決定論的問題はいずれ解決されると信じており、私はそれに非常に自信を持っています。例えば、Google BrainからスピンアウトしたSakana AIという会社があります。彼らは最近、LLMが毎回同じコンテンツを生成するという点で大きな進歩を示す結果を発表しました。EigenLayerも同様の研究を発表すると思います。精度と錯覚の改善という点では、あらゆる非自明なタスクにおけるエラー率は毎年半減すると想定できます。まとめると、Renç氏が述べたように、現時点ではLLMは意図を捉え、それをアルゴリズムエージェントに入力して確実に実行できるパラメータに変換することに非常に優れています。AIのもう一方の端では、そのパフォーマンスは毎年倍増し、私たちの金融上の意思決定において積極的な意思決定者となると想定できます。さて、Cambrianの取り組みに関して特に懸念しているのは、データです。データの問題に関して言えば、私たちはすべての入力が正しいことを暗号化技術を用いて確認することで、正確性を確保しています。ブロックチェーンデータを取得しようとすると、多くの場合、間違っていることに気付くでしょう。暗号化技術は、その正確性を保証するための解決策です。この生データはデータベースに入力され、返品などの追跡を開始する際には、追跡対象となるすべてのプロトコルのスマートコントラクトの記述と、返品追跡アルゴリズムの整合性を確保する必要があります。そのため、多くのスポットチェックと、他のソースを用いた広範なテストを実施する必要があります。

OKXベンチャーズのDeFi自律エージェントに関する論文

• レイ（OKXベンチャーズ）：

弊社の以前の調査によると、DeFiエージェント市場は2024年後半に概念的な熱狂から現実への重要な転換期を迎えました。「GPTラッパー/チャットボット」モデルを中心とした最初の波は、ユーザーが自然言語のみを使用して複雑なDeFi操作を容易に操作できると約束しました。しかし、この一見有望に見えたビジョンは、実際にはすぐに根本的な欠陥を露呈しました。

これらの初期の「DeFAI端末」は、実際の適用において、一般的に3つの大きな困難に直面しました。第1に、LLMは金融シナリオにおいて、高度に複雑で個別化されたユーザーの意図を正確に特定するのに苦労しました。第2に、業界には曖昧な意図を正確なオンチェーン操作に安定的に変換する支援ツールが不足していました。最後に、たとえユーザーが強力なツールを持っていたとしても、ユーザー自身がどのような指示を出せばいいのかわからない「意思決定麻痺」に陥ることがよくありました。

しかし、これらの問題の根底にある共通点は、第一世代のエージェントが、意図の理解からトランザクションの実行までのプロセス全体を制御するために、非決定論的な LLM に完全に依存しようとしたことにあります。

この根本的なパラダイムの欠陥は、市場の急速な再編につながりました。極めて低い実際のコンバージョン率と劣悪なユーザーエクスペリエンスに直面し、大半のプロジェクトは消滅しました。生き残った企業は、その進路において明確な差別化を示しました。

• いくつかのプロジェクトでは、UI レベルで段階的な改善を行い、プロンプト ワード エンジニアリングを最適化しようとしましたが、これでは根本的な問題は解決されませんでした。
• もう一方の、真に市場をリードするプロジェクトは、より根本的な変革を選択しました。AIにすべてを直接理解させることを強制するのではなく、特定のシナリオに焦点を当て、事前に構築されたワークフローを通じてユーザーに明確な価値を提供する「自律エージェント」へと移行しています。

この新興の自律エージェントは、事前定義された実証済みのプロセスを通じて、DeFiアダプターレイヤーとコグニティブエンジンの上に真に高度な機能を構築することに注力しており、市場の焦点は明らかに後者へと移行し、自律エージェントの時代を到来させました。この変化の本質を理解するには、まず2つの実行パラダイムの根本的な違いを明確にする必要があります。

安全で信頼性が高く、拡張性の高いAIを活用した金融ソリューションは、単純なLLM実行モデルから脱却し、決定論を中心とした構造化されたワークフローへと移行する必要があると考えています。決定論とは、与えられた入力に対して、システムが常に全く同じ出力を生成するという要件です。これは、数式や従来のコンピュータコードのように、動作が予測可能、検証可能、そして再現可能であることを意味します。このワークフローは、以下の4つの基本原則に従う必要があります。

1. キュレーションされたデータソーシングと環境分離：エージェントは、オープンインターネットから単純にスクレイピングするのではなく、厳密に審査されフォーマットされたAPIコネクタを介して外部情報（市場状況やオンチェーンデータなど）にアクセスする必要があります。これにより、ソースでのデータ汚染によるセキュリティリスクを排除できます。
2. 事前検証済みの戦略、アドホックな判断ではありません。AIが取引ロジックを即興で作成することはできません。各戦略はサンドボックス環境で開発され、運用前に厳密なバックテストとシミュレーションを実施する必要があります。実際の取引開始前に、その目標と動作の境界が明確に設定され、期待通りの動作が保証されます。
3. 許可型実行とリスク境界：ポリシー実行の権限は厳格に制限する必要があります。スマートコントラクトは、権限と責任の明確な境界（例えば、ホワイトリストに登録されたプロトコルのみのやり取り、厳格な資金移動制限など）を確立し、最悪のシナリオにおいても潜在的な損失を管理可能な範囲内に抑える必要があります。
4. 継続的なモニタリングとサーキットブレーカー：戦略が稼働開始した後は、24時間365日稼働の自律型リスク管理システムによってリアルタイムでモニタリングされる必要があります。戦略の動きが予想と異なる場合、または市場が極端なボラティリティに見舞われた場合、システムは即座にサーキットブレーカーを発動し、ポジションの削減や戦略の停止といった介入措置を講じることで、最終的な安全弁として機能する必要があります。

第一世代の製品のパラダイム欠陥こそが、市場を急速に再編した要因です。劣悪なユーザーエクスペリエンスと極めて低いコンバージョン率に直面し、大多数のプロジェクトは消滅しました。残ったプロジェクトは、それぞれの進むべき道が明確に異なっていました。一部のプロジェクトはUIの漸進的な改善に注力し続けましたが、真に先導したのは、根本的な変革、つまり自律エージェントを選択したプロジェクトでした。この概念を誤解しないでください。これらの新興のエージェント製品は、もはやAIがすべてを理解して実行する必要はありません。代わりに、事前に構築され検証されたワークフローを通じて、特定のシナリオでユーザーに明確な価値を提供します。彼らの研究開発は、真に競争力のあるDeFiアダプターレイヤーとコグニティブエンジンの構築に重点を置いています。その結果、市場の焦点は明らかに後者に移り、自律エージェントの時代が到来しました。

結論： Crypto-X AIセクターを取り巻く懐疑的な見方が広がっているにもかかわらず、前述の原則を遵守し、LLM機能を適切に活用することで、この分野は特に機関投資家にとって魅力的な価値提案を提供できると確信しています。これには、強化された多次元情報分析機能（従来のアルゴリズムでは捉えるのが困難な複雑な因子相関の捕捉）、コード開発と展開の効率性の桁違いな向上、そしてさらに堅牢な自動実行機能が含まれます。したがって、私たちはこの分野の発展を長期にわたって継続的に監視し、私たちの基本原則に合致する初期段階のチームを探し出すことに尽力しています。