AIがWeb3を「改革」中：どの分野が技術的変革を迎えるのか？
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AIがWeb3を「改革」中：どの分野が技術的変革を迎えるのか？
ChatGPTが登場してから現在に至るまで、人々のAIに対する見方は驚きや懸念から次第に受容へと変わってきている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察AIの文脈において、唯一確実なのは不確実性である。人々は確実なものを好むが、AIによってもたらされるこの不確実性は、技術発展の大潮流の中で逆転することは不可能だ。楽観論者は、AIの登場が世界全体にもたらすコスト削減と効率向上の恩恵は計り知れないものになると見ている。一方で悲観論者は、AIが現在の各業界のルールに深刻な影響を与え、大量の失業を引き起こすと考えている。
しかしいずれにせよ、ChatGPTの登場から今日まで、人々のAIに対する見方は驚きや懸念から徐々に受容へと移行している。歓迎しようが拒否しようが、AIは議論の余地なくあらゆる分野に深く浸透し、その仕組みと潜在能力によって各業界に破壊的変革をもたらすだろうという認識が広まりつつある。
今、AIはWeb3に進出し、全業界に影響を与え始めている。
OneKeyの元創業者である王一石氏はTwitter上で、「Web3のナラティブは暗号通貨からAIへと移行している」と述べた。王氏の見解は孤立したものではなく、Web3業界内には多くの関係者がおり、特にNFTやGameFi分野において、AIGC（AI生成コンテンツ）の登場はコンテンツ制作の新たなパラダイムを意味していると見ている。
PGC（Professionally Generated Content＝プロによるコンテンツ生成）からUGC（User Generated Content＝ユーザー生成コンテンツ）へ、そして現在はAIGCへと、コンテンツ制作の作業がプログラムに委ねられるようになっている。
AIGCがWeb3のコンテンツ面に与える影響に加え、実際にはAIがWeb3に与える影響は私たちの想像以上に深い。
AIがWeb3を「整理整顿」している
AIによるWeb3への「整理整顿」は二つの側面から生じている。第一に、AI技術の登場により、資本のWeb3への注目が分散されていることだ。
AIが登場する前、Web3はVCや機関投資家の間で大変人気があり、さまざまな業界がデジタルコレクティブルやメタバースなどのWeb3関連コンセプトを導入して話題作りを行っていた。しかしAIの出現後、状況は変化した。
機関の目線から見ると、AIGCは少なくともWeb3よりも現実味があり、予見が必要な抽象的な概念ではなく、実際に形のあるものとして映っている。機関の関心は移り変わりつつあり、それに加えて熊相場や規制強化といった要因もある。陀螺研究院の統計によると、2024年3月におけるWeb3分野のグローバル資金調達件数は86件、金額は56.76億元で、前年同月比47.98％の減少となった。
資金がWeb3分野から離れ、AIへと向かっているのだ。
そして「整理整顿」のもう一つの側面は、AIの出現によってWeb3分野の仕組みや論理自体が変化していることだ。 Web3プロジェクトは自らのエコシステムにAI要素を取り入れ始めている。一部のプロジェクトでは、AI関連のコンセプトを持つか、少なくともGPTインターフェースを備えていないと説明できない状況になっている。この現象を、AIによるWeb3世界への「整理整顿」と捉えることもできるし、AIの強力な「侵攻」に対するWeb3世界の自己防衛策と見るのも可能だ。
こうしてAI＋Web3というコンセプトが生まれた。AIとWeb3の融合過程で、市場にはさまざまな製品が登場しており、おおむね二つのタイプに分けられる。一つはプロジェクトの方向性に基づいてAI要素を追加するもので、自社製品にAIツールのインターフェースを組み込み、PRではAIが製品に与える付加価値や推進力を強調する。例えばAIGOGEなどが該当する。
AI＋Web3のもう一つの結合形態は、コスト削減と効率向上を目指したもので、代表例としてはAI＋取引戦略を主軸とするPionex、AI＋インフラ構築を掲げるGetch、Cortex、SingularityNET、AI＋金融予測に特化するNumeraiなどがある。
さまざまなAIコンセプトを持つWeb3製品の登場は、市場と資本がこうしたタイプの製品を高く評価していることを示している。例えば、4月18日にリリースされたAIDOGEは2日間で価格が218.50%上昇した。（Fetch.ai）FET、SingularityNET（AGIX）、Ocean Protocol（Ocean）などのプロジェクトトークンも過去90日間でそれぞれ110%、61.53%、66.67%上昇している。
AI＋Web3コンセプトの二次市場が活況を呈する中、一次市場の動きもさらに明るい。2024年に入ってから、AI＋Web3コンセプトの製品は次々と資金調達に成功している。今年3月29日、Fetch.aiはSWF Labsから4000万ドルの投資を受けた。
現時点では、AI＋Web3コンセプトは今後主要なトレンドになる可能性が高い。そこでveDAO研究院は、AIがWeb3にもたらす変革の可能性がある分野を整理し、参考として提示する。
AIがWeb3の各分野に与える影響
AIを活用した取引戦略
ChatGPTに基づく流動性マイニング戦略の一般的なアプローチは、ChatGPTモデルを使って市場動向を予測し、流動性マイニングに参加するかどうか、また最適なタイミングを判断することにある。
AIが取引戦略にもたらす効果：
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データ収集：APIを使用して取引所から流動性マイニングに必要なデータ（例：取引ペアの価格、出来高、提供流動性量、引き寄せ量など）を取得。
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データ前処理：収集したデータをクリーニング、変換、標準化し、後続の分析とモデリングに適した形にする。
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ChatGPTモデルの構築：学習済みのChatGPTモデルを用いて過去のデータを分析し、現在および将来の流動性マイニングのトレンドと収益を予測。
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リスク管理：ChatGPTの予測結果に基づき、ストップロス・テイクプロフィットの設定、取引量の制御などリスク管理戦略を策定し、投資家の利益を守る。
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取引戦略の実施：ChatGPTモデルの予測結果に基づき、取引ペアの選定、取引タイミングの決定、価格設定などの戦略を立てる。
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取引執行：取引戦略に従って自動的に資金をマイニングに投入し、期待される収益を得る。
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モニタリングと最適化：定期的に取引結果とモデルの性能を監視し、戦略を最適化・調整することで、安定した収益とリスク管理を維持する。
AIを活用した感情分析戦略
この戦略は、ChatGPTの自然言語処理能力を基に、ニュース記事やSNS投稿などのテキストデータを分析し、市場のセンチメントに対して感情分析を行う。例えば、多数のテキストが「ポジティブ」または「買い」の傾向を示す場合、取引戦略は買いを選択する可能性があり、逆の場合も同様である。
この戦略の実現には、市場関連のテキストデータを収集し、それらをクリーニング、分析、モデリングする必要がある。感情分析モデルの構築には教師あり学習アルゴリズムを用い、ラベル付けされた訓練データで学習させることで、テキストの感情傾向を予測できるようにする。取引戦略の策定は、モデルの予測結果に加え、市場トレンドなどの要因を考慮して調整される。
AIによる取引戦略分析
この戦略は、ChatGPTが取引戦略に関するテキスト記述を理解する能力を活かし、取引戦略を分析・評価するものである。例えば、戦略のバックテスト結果や過去の収益率などを分析することで、その有効性と信頼性を評価し、それをもとに新たな取引戦略を策定する。取引戦略の分析・評価には機械学習アルゴリズムを用い、モデルの訓練と最適化を通じて戦略の収益率とリスクを予測する。取引戦略の策定は、モデルの予測結果に加え、市場トレンドなどの要因を考慮して調整される。
AIを活用したアセットマネジメント
ChatGPTをベースとしたアセットマネジメントツールは、自然言語処理技術を用いてユーザーがポートフォリオをより適切に管理し、資産配分とリスク管理を最適化するとともに、投資意思決定に対してより正確な予測と提案を提供できる。
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自動化された資産分析と銘柄選定：ChatGPTの自然言語処理技術を活用し、各種資産のファンダメンタルズ、市場状況、マクロ経済要因などを分析・評価することで、適切な投資対象を自動的に選定し、誤った意思決定のリスクを低減。
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ポートフォリオ最適化：ChatGPTが市場のトレンドとリスクを予測し、ユーザーにポートフォリオ最適化の提案を行うことで、リスク分散と収益最大化を実現。
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自動取引執行：ChatGPTに基づく取引意思決定モデルにより、売買取引を自動執行し、資産のリアルタイムでの調整・最適化を実現するとともに、人的介入によるリスクを低減。
AIを活用したシミュレーション取引ツール（AI Demo Account）
AIを活用した仮想暗号資産取引ツールとは、AIアルゴリズムを用いて実際の暗号資産市場環境を模擬し、バーチャル資金を使ってシミュレーション取引を行う仮想取引プラットフォームである。ユーザーはこのプラットフォームで取引を学び、戦略を立案・検証でき、実際のリスクを負うことなく、AI機能の体験とともに自身の投資スキルを高めることができる。
DEX＋AIの有望な方向性：
意思決定支援：取引データの分析・マイニングを通じて、より正確かつ包括的な市場分析と予測を提供し、トレーダーが賢明な投資判断を下せるよう支援。
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ポートフォリオ管理の最適化：AI技術は、ユーザーの投資嗜好、リスク許容度、過去の取引履歴などの情報を分析し、よりパーソナライズされ効率的なアセットマネジメントサービスを提供。
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ユーザーエクスペリエンスの改善：AI技術は、スマートカスタマーサポート、スマートレコメンデーション、スマートQ&Aなどを通じて、よりインテリジェントで迅速かつ親切な取引体験を提供し、ユーザー満足度とロイヤルティを向上。
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投資情報収集：AIは世論、センチメント、リスク情報を提供できる。
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価格予測：AIはビッグデータと機械学習技術を用いて市場データを分析し、暗号資産価格の動向を予測することで、ユーザーが賢明な投資判断を下せるよう支援。
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取引意思決定：人工知能は自動取引システムを用いて、事前に設定されたルールや戦略に基づき取引を実行することで、人的要因による取引への影響を減らすことができる。
AIセキュリティ：
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詐欺分析：AI技術はネットワークトラフィックを監視・分析し、サイバー攻撃や詐欺行為を識別・防止することで、DEXの安全性と信頼性を高める。
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契約監査：AI技術はスマートコントラクトの記述と展開を最適化し、コードの品質と信頼性を向上させることができる。また、悪意ある行動を監視・防止し、DEXのリスクや脆弱性を減らすことができる。
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信用分析：ビッグデータと機械学習技術を用いて、顧客の信用履歴、財務状況、ソーシャルネットワーク、行動データなど多角的な情報を分析し、信用リスクレベルを評価する。AIは機械学習アルゴリズムを用いてこれらのデータを分析し、顧客のリスクレベルや債務不履行の可能性を予測できる。
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詐欺検出：自然言語処理や画像認識技術を用いて、顧客の取引履歴や他の行動データを分析し、潜在的な詐欺行為を検出。
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取引監視：リアルタイムデータ分析技術を用いて取引活動を監視し、潜在的な異常取引を特定。
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リスク管理：ChatGPTを活用したリスク管理システムは、自然言語処理技術を用いて金融市場のリスクを分析・評価するシステムである。金融データやリアルタイムの市場ニュースを分析し、市場リスクの予測と警告を生成することで、投資家がリスクをより適切に管理できるように支援する。
取引速度と効率の向上：AI技術を用いて取引プロセスを最適化（例：最適ルーティング選択）することで、取引の混雑を緩和し、コストを削減し、取引完了時間を短縮できる。
現在のDEXの主な課題解決：
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流動性不足：DEXはCEXと比較して取引量が小さく、流動性が不足しており、価格が市場変動の影響を受けやすい。AI技術を用いることで取引botの知能化を進め、取引効率と収益性を高め、取引量と流動性を増加させることが可能。
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セキュリティ問題：DEXは非中央集権的な特性ゆえに、資産の盗難やコントラクトの脆弱性など、取引中にセキュリティリスクが存在する。AI技術を用いることでリスク管理能力を高め、インテリジェントなリスク管理と安全監視を実現し、リスクイベントを未然に防ぐ。
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ユーザーエクスペリエンスの悪さ：DEXのUIはCEXと比べて簡素であり、ユーザーエクスペリエンスが劣る。AI技術を用いることで個別化されたサービス提供能力を高め、インテリジェントなカスタマーリレーションシップとレコメンデーションシステムを実現し、ユーザーエクスペリエンスを向上。
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取引コストの高さ：CEXに比べて手数料が低い中、DEXは現在、ガス代などの理由から取引コストが比較的高い。AI技術を用いることで取引botの戦略を最適化し、取引コストとリスクを低減し、収益性を高める。
まとめ
総じて、AIの出現は単なる新しい技術というだけでなく、新しいコンセプト、新しい領域であり、社会全体の基盤的な運営ロジックに一連の進化、あるいは破壊的変革をもたらす。Web3の世界においても同様である。AIとWeb3の関係は、単にコンセプトの融合や、特定プロジェクトがAIツールを簡単に追加するというレベルに留まらない。むしろ、Web3の基盤的ロジックそのものに深く入り込み、Web3内のすべての行動にAIの存在意義を与えることで、より効率的かつインテリジェントなWeb3を実現していく。
生産手段と生産関係の哲学的関係と同じように、これらは独立して考えることはできない。どのような生産手段があるかによって生産力が決まり、その生産力によって対応する生産関係の成立と普及が可能になる。ブロックチェーンを基盤とするWeb3がより進化した生産関係を表すとするならば、AIは間違いなくこの時代における最も先進的な生産手段である。したがって、生産手段としてのAI技術の出現、普及、融合は、今後のWeb3コンセプトの普及と展開に決定的な役割を果たすだろうと私たちは信じている。
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