DeFAIツールまとめ：AIエージェントでオンチェーン資産管理を駆動する方法

特邀专栏作者

2026-04-07 05:54

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Web3とAIという2つの次元を同時に操る能力を持つチームにとって、現在は参入の好機である。実行層において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、インフラ層においてデータ、権限、信頼の重要な連携を確立するにせよ、埋めるべき相当な空白地帯が存在している。

AI要約

展開

核心的な見解：DeFAI（分散型金融と人工知能の融合）分野は、概念実証から製品化への移行という重要な窓口期にあり、技術的実現可能性は初期段階で検証されているが、セキュリティ、信頼性、スケーラビリティなどの体系的な課題に直面しており、Web3とAIの複合能力を備えたチームに、インフラと実行層の空白を埋める機会を提供している。
重要な要素：
1. DeFAIは自律的に稼働するオンチェーン金融実行層の構築を目指しており、その進化は情報連携型から実行完結型までの2段階を経ており、後者はオフチェーン計算とオンチェーン実行により実際に資産を管理できるようになっている。
2. 現在の実用化アプリケーションは、クロスプロトコル自動収益最適化、定量戦略自動化、自然言語指示実行、リスク管理と清算モニタリングという4つの主要シナリオに焦点を当てており、効率向上、参入障壁の低減、リスク管理の強化を目指している。
3. セキュリティは核心的な課題であり、業界では秘密鍵の管理にMPC（マルチパーティ計算）やTEE（信頼できる実行環境）を採用し、さらに権限制御メカニズム（例：AlmanakのZodiac Roles Modifier）を重ねて、エージェントの権限外操作を防止している。
4. マッキンゼーの2025年報告書によると、AIエージェントの汎用企業シナリオにおける大規模導入は10％未満であり、DeFAI分野のナラティブの熱量は実際の実用化進度を上回っており、多くのプロジェクトは本質的に自律エージェントではなく自動化ツールである。
5. 将来のトレンドとしては、AIエージェントは監視・警告などの低リスクシナリオで機関投資家の信頼を得る可能性が高く、またRWA（現実世界資産）との融合により、より大規模なオンチェーン・オフチェーン資産ポートフォリオを管理する方向が含まれる。

Web3とAIという2つの次元を同時に駆使できる能力を持つチームにとって、現在は参入の窓口期である。実行層においてより信頼性の高いオンチェーンAgentシステムを構築するか、インフラ層においてデータ、権限、信頼の重要な連携を確立するか、いずれにおいても埋めるべき相当な空白地帯が存在する。

正式な分析を始める前に、まず一つの核心概念を明確にする必要がある：DeFAI。

DeFAIは、DeFi（分散型金融）とAI（人工知能）の融合略語であり、AI Agentをオンチェーン金融シナリオに導入し、市場状態の感知、自律的な戦略策定、そして直接的なオンチェーン操作の実行能力を備えさせることを指す。これにより、人間のリアルタイム介入に依存することなく、資産配分、リスク管理、プロトコルインタラクションなど、従来は専門家が行う一連の金融行動を完了させる。

要するに、DeFAIはDeFiツールの単純なAI化アップグレードではなく、オンチェーン上に自律的に運転可能な金融実行層を構築しようとする試みである。

この分野は2024年Q4から急速に加熱し、その背景には注目すべき3つの画期的な出来事がある。これらはそれぞれ、AI AgentがWeb3に参入する3つのレベル：ナラティブの破壊、資産化インフラの構築、そして実行能力の実際の実装に対応している。

最初の出来事は2024年7月に起こった。開発者Andy Ayreyが構築したTwitterボット「Truth Terminal」は、a16z共同創業者Marc Andreessenから5万ドルのBTC寄付を受けた後、急速に話題となり、GOATコインのバイラル拡散を引き起こした。これは、AI Agentがオンチェーン経済参加者として初めて真の意味で公衆の視野に入った出来事である。
2番目の出来事は同年10月に起こった。Virtuals ProtocolがBaseネットワークで爆発的に人気となり、AI Agent自体をトークン化し、そのエコシステム時価総額は最高で350億ドルを突破し、DeFAI分野における資産化インフラ構築段階の典型的な代表となった。
3番目の出来事は、Giza、HeyAnon、Almanakなどのプロジェクトが相次いでオンチェーン実行層に実装され、業界がナラティブ駆動から製品化段階へと移行するのを推進したことである。AI Agentは情報インタラクションのレベルに留まらず、実際にオンチェーン操作を「実行」し始めた。

世界市場規模から見ると、複数の研究機関がAI Agent分野の成長予測で高い一致を見せている：

図表1：世界AI Agent市場規模予測比較

出典：MarketsandMarkets（2025）、Grand View Research（2025）、BCC Research（2026.01）

しかし、資本の熱狂と産業実装の間には依然として顕著なギャップが存在する。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名の回答者に基づく）によると、88%の組織が少なくとも1つの業務機能でAIを使用しているが、約3分の2は依然として実験またはパイロット段階に留まっている。AI Agent分野に具体的に見ると：62%の組織が実験を開始し、23%が少なくとも1つの機能でスケーリングを推進しているが、単一機能でのスケーリング実装の割合はいずれも10%未満である。

このデータは、DeFAI分野のナラティブ熱が、現在のところ実際の実装進捗をリードしていることを示唆している。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前提条件である。

DeFAIの技術基盤：AI Agentがオンチェーン世界とどのようにインタラクションするか

DeFAIがどのように機能するかを理解するには、まず一つの重要な問題に答える必要がある：AIはどのようなメカニズムでオンチェーン金融操作に関与するのか？

DeFAIシステムの核心実行ユニットは、大規模言語モデルに基づいて構築されたAI Agentである。Wang et al.（2023）の学術的レビューによると、その核心能力は3層アーキテクチャにまとめることができ、各層はオンチェーンシナリオにおいて対応する具体的な機能を持つ：

計画層：目標分解と経路最適化を担当し、オンチェーンシナリオにおける戦略生成とリスク評価に対応する。
記憶層：ベクトルデータベースなどの外部ストレージを通じて、期間を超えた情報蓄積を実現し、過去の市場データとプロトコル状態を担う。
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を可能にする。

しかし、ここで明確にすべき点がある：AIモデル自体は直接ブロックチェーンとインタラクションできない。現在のほぼすべての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る。AI Agentはオフチェーンで戦略計算を完了し、その結果をオンチェーン取引信号に変換し、実行モジュールが代わりに送信する。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ると同時に、秘密鍵認証、権限管理など一連のセキュリティ問題を引き起こしている。

AI Agentは本質的に、大規模言語モデルに基づく自律的意思決定システムであり、タスク分解、記憶管理、ツール呼び出しを通じて閉ループ実行を実現する。現在、AI Agentとオンチェーン資産側のインタラクションも既に基本的な形態を備えている。

図表2：AI Agentの3層アーキテクチャ

DeFAIの進化：情報インタラクションから実行閉ループへ

DeFAIの技術基盤を明確にした後、自然と次の疑問が生じる：このシステムはどのようにして今日に至ったのか？

The Blockの研究によると、DeFAIの進化は一足飛びではなく、2つの異なる段階を経てきた。初期の情報処理を主とするインタラクティブ型Agentから、現在の実際にオンチェーン操作に関与できる実行型システムへ。

両者は目標設定、技術手段、リスクレベルにおいて本質的な違いがある。

図表3：DeFAIの2つの進化経路比較

2段階の進化の流れは、次のように理解できる：

第1波はインタラクティブ型Agentであり、対話可能で分析可能なエージェントフレームワークの構築に重点を置いた。代表的なプロジェクトには、ElizaOS（旧ai16z）のElizaフレームワーク、VirtualsのG.A.M.E.などがある。この段階の本質は依然として情報ツールである。Agentは読み、話し、分析できるが、その機能の境界は情報層で止まり、資産実行操作には一切触れていない。

第2波の実行型DeFAI Agentこそが、真の意思決定実行閉ループに入った。代表的なプロジェクトには、HeyAnon、Wayfinder、Giza（ARMA Agent）、そしてAlmanakなどがある。この種のシステムの共通の特徴は：AIがオフチェーンで実行され、構造化された戦略信号を出力し、オンチェーン実行モジュールを通じて取引を完了することである。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意思決定メカニズムの層を導入し、操作の流れ全体を「人間が指示を出す」から「Agentが自律的に実行する」に変える。

2つの波の進化の本質的な違いは、技術的な複雑さではなく、実際に資産に触れるかどうかにある。これはまた、第2波のシステムが信頼メカニズム、権限設計、セキュリティアーキテクチャにおいて直面する課題が、第1波よりもはるかに複雑であることを決定づけている。これは次の章で重点的に探求する内容である。

DeFAIの実装状況：4つの主流アプリケーションシナリオ

技術アーキテクチャから進化経路まで、DeFAIの「何ができるか」は徐々に明確になってきた。では、実際の製品レベルでは、どのような現実の問題を解決しているのか？

全体として、現在のDeFAIのアプリケーション探索は、4つの核心方向を中心に比較的成熟した実装パターンを形成しており、それぞれ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」という4種類の核心的な課題に対応している。

収益最適化：クロスプロトコルの自動資産再配分

収益最適化は、現在最も成熟したDeFAIアプリケーションシナリオである。その核心ロジックは：Aave、Compound、Fluidなどの主流DeFiプロトコルの預金年間利回りを継続的にスキャンし、事前設定されたリスクパラメータに基づいて資産再配分の必要性を判断し、各操作前に取引コスト分析を実行する。収益向上がガス料金および取引手数料の全額をカバーできる場合にのみ、実際に資金を移動させ、クロスプロトコルでの自動化された最適配分を実現する。

Gizaを例にとると、そのARMA Agentは2025年2月にBaseネットワークでステーブルコイン収益戦略を開始し、Aave、Morpho、Compound、Moonwellなどのプロトコルの金利変動を継続的に監視し、プロトコルのAPY、手数料コスト、流動性を総合的に考慮した上で、ユーザーの資金をインテリジェントに調整して収益を最大化する。公開データによると、ARMAは現在約6万人の独立した保有者、3万6千以上のデプロイ済みAgentを持ち、管理資産規模（AUA）は2000万ドルを超えている。

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、人間による監視と手動での資産再配分の効率性と即時性は、自動化システムには遠く及ばない。これがこのシナリオの核心的価値である。

図表4：GizaプラットフォームARMA Agentの例示図

定量戦略の自動化：機関級能力の民主化

定量戦略自動化シナリオにおいて、DeFAIプラットフォームは、伝統的な定量チームの全プロセス操作をモジュール化、自動化し、個人ユーザーでも機関レベルの戦略実行能力に到達できるようにしようとしている。

Delphi Digitalが支援するAlmanakを例にとると、その提供するAI Swarmシステムは定量プロセスを4つの段階に分解している：

戦略モジュール：Python SDKを使用し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。
実行エンジン：ユーザーの認可を得た後、審査済みの戦略コードを自動実行し、DeFi呼び出しをトリガーする。
セキュアウォレット：Safe + Zodiacに基づいて構築されたマルチシグシステムで、役割権限管理を通じて戦略実行権をAI Agentに付与し、資金が常にユーザーの管理可能な範囲内にあることを保証する。
戦略ボールト：戦略をERC-7540標準の取引可能なボールトにパッケージ化し、投資家はファンドの持分に類似した方法で戦略収益の分配に参加できる。

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に対して最終的な審査を行うだけでよく、専門的な定量チームを構築する必要がないことにある。いわゆる「機関レベルの戦略の平等化」（プロジェクトの主張）を実現する。

図表5：Almanakプラットフォームのホームページ展示図