Bitget AI責任者Bill氏インタビュー：AI取引時代において、「ノーワーク・インカム」まで、あとどのくらいか？
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Bitget AI責任者Bill氏インタビュー：AI取引時代において、「ノーワーク・インカム」まで、あとどのくらいか？
将来の目標は、長期的なアカウントオペレーティングシステムを構築し、全カテゴリー取引およびグローバルなエコシステムを実現することです。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Frank、PANews
一匹「ロブスター（ザリガニ）」が、まるで科技業界全体を揺るがすかのように登場した。OpenClaw の突然の登場は、誰もが興奮を隠せなかった。「通常のパーソナル・コンピューター一台で、AIに操作権限を付与し、メール受信やコード作成、さらには取引口座の操作まで可能にする」というその可能性は、まさに衝撃的だった。ネット上では、次々と現れる事例がまるで魔法のように語られ、「あなたはもう働かなくても大丈夫だ」とまで言われた。しかし、実際にインストールしてみると、多くの人はその現実とはかけ離れていることに気づく。
特に暗号資産取引分野においては、この「熱狂から冷静へ」の温度差が顕著に表れている。過去2年間、ほぼすべての取引所が自社の「AIエージェント」を発表してきたが、その多くはチャットによる補助機能にとどまり、「質問すると、長文の分析結果を返す」だけという状態だった。そんな中、OpenClaw の登場は、まるでパンドラの箱を開けたようなものであり、AIが「話す」のではなく「行動する」可能性を、世界中に示したのだ。
だが、それこそが新たな課題を生み出した。AI取引の最前線をチームとともに探求する先駆者であるBitget AI責任者ビル博士は、この点について深く痛感している。PANewsは、こうした観点からビル博士とのインタビューを実施した。Bitget入社以前、ビル博士は複数のトップクラスのインターネット・テクノロジー企業で上級職を歴任し、多数のコアアルゴリズムおよびAIプラットフォームの大規模な実装を主導。また、国際的なトップカンファレンスへの論文発表数十編、特許取得も数十件に及ぶ。
現在、BitgetのAI戦略計画およびスマート取引技術開発を全面的に統括するビル博士は、AIと暗号資産取引シナリオとの深度融合を推進している。目の前のエージェントブームに対して、この先駆的専門家が下す判断は極めて冷静である：「一般の人々の多くは、そもそも『管理者』として振る舞う習慣がない。いきなり10体のAI部下を与えられたとしても、どう指揮し、どう役割分担し、どう評価するか——これらはすべて、立派な芸術である。」
情熱はいずれ冷めてしまうが、その能力はすでに広く認められた。真の問いは今やこうなる：「誰がこの能力を、一般ユーザーが実際に使える製品に仕立て上げられるか？」
ビル博士との対談を通じて、PANewsはプロダクトデザイナーの視点から、AI取引が単なる概念から現実のサービスへと至るまでの具体的な道筋を解体しようとした。ビル博士によれば、Bitgetが集中してリリースしたAgent HubおよびGetClawという2つのAI製品は、「他社がやっているから自分たちもやる」という安易な追随ではなく、むしろ内部プロダクトが自然に外部へと拡散していく過程の結果であるという。「要約すれば、天時・地利・人和の三者がそろったということです。」
天時は、OpenClawが市場における認知を爆発的に高めたこと。地利とは、昨年リリースしたAIアシスタントGetAgentに対する継続的な反復改善により、すでに豊富な蓄積が得られていたこと、そして内部技術面でも十分な実験とノウハウの蓄積があったこと。人和とは、チーム内でのプロダクト価値がすでに実証済みであり、その流れに乗って外部公開へと進んだことである。
BitgetのAI製品全体像：GetAgentからGetClawへと続く三段階構造
BitgetのAI取引戦略を理解するためには、まず3つの製品間の関係性を明確にすることが不可欠である。外部からは、GetAgent、Agent Hub、GetClawといった名称が混同されやすく見えるが、ビル博士の説明によると、これらは実は明快な進化の道筋を描いている。
2025年6月、Bitgetはアプリ内にGetAgentをリリースした。これはチャットボット形式のAI取引アシスタントである。ビル博士によれば、GetAgentは複数回の反復改善を経ている：当初は単なるチャット応答から始まり、ワンタッチ注文・ニュース情報の集約機能を追加。さらに米国株式、金、銀など全取引銘柄へと拡張されてきた。「すべてのアップデートは、ユーザーの需要によって駆動されたものであり、徐々に機能が増えていったのです。」しかしながら、どんなに拡張しても、GetAgentの本質はあくまでも「チャット駆動型」であり、質問への回答やアドバイスの提示はできても、ユーザーの代わりに複雑な取引タスクを自律的に実行することはできない。
転機は、OpenClawの登場後に訪れた。ビル博士によると、OpenClawリリース直後、Bitgetは即座に自社版を内部で構築。内部での利用結果は非常に好評であり、「ならば、GetAgentも大規模なアップグレードを施せないか？」というアイデアが自然と生まれたという。この考えに基づき、Bitgetは内部で熟成されたMCP機能をパッケージ化し、外部へと開放。今年2月13日に正式にAgent Hubをリリースした。
Agent Hubは、「ある程度の実践スキルを持つ」専門的ユーザーを対象としている。
そこには、浅いものから深いものへと向かう4層の能力インターフェースが提供されている：
APIは原子レベルのインターフェース呼び出しであり、プログラミングとAPIキー管理が必要で、最も高いハードルを持つ；
MCPは「汎用インターフェース」の役割を果たし、外部のAIアプリケーションがBitgetのデータを直接読み取り、操作を実行することを可能にする；
CLIは開発者向けで、端末のコマンドラインからすべてのAPIを直接呼び出せる；
Skillsは今回のアップグレードの核となるもので、いわば「業務モジュール」としてパッケージ化された機能である。Skillsを活用することで、もともと硬直的だったAPIコードが、AIが直接呼び出せるスキル（例：手数料照会、Kライン分析、ポジション監視、注文実行など）へと変換される。これにより、AIは「意図の理解」から「動作の実行」へと飛躍を遂げたのである。
ビル博士は、USBメモリを用いた非常に直感的な比喩でこれを説明する。「USBメモリ自体は、保存・読み込み・書き込みという記憶機能を持っているが、それを有効に使うにはUSBポートという接続インターフェースが必要になる。それがMCPに相当する。しかし、インターフェースがあるだけでは不十分であり、記憶装置や各種プロトコルとの連携があってこそ、完全な相互作用が成立する。この一連の組み合わせ全体が、ひとつのSkillを構成するのだ。」
ただし、Agent Hubは依然として一般ユーザーにはハードルが高い。
そこで、3月14日、BitgetはTelegram上で動作するAI取引アシスタントGetClawをリリースした。これはすぐに使い始められる、いわば「開封即使用」型のツールであり、何のインストールも不要である。ユーザーはリンクをクリックし、アカウントにログインするだけで利用可能。大規模言語モデル（LLM）の呼び出しコストはプラットフォーム側が負担するため、ユーザーは一切意識しない。ビル博士はこれを一言で要約する：「一般ユーザーにはGetClawを推奨します。これはすでに完成されたツールであり、すぐに遊べる状態です。一方、専門的ユーザーにはAgent Hubを推奨します。お好みのSkillsを選んで、レゴのように自分の城を組み立ててください。」
この3つの製品は、明確な段階的関係を形成している：GetAgentが基盤となるMCP機能を磨き上げ、それをAgent Hubとして外部に公開し、さらにその機能をGetClawに埋め込んで、最低限の使用ハードルを実現した。チャットボットから開発者向けツール、そしてワンクリック型プロダクトへと進化するこのBitgetのAI製品ラインナップは、マニアから初心者まで、あらゆる層のユーザーをカバーしている。
「一言でポジション監視」——AI取引が本当に変えたものとは
製品アーキテクチャは単なる骨格に過ぎず、ユーザーを本当にワクワクさせるのは、AIが具体的なシーンでもたらす体験の変革である。ビル博士との対談で繰り返し登場するキーワードは「ハードル（障壁）」である。
従来の取引プロセスは、情報収集・分析判断・注文執行・ポジション監視・振り返りの総括という、長い鎖のような流れで構成されている。各ステップはすべて人手による操作に依存している。条件付き取引や定量的戦略を実行したい場合、ユーザーは自分でプログラムを書いてAPIを呼び出すか、あるいはプラットフォーム上で複雑なパラメーターを多数設定しなければならない。
ビル博士は、この点こそがAIにとって最も価値ある入り口だと見ている。「これらの機能は、SkillsやGetClawを使わなくとも、プログラムを書けば実現可能です。問題は、プログラムを書くことはエンジニアにとっては簡単でも、一般ユーザーにとってはあまりにもハードルが高いことです。私たちが今行っているのは、ユーザーが一言話すだけで、まったく同じ結果を得られるようにすることなのです。」
彼は具体的な例を挙げる。「ビットコインが1分間に3％下落した際に、50％の追加買いを入れてほしい」とユーザーが言うと、裏側のシステムは自動的にタイマー付きタスクへと変換される。このタスクには実際には3つの処理が必要である：
- ビットコイン価格をリアルタイムで監視
- 1分ごとに価格の変動幅を計算
- 条件を満たした瞬間に即座に追加買いを実行
かつてはエンジニアのみが実現できたこのロジックが、今では誰でも一言で実行できるようになったのだ。
GetClawがリリースされてから40時間も経たないうちに、ポジション監視通知機能が最も爆発的に使われるシナリオとなった。これは決して意外ではない。従来のプラットフォームでは、ポジション監視アラートを設定するのに、さまざまな指標パラメーターを理解する必要があり、「半日かけて設定してもうまくいかない」ことも珍しくなかった。ところが今では、MACDやCCIといった複数指標を組み合わせた高度な監視ロジックであっても、ユーザーが自然言語で要望を述べるだけで、システムがそれを実現してくれる。
しかしビル博士は、AIによるポジション監視の真の変革は、「できるようになる」ことだけではなく、「調整・最適化ができる」ことにこそあると指摘する。「従来のプラットフォームでは、うまく設定できなければ諦めるしかないが、今は『間違っている。どう修正すべきか、もう一度考えて』と指示すれば、納得いくまで何度でも調整できる。こうした継続的に反復可能なインタラクション方式は、膨大なロングテール層のユーザーにとって、極めて大きな満足感をもたらす。」
伝統的な株式市場では、量的取引の比率がますます高まっており、比較的成熟した米国市場では、その比率が70％を超えることもある。一般投資家が参入するとき、相手となるのはマイクロ秒単位で競争する機関投資家であり、勝算はほとんどない。ビル博士は、AI取引の意義を一種の「平等化（エンパワーメント）」と捉えている。「BitgetのAI分野におけるビジョンは、1億人のユーザーがウォールストリートと肩を並べることです。言い換えれば、彼らがトップトレーダーと同等の思考プロセスと実行力を獲得することを意味します。過去には『思いついても実行できなかった』が、今日では『思いつけば、必ず実行できる』時代になったのです。」
信頼の四重の鍵——AIが現金を扱うときのセキュリティ境界
AIが「アドバイスを与える」から「ユーザーの代わりに実行する」へと進むにつれ、機能の強力さよりも、むしろ「信頼」が最大の課題となる。ビル博士は、この点をどれほど強調してもしすぎることはないとしている。「一般ユーザーが最も心配するのは『これを使って安全なのか？』という点です。この信頼性を確立することが絶対に必要です。一度でも二度でもセキュリティ上の問題が起きれば、誰も使わなくなるでしょう。」
この核心的な懸念に対し、Bitgetは4層の分離体制を設計した。
- 第一層は身分分離。すべての対話において、ユーザーの身分を正確に識別
- 第二層は記憶分離。異なるユーザー間の対話記録は完全に分離され、個人のプライバシー漏洩を防ぐ
- 第三層は権限制御。どのデータやツールを呼び出せるかは、ユーザーの役割（ロール）によって厳密に制御
- 第四層は認証情報と資金の分離。APIキーはトリガー実行に限定され、実際の取引はサブアカウントのサンドボックス内で実行される
サブアカウント・サンドボックス機構は、非常に現実的で実用的な設計である。ビル博士は具体例を挙げる。「たとえばメインアカウントに1,000米ドルある場合、ユーザーはAIに操作させたい金額として、50米ドルだけをサブアカウントへ移管できます。これにより、リスクを大幅にコントロールできます。」つまり、AIが誤判断をしたとしても、リスクはユーザーが事前に設定した範囲内に厳密に抑えられるということである。
こうしたセキュリティ優先の考え方には、BitgetのSkillsマーケットに対する姿勢にも表れている。現在、すべてのSkillsは公式が開発・保守しており、第三者への開放は一切行っていない。ビル博士の説明は率直である。「もしSkillsマーケットを開放して、より多くの人が参加できるようにすれば、当然ながらセキュリティ上のリスクが生じる。たとえばハッカーが『私もひとつ追加させてくれ』と言って、ユーザーがそれを使用して資金を失った場合、それは到底許容できない。我々は『寧ろ欠けていてもよいが、不備のあるものは絶対に認めない』という方針をとっている。つまり、『なければないでよいが、あっても損をしてしまうのは絶対に避ける』のだ。資産市場においては、『速く稼ぐ』よりも『長く生き残る』ことが何より重要だからだ。」
OpenClawの失敗事例は、このような慎重さの妥当性を裏付けている。OpenClawは、制限のほとんどない形でパーソナル・コンピューター上で動作するため、確かに刺激的だが、同時に奇妙な新産業も生み出した。「ロブスターをクリーンにアンインストールするサービス」そのものが、ビジネスとして成り立ってしまったのだ。
大規模言語モデル（LLM）の呼び出しに関しては、Bitgetは初期段階で、ユーザーが自らトークンを設定するのではなく、プラットフォーム側がコストを負担する方針を採用した。その理由は、セキュリティ上の配慮に加えて、技術的な事情もある。「当社のSkillsおよびMCPは、内蔵されている複数の大規模言語モデルと深く連携・最適化されている。ユーザーが自由に他のモデルに切り替えた場合、性能は大幅に低下してしまう。」現在、プラットフォームはユーザー1人あたり1日10米ドル分の無料呼び出し枠を提供しており、今後は市場からのフィードバックに基づいて、価格設定を調整していく予定である。
80％の作業はAIがこなせるが、20％の意思決定はまだ人間が行う
AI取引の現実的な能力の限界について語るとき、ビル博士は現実を率直に語る。「ネット上では、AIに100米ドルを渡して1,000米ドルを稼がせようとする人もいるが、こうした粗放的な運用では、資金をすべて失う確率が非常に高い。」
AI取引の能力は、今日の段階では、ユーザーが確実に利益を得られる保証はまだない。ビル博士は、この現実を「80対20の法則」で要約する。「完全な取引プロセス（100のタスクを含む可能性がある）の中で、AIは情報整理・リアルタイム監視・条件付き実行・データ分析といった、80の煩雑な作業を効率的にこなすことができる。しかし、利益・損失を左右する20の核心的な意思決定については、AIはまだ対応できない。」
昨年、Bitgetは遊び半分でAIトレーダー・コンテストを開催し、AIの能力の限界を試したが、その結果は非常に示唆的であった：多くのAI戦略が最終的に損失を出して終了した。その理由は単純で、AIには感情がない。一見するとこれはメリットのように思えるが、同時に「突如戦争が勃発する」といった黒鳥（ブラック・スワン）の極端な出来事に対応できないことを意味する。ビル博士は、米国株式市場でAIによる取引が大量に実行されていた時期に、異常な急騰・急落（いわゆる「ピン刺し」現象）が起きたことも指摘している。
「今の段階では、もっとも高機能なアシスタントとしての役割が中心であり、自動運転のL1からL5への移行過程に似ている。」ビル博士はこの比喩で、現在のAI取引の発展段階を位置づける。傾向としては、AIの能力は着実に残された課題を一つ一つ克服しつつあるが、長期的な創造性や極限状況下での共感的判断といった領域では、機械には依然として明確な限界がある。
とはいえ、ビル博士はやや楽観的な見通しも示している。「完全自動取引に必要な技術的閉ループは、来年にはほぼ実現可能になるかもしれないが、それは『継続的に利益を上げられる』ことを保証するものではない。」言い換えれば、「動くこと」と「儲けること」の間には、まだ短くない距離がある。
取引ツールから「AIアカウント・オペレーティング・システム」へ——Bitgetの最終構想
短期的にはAIが人類のトレーダーを完全に代替することは不可能であるなら、BitgetのAI戦略の最終的な到達点はどこにあるのか？ ビル博士は、3つの次元から答えを提示する。
第一の次元は「全取引対応（パノラマ取引）」であり、これはBitgetが以前から掲げているUEX（ユニバーサル・エクスチェンジ）戦略とも呼応する。暗号資産だけでなく、資産のトークン化が進むにつれ、金・銀・米国株式などの伝統的金融商品も次々と接続されている。Bitgetは、AIを活用してユーザーが単一のプラットフォーム上で、あらゆる種類の取引を完結できるようにすることを目指しており、「ユーザーがウォールストリートのトレーダーと同等の全銘柄対応能力を獲得できるようにする」ことを目指している。
第二の次元は、グローバルなエコシステム拡大である。Bitget Walletの機能と連携し、Web3における支払いやグローバルな商業シーンにAIを導入することで、国境を越えた取引・支払いの操作ハードルを下げていく。
第三の次元、そしてビル博士が最も鮮明なイメージで描いた方向性は、「Bitgetベースの長期的アカウント・オペレーティング・システム」の構築である。この概念の核となるのは、「高い信頼性を備えた資金実行レイヤー」の構築であり、将来は複数のエージェントが協調してユーザーのさまざまなニーズに応えるようになる。そして、それを支える基盤は、端末やシーンを横断する「長期記憶システム」である。
ビル博士の説明によれば、この記憶システムは、ユーザーの過去の取引習慣・履歴操作・アプリ内での些細な行動までを分析・統合し、深層的な個人プロファイルを構築する。「ユーザーが異なるプラットフォームや異なるシーンにおいても、取引ロジックが長期的に一貫性を保ち、断片化した体験にならないようにすること」が目的である。こうした継続的な学習・適応能力こそが、一過性のツールと根本的に異なる点である。
彼は日常的な比喩で、こうした漸進的な信頼構築プロセスを説明する。「最初に家庭用ロボット掃除機を買うときは、ただ床を掃除させるだけですが、使い慣れて信頼が深まれば、次第に他の仕事を任せられるようになります。」AIは、まず小さなタスクで自らの信頼性を証明し、その後、少しずつより大きな権限と信頼を獲得していく。最終的な目標は、『あなたの成長と共に歩み、あなたの資産の増加を伴走すること』である。
GetAgentからAgent Hub、そしてGetClawへと至るまで、BitgetのAI製品は、わずか1年以内に、チャットボットからタスク実行層へと飛躍を遂げた。主要取引所が一斉にAI取引に注力する動きは、AI取引がもはや選択肢の一つではなく、今後の競争において必須の基本能力であることを如実に物語っている。
しかし、現実を見据えると、AIは取引における「肉体労働」を代替することは得意だが、「知的労働」の代替はまだ困難である。80％の煩雑な作業は機械に任せられるが、利益・損失を決める20％の核心的な判断は、やはり人間自身が下す必要があるだろう。技術は取引のハードルを下げることはできるが、取引リスクを完全に排除することはできない。
AIは、誰もがウォールストリートのツールボックスを手に入れられるようにした。だが、そのツールボックスの中身は、チャンスであると同時に、畏敬の念を抱かせるものでもある。
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