ManusがWeb3 DeFAIシーンの爆発的成長に何をもたらすのか？

2025.03.07

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ManusがWeb3 DeFAIシーンの爆発的成長に何をもたらすのか？

真正なDeFaiのビジョンを実現するには、単一AIモデルの能力上限、マルチモーダルな相互作用と協働のアトミック性の保証、マルチモーダルシステムにおける統一されたリソーススケジューリングと制御、システムのフォールトトレランスおよび障害処理メカニズムなど、複雑な問題を解決する必要がある。

2025.03.07 - 07:42:35

DeFAIManus

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

執筆：Haotian

目を覚ますと、多くの友人から「#manus」を見ろと促された。これは世界的に真正意義を持つ汎用AIエージェントであり、独立した思考と複雑なタスクの計画・実行を行い、完成形の結果を提供できるという。非常にクールに聞こえるが、SNS上での職を失うかもしれないという不安の声が広がる一方で、web3のDeFaiシーンの爆発的発展に何をもたらすのか？以下に私の考察を述べる。

1）約一ヶ月前、OpenAIは同カテゴリーの製品「Operator」をリリースした。これはブラウザ内でレストランの予約、ショッピング、チケット購入、フードデリバリーなどのタスクをAIが独自に完了でき、ユーザーは可視化されたインターフェースで監視し、いつでも操作権を引き継ぐことができる。

しかし、このエージェントシステムはそれほど話題にならなかった。理由は単一モデル駆動であり、依然としてツール呼び出しの枠組みに留まっているため、重要な意思決定にはユーザーの介入が必要になると認識され、タスク実行に対する信頼性が得られなかったからだ。

2）表面上、manusもそれほど違いはないように見える。ただ応用シナリオがより多く、履歴書の選別、株式リサーチ、不動産購入などが加わった程度に見える。だが実際には、その背後にあるフレームワークと実行システムに差異がある。manusはマルチモーダル大規模モデルによって駆動されており、革新的に多重署名システムを採用している。

要するに、AIが人間のように「PDCAサイクル（計画-実行-チェック-改善）」を模倣して行動する際、複数の大規模モデルが協力して各プロセスを完遂する。それぞれのモデルは特定の段階に特化しており、単一モデルによる意思決定リスクを低減すると同時に、実行効率を向上させる。「多重署名システム」とは、複数モデルによる意思決定検証メカニズムのことであり、複数の専門モデルが共同で確認を行うことで、意思決定と実行の信頼性を保証する仕組みである。

3）こう比較すると、manusの優位性は明らかであり、デモ動画で示される一連の操作体験は確かに特別な印象を与える。しかし客観的に見れば、manusがOperatorに対して行ったイノベーションはあくまでスタートにすぎず、革命的転換と呼ぶにはまだ至らない。

鍵となるのは、実行タスクの複雑さ、および統一されていないユーザー入力（Prompt）に対する大規模モデルの許容誤差、そして出力結果の成功率の定義である。そうでなければ、この技術革新の流れに乗って、web3のDeFaiシーンは即座に実用化可能になるだろうか？明らかに、まだ不可能だ。

例えば、DeFaiシーンにおいてエージェントが取引意思決定を実行する場合、Oracle層のエージェントがチェーン上のデータ収集・検証を担当し、データを統合分析するとともに、リアルタイムで価格を監視して取引チャンスを捕捉する必要がある。このプロセスはリアルタイム分析に大きな課題を抱えており、たった1秒前に有効だった取引チャンスも、Oracleの大規模モデルが情報を取引実行エージェントに送信する間に既に消えている可能性がある（裁定取引のウィンドウ）。

これは、マルチモーダル大規模モデルが意思決定を下す際の最大の弱点を露呈している。すなわち、どのようにネットに接続し、チェーンにアクセスしてリアルタイムレベルのデータを取得・分析し、そこから取引チャンスを抽出し、迅速に取引を成立させるかという点である。ウェブ環境であれば、多くのECサイトの注文価格はリアルタイムで変動しないため、マルチモーダル協働システムに大きな動的バランスの乱れを引き起こすことは少ない。だが、ブロックチェーン上ではこのような課題が常に存在する。

4）したがって、manusの登場は確かにweb2領域で一時的なSNS上の不安を煽るだろう。特に反復作業の多い事務職や情報処理職は、AIに置き換えられるリスクに直面する。だが、彼らが不安を感じるのは勝手である。

これをweb3におけるDeFaiアプリケーションへの影響としてどう捉えるべきか、私たちは現実的に評価すべきである。

認めなければならない：その意味は確かに大きい。LLM OSの提唱、「Less Structure, more intelligence」の理念、とりわけ多重署名システムは、web3におけるDeFiとAIの融合に大きな示唆を与える。

これは多くのDeFaiプロジェクトが陥っていた根本的な誤りを正している。つまり、最初から一つの大規模モデルだけでAIエージェントの自律的思考・意思決定といった複雑な目標を達成しようとする発想は、金融シーンではまったく現実的ではないということだ。

真のDeFaiビジョンを実現するには、単一AIモデルの能力限界の克服、マルチモーダル相互作用と協働のアトミック性の確保、マルチモーダルシステムにおける統一リソースのスケジューリングと配分、システムのフォールトトレランスおよび障害対応メカニズムなど、複雑な問題を解決しなければならない。

例えば：

Oracle層エージェントは、チェーン上のデータ収集・分析と価格監視を行い、有効なデータソースを形成する。

意思決定層エージェントは、Oracleから供給されたデータをもとに分析とリスク評価を行い、一連の意思決定および行動計画を策定する。

実行層エージェントは、意思決定層からの複数のプランに基づき、実情を踏まえて実行に移す。これにはガス代最適化、クロスチェーン状態、トランザクション順序の競合などを含む。

これらのエージェントすべてが同時に強化され、巨大なシステムフレームワークが確立されたとき、真のDeFai革命がようやく始まるのである。

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