対話アシスタントから知能的な実行へ、AIエージェントは次にどう突破口を開くのか？
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対話アシスタントから知能的な実行へ、AIエージェントは次にどう突破口を開くのか？
Bittensorは新たな需要の増加期を迎えている。VirtualsとElizaOSにも注目が集まっている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：0xJeff
翻訳：Asher
世界的な経済的不確実性が高まる中、市場のムードは依然として低迷しているが、Web3 AIは引き続き最も反射的に成長する分野の一つである。
OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Nvidia、アリババなど主要テック企業によるAI革新の急速な進展により、この分野への注目度は非常に高いままである。
現在、AIセクターの時価総額は3月に40億ドルの安値を付けた後、最近では60億ドルまで回復している。全体的な市場環境が厳しいにもかかわらず、暗号エコシステムに適したAIエージェントのユースケースを探求し続けるチームが存在する。初期の汎用的な対話型AIアシスタントから、現在ではより実際の問題解決に特化したものへと進化し、新たなトレンドが浮上している。
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スポーツ分析と自動ベッティング：AIエージェントが試合データをリアルタイムで分析し、自らベットの決定を実行する；
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取引支援と実行：スマートな補助型AIエージェントが市場動向を分析し、複雑な取引を実行できる；
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DeFiリターン最適化：エージェントシステムが安定通貨の貸借戦略をリアルタイムで調整し、収益率を最適化する。
DeFAIの転換：抽象層から「アルファ発見層」へ
今年初頭、DeFAIの人気トレンドはChatGPT風のインターフェースを構築し、ユーザーとDeFiプロトコルとのインタラクション層とするものだった。しかし実際には、単に対話インターフェースを提供するだけでは良好なユーザーエクスペリエンスを生み出せないことが明らかになった。問題は、ほとんどのチームが「推論層」（ユーザーの意図理解）および「実行層」（実行パスの最適化）への投資が不十分であり、AIエージェントが戦略提言を行う際に依然としてユーザーの追加判断に依存している点にある。例えば、AIエージェントを通じて最適な取引経路を選択するよりも、Defillama AggregatorやAcross、Pendleなどの既存成熟ツールを使う方が効率的である。
そのため多くのプロジェクトは、「アルファ発見層」への移行を進めている。つまり、ユーザーが市場内で最も価値のある情報を発見するのを支援することを目指す。情報が希少な市場環境において、最高の「ゴールドラッシュポイント」を見つけることが鍵となる。たとえば：
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オンチェーンデータ分析：スマートウォレットやファンドフローを追跡し、先行指標を取得；
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ソーシャルプラットフォーム上の情報マイニング：X（旧Twitter）、Telegram、Discordでの人気トピックを分析し、トレンドを把握；
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高度なリスク管理：GigabrainGGのように、機関レベルの取引シグナルを提供。
現時点では、AIエージェントが安定して超過リターン（アルファ）を提供できるかどうかは未確定だが、いくつかの初期成果がすでに価値を見せ始めている。
マルチモーダル／マルチチャネルAIエージェント
従来のChatGPTスタイルのインタラクションはすべてのシーンに適しているわけではない。Web3 AIエージェントは新しいインタラクション方法を探求しており、ユーザーの日常業務ワークフローに自然に統合されるようになっている。
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Xプラットフォームでの直接インタラクション：暗号コミュニティの多くがXプラットフォームで活動しているため、ClankerやBankrのようなエージェントはX上で直接サービスを提供し、ユーザー操作を簡素化している；
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Discord内での音声指令：AgentTankは、Discord内で音声を使ってAIにオンチェーンタスクの実行を指示でき、より効率的な協働を実現；
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Web3ブラウジングと実行：多くの暗号サイトはAPIを提供しないため、コンピュータ使用エージェント（Computer Use Agent）が人間の操作を模倣し、異なるサイト間を自動でナビゲートしてデータを抽出・取引を実行できる。
このようなマルチモーダル／マルチチャネルAIエージェントは、Web3のユーザーエクスペリエンスを再定義し、AIを真の意味で取引および研究プロセスの一部としている。
Virtuals：AIエージェントエコの中心プラットフォーム
VirtualsのAIエージェントトークン化プラットフォームはすでに6ヶ月運営されており、エコ全体の時価総額が市場変動の影響を受け低下しているものの、エージェント数は50から716へと増加し、AIエージェント分野のリーダーの地位を維持している。現在、Virtuals上で最も活発な応用シナリオには以下が含まれる。
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GambleFAI：Billy BetsはAIギャンブル市場で優れた成績を上げており、ProphetX予測コンテストのトップ8入りを果たし、ROIは30％に達している；
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スポーツ分析：HeyTracyAIはNBA試合に対してAI駆動の分析と解説を提供；
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ロボットおよび実体AI：SAMはEmbodied AIの発展を推進し、Bittensorのような分散型AIコンピューティングエコの構築を目指している；
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アルファ発見：aixbtやAcolytはオンチェーンデータ分析および取引シグナルの提供に特化している。
Virtualsはまた、エージェント間の協働を可能にするエージェントコマースプロトコル（ACP）を開発中であり、より効率的な経済システムの構築を目指している。現時点で最初の2つの応用例としては、エージェントヘッジファンドおよびエージェントメディアセンターが考えられる。
Bittensor：AIインフラとしての役割
Bittensor（トークン名：Tao）は新たな需要の高まりを迎えている。以前は多くのユーザーがTAOをRoot Networkへのステーキングにのみ使用していたが、現在では特定のサブネット（Subnet）のトークンにTAOを投入し、具体的なAIアプリケーションを支援しようとする動きが増えている。
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2月にリリースされたdTAOモデル：TAOのインフレ分配が検証者重みではなく市場によって決定される。つまり、市場が価値あると認めたサブネットほど多くのTAO報酬を得ることになる；
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実用アプリの増加：SN6、41、44などのサブネットがBilly Bets、DKINGといった消費者向けAIエージェントをサポートしており、Bittensorの実用応用範囲が拡大している。
ElizaOS V2版と新LaunchpadプラットフォームAutofun
ElizaOSは長らく最も人気のあるAIエージェント開発フレームワークの一つであり、最近V2版のリリースが控えているほか、新LaunchpadプラットフォームAutofunも2週間以内にローンチ予定で、すでに15プロジェクトがエコ参加を準備している。
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ElizaOSの現状：GitHubスター数は15.3k、Fork数は5kに達しており、市場での影響力は継続的に拡大；
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AIエージェントの資金管理課題：Sentientが最近発表した調査で、ElizaOSなどのAIエージェントにおける資金管理のセキュリティ脆弱性が明らかになり、この分野におけるより強固なセキュリティ対策の必要性が浮き彫りになった。
課題はあるものの、ElizaOSのエコ成長は依然として急速であり、分散型GPUホスティングソリューションであるComput3 AIもAutofunプラットフォーム上で初公開される予定である。
まとめ
AIエージェントは今なおWeb3において最大の可能性を持つ分野の一つであり、AIと暗号技術の革新を結集するだけでなく、産業全体の生産性と働き方を再構築する可能性を秘めている。AI取引アシスタントからクロスチェーン情報キャプチャリング、リターン最適化から自動実行まで、AIはWeb3に新たなパラダイムをもたらしつつある。
これはまるで1990年代のインターネット革命のようだが、規模はさらに大きく、影響もより深いものとなるだろう。初期参加者にとって、今こそまさに参入の最良のタイミングである。
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