DWF VenturesがDeFAIを解読：注目すべき4大分野のコアプロジェクト

2025.01.24

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DWF VenturesがDeFAIを解読：注目すべき4大分野のコアプロジェクト

DeFAIの価値は、複雑性の簡素化やユーザーエクスペリエンスの向上にとどまらず、DeFiの普及を推進する上で極めて重要な役割を果たしている点にもある。

2025.01.24 - 03:52:37

DeFAI

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

著者：DWF Ventures

翻訳：TechFlow

わずか1週間余りの間に、DeFAIは急速に注目を集めるプロジェクト分野へと台頭し、今後数か月で強力なパフォーマンスを発揮する可能性を秘めています。

では、なぜDeFAIはこれほど重要なのでしょうか？また、どのような核心的な課題を解決しているのでしょうか？一緒に探っていきましょう。

はじめに

近年、DeFiは顕著な進展を遂げてきました。Maker（現在は@SkyEcosystem）や@Uniswap、@compoundfinanceといった第一波のプロトコルから始まり、現在では3,000を超える異なるDeFiプロトコルが存在しています。

DeFiの進化は業界全体にとって大きな意味を持っていますが、その過程でいくつかの重要な課題も浮き彫りになりました。

課題

最初の主な問題は、DeFi製品の操作複雑性がますます高まっていることです。基盤となるアーキテクチャの複雑さ、あるいは参加に必要な手順の多さにより、一部のDeFi製品に対するユーザーの受容度が低くなっています。

二つ目の問題は、資本効率が最も高く魅力的なリターン戦略を見つけるプロセスが人的依存的であり、非効率である点です。例えば、集中型流動性提供やローンなどでは、預入者が継続的に能動的な管理を行う必要があります。

自動化された流動性管理プロトコルやアカウント抽象化（Account Abstraction）などのソリューションは操作上の摩擦を軽減する助けとなっていますが、DeFAIはこれらの問題を根本的に解決する可能性を秘めています。

上記の二つの課題を解決するために、全く新しいパラダイムが登場しました。

DeFAIとは、人工知能（AI）と分散型金融（DeFi）を統合したもので、複雑なDeFi操作を簡素化・自動化し、既存のソリューションとユーザーフレンドリーな体験のギャップを埋めることを目指しています。

AIエージェントの形態を通じて、DeFAIは事前に設定されたパラメータに基づきユーザーの代わりに自動的にタスクを実行できます。これらのエージェントは、人間の介入なしにスマートコントラクトやアカウントとやり取りできるだけでなく、ユーザーの好みや行動パターンを学習することで、時間の経過とともに体験をさらに最適化することも可能です。

@danielesesta氏の発言：「@DWFLabsは、DeFAIという潮流をいち早く見抜き、迅速に行動を起こした初のチームです。今日、暗号資産（クリプト）分野にはまったく新しいカテゴリー――DeFAIが誕生しました。

当初は、私がDeFiへの情熱と、@heyanonaiで開発中の新技術を組み合わせた一風変わった試みにすぎませんでしたが、今やそれが現実となっています。DeFAIはすでにここにあり、長期間存続することでしょう。DeFAIの波は、まだ始まったばかりなのです！」

DeFAIプロジェクトの分類

DeFAIプロジェクトは以下のカテゴリに分けられ、それぞれがDeFiが直面する異なる課題に対処しています：

抽象化 (Abstraction)
分析 (Analysis)
最適化 (Optimisation)
インフラストラクチャー (Infrastructure)

抽象化

抽象化カテゴリのプロジェクトは、製品の複雑さが増す中でもDeFiへのアクセスをより簡単にするために取り組んでいます。

これらのプロジェクトは、「テキストからアクションへ（text-to-action）」機能のサポートや、マルチステップかつマルチチェーンのプロセスの自動実行など、さまざまな方法で目標を達成しています。

こうしたアプローチにより、DeFiへの参加は事実上次の2つのシンプルなステップにまで簡素化されます。第一に、ユーザーのニーズや関心に基づいて最適な機会を特定すること。第二に、単一のコマンドでエージェントにすべての必要な操作を完了させることです。

一部のプロジェクトは、これらの機能をさらに拡張しています。

たとえば、@HeyAnonaiは調査ツールと自動実行機能を提供するだけでなく、開発者が自らのDeFiプロトコルをエージェントエコシステムに直接統合できるフレームワークを提供し、エージェントのサービス能力を広げています。

一方、@griffaindotcomは、トークンスナイピング（token sniping）のような特定のプロセスをさらに簡素化するために、専用の複数のエージェントを導入しています。

（ツイート詳細）

分析

このカテゴリのプロジェクトは抽象化カテゴリと類似していますが、重点はオンチェーンデータや複数の情報源からのデータを集約・分析し、DeFiおよびトークンにおけるトレンドや機会を特定することにあります。

ユーザーインターフェースを通じて、ユーザーはエージェントに対してプロジェクトのテクニカル指標（テクニカル）、基本的属性（ファンダメンタル）、市場センチメントに関する情報を質問できます。また、多くの此类エージェントはX上で独自のアカウントを運営し、分析結果を積極的に共有してコミュニティと交流しています。

@aixbt_agentはこのカテゴリの先駆者の一つで、カスタムのLLM（大規模言語モデル）フレームワーク、データインデクサー、トレンド識別用の独自アルゴリズムを備えています。CTコミュニティ文化に急速に溶け込み、比較的正確な予測によってKOL（意見リーダー）のような評判を築きつつあります。

もう一つの新興エージェント@AcolytAIは、独自のオラクル（Oracle）を通じてダイナミックなインタラクション機能を提供し、エージェント群との協働により、集約データに基づいた応答をユーザーに提供します。将来的にはプライベートデータセットの利用も可能になる予定です。

（ツイートリンク）

最適化

最適化カテゴリのプロジェクトには、AIを利用して収益やポートフォリオ構成を最適化するエージェントやプロトコルが含まれます。

プロトコルは通常、AIモデルを内蔵しており、ユーザーが過去に行ったバックテスト戦略に基づいて預入資金を直接展開します。一方、エージェントは柔軟性を重視し、ユーザーが自身の投資戦略や手法をカスタマイズできるように設計されています。

たとえば、@SturdyFinanceのSN10（Bittensorサブネット上構築）は、AI駆動の収益最適化エンジンで、ユーザーの預入金をどの貸出プールに分配するかを自律的に決定し、貸し手に最適なリターンを提供しながら完全な全自動運用を実現しています。

@getaxalの主力製品Autopilotは、ユーザーがパラメータを設定することで、ポートフォリオのリバランスや収益の回収を自動化できます。これにより、ユーザーは常にリスク暴露を維持でき、感情的な判断による非合理的な意思決定を避けながら、リターンの自動複利化も実現できます。

インフラストラクチャー

単一機能のエージェントとは異なり、このカテゴリのプロジェクトはDeFAIエージェント向けのコアインフラを提供することに焦点を当てています。モデルの訓練と推論、データ管理、セキュリティ対策、さらにはエージェント間の調整・協働メカニズムまで幅広くカバーしています。

@BrahmaFiが提供するConsoleKitは、プリエグゼキューションシミュレーション、カスタムスマートアカウント、モジュラーストラテジーエンジンなどの機能を導入し、エージェントが安全かつ効率的に資産管理と操作を行えるよう支援しています。

一方、@OmoProtocolは包括的なマルチエージェント協働レイヤーであり、ユーザーおよび開発者が協働型の専用エージェントネットワークを作成できるため、より複雑なインタラクションや戦略設計が可能になります。また、エージェントを迅速に作成できるアグリゲートツールキットも提供しています。

結論

DeFAI分野は依然として初期段階にあり、多くのプロジェクトが未成熟で明確な差別化にも欠けていますが、その潜在的可能性は疑いようがありません。

DeFAIが提示するすべての可能性が完全に実現されるまでには時間がかかるものの、すでにDeFi分野の最も緊急の課題のいくつかを解決する能力を示しています。

DeFAIの価値は、複雑性の簡素化やユーザーエクスペリエンスの向上に留まりません。むしろ、初心者から上級者まであらゆるユーザーにとってDeFiをより使いやすくすることで、普及促進に重要な役割を果たしています。DeFAIエコシステムが徐々に整備されるにつれ、DeFiはより直感的で効率的かつユーザーフレンドリーになり、より深いイノベーションと広範なユーザー参加の基盤が築かれると期待されます。