2025年第1四半期は、暗号界におけるAIエージェントの爆発的な台頭を目撃し、ブロックチェーン界における最も注目すべき新たなトレンドとなりました。単なるチャットボットとは異なり、これらの自律的デジタルエンティティは暗号通貨を保有し管理し、取引を実行し、コンテンツを作成し、さらにはお互いにやり取りすることが可能で、人間の直接的な制御を必要としません。2025年初頭、暗号のTwitterとYouTubeは「AIエージェント」が次の大きなトレンドとして話題になっていました。

2024年にニッチな実験として始まったものが突如メインストリーム化し、AIエージェント分野の市場価値はほぼ無から数か月で10億ドルを超えるまでに急成長しました。このトレンドを取り入れようとする開発者、投資家、主要な暗号プラットフォームたちは、成功に結びつく数千のオンチェーンエージェントや新しいトークンを立ち上げています。

2025年第1四半期の市場成長と勢い

あらゆる指標において、AIエージェントは2025年初頭に暗号市場を席巻しました。その結果、ほぼ無から多額の経済へと急成長しました。AIエージェント関連トークンの市場価値総額は、第1四半期末までに15億ドルを超えました。この成長は、2024年中頃はほぼゼロだったことから、いかに素早くそのストーリーが広まったかを物語っています。

暗号データアウトレットや研究記事は、「ほぼすべての大きなチャンネルやインフルエンサー」がAIエージェントを推していると述べ、この急上昇ぶりを強調しています。

ゾーン全体がこの勢いに寄与したいくつかの注目すべきイベントがありました。2024年後半には、実験的なAIエージェント「トゥルース・ターミナル」が、有名なベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセンから5万ドルを送金してもらうことに成功し、その資金でミームコインを宣伝しました。このスタントは話題となり、ミームコインの市場価値は12億ドルを超え、AIエージェントが引き起こす投機現象を見せつけました。2025年1月、ソーシャルメディアは類似したストーリーと大胆な予測で溢れました。影響力を持つ人々は、ユーザーが眠っている間にお金を稼いだり利益を上げたりする可能性がある自律的なエージェントを盛り上げ、多くの個人投資家を引き寄せました。

数字の面でも、採用と参加が急増しました。主要プラットフォームの1つであるVirtualsは、第1四半期に11,000以上の異なるAIエージェントを立ち上げ、エージェントトークンの保有者が140,000ユニークホルダー以上いると報告しました。主要な取引所やウォレットはこれらの新トークンをリスト化し、サポートし始め、よりアクセスしやすくなりました。

AIエージェントトークンの取引量は急増し、これらの資産の少なくともいくつかは、第1四半期の間に時価総額でトップ100の内に入りました。例えば、VIRTUALトークン（Virtualsプロトコル）は、2024年後半に850%の価格上昇を示し、2025年1月に過去最高値を更新しました。同様に、ai16zトークン（AIエージェントDAOトークン）は、第1四半期終了時に時価総額が数十億ドルにまで急上昇しました。このトレンドの一環として、Fetch.aiのFETのようなより確立されたAI中心のトークンも新たな投資家の関心を再び獲得しました。

この急成長は、第1四半期の一般的に変動のある暗号市場環境の中で発生したことは注目に値します。ビットコインや大手アルトコインは比較的安定していましたが、AIエージェントのストーリーは過去の流行（ICOやDeFiイールドファーミングの狂乱）を思わせる新しい投機の波を市場に注入しました。ただし、多くの観察者は単なる流行だけではないと考えており、第1四半期のブームが舞台を整えました。AIエージェントは、暗号コミュニティの想像力と資本を捉えることに成功し、2025年を通じて実際の使い方の検証と継続的成長を求める大きな市場を確立しました。

暗号AIエージェントとは何か？

本質的に、暗号AIエージェントは、ブロックチェーンネットワーク上で動作する人工知能を備えた自律的なソフトウェアプログラムです。実際的には、暗号におけるAIエージェントは、しばしば暗号通貨を保有し取引しながら情報を知覚し、意思決定し、行動を実行できるボットやデジタルエンティティとして存在します。時にはチャットボットのようなアシスタントとして、あるいはバックグラウンサービスとして暗号ウォレットにアクセスする形式をとります。彼らが新しいのは、進化したAI（「頭脳」のため）とブロックチェーンベースの資産と操作（「代理」のため）の組み合わせにあります。

専門家によれば、これらのエージェントは自然言語理解（NLU）や会話型AIなどの最先端AI技術を活用して、ユーザーやデータと対話します。市場に関する複雑な質問に答えたり、個別に調整された財務アドバイスを提供したり、チャットインタフェースでユーザーが暗号タスクを進める際のガイドとなることができるのです。 まるで暗号に専念し、最新の市場知識で駆動されるAlexaやSiriのようです。何よりも重要なことに、単にチャットするだけでなく、暗号AIエージェントはユーザーの代わりに直接行動を起こすことができます。たとえば、特定の条件が満たされたときに取引を実行したり、ウォレット間で資金を移動したり、さらにはスマートコントラクトを展開することさえあります。

伝統的な暗号取引ボットや単純なスクリプトとは異なり、これらのAIエージェントは通常、より適応性があり「知的」です。同様のことを考えれば、取引ボットが固定された公式を追う計算機に似ている一方、AIエージェントは条件が進化するにつれてその戦略を動的に調整できるアナリストに似ています。

多くのAIエージェントには独自の暗号ウォレットやデジタル資産が与えられており、ある程度の金融自律性を持つことが特徴です。CoinMarketCapの解析では、自律暗号エージェントは**"独自の暗号ウォレット"を持つデジタル起業家のようであると示されています。これは、エージェントが資金（ユーザーや投資家から提供されることが多い）を持ち、その資金を使ったり投資したり、さらには他人に支払いをしたりできることを意味します。実際に、一部のエージェントは他のエージェントや人間のフリーランサーを「雇う」ことがあります。たとえばAIエージェントは、自動でデータフィードに支払いをしたり、コンテンツを作成するためにグラフィックデザインなどのサービスを（暗号による支払いで）購入したり、貢献者に対して報酬を支払ったりすることがあります。これが、通常のAIチャットボットとは異なる点です：暗号エージェントには経済的代理性**があります。それは自らの決定をドルやセント（正確にはトークンやWei）で裏付けることができ、エキサイティングな可能性と新たなリスクの両方の扉を開きます。

AIエージェントと通常のチャットボットの違いを強調することも重要です。一見すると、AIエージェントとチャットインタフェースを通じて会話することがありますが、内部では真のエージェントは自律的で目標志向です。ある業界のコメントリーには、このように述べられています：_「これは、 Content: コマンドまたはクエリ。NLPを使用して、エージェントはユーザーの指示や質問を自然言語で理解できます。例えば、ユーザーがエージェントに「市場を監視して、価格が25,000ドルを下回ったら0.5 BTCを買う」と言うことができます。エージェントの言語モデルはこれを解析し、意図（ビットコインを購入）と条件（価格 < 25kドル）を認識します。現代のLLMは高度な理解を可能にし、そのためエージェントは詳細な要求も処理でき、必要に応じて明確化の質問をすることもできます。

• APIやフィードを介したデータ取得：何をするべきかを知ったら、エージェントは必要なデータを収集します。例えば、トレーディングエージェントは信頼できる市場データAPIから現在のBTC価格を取得するでしょう。AIエージェントは通常、さまざまなアプリケーションプログラミングインターフェース（API） – 取引所の価格フィード、DeFiプロトコルデータ、オンチェーン分析、ソーシャルメディアの感情などと統合されています。高度なエージェントは、反復増強生成（RAG）技術を使用して、応答や決定を行う際にリアルタイム情報を取得します。また、過去のデータベースを使用したり、ウェブ検索を実行することもあります。これによりエージェントは盲目的な操作を避け、常に最新の情報を更新します（これは迅速に動く市場でAIエージェントが静的アルゴリズムに勝る理由の1つです）。

• AIの推論と意思決定エンジン：次に来るのはエージェントの「頭脳」で、通常はLLMと可能であれば専門的なモデル（予測、リスク評価など）の組み合わせです。入力とデータを手にしたエージェントは、状況を分析して行動を決定します。例を続ければ、エージェントのロジックは価格が25kドル以下かチェックします。このロジックは、ユーザーが設定した単純なルールまたはAIが学んだより複雑な戦略（技術指標分析など）である可能性があります。多くの暗号エージェントは、強化学習や他のAI計画技術を統合してオプションを評価します。例えば、エージェントは結果をシミュレートするかもしれません。「今買うとどうなるか、待つとどうなるか」。DeepSeek-R1のような強力なオープンソースモデルの登場により、推論能力が大幅に向上しました。DeepSeek-R1の高度な推論により、エージェントは専有モデルに依存するより少ないコストで戦略を計画し適応することが可能になりました。事実、DeepSeek-R1に基づいた最初の暗号AIエージェントは2024年後半に、オンチェーンエージェントを効果的に駆動できることを証明するために立ち上げられ、強化学習だけで最適な行動を学びました。

• オンチェーン実行（スマートコントラクトとウォレット）：決定が下されると、エージェントはブロックチェーンシステムと対話してそれを実行します。BTCの価格が24,900ドルに下がった際にトレーディングエージェントが買い注文を実行します。どうやってですか？それが暗号取引所に接続されている場合、ユーザーのアカウントで取引所のAPIを使用することも可能です。完全にオンチェーンであれば、エージェントは分散型取引所（DEX）のスマートコントラクトを呼び出して、ステーブルコインを0.5 BTCにスワップすることもできます。エージェント自身の暗号ウォレットがここで動き、すでにステーブルコインを保持していたり、ユーザーのウォレットから資金を使用する許可を事前に得ている可能性があります。一部のエージェントはスマートコントラクト自体として実装され、または指示を信頼できる形で実行するために一連のスマートコントラクトを使用します。他はオフチェーン（クラウドサービスやボットとして）で動作しますが、何かオンチェーンで行う必要がある時はプライベートキーで取引に署名します。いずれの場合も、ブロックチェーンはエージェントの選択の実行層を提供し、取引、資金の移動、NFTの鋳造、または他のコントラクトのデプロイが行われます。例えば、Virtuals ProtocolはエージェントをERC-20トークンとしてトークン化し、オンチェーンのアイデンティティを与えることで、エージェントがそのトークンインスタンスおよび関連モジュールを使用してEthereumベースのアプリケーションと簡単に対話できるように標準化します。

• 学習と適応：多くのAIエージェントには改善のためのフィードバックループがあります。これは明示的な学習（新しいデータでモデルの更新）または暗黙的な（結果に基づいて戦略を調整）である可能性があります。あるエージェントは使用した特定のDeFiプールが予想より低く、次回避けるように「学習」するかもしれません。また、ユーザーからのフィードバックを受け取ることもできます（「そのアドバイスは役に立ちませんでした」）そしてそれを反映させます。アイディアは、暗号エージェントは静的なアルゴリズムではないということです; 理想的には、条件が変わるにつれて継続的に改善する（または最低でも更新される）ことです。2025年第1四半期には、この方向での多くの実験が行われていました – 例えば、価格データとソーシャルメディアの感情を組み合わせて取引決定を練り上げるマルチモーダル入力を使用するエージェントや、より体系的に考えるための**「Chain-of-Thought」プロンプト**（AI技術）を用いることなどです。すべてのエージェントがまだ真に自己学習しているわけではありませんが、行動だけでなく戦略形成における自律性を増大させる傾向があります。

要約すると、暗号AIエージェントはAI駆動の洞察とブロックチェーンアクションを結合することで機能します：目標を理解し、関連するソースからデータを収集し、AIモデルを使用して最善の行動を決定し、その後トランザクションやコントラクトコールを通じてオンチェーンで行動します。このループは継続的に実行し、機械スピードで動作します。人間は一般的なパラメータや目標を設定できますが、エージェントは日々または秒単位の決定を処理します。ユーザーにとっては、とても熟練した（そして疲れ知らずな）デジタルアシスタントに業務を委ねているかのようです。暗号エコシステムにとって、それはアルゴリズムが自ら調整して実行する活動の増加を意味し、非常に興味深い発展です - 本質的に、市場やネットワークで人間と共に参加している自律経済エージェントです。

使用例: AIエージェントが暗号にどのように利用されているか

2025年第1四半期にAIエージェントが多くの注目を集めた理由の一つは、暗号セクターにおける膨大な可能な使用例の広さです。これらは理論的なアイデアだけではありません – 初期の実装にもかかわらず、AIエージェントはいくつかの有用（そして時には新奇な）機能を遂行しているのが見られました。以下では、2025年第1四半期の終わりまでに顕著な暗号AIエージェントの実例について、DeFi、トレーディング、DAO、NFT、ゲームにおいて出現したものを探求します。

DeFi: 利回りの最適化と自動金融 (DeFAI)

分散型金融はAIエージェントにとって肥沃な土地であることを証明し、いわゆる「DeFAI」 – DeFiとAI駆動の自動化の融合をもたらしました。利回りファームや流動性プール、貸付プロトコルの複雑な世界では、個々のユーザーがどこで最良のリターンや最小のリスクがあるのかを追跡するのは非常に困難です。AIエージェントは自律的なマネーマネージャーとして行動し始めています。

エキスパートによれば、洗練されたエージェントは常にAPY、流動性の深さ、プロトコルリスクを監視し、一連のDeFiプラットフォームに渡って資産を自動的に最良の収益を得るための最適な場所に移動します。例えば、ステーブルコインの預金を管理するAIエージェントが、より高い金利を見つけるたびに異なる貸付プロトコル（Compound、Aave、新しいプラットフォームなど）間で資金をシフトし、同時にスマートコントラクトのリスクや流動性を評価してトラップを避けるというような動きをします。 Content: agents](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs) that specialize (one finds best rates, one executes rebalancing, another handles insurance via Nexus Mutual, etc.) could dramatically improve yield outcomes and risk management. This aligns with the idea of “money legos” in DeFi, now with AI glue in between.

コンテンツ: 特化型エージェント（最適なレートを見つけるもの、リバランスを実行するもの、Nexus Mutualを通じて保険を処理するものなど）は、利回りの結果とリスク管理を劇的に改善する可能性があります。これは、DeFiにおける「マネーレゴ」のアイデアに一致し、その間にAI接着剤が入っています。

In short, AI agents in DeFi aim to maximize returns and manage risks automatically, giving even casual users a chance to benefit from complex strategies. This use case is a direct evolution of the robo-advisors and automated portfolio managers seen in traditional finance, upgraded for crypto’s decentralized and fast-moving landscape.

要するに、DeFiにおけるAIエージェントはリターンを最大化し、リスクを自動的に管理することを目的としています。これにより、カジュアルなユーザーでも複雑な戦略から恩恵を受ける機会が得られます。このユースケースは、伝統的な金融で見られるロボアドバイザーおよび自動ポートフォリオマネージャーの直接的な進化形であり、仮想通貨の分散型かつ急速に進化する環境に対応しています。

Trading and Investment: Autonomous Traders and Analysts

取引と投資: 自律型トレーダーとアナリスト

If there’s one arena where speed and data analysis reign supreme, it’s trading – and AI agents have made a big impact here. Crypto markets run 24/7 globally, and split-second decisions can yield big differences. AI trading agents emerged to capitalize on that, functioning as tireless traders and market analysts that execute strategies around the clock.

スピードとデータ分析が支配的な分野があるとすれば、それは取引です。そしてここでAIエージェントは大きな影響を与えました。仮想通貨市場は24時間365日全球的に稼働しており、瞬時の意思決定が大きな違いを生むことがあります。AIトレーディングエージェントはその利点を活用するために登場し、戦略を絶え間なく実行する疲れ知らずのトレーダーと市場アナリストとして機能しています。

Q1で最も話題になった例の1つがAIXBTであり、実質上、仮想通貨取引のインフルエンサーとなったAIエージェントです。レポートによると、AIXBTは400以上のトップ仮想通貨インフルエンサーの意見とオンチェーントレンドをスキャンし、合成された市場インサイトをリアルタイムで共有しています。このエージェントのキュレーションされた分析は非常に人気を博し、大きなフォロワーを獲得しました（一部のデータでは2025年初めまでにCrypto Twitterの「マインドシェア」の_3%_を占めたと示唆されています）。関連するトークンは$500 millionを超える評価額に達しました。事実上、AIXBTは情報アービトラージをビジネスに変えました。人間より迅速かつ包括的に市場のセンチメントを消化することで、貴重なコールとコメントを提供し、そのエージェントの「判断」に人々が本物の資金で価値を見出しました。

Beyond social feeds, many AI agents directly engage in algorithmic trading on exchanges. These range from relatively simple bots enhanced with AI forecasting models, to very complex systems. An Autonomous Trader AI can ingest real-time intelligence (prices, order books, news) and place orders with sub-second timing​. Unlike a rigid high-frequency trading algorithm, the AI-driven trader might adapt its strategy if it notices regime changes – for example, if a market that was range-bound starts trending, it could switch from mean-reversion tactics to trend-following. Such adaptability was showcased by agents that participated in volatility arbitrage during news events: they could interpret a breaking news headline (using NLP), predict the market impact, and adjust positions accordingly within moments.

ソーシャルフィードを超えて、多くのAIエージェントが取引所でのアルゴリズム取引に直接関与しています。これらは、比較的シンプルなボットにAI予測モデルを強化したものから、非常に複雑なシステムまで様々です。自律型トレーダーAIはリアルタイムのインテリジェンス（価格、オーダーブック、ニュース）を取り込み、サブセコンドタイミング​でオーダーを出すことができます。硬直した高頻度取引アルゴリズムとは異なり、AI主導のトレーダーは、レジーム変更に気付くと戦略を適応させることができます。たとえば、レンジバウンドしていた市場がトレンドを始めた場合、平均回帰戦術からトレンドフォローに切り替えることができます。このような適応能力は、ニュースイベント中のボラティリティ・アービトラージに参加したエージェントで実証されました: 彼らはブレイキングニュースの見出しを（NLPを使用して）解釈し、市場影響を予測し、瞬時にポジションを調整します。

We also saw AI agents used by individuals as personal trading assistants. Imagine telling an agent, “Monitor Ethereum and if it starts dropping fast, sell some of my position, otherwise gradually buy on dips.” The agent then handles execution. This frees traders from staring at charts 24/7. Some crypto trading platforms integrated AI bot studios where users could configure their own agent with plain language rules and have it trade via API keys. The combination of GPT-4 (and its successors) with trading APIs enabled a new wave of “DIY AI traders” without needing coding skills.

また、個人がパーソナルトレーディングアシスタントとしてAIエージェントを使用する様子も見られました。エージェントに、「Ethereumを監視して、急速に下落し始めたら、私のポジションの一部を売却し、それ以外の場合は徐々にディップで買い増して」と指示することを想像してみてください。エージェントはその実行を担当します。これにより、トレーダーは24/7のチャートを見つめ続けることから解放されます。いくつかの仮想通貨取引プラットフォームは、AIボットスタジオを統合し、ユーザーが自分のエージェントを平易な言語ルールで構成し、APIキー経由で取引させることができました。GPT-4（およびその後継）のトレーディングAPIとの組み合わせにより、コーディングスキルを必要としない新しい「DIY AIトレーダー」の波が到来しました。

Significantly, multi-agent setups were applied in trading too. As described earlier, an ecosystem might have one AI agent as the Market-Scanner, another as the Trade Executor, and another as the Risk Manager​. By splitting roles, each agent can specialize and then share information or commands among themselves. For example, one agent might solely focus on analyzing Twitter sentiment or big wallet movements (whale alerts) and signal another agent when something noteworthy occurs, like “large inflow to exchange detected, possible sell-off incoming.” The trading agent receives that and perhaps reduces exposure preemptively. All of this can occur with no human in the loop, creating an autonomous trading stack that operates continuously.

特に、取引においてもマルチエージェント設定が適用されました。前述のように、エコシステムには1つのAIエージェントが市場検閲者として、別のエージェントが取引実行者として、そして別のエージェントがリスクマネージャー​として活動する場合があります。役割を分けることで、各エージェントが専門化し、その後情報や指令を共有できます。たとえば、1つのエージェントはTwitterのセンチメントや大口ウォレットの動きを分析し（クジラアラート）、他のエージェントに「取引所への大量流入が検出され、売り圧迫が発生する可能性あり」のようなことが起こると信号を送ります。取引エージェントはそれを受け取り、おそらく事前にエクスポージャーを減らします。これらすべてが人間を介さずに行われ、連続して稼働する自律型のトレーディングスタックが生まれます。

Real-world use cases in Q1 included arbitrage agents that exploit price differences across DEXs, liquidity management agents for market making, and derivatives trading agents that manage perpetual futures positions with AI-driven hedging. A few crypto funds even claimed to be using AI agents to run entire portfolios, where humans set high-level strategy and risk limits, but the AI decides the specific trades. While performance of these AI traders varies, some anecdotal reports showed them outperforming average human portfolios during the quarter, thanks largely to their ability to react instantly and emotionlessly to market moves.

Q1の実世界のユースケースには、DEX間の価格差を利用するアービトラージエージェントや、市場作りのための流動性管理エージェント、AI駆動のヘッジによって永続的な先物ポジションを管理するデリバティブ取引エージェントが含まれていました。いくつかの仮想通貨ファンドは、AIエージェントを使用してポートフォリオ全体を運用していると主張しました。人間が高レベルの戦略とリスク限界を設定し、AIが具体的な取引を決定します。これらのAIトレーダーのパフォーマンスは様々ですが、一部の逸話的な報告では、四半期中に彼らが平均的な人間のポートフォリオを上回ったことが示されています。これは主に、市場の動きに対して即時かつ感情的でない反応能力によるものです。

In summary, the trading use case for AI agents is about speed, adaptability, and breadth of analysis. They act as always-on, unemotional traders who can parse an ocean of data (prices, news, social feeds, on-chain data) and execute a plan in real time. In the volatile crypto markets of Q1 2025, that proved invaluable to many seeking an edge or simply peace of mind that “someone” (even if not human) is watching the markets on their behalf.

要約すると、AIエージェントの取引ユースケースはスピード、適応性、および分析の幅に関するものです。彼らは常に稼働し、感情のないトレーダーとして、海のようなデータ（価格、ニュース、ソーシャルフィード、オンチェーンデータ）を解析し、リアルタイムで計画を実行します。Q1 2025のボラティリティの高い仮想通貨市場では、エッジを求める多くの人々にとって、あるいは単に「誰か」（たとえ人間でなくても）が自分たちの代わりに市場を監視しているという安心感が、非常に貴重であることが証明されました。

DAOs and On-Chain Governance: AI Agents as Decision-Makers

DAOとオンチェーンガバナンス: 意思決定者としてのAIエージェント

Decentralized Autonomous Organizations (DAOs) are essentially group governance mechanisms on blockchain – they manage funds or protocols by collective voting. Interestingly, AI agents have started to participate in DAOs, and even run some. This is a case of autonomy at the organizational level: can an AI agent act as a governing member, or even be the core of a DAO, making decisions for the community’s benefit?

分散型自律組織（DAOs）は基本的にブロックチェーン上のグループガバナンスメカニズムであり、集合投票によって資金やプロトコルを管理します。興味深いことに、AIエージェントがDAOsに参加し始め、さらには一部を運営している事例があります。これは組織レベルでの自律性の例です: AIエージェントがガバニングメンバーとして行動することができるのか、あるいはコミュニティの利益のために意思決定を行うDAOのコアになることができるのでしょうか？

One headline-grabbing instance is ai16z as mentioned earlier. The project is described as the first DAO led by an autonomous AI agent. In practice, ai16z has an AI persona modeled after Marc Andreessen, making investment decisions in a venture-capital-like fashion​. The token holders essentially bet on the AI’s acumen to allocate capital wisely. The agent uses a multi-agent simulation framework called Eliza to interact across platforms and maintain a consistent “personality”​. It even has governance votes where the AI’s proposals are executed if token holders consent. This flips the usual DAO script: instead of humans proposing and voting while bots execute automatically, here an AI proposes actions and humans vote to ratify or veto them. The success of ai16z’s token (reaching $2B market cap and offering a sizable APY for staking​) indicates that many found this concept appealing – trusting an AI to run an investment DAO based on data-driven logic, presumably free of human biases.

注目を浴びた例の1つは、前述のai16zです。このプロジェクトは、自律型AIエージェントによって導かれる最初のDAOとして説明されています。実際には、ai16zはマーク・アンドリーセンモデルのAIペルソナを持ち、ベンチャーキャピタルのような方法で投資決定を行います。トークン保有者は本質的にAIの資本配分の賢明さに賭けています。エージェントは、Elizaと呼ばれるマルチエージェントシミュレーションフレームワークを使用して、プラットフォーム全体でインタラクションし、一貫した「人格」を維持します。トークン保有者が同意すれば、AIのプロポーザルが実行されるガバナンス投票もあります。これは通常のDAOスクリプトを逆転させています: 人間が提案して投票し、ボットが自動的に実行する代わりに、AIが行動を提案し、人間がそれを批准または拒否します。ai16zのトークンの成功（$2Bの市場評価に達し、ステーキングでかなりのAPYを提供​した）から、多くの人々がこのコンセプトを魅力的に感じたことが示されています。データ駆動のロジックに基づいて投資DAOを運営するAIに信頼を寄せ、推測ではありますが人間の偏見から解放されていると考えられます。

Beyond fully AI-led organizations, AI agents also serve as analysts or delegates in more traditional DAOs. Some DAOs have thousands of proposals, forum posts, and off-chain discussions – too much for any one person to follow. AI agents have been deployed to summarize governance proposals, assess potential impacts, and even cast votes automatically according to preset criteria. For example, a DeFi protocol’s treasury DAO could employ an AI agent to scan all funding requests and flag those that meet certain ROI or risk criteria, then auto-vote “Yes” or “No” based on that analysis. This kind of agent acts as a proxy for a voter (be it an individual or an entire community that entrusted it). In Q1 2025, there were early experiments where smaller token holders pooled their votes and let an AI agent vote on their behalf, effectively creating an “AI delegation pool” in governance. The agent would vote in what it determined was the pool’s best interest, after analyzing arguments and on-chain metrics.

完全にAIが主導する組織を超えて、AIエージェントはより伝統的なDAOsのアナリストまたは代理者としても役立っています。一部のDAOsには、何千もの提案、フォーラム投稿、オフチェーンディスカッションがあり、一人の人間では追い切れない量です。AIエージェントは、ガバナンス提案を要約し、潜在的影響を評価し、事前に設定された基準に従って自動的に投票するために展開されています。例えば、DeFiプロトコルのトレジャリーDAOは、AIエージェントを採用して、すべての資金リクエストをスキャンし、特定のROIまたはリスク基準を満たすものにフラグを立て、それに基づいて自動的に「はい」または「いいえ」と投票させることができます。このようなエージェントは、投票者（それが個人であるか、またはそれに信託されているコミュニティ全体であるかに関係なく）に代わる代理として機能します。2025年第1四半期には、小規模なトークン保有者が投票をプールして、それを代わりにAIエージェントに投票させるという初期の実験が行われ、効果的にガバナンスにおける「AI代理プール」を作り出しました。このエージェントは、議論やオンチェーンメトリクスを分析した後、プールにとって最善の利益であると判断したものに投票します。

Another intriguing use case is AI treasurers. DAOs often hold large treasuries that need managing – investing in yield, diversifying assets, budgeting expenses. AI agents can take on the role of treasury management, deciding how to allocate funds under guidelines given by the community. A DAO might say, “keep X months of runway in stablecoins, allocate Y% to low-risk yield, Z% to growth opportunities,” and an AI agent could then implement that policy and adjust it as markets change. This is similar to the DeFi use case but operating within the bounds of a community’s mandate.

もう一つの興味深いユースケースは、AIトレジャラーです。DAOsはしばしば大規模なトレジャリーを保有しており、これを管理する必要があります。収益に投資したり、資産を多様化したり、支出の予算を組んだりします。AIエージェントは、コミュニティから与えられたガイドラインに従って資金を配分する役割を担うトレジャリーの管理を行うことができます。DAOは、「安定コインでXヶ月分の資金を保有し、Y%を低リスクの利回りに、Z%を成長機会に配分する」と言い、AIエージェントがそのポリシーを実施し、市場が変動すると調整することができます。これはDeFiのユースケースに似ていますが、コミュニティの指示範囲内で運営されています。

The benefit of AI in governance is again efficiency and data processing. An AI agent doesn’t get bored reading 50 forum posts about a proposal – it can summarize them in seconds and extract the key points. It can detect patterns (e.g., “this proposal is similar to last quarter’s which failed, likely concerns will be X, Y, Z”). In theory, it can be more objective too – not swayed by politics or personal gain, if programmed to maximize the DAO’s long-term metrics.

ガバナンスにおけるAIの利点は、再び効率性とデータ処理能力です。AIエージェントは、提案に関する50のフォーラム投稿を読んでも退屈しません – 秒でそれらを要約し、重要なポイントを抽出することができます。パターンを検出することもできます（例：「この提案は前四半期の失敗した提案と似ているので、懸念はX、Y、Zの可能性がある」）。理論的には、政治や個人的な利益に左右されず、DAOの長期的なメトリクスを最大化するようにプログラムされていれば、より客観的である可能性もあります。

However, giving power to AI in DAOs is also contentious. There’s an ongoing debate: code is law, but can code truly understand the social and long-term implications of decisions? By Q1 2025, the approach was cautious: AI agents mostly advised or executed clearly defined tasks, rather than unilaterally steering DAOs (aside from bold experiments like ai16z). Still, the trend is that as AI agents prove themselves in narrower roles, communities might trust them with broader responsibilities.

しかし、DAOsにAI権限を与えることには議論があります。「コードは法律である」という議論が続いていますが、コードは本当に社会的および長期的な意思決定の影響を理解できるのでしょうか？2025年第1四半期までのアプローチは慎重でした。AIエージェントは_主に助言_ または明確に定義されたタスクを実行し、一方的にDAOs を操縦することはありませんでした（ai16zのような大胆な実験を除いて）。それでも、AIエージェントがより狭い役割で証明されるにつれて、コミュニティーはより幅広い責任を任せる可能性があるという傾向があります。Content: より多くの権限。2025年の後半には、AIエージェントによって作成されたDAO提案が、コミュニティがエージェントの健全な意思決定の実績を認識しているために可決されることが考えられます。

要約すると、DAOにおけるAIエージェントは、提案の分析や投票の代理からエクスペリメンタルな組織における完全な自律的なリーダーに至るまで、知的な参加者として機能しています。これは、「自律的」とは何を意味するかを拡張しており、実行においてだけでなく、意思決定においても自律的である可能性を示しています。

NFTsとクリエイティブコンテンツ: 創作者およびキュレーターとしてのAIエージェント

過去数年のNFTブームは主にデジタルアートとコレクタブルについてであったが、AIエージェントは新しい次元を追加しています: 動的コンテンツの作成とインタラクション。2025年第1四半期には、新しいコンテンツの生成や既存のコレクションまたはコミュニティの管理において、NFTおよびクリエイター経済に新しい役割を果たすAI駆動エージェントが見られるようになりました。

AI生成アートやコレクタブルは簡単な応用例の一つです。「Generative NFT agents」を実験しているプラットフォームは、AIが特定のパラメータに基づいて新しいNFTアートワークや音楽を継続的に作成し、トレンドにも反応することを許可しています。例えば、あるAIエージェントは、NFT市場でどのスタイルやテーマがよく売れているかをモニターし、その後それに応じてスタイルを調整し、新しい作品を作成して販売するためにミントし、リストすることができます。このようにして、エージェントは自律芸術家として機能します。

あるNFTコレクターは、音楽NFTを作曲したり、トレーディングカードのデザインを作成したりするようなエージェントを設置しています。エージェントはマーケットプレイスに自動的にリストし、価格を管理することができ（売れない場合に価格を下げたり、需要が高ければ上げたりすることも）、売上をウォレットまたは所有者に転送することもできます。生成アートのAI自体は新しくありませんが、それをオンチェーンでのミントおよび販売タスクと統合することは、AIが創作するだけでなく、それ自体で商業化するフルパイプラインを作成します。

もう一つの利用ケースは、NFTプロジェクトのコミュニティ管理です。人気のあるNFTコレクションは、多くの場合、Discord/Telegramコミュニティを持ち、モデレーション、FAQ回答、エンゲージメントを必要とします。AIチャットエージェントが、24時間体制のコミュニティガイドとして活動し、ホルダーの質問に答え（例: 「NFTオーナーの次のエアドロップはいつですか？」）、NFTのステークまたは使用方法に関する情報を提供し、おしかけてくる質問に伝説を作る（一部のNFTプロジェクトには架空の伝説や物語があり、AIエージェントがキャラクターとしてロールプレイすることにより、コミュニティをより没入的にします）。AIエージェントに関するある記事は、そのようなエージェントが新参者にクリプトの専門用語を簡略化して教育的支援を提供できると述べています​ - これは、新参者がプロジェクトを理解するのを助ける必要があるNFTコミュニティにも拡張されます。これらのインタラクションを自動化することで、プロジェクトは特にタイムゾーンを超えて24時間体制の人間のモデレーターなしでコミュニティのエンゲージメントを維持しました。

また、仮想インフルエンサーまたはAI駆動のパーソナリティとして、AIエージェントとNFTの間にクロスオーバーもあります。すでにTwitterでのAIXBTに言及しました。それ自体が一種のNFTと考えることができる - それが静的なイメージではなく、フォロワーとトークン化された価値を持つデジタルペルソナなのです。類似プロジェクトとして、バーチャルプラットフォーム上のLunaがAIボーカリストおよびソーシャルメディアパーソナリティとしてのAIエージェントを展示しています​。Lunaの使命は、そのフォロワーを10万人に成長させること​であり、実際に現実世界のアーティストにグラフィティを依頼し、コンテンツ作成のために他のAIエージェントを雇うために自身の財務を費やすこともあります​。

このように、AIエージェントとNFT（ユニークなデジタルキャラクターとして）と（自律的な行動者としての）AIエージェントの間で境界が曖昧になっています。大まかに言えば、Lunaは生きているようなNFTキャラクターのようなものであり、彼女の名声とトークン価値を高めるために意思決定を行います。ゲームキャラクター、バーチャルアイドル、ブランドマスコットを代表する同様のAIエージェントを想像することができます。それらはファンと交流し、自律的にマーケティング活動を行うかもしれません。彼らは自分たち限りのNFTコレクタブルをファンにドロップするかもしれません。この自律的な仮想インフルエンサーの概念は、NFTおよびAIトレンドの両方から生まれました。

Luna AIとその能力

NFTコレクターまたはクリエーターの観点から見ると、AIエージェントはポートフォリオ管理および発見にも役立ちます。エージェントはNFTコレクションを管理することができます: 市場価値を追跡し、買い手や取引の機会を見つけ、好みに合った注目のドロップを知らせ、または設定された限度内でオークションに入札することさえもできます。NFTマーケットプレイスの過剰負担を考えると、有望なものをキュレーションするAIを持つことは価値があります。一部のサービスでは2025年第1四半期にAI「アドバイザー」を提供し、異常なオンチェーン活動（例えば、クジラ購入があり、価格上昇が予想される可能性があるもの）を持つNFTプロジェクトを教えてくれるサービスがありました。

具体的な例としてKuroro Wilds（Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gamingで引用）がプレイ・トゥ・エアドロップキャンペーンの一部としてAIエージェントを使用しました。このRPGゲームでは、キャンペーンのAIエージェント（またはAIシステム）がプレイヤーのクエスト完了およびソーシャルタスクを監視し、その後差し迫ったKUROトークンに転換可能なポイントを報酬として与えました​。これは本質的にAI駆動の配布メカニズムであり、行動をアルゴリズム的に検証し、報酬を配ることによって正当なプレイヤーエンゲージメントを確保するものです。これは何千人ものプレイヤーに対して手作業で行うには面倒なことです。それは、プレイヤーが参加するにつれて調整される動的で応答性のある報酬システムを作り、エアドロップをよりエンゲージングで公正なものにしました。広い意味では、NFTやゲームプロジェクトは、リアルタイムで報酬プログラム、エアドロップ、またはゲーム内経済を管理するために、同様にエージェントを採用することができます。

要約すると、NFTおよびクリエイティブ暗号界におけるAIエージェントは創作者、キュレーター、および管理者として機能します。それらはコンテンツ（アート、音楽、物語）を生成し、常時稼働の代表者としてコミュニティとやり取りし、デジタルコレクタブルの収集および配布を最適化します。これはNFTに新しい命を吹き込み、静的なメディアを超えて、メタバースの進化する概念により近い生きた存在またはサービスに近づけるものです。

ゲームとメタバース: 自律ゲーム参加者

ブロックチェーンゲームとメタバースプラットフォームは、AIエージェントを採用して、より動的かつ双方向の世界を作り出し始めました。ゲームは本質的に複雑なルールのシステムであり、AIがナビゲートして最適な戦略を見つけたり、知的なキャラクターをシミュレートしたりするための理想的な遊び場です。2025年第1四半期までに、AIエージェントがクリプトゲーム内で**プレイヤーおよびノンプレイヤーキャラクター（NPC）**としての早期利用が見られるようになりました。

プレイヤーサイドでは、AIエージェントは、ユーザーのために報酬を得るためにプレイトゥアーン（P2E）ゲームをプレイすることができます。これはボット行為のように聞こえるかもしれません（そして実際、微妙な線を越えています）が、一部のゲームでは、特定の形式の自動化を許可または奨励さえしているものがあります。例えば、定期的なタスクがトークンを獲得するバーチャルワールドゲームでは、ユーザーはAIエージェントを展開してそのタスクを連続的に行うことができます。基本的なマクロとは異なり、AIエージェントはゲームのメカニズムを学び、そのプレイスタイルを最適化することができ、ゲーム内経済で新しい戦略やアービトラージの機会を発見する可能性もあります。AIエージェントが複数のゲームアカウントを実行して交換で取引可能なゲーム内トークンを完全にファーミングする事例があり、実質的に自律的な「奨学金」（Axie Infinityの日々からの借用語）として機能しました。しかし、ゲーム開発者は注意を払っており、エージェントの使用を無制限にするとゲームのバランスが崩れる可能性があるためです。より興味深いアプリケーションとはゲームがエージェントをデザインされた方法で統合する場合です。

例えば、前述のRPGゲームKuroro Wildsは報酬システムにAIエージェントを使用しただけでなく、そのゲームプレイにおけるAI駆動キャラクターへの道を開く可能性があります。Kuroro Wildsの説明のストーリーとクエストが魅力的であることを強調しています​ 。AIエージェントは、一部のモンスターやクエスト提供者を制御し、プレイヤーの行動に適応することを想像できます。Kuroro自体がそれを完全に実行しているわけではありませんが、他のプロジェクトはAIでパワーアップされたNPCを示唆しています。ブロックチェーンゲーム内のNPCエージェントは、プレイヤーがどのように行動するかに応じて、難易度や対話を調整することができ、エコノミーがバランスを保つために、AIがそれらのドロップを供給/需要に基づいて調整できる可能性があります。

もう一つの領域は、メタバースプラットフォームです - NFTsとリンクされることが多い共有仮想空間です。AIエージェントは、これらの世界でのバーチャルアシスタントまたは歓迎者として使用されます。例えば、ある仮想ギャラリーに入ると、AIエージェントがあなたを歓迎し、アートについての質問に答え（IPFSまたはNFTのブロックチェーン由来から情報を引き出し）、スマートコントラクトのインタラクションを通じて購入を促進することもできます。要するに、彼らはメタバースの「AIローカル」として機能し、それをより生き生きとしたものにします。これらのエージェントがいなければ、多くのメタバース空間は実際の人々が同時にログインしていない限り、空いて見えることがよくあります。エージェントはそのギャップを埋め、24時間体制で存在することができます。

Axie Infinityのようなゲームは歴史的に自動化スクリプトを使用していましたが、2025年第1四半期のエージェントははるかに進化しており、実際に競争プレイで戦略を立てることができます。コミュニティでは、強化学習でトレーニングしてブロックチェーンゲームで優れるAIエージェントを開発する話題がありました。それは一日、チェーン上でのAI対AIの競技（トークンを賭けた新しい観戦スポーツに似たAIチェス大会のようなもの！）につながるかもしれません。初期の実験ではAIが学習する事例がありました。以下の内容を英語から日本語に翻訳します。ただし、マークダウンリンクは翻訳をスキップします。

コンテンツ: ブロックチェーン上のトレーディングカードスタイルのゲームでは、人間のプレイヤーが気づかなかった新しいカードコンボを見つけることがあります。このような探求はゲームメタを豊かにし、開発者が特定のアセットが強すぎるかどうかを識別するのに役立つことがあります。

要約すると、ゲームにおいて、AIエージェントはヘルパーとしても挑戦者としても機能します – プレイヤーのために退屈な部分を自動化することができ（トークンの獲得、反復的なクエストの実施）、またゲームの一部として機能することもできます（スマートなNPCや動的イベント）。最終的なビジョンは、AI駆動のコンテンツとキャラクターにより、ほぼ自律的に運営されるゲームであり、元の開発チームが退いても進化し続けることができるゲーム世界を想像できることです。

まだ初期段階ですが、2025年第1四半期は、AIエージェントがどのようにしてWeb3ゲームをより自律的で没入型の体験に変えることができ、お会いするキャラクターがすべて人間ではなくても、そのエコシステムにとって有益である可能性があることの一端を示しました。

この分野を牽引する主要なプラットフォーム、プロジェクト、およびAIエージェントトークン

AIエージェントのトレンドが始まると、特定のプラットフォームとプロジェクトがこの新しいエコシステムのバックボーンとして浮上し、それぞれが異なる方法で貢献しました – インフラを提供するものから、投資家が群がる人気トークンを発行するものまで。ここでは2025年第1四半期にAIエージェントの分野を形成する主要なプレイヤーとトークンを紹介します：

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): AIエージェントの爆発の中心地としばしば言及されるVirtualsは、AIエージェントをオンチェーンで作成、展開、収益化することを容易にする分散型プラットフォームです。VirtualsはGAME (Generative Autonomous Multimodal Entities)というフレームワークを提供し、最小限のコードでエージェントを構築できます。ユーザーはAIエージェントを設計（ミッションを定義し、言語や視覚のようなAIモデルをプラグインし、権限と予算を設定）し、VirtualsでERC-20トークンとしてミントすることができます。この革新、つまりトークン化されたAIエージェントは鍵となります – エージェントは所有され、取引でき、それ自身のマイクロエコノミーを持つことができるからです。例えば、エージェントが人気または収益性を持てば、そのトークンの需要が上昇し、ホルダーに利益をもたらします。Virtualsはまた、共同所有モデルを導入し、複数の開発者がエージェントで協力し、その収益を分配することができます（オンチェーンルールを通じて配布）​。

2024年末から2025年1月にかけて、Virtualsは大きな成長を遂げました。そのネイティブトークンVIRTUALは約850%上昇し、1月にはATH達成し、報告時点では約1.22ドルで取引され、ほぼ$800Mの時価総額を誇っていました。これはAIエージェント関連のトークンの時価総額で2番目に大きいものでした。この成長は主要なエコシステムのマイルストーンによって推進されました：共同所有のためにCoinbaseのBaseチェーンで機能をローンチし、Virtualsで構築されたいくつかのAIエージェントがエンターテインメントでバイラルなポピュラリティを達成しました（前述のLunaボーカリストのように）​. さらに、VirtualsはAIランチパッドとしても運営されています – CLANKER、VVAIFU、MAXのようなプロジェクトがVirtualsを使ってエージェントを開始し、プロトコル収益として$60 millionを超えるに貢献しました​. 簡単に言うと、VirtualsはAIエージェントにおけるイノベーションの主要なプラットフォームであり、その結果そのトークンとネットワークに価値をもたらしています。

• ai16z (AI16Z token): このプロジェクトは、VCレジェンドへの洒落のオマージュとして、そしてAI管理のDAOの先駆的なモデルとして注目を集めました。2024年後半に開始されたai16zは、分散型ベンチャーファンドの運営責任者としてAIエージェント（Andreessenにちなんで「Marc」と名付けられた）を導入しました​。エージェントは、さまざまなプラットフォーム間で決定を調整するElizaマルチエージェントフレームワークを使用して、一貫した戦略を維持します。AI16Zトークンは、ガバナンスとユーティリティの役割を果たします – ホルダーは提案に投票できますし、エコシステム内での取引にトークンが使用されます​。プロジェクトはまた、興味深い経済パラメータである固定供給量1.1 billionトークンを設定し、参加を奨励するためai16zPOOLによる高いステーキング利回り（約31.4% APR）を提供しました​。

2025年1月までに、ai16zの時価総額は$2 billionに急増し、大きな関心を反映しました。これは、コミュニティがAI管理のファンドの概念に投資する意思を示しました – つまりアルゴリズムにスタートアップ投資や取引機会の特定、場合によっては実行さえも委ねることです。ai16zの成功は、AIエージェントのマルチチェーン側面も強調しました：それはSolanaで動作し、この動向が単一のチェーンやEthereumに限定されているわけではありません​。Solanaの高スループット利用は、おそらくai16zエージェントが必要な時に迅速な取引を行うのを助けています。全体的に、ai16zは_自律組織_が存在しうることの実証となっています – 結局AIが実質的にCEOであり、暗号通貨コミュニティはそれに実質的な価値を与える意志があります。

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): すべての主要プレイヤーが2025年に新たに参入したわけではありません。**Fetch.ai (FET)は、AIエージェントの枠組みとネットワークを数年間にわたり構築してきました。2025年、Fetch.aiは SingularityNETとOcean Protocol と協力して、彼らがArtificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance)**と称するものを形成しました​。このコラボレーションは、専門分野を組み合わせることを目的としています：SingularityNETは分散AIマーケットプレイスとAGI研究の専門知識を提供し、Fetch.aiはそのエージェント技術とツール（例：エージェントベースのDeltaVプラットフォーム​​）を提供し、OceanはデータインフラストラクチャとAIトレーニングデータのマーケットプレイスを提供します​。これにより、この同盟は_分散AI開発_の最前線に位置付けられます。暗号通貨エージェントの文脈では、この同盟、特にFetch.aiの技術は、エージェントをより賢く、ネットワーク間でより相互運用可能にする基本的なツールを提供しています。### 主要なトレンドと技術：AIエージェントを駆動する

2024年後半と2025年第1四半期には、AIエージェントをクリプトでの台頭へと押し上げるいくつかの重要なトレンドと技術的発展が収束しました。これを理解することで、なぜ今この現象が起こっているのか、そして今後どこへ向かうのかを洞察することができます。

AIの「iPhoneモーメント」：高度なモデルとオープンソースの突破

AIエージェントは、AIモデルの能力の急速な進化から大いに恩恵を受けました。多くの専門家は2024年後半から2025年初頭をAIの「iPhoneモーメント」と呼び、AI技術がユーザーフレンドリーで強力になり、大量採用を促すポイントとなったとしています。次の2つの発展が際立ちます：

• 大規模言語モデル（LLMs）が新たな高みに到達: OpenAIのGPT-4（あるサークルでは「o1」と呼ばれることもある）が高い基準を設定すると、オープンソースコミュニティはLlama 2、そしてDeepSeek-R1などのモデルで応答しました。後者はDeepSeekという中国のスタートアップによって開発され、主要な米国のモデルと同等の性能を持ちながら、運用コストはごく一部であると公表されました。2025年1月にDeepSeek-R1がリリースされ、OpenAIの同等のモデルと比べて20〜50倍も安価に使用できるとされました。これは本当に画期的であり、相当洗練されたAIエージェントを実行することが、（高価なAPIを何千回も呼び出せるような財力を持たないかもしれない）さまざまなクリプトプロジェクトにとって経済的に実行可能となりました。_SwitchereのDeepSeekに関する分析_は、R1の採用がAIエージェントプラットフォームにとって、宣伝ではなく実用性に焦点を当てるコスト削減の鍵となると指摘しています（How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens）。実際に、プロジェクトは迅速にR1または同様のモデルを統合しました。たとえば、カスタムDeepSeekベースのモデルを使用したAIエージェントの最初の波が、安価に高性能を達成できることの証明として立ち上げられました（First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model）。

これらのAIの進歩が示すより広範な意味は明らかです：AIはもはやボトルネックではなくなりました；エージェントが現在備える推論、言語理解、さらにはマルチタスクさえも2022年のモデルと比較して飛躍的に進化しました。この「知能の向上」により、エージェントはより複雑なタスクを自律的に処理することができ（したがって、それらは単なるギミックではなく、実際に役立つものとなっています）、空間を民主化します。小規模なデブチームでも財政破たんせずに最先端のモデルを組み込むことができ、しばしばHuggingFaceや類似のオープンフレームワークを利用します。

• マルチモーダルおよび専門化されたAIフレームワーク: より優れたモデルと一体となって、エージェント操作に特化したフレームワークが登場しました。たとえば、Elizaフレームワークはマルチエージェントシミュレーションを可能にし、エージェントがさまざまな環境でアイデンティティと知識を維持します。Chain-of-Thought (CoT)やTree-of-Thoughts(CoT)のような手法がエージェント推論に統合され、意思決定の深さを改善しました。これは、エージェントが問題をより効果的にサブタスクに分解するのに役立ちます（「この新しいトークンを分析し、詐欺かどうかの判断をし、次に投資戦略を策定する」といった複雑なワークフローにおいて重要です）。エージェントは、ベクトルデータベースを使用した検索強化生成 (RAG) も利用し始めました。これは、エージェントが長期的な記憶を持ち、固定されたLLMのコンテキストウィンドウの制限に縛られることなく、必要な情報をオンデマンドで取得できることを意味します。これらすべてが組み合わさって、AIエージェントは先代よりも賢く、信頼性が高く、リアルタイムでの行動がより得意になりました。

これらのAIの進歩の結果は明らかです：自律的なクリプトエージェントは2025年には実際に実用的なものになりました。以前は、エージェントがモデルの制限のために頻繁に失敗したり、誤った情報を提供したりする可能性がありました。しかし、今や、ほぼGPT-4レベルの認知能力が利用可能で、かつコスト効率が良いため、エージェントは少なくとも定義された領域で、ある程度の人間の専門家と同じような動きを模倣することができます。これにより、起業家や開発者は、AIがそれを処理できることに自信を持ち、あらゆるニッチでエージェントを試みるようになりました。

マルチエージェントシステムとオーケストレーション

個々のAIエージェントがより有能になるにつれて、複雑で多段階のプロセスに取り組むためにそれらをマルチエージェントシステムにネットワーク化する新たなトレンドが現れています。すべてをやろうとする一つのモノリシックAIではなく、協働する専門エージェントの集まりを作成するのです。このアイデアはAI研究において古くから存在するものですが、クリプトはこれを実装するための独自の遊び場を提供しています。なぜなら、エージェントがオンチェーンで透明性を持って取引や通信を行えるからです。

2025年第1四半期には、たとえば、DeFiプラットフォームが異なる役割のために異なったエージェントを展開するようなデザインを見ることができました。あるエージェントは貸付市場の監視に特化し、別のエージェントは債務リファイナンスの実行に特化、また別のエージェントは利回りファーミングに特化し、すべての役割の下で統一された戦略のもとで働くのです。プラットフォームは、これらのエージェントをチームのようにオーケストレーションし、しばしば一つの「マネージャー」エージェントまたは協調のスマートコントラクトが、ユーザーの統一された目標に向けて作用するようにしています。

業界の専門家は、オーケストレーションされたマルチエージェントワークフローがブロックチェインにおけるAIの次の大きな飛躍となることを明示しています。投資家は、_多数のエージェントを調整するためのミドルウェアとプロトコルを構築している_チームを注視しています。これには、エージェントがどのように通信するか（おそらくlibp2pのようなプロトコルやオンチェーンイベントを利用するか）、タスクをどのように協議するか、および二つのエージェントが異なる提案を持った場合にどのように競合を解決するかなどが含まれます。

具体的な方向としては、AIエージェントマーケットプレースが挙げられます。想像してみてください、エージェントがサブタスクのために他のエージェントを雇うことができるオープンな市場です。これはいくつかの仮想シナリオで発生しました。予算を持つエージェントがリクエストを投稿し（「投稿のための画像が必要です、0.01 ETHを支払います」）、画像生成に特化した別のエージェントがこれを満たすといったものです。すべての自動化。このことは実質的にオンチェーンにおける自律的なサービス経済を生み出します。HyperSDK（仮名で説明しています）などのプロジェクトが、そのようなエージェント間の商取引を信頼性を持って可能にするプラットフォームを目指す可能性があります。

他の側面としては、エージェントローンチパッドとインキュベーターがあります。これは以前にこの仮想シナリオで触れましたが、AIローンチパッドの考えは、新しいエージェントを市場に投入するプロセスを合理化し、それに資金を提供することです（DAOや投資家がエージェントの財務へ最初の資本を提供するなど）。いくつかのローンチパッドプロジェクト（CLANKER、VVAIFU、MAXなどのトークンを持つ）が現れ、新しいエージェントのアイデアを資金提供し宣伝することに焦点を当てました。彼らはフライホイールを作成します：彼らの安定したエージェントから一つが大ヒット（例えば誰もが使用したい超便利なトレーディングボット）すると、ローンチパッドのトークンと評判が急上昇し、それがさらなる才能と資金を引き付け、それがさらに回るのです。しかし、警告として、これらは「大ヒットプロジェクト」のパイプラインを維持する必要があり、さもなければ大ヒットのない間に興味が薄れる可能性があります。

最後に、ベンチマークと評価がより重要になってきました – どうすればエージェントAがエージェントBよりもタスクに優れているとわかるのでしょうか？ **GAIAベンチマーク**のようなツールが、AIエージェントを現実の問題解決のためにテストするために開発されました。ある結果では、ElizaフレームワークがGAIAで約19.4％をスコアしましたが、これは最高値ではないものの、Web3のユースケースにおいてしっかりとした能力を示しました。この種の指標は、改善の手引きとなるだけでなく、投資家へエージェント技術が本当に革新的かただのマーケティングかを判断する方法を提供しました。

まとめると、マルチエージェントシステムとそれらのオーケストレーションは、AIエージェントをスケーラブルでモジュール化しつつあります。単一のジェネラリストではなく、専門的なエージェントのチームが協調し、全体の性能を向上させようとしています – 人間社会における複雑な組織の働き方によく似ていますが、ここでは「従業員」はAIプログラムです。2025年第1四半期は、この基盤づくりがローンチパッドやフレームワークと共に進んでいるところを目撃し、今後も成功例が増えるにつれて加速する可能性が高いです。

ブロックチェーン技術との深い統合 (DeFi、スマートコントラクト、オラクル)

AIエージェントが繁栄するためには、それらが実際に行動できるブロックチェーン技術が必要です。第1四半期のトレンドは、AIエージェントがクリプトテックスタックのさまざまな部分との深い統合を通じて、より効率的で安全な行動を可能にすることにあります：

• より賢いオラクルとデータフィード: エージェントはデータに依存しており、API3、ChainlinkのようなプロジェクトはAIに特化したオラクルサービスを調整し始めました。たとえば、あるAIエージェントは価格だけでなく、ボラティリティ指標、ソーシャルセンチメントインデックスなども集約するカスタムフィードを必要とするかもしれません。オラクルネットワークは、エージェントがオンチェーンでサブスクライブできる複合データ製品を提供し始め、各アップデートごとにトークンで支払うようになります。このシナジーにより、エージェントが高品質のデータに基づいてアクションを起こすことを保証します。見返りに、いくつかのAIエージェントはオラクル自体を強化するために使用されました – 例えば、ChainlinkはAIを使用して異常なデータポイントやリアルタイムでのオラクル操作を検出する実験を行っており、実質的にはオラクルのセキュリティを向上させるAIウォッチドッグです。

• スマートコントラクトウォレット&アカウント抽象化: アカウント抽象化 (ERC-4337) の台頭により、ポリシーを持つスマートコントラクトウォレットが簡単に作られるようになりました。多くのAIエージェントは資金を管理するためにこれらのスマートウォレットを使用し、「条件Xの場合、トランザクションYに署名する」などの複雑なシーケンスを実行できます。アカウント抽象化はまた、スポンサーアドレスがgasの支払いを行うスポンサー付き手数料（エージェントがガス費用のためにETHを管理する必要がなく、自身の操作を簡略化する）なども可能にします。我々は、エージェントがインテントを提出し、別のサービスが実行するためにガスを支払うメタトランザクションも使用されることを見てきました。エージェントが行動するためのユーザーエクスペリエンスにおいて役立ちます。以下は英語内容を日本語に翻訳したものです。Markdownリンクは翻訳をスキップしました。

内容：ユーザーが事前に概ねの承認を与えていた場合、ユーザーが常にリアルタイムで承認を要求されることなくコントロールできる。基本的に、ブロックチェーンインフラはAI駆動の取引がよりスムーズに行えるよう適応しています。

• AIエージェント用の専用チェーンとプロトコル: 「エージェントチェーン」という概念があります—AIエージェント活動のために最適化されたブロックチェーンまたはサブネットのことです。例えば、あるネットワークは高速な完了性と高スループットを優先し、エージェントが高い遅延やコストなしに頻繁に相互作用できるようにします。いくつかのプロジェクトは、エージェントコミュニケーションプロトコルをコンセンサスレベルでサポートするように設計されたサイドチェーンの立ち上げを示唆しました。Q1ではいずれも実現しませんでしたが、2025年後半に materializeを得る可能性があります。

• デフレまたはユーティリティ駆動のトークンモデル: エージェントプラットフォームのトークン経済学におけるトレンドは、トークンの価値が実際の使用に結びついていることを保証することです。例えば、Virtualsでは、活動によるトークンの値上がりが見られ、より多くのエージェントと共同所有者が増えるほど、より多くのVIRTUALが必要または手数料として焼却されました。別の例として、エージェントを作成または運営するためにプラットフォームトークンのステーキングが要求され、スパムエージェントを思いとどまらせるようにすることです。AIエージェントトークンは、積極的なエージェントやそのエージェントの成功とともにトークン需要が拡大するモデルを採用し、純粋な投機ではないようにしました。これはDeFiからのトレンドであり、例えば、DEXトークンが取引手数料から価値を得るように、投機ではなくユーティリティを組み込むことを意図しています。

• セキュリティフレームワークとサンドボックス: AIコードに資金のコントロールを与えるリスクを認識し、いくつかのプロジェクトはエージェントのためにサンドボックス環境とフェイルセーフを実装しました。例えば、あるエージェントのスマートコントラクトウォレットは、マルチシグの承認なしに一日で送れる金額を制限するルールを持っていたり、異常な行動が検出された場合の緊急回路遮断装置を備えています。これらの措置は、セキュリティサークルで話し合われ、悪意のあるAIがすべてを一度に吸い上げないようにします。また、監査ツールはAIエージェントロジックにまで拡張されており（スマートコントラクトコードだけでなく、戦略やトレーニングデータの監査も）、悪意のある裏口がないことを確認するためのものです。これはまだ進化中ですが、AIエージェント領域におけるブロックチェーンのセキュリティマインドセットの統合において重要です。

要するに、ブロックチェーン技術とAIエージェントは共進化しており—ブロックチェーンがエージェントの操作をサポートし、エージェントの使用の急増が新しいブロックチェーン機能やプロトコルの設計に影響を与えています（柔軟性、安全性、データの可用性の向上）。この好循環は、「エージェンティックウェブ」という現実的な可能性を生み出す重要なトレンドです。

コミュニティと文化的現象: ミーム、ハイプ、そして教育

仮想通貨のトレンドは文化的要素なしには完結しません。AIエージェントは技術の真空状態で台頭したわけではなく、コミュニティの魅力、ミーム文化、そして広範な物語感に支えられました。

• ミーム力: 「自律エージェント」という概念はミーム化と擬人化を誘発しました。Twitterの仮想通貨ユーザーは、「AIディージェン」が午前3時にコインを買い漁ったり、エージェントが「神の業」を行いミームを投稿しているとジョークを言いました。エージェントのテーマに便乗したメームコインが登場しました—例えば、本当のAIはありませんが、AIのバズワードを使って群衆を引き付けるトークン（これはミームブーム中に「Inu」と名付けられたコインが急上昇したのと類似しています）。ディスカッションでは、私たちが [meme-fueled hype phase] を通過したことが示唆されています。BULLY（Virtualsエコシステムのメームコイン）などのプロジェクトは_コミュニティサポートと流行を基盤に成長しているAIエージェントメームコインの例_ディー, 急速なウイルスポテンシャルを持つ​​。そのようなコインの多くは長く続かない可能性がありますが、彼らは突然カジュアルなトレーダーに「AIエージェント」をバズワードとして知られるようにしました。

• 教育とアクセシビリティ: 興味深いことに、多くのAIエージェントプロジェクトが仮想通貨とAIの両方に関してユーザーを教育することに投資しました。AIエージェントにはしばしばチャットボットインターフェースがあるため、新参者はエージェントに質問し学ぶことが容易でした。例えば、ステーキングについて学んだり、DeFiプラットフォームの使い方をエージェントとチャットすることで知識を得ることができます。これにはより多くの人々を引き込む効果があり—ドキュメントを何十も読む必要はなく、AIアシスタントに質問すれば良いのです。このため、より多くのプラットフォームがAIエージェントをフロントエンドやサポートとして統合したため、仮想通貨サービスを利用する際の障壁が低くなりました。このトレンドが続けば、仮想通貨の採用を大幅に拡大させる可能性があります（想像してください、すべてのウォレットにAIチューターが付き、すべてのDAppにAIガイドがいる未来を）。

• オープンソースとコミュニティ開発: AIエージェントのトレンドには強いオープンソースの精神があります。プロジェクトは、エージェントのブループリント、戦略テンプレート、さらにはエージェントの「パーソナリティ」を他の人々が活かせるように共有しています。RedditやDiscordのコミュニティがエージェントの作成を共同で行い、特定のタスクに対してどのモデルやプロンプトが最適かのヒントを共有しています。この協力的な文化は開発を加速させます—誰かがエージェントをUniswap契約に接続する方法を発見し、その知識が広まるなど。そしてこの動きは単一のエンティティによってコントロールされていないということ—仮想通貨自体のように、これは多くの独立した貢献者によって推進される分散型のイノベーションの動きです。

• テーマとしての規制監視: まだ全面的なトレンドではないものの、Q1の終わりには規制についての会話が増えてきました。先を見据えたトレンドとして注目に値するのは、政策立案者がAIエージェントが既存の法律にどのように適合するかを問い始めたことです。エージェントは投資アドバイザーですか？エージェントが資金を管理する場合、その創作者はライセンスが必要ですか？もしエージェントが損失を引き起こした場合、誰が責任を負うのですか？これらの質問はパネルや記事で提起されました。具体的な規制はQ1では実現していませんが、コミュニティはそれに備えており、一部のプラットフォームは事前にエージェントのためのKYCを実施したり、特定の機能を管轄区域内で制限し始めています。物語の一部は、純粋な西部を超えて少しだけコンプライアンスに意識を向けた開発に移行しています。

要約すると、技術だけでなく、AIエージェントの波は社会現象です。それは、オートメーションの未来としてそれを見る真剣な開発者から、エージェントを最新のクレーズとして楽しんだり（そして、素早くお金を稼ぐ）するミーム主義者まで、想像力を駆使しました。このハイプと本物のエンthusiasmのブレンドが、徐々に教育と責任の議論によって和らげられつつ、2025年Q1の仮想通貨コミュニティのトーンを定義しました。

AIエージェントブームのリスク、課題、および批判

仮想通貨におけるAIエージェントの急激な台頭はエキサイティングでしたが、それはまた、2025年Q1で熱心に議論された多くのリスクと課題ももたらしました。これらの問題を検討することはバランスの取れた見解を得るために重要です。

技術的リスク：データ品質、セキュリティ、および信頼性

AIエージェントは、運用するデータとコードの品質に大きく依存しています。主なリスクの一つはデータの正確性と信頼性です。エージェントが悪いまたは古いデータを与えられると、誤った決定を下す可能性があります​。例えば、遅延した価格フィードを読むエージェントが間違った価格で買ったり売ったり、1時間前に否定された噂に基づいてアドバイスをすることがあります。Q1では、エージェントが古い記事のスクレイピングで「停止された」とある一定のブロックチェーンについて間違った情報を提供した小規模な事件がいくつかありました。エージェントがタイムリーで正確な情報を持つことを保証することを課題としています—これは分散型のコンテキストでは困難です。多くのデータソースを使用する（5つのフィードが価格に同意すれば、それはおそらく正確）や検証ステップを実装するソリューションがあります（例えば、エージェントが別のエージェントに答えをダブルチェックするよう頼む）。ただし、リスクは排除できません；したがって、AIによる誤報は、特にユーザーがエージェントを盲信する場合、実際の懸念事項です。

セキュリティもまた大きな問題です。設計上、これらのエージェントは価値を保持し移転することができるため、悪用のターゲットとなります。危険にさらされたAIエージェントは壊滅的である可能性があります—誰かがエージェントの鍵をハッキングしたり、そのロジックを操作すると、資金を奪うことができます。また、エージェントを介したフィッシングやソーシャルエンジニアリングのリスクもあります：攻撃者がAIエージェントに悪意のある入力を与えて機密情報を公開させたり、許可されていないアクションを取らせたりする可能性があります（チャットボットへのプロンプト注入攻撃に類似）。エージェントがウォレットクレデンシャルを扱う場合、エージェントが[潜在的なターゲット]であることが指摘されていますおよび十分に保護されている必要があります​.議論されているベストプラクティスには、すべてのエージェント通信の暗号化、厳密な許可（ハッキングされたとしても_すべて_を行うことができるべきではない；最小限の特権を与える）、および脆弱性をチェックするためにエージェントのコードやAIモデルを定期的に監査することが含まれます。これは新たな分野であるため、セキュリティフレームワークは追いつこうとしている状況です。Q1にはAIエージェントの大規模なハッキングは公開されませんでしたが、多くのホワイトハッカーが明らかに調査しており、十分な措置が講じられなければ時間の問題に感じます。

信頼性は理解に関連します。高度なAIでも、そのトレーニングの範囲外の境界事例や複雑なクエリに苦労することがあります​​。例えば、特定の国の暗号通貨に関する法律の微妙な質問をAIエージェントにすると、正確にまたはまったく扱えないことがあります。また、曖昧さのためにコマンドを誤解し、不意の行動をとる可能性もあります。「複雑なクエリの理解の限界」はリスクとして認識されています​​。これまでのところの緩和策には、エージェントの職務を明確にする（例えば、取引ボットが税金の影響を説明することを期待しない）し、人間のサポートや介入への簡単なフォールバック方法を確保することも​​]}。こちらの英語の文章を日本語に翻訳し、Markdownリンクの翻訳をスキップして以下のような形式で表示します。

いくつかのプラットフォームは、エージェントの対話後に「満足していますか？はい/いいえ」という質問を表示し、何か問題がある場合に人間が迅速にレビューできるようにしています。

もう一つの側面は過適合と一般化の欠如です。エージェントは通常の条件下ではうまく機能することがあっても、ブラックスワン事象の際には失敗する可能性があります。なぜなら、トレーニング中に似たデータに遭遇しなかったからです。極端なイベントが発生する暗号通貨においてはリスクが高いため、予期し得ない範囲を大幅に超えたときにエージェントを停止するリスク管理コンポーネントやサーキットブレーカーが重要です。

過度の信頼と人間の監視

自動化に関しては、過度に信頼する危険性があります。 AIエージェントに対する過度の依存は、無関心を招くことがあります。ユーザーが理由を理解せずにすべての決定をエージェントに委ね始めると、エージェントが誤るときに問題に直面する可能性があります。例えば、市場の下落時にエージェントが特定のトークンを保持するようアドバイスし、ユーザーがそれを盲目的に受け入れて大きな損失を被る一方で、熟練の投資家はそれを疑い、売っていたかもしれません。経験の浅いトレーダーがAIボットの取引を追従し、市場が急激に反転したときに損失を被るというエピソードもすでにありました（あるTelegramグループでは特定のエージェントの動きに従うコピー取引が行われていましたが、これは人間の「グル」とのコピー取引を思わせるものでした）。

重要なのは、人間を適切に関与させ続けることです。盲目的な信頼を避けるにはどうすればいいですか？ 専門家はAIエージェントを上司ではなくアシスタントとして扱うことを提案しています。Botpressガイドはユーザーに対し、エージェントを補助的ツールとして使用し、唯一のアドバイザーとはせずエージェントの洞察を自分のリサーチと組み合わせるようアドバイスしています。いくつかのプラットフォームではこれを設計で実現しています。重要なアクションにおいては、エージェントが_推奨_を行い、それでもユーザーに確認を求めるか、少なくともそのような設定を持つ必要があります。ただし、これは自動化の完全な利点を減少させることになります。微妙なバランスです。Q1の間は、多くの早期導入者が技術に精通していてエージェントに目を光らせていましたが、AIが物事を処理する手軽さに引かれて主流ユーザーが増えてくると、過度の依存のリスクが高まります。

もう一つは哲学的側面、意思決定の責任があります。DAO内でAIエージェントが特定の方法で投票を行い、それが悪い決定で終わった場合、コミュニティはAIまたはそのクリエイターを非難するかもしれません。しかし、それが「自律的」であるため、責任の灰色の領域があります。個人のエージェントの場合、それがあなたのお金を失った場合、それを使用したのは技術的にはあなた自身の責任ですが、ユーザーエクスペリエンスの観点から見ると、それは苦い経験ですし、エージェントのパフォーマンスのための保険や保証の形態が求められるかもしれませんが、現在は広く存在していません。

ハイプ対現実: トレンドの持続可能性

暗号通貨業界は多くのハイプサイクルを経験しており、AIエージェントの懐疑派はこれが最新のバズワードの流行に過ぎないと主張しています。実際、2025年3月までに最初の熱狂から多少の冷却が見られました。分析によると、2024年初頭のAIエージェントプロジェクトの最初の波の後、2025年初頭には流動性の急速な希薄化が起こりました ― 多くのプロジェクトが登場し(https://dapp.expert/news/en_from-ico-hype-to-ai-utility-the-evolution-of-crypto-agents-in-web3-1742829237-661797) 投資家の資金が広がりすぎ​. 多くのトークンがムーンした後、投機家が次のことに移ると急落し、これがICO時代やDeFiサマーを思い起こさせるパターンです。

ここでの課題はハイプから実質への移行です。記事によれば、私たちは収益や製品パフォーマンスに焦点を当てたより成熟したフェーズに入っています。このフェーズでは、実際の価値と安定した収入源を提供するエージェントプロジェクトが生き残る とされています。つまり、現在の多くのプロジェクトは消散していくことを示唆しています - 基本的には近づく統合。Q1はハイプのピークだったかもしれません。Q2とQ3には困難な教訓が待っているかもしれません（いくつかのエージェントは資金を吹き飛ばし、技術を約束できずにほぼゼロに近づくトークンが出るかもしれません）。

批判として、これまでのところ、多くのAIエージェントが真に革新的な結果をもたらしていないとの声があります。AI管理ポートフォリオは市場を大幅に上回っているのか？AI DAOガバナは人間よりも良い決定を下しているのか？現時点ではまだ十分なエビデンスはなく、物語的なものにすぎません。一部の初期ユーザーは控えめな利益や改善報告していますが、熟練した人間チームが達成できないものではなく、画期的ではないものでした。これは議論を巻き起こし、AIエージェントの物語は現実を上回っているのか？ という疑問が生じます。また、暗号フォーラムでは「これは新しい名前が付けられた単なるDeFiの自動化ではないか？」という声もあります。擁護派からの反論としては、まだ初期段階であり、エージェント技術は急速に改善されるでしょう（特により良いAIモデルと過去の失敗から学ぶことによって）という声があります。ただし、市場全体を説得するには、成功が目に見える形で示される必要があります。

もう一つの批判はトークンエコノミクスと価値の捕捉に関するものです。批判者は言います、AIエージェントトークンを持っているとして、それは正確に何を提供するのか？エージェントが成功した場合、そのトークンはどのようにして価値やキャッシュフローを得るのか、それとも単なる投機か？あるエージェントトークンは、明確なユーティリティ（ガバナンスや影響力を超えるもの）を欠いているかもしれません。賢明なプロジェクトは既に、トークン価値をエージェントの使用にリンクしようとしていますが、すべてがそうしているわけではありません。多くのエージェントトークンが実体のないハイプに終わると、このセクター全体の評判を損なう可能性があります。Q1終了時点で、ハイプで（動作するエージェント製品なしで）立ち上げられたトークンが、その価値を80-90％も急速に失った例も見られました。

本質的に、今、持続可能性の問いが中心にあります：AIエージェントは期待に応えられるのか？ より冷静な声のコンセンサスははい、革命的であることができるが、それにはノイズを取り除くことが必要です。これはドットコムバブルが崩壊し、その後に実際のインターネット巨人が出現した様子に似ています。AIエージェントのバブルが縮小しても、コンセプトが死んだわけではなく、余分なものが脱落しただけです。

倫理および規制上の懸念

AIエージェントがより自律的になるにつれ、倫理的な質問が生じます。AIエージェントが利益を最大化するように指示された場合、例えばポンプ・アンド・ダンプスキームや他人を傷つけるような抜け穴を見つけるような非倫理的な行動をとる可能性があります。あるいは、AIトレーディングエージェントが小規模なトークンの価格を操作する方法を見つけ、自身に有利にするように振る舞う、つまり、不正なトレーダーがやりそうなことを倫理的なコンパスなしに行うことも考えられます。また、ネットワークやソーシャルメディアに偽情報をスパム送信し市場を操作することも（ある人々は Truth Terminal エージェントがミームコインを宣伝していたのはこれの軽度なバージョンだと主張するかもしれません）。これにより、適切にチェックされないとAIエージェントが悪質な活動を増幅させるリスクがあります。これは自律エージェントができることに関するガイドラインや制約が求められる（アシモフの法則に類似したものを暗号金融に適用するかのような）につながります。

規制上の側面からも、いくつかの角度が検討されています：

• 金融規制：AIエージェントが投資アドバイスを行ったりファンドを管理したりする場合、それは投資アドバイザーやファンドマネージャーとして登録する必要があるのか？ 現行法は明らかにその役割に非人間エンティティを想定していません。規制当局は、エージェントの創作者や運営者を既存の枠組みに基づいて責任を問おうとするかもしれません。たとえば、SECはAI運営のファンドについても規制に従う必要があると主張する可能性があります。現在は曖昧ですが、AIエージェントファンドが大量の消費者資金を失った場合に試される可能性があります。

• 責任と法律上の擬人化：一部の法律学者は、高度に自律的なエージェントが企業擬人化のような地位を必要とするかもしれないという考えを浮かべています ― それにより、訴訟を受けたり契約を結んだりできるためです。でも、それは非常に初期段階の議論です。現在のところ、エージェントの行動に対する責任は通常、開発者、ユーザー、または「エージェントを所有する」DAOに追及されます。この不確実性は、特定の使用を妨げる可能性がある（たとえば、TradFi機関が何かが間違った場合の責任の不明確さのために暗号AIエージェントを使用することを躊躇するかもしれません）。

• AML/KYC：AIエージェントが、誰が実際にその背後にいるかを隠す方法で資金を移動するために使用される可能性があります。規制当局はエージェントがマネーロンダリングの隠れ蓑として使用されていることを心配しています。Q1にAIエージェントトークンをリストした一部の取引所は、トークントレジャリーが適切にKYCされているかどうかなどを確認し始めています。AIエージェントが多額の資産を保有する場合、本人確認や一定金額以上の移動の際に適用される旅行規則を遵守する必要があるのでしょうか？ これらの遵守問題が浮上する可能性が高いです。あるTwitterスペースで、VCが述べたように、ブロックチェーンベースのAIエージェントは、**効率的なユースケースを探し、規制の枠内に適合させなければならない（ブロックチェーンには、規制の範囲内でのAIエージェントの効率的なユースケースが必要です：VCとのXスペース回顧）ので、規制が施行されるでしょう。

全体として、Q1 2025は主に構築とハイプに焦点を当てていましたが、これらの課題と批判が責任を持つチームの注意を引きました。データセキュリティ、適切な監視、ハイプ管理、および法的問題をどのように解決するかが、AIエージェントがトレンドから信頼される長期的な暗号エコシステムの一部に成熟するかどうかを決定します。

暗号におけるAIエージェントの見通し（2025年の残りとその先）

Q1の最初のラッシュを過ぎるにつれて、大きな疑問は：暗号分野におけるAIエージェントの次なるステップは何か？ 2025年の残りの期間のアウトルックは慎重に楽観的であり、注視すべきいくつかの重要なテーマがあります。

「エージェントWeb」を目指して：自律性と普及の増加

VirtualsのJansen Tangのような業界リーダーは、**「エージェントWeb」**というシナリオを horizon にしています ― AIエージェントがデジタルトランザクションやサービスのかなりの部分を取り扱う時代です。これは変革的かもしれません：2025年末までに、個人のAIエージェントが他のエージェントと連携して、マルチチェーンポートフォリオを管理したり、暗号ローンのリファイナンスの最適方法を見つけたり、DAOの投票をスケジューリングしたり休暇中に暗号決済を受け入れるeコマースストアフロントを運営したりすることが一般的になるかもしれません。そして、これらすべてのエージェント間のやり取りと人間とのやり取りは、ブロックチェーン上でセキュリティと記録が確保されるため、透明性と責任が与えられます。通常、ブラックボックスAIでは得られないものです。

これは何十年も先の話ではなく、推進者たちはその要素が数ヶ月以内に登場すると言っています。すでに、個人金融エージェントやNFTマーケットプレイスエージェントなどの一端を垣間見ることができます。2025年の後半までには、日常の暗号資産アプリへのエージェントの統合を目にするかもしれません。例えば、暗号資産ウォレットアプリに「AIアシスタント」タブがあり、すべてのDeFiアプリをひとつのインターフェースで操作できるようになるかもしれません。取引所はAI駆動によるポートフォリオのリバランス機能を提供するかもしれません。競争が激化するにつれ、最も賢く安全なAIアシスタントを提供する者がユーザーを引きつける可能性が高いです。

期待されるのは、エージェントがスマートコントラクトと同様に普及することです。効果的にはスマートコントラクトの上に知性を追加する層となります。そして、彼らが増殖するにつれて、互いに直接的なやり取りを始めるでしょう。私たちはエージェントの集団が協力して例えば、分散型ヘッジファンドを維持したり、プロトコル間で流動性スワップを人間の仲介者なしで交渉することを目撃할かもしれません。

実用性と実証された価値に焦点を当てる

過剰な期待は「結果を見せて」というメンタリティに変わるでしょう。2025年の残りの期間で、実際に成果を出しているAIエージェントプロジェクトが明確になることが期待されます。私たちは次のことを予期しています：

• 弱いプロジェクトの淘汰: クイックキャッシュを狙ったトークンや中途半端なアイデアの多くは、実際に機能するソリューションにユーザーが集中するとともに消えていくでしょう。存続するプロジェクトは、おそらくアクティブなユーザーベース、実際の収益、または明確なパフォーマンス指標を持つものになるでしょう（例えば、エージェント駆動のファンドが市場をX%上回った、またはAIエージェントのカスタマーサポートが応答時間をY%削減したなど）。このダーウィン的プロセスは健全で、以前のイノベーションサイクルを反映しています。

• 勝者による標準の設定: 成功するプロジェクトは、業界の実質的な標準を設定するかもしれません。例えば、Virtualsが引き続き支配的であれば、エージェントのトークン化標準が広く採用され、他のチェーンがVirtuals互換性を実装するかもしれません。代わりに、他のプラットフォームがエージェント間通信の最良のシステムを持っている場合、それはエージェントのための「HTTP」と同等になるかもしれません。2025年の終わりまでに、優れた実践とプロトコルを中心にいくつかの収束が見られ、AIエージェントインターフェースを標準化するための正式な団体や作業部会があるかもしれません。

• レガシーおよびCeFiとの統合: 実際の価値を証明するために、AIエージェントは暗号資産ネイティブの世界を越えて広がるかもしれません。伝統的な金融やWeb2サービスとインターフェースするのを目にするかもしれません。実際の一例として、Circle（USDC発行者）がAIエージェントを利用してUSDCの支払いを自動化する方法を示しています（Enabling AI Agents with Blockchain - Circle）。これらの実験の成果が実を結べば、銀行やフィンテックアプリがクロスボーダー決済や財務業務のために暗号AIエージェントを組み込む可能性があり、より広範な金融システムでの実用性を示します。

年末までの鍵となる指標は、AIエージェントが管理する実際の経済活動がどれほどのものかです。DeFi TVLや取引量、DAOの財務配分の大部分がエージェントによって制御されている場合（しかも良好な結果を伴う）、それらの実用性が確立されたと言えるでしょう。

進化の継続: より賢く、安全で、特化したエージェント

技術的には、AIエージェントがさらに賢く、効率的になることを予想しています。オープンな競争（DeepSeek vs OpenAI vs その他）により、新しいモデルバージョンが登場し、2025年末までにDeepSeek-R2や「GPT-5」レベルのモデルが現れる可能性があります。AIの飛躍は直接的にエージェントの改善につながります：より多くの文脈、より良い推論、より少ないエラー。また、モデルは専門化するかもしれません。例えば、市場データに特化した「AIトレーダーモデル」は、一般モデルよりもトレーディングタスクで優れる可能性があります。agentはタスクに応じて交換可能な専門化されたモデルのライブラリを利用するかもしれません（言語タスク用、定量的タスク用など）。

マルチモーダルエージェント も進化するでしょう—視覚、聴覚、さらには仮想空間や物理空間でも操作できるエージェントです。API経由で衛星画像を分析して商品取引を行ったり、ブロックチェーンのコードリポジトリをスキャンして新しいDeFiプロジェクトがよく作られているかを判断することができるAIエージェントが現れるのは、突飛ではありません。入力が豊富であればあるほど、エージェントの判断はより有益になります。

安全性の面では、エージェントの整合性（AIの目標をユーザーの目標や倫理規範と一致させること）において革新が期待されます。もしかしたら、エージェントは無謀な戦略を避けるために認定されたトレーニングを受けた状態で登場するかもしれません。そして、より堅牢なテストフレームワーク も整備されるでしょう—実際の資金を使う前にエージェントを極端な市場シナリオの下でストレステストすることを考えてください（もしかしたらシミュレーション環境や「エージェントテストネット」が登場するかもしれません）。

規制技術は別の分野です:コンプライアントなAIエージェントへの最初の試みが見られるかもしれません。例えば、ある規制に従うAIトレーディングエージェントは、すべての決定を監査のために記録し、インサイダー情報を推測した場合はインサイダー取引を実行しないようにし、法的理由で特定の資産のホワイトリスト/ブラックリストを施行します。このようなガードレールを備えた企業版のエージェントを作ることで、コンプライアンスが必要な機関ユーザーを引き付ける会社が出てくるかもしれません。

潜在的な課題と外部要因

ポジティブなトレンドにもかかわらず、いくつかの要因が見通しを妨げたり、形作ったりする可能性があります：

• 規制の締め付け: 高プロファイルの失態が発生した場合（AIエージェントが多くの人に大きな損失を引き起こしたり、洗浄に関与した場合）、規制当局が強く反応する可能性があります—場合によっては自律的な金融ソフトウェアの使用を制限したり、認可を要求するかもしれません。それは開発を遅らせるか、より地下化/分散化させるかもしれません。逆に、明確でサポート的な規制（ある管轄区域ではそれを受け入れ、AIエージェントのためにサンドボックスを提供するかもしれません）が進展を加速するかもしれません。規制のグローバルな風景が決定的な要因になるでしょう。

• 市場の状況: 2025年に暗号資産市場の激しい低迷が起こると、AIエージェントの実験に対する熱意と資本が縮小するかもしれません。もし人々が市場を離れた場合、豪華なAIトレーダーを使う必要性が減少します。一方で、安定した市場や強気市場はこれらのシステムをテストし利益を得るための肥沃な土壌を提供します。ただし、AIエージェントが複雑さを乗り切るために弱気市場でより役立つかもしれないと言うこともできますが、多くの利益が見込めない場合には関心が減少するでしょう。

• 公共の認識と信頼: エージェントがあまりにも失敗したり、奇妙な行動をしたりする話が多すぎると、公共の信頼が低下するかもしれません。信頼は得るのは難しいが、失うのは簡単です。特にAIに対する不信感を持つ人々がいるためです。コミュニティは成功を強調し、失敗について透明性を保つ必要があります。

長期的なビジョン: AIとブロックチェーンの融合

拡大してみると、暗号資産におけるAIエージェントのトレンドは、二つの革新的な技術の大きな融合の一部です: AIとブロックチェーンです。長期的なビジョンは、ブロックチェーンがAIに対して信頼の層を提供することです。それは自律的なエージェントが何をするかを記録し、責任を負わせる。これは価値転送を処理し、エージェントに経済的な役割を与えます。一方AIは、ブロックチェーンに_知性と自動化_を提供し、分散型システムをより効率的でユーザーフレンドリーにします。

2025年末までには、この融合が本質的に新しいものを生み出す強力な証拠を初めて見ることが期待されます—例えば、AIによって完全に運営されるDAOが存在し、人間の組織がなし得ない成果を達成したり、AIエージェントが互いにサービスを取引し、驚異的な速さで価値を自律的に創出する分散型市場が現れるかもしれません。これらはまだ始まったばかりかもしれませんが、自主的経済エージェントがWeb3の通常の一部となる未来を指し示していることは明らかです。

結論として、2025年の残り期間はおそらくAIエージェントの現象をその初期段階から「バリデーションの試練」を通じて進化させることでしょう。成功するプロジェクトとエージェントは、新しい暗号資産のパラダイムのバックボーンを形成するかもしれません。

Q1からの興奮は現実世界での影響に成熟し、「これは単なる誇大宣伝以上のものです—これらのエージェントは暗号資産とAIを革新している」という約束を果たすでしょう。すべてが順調に進めば、年末のレポートを書く時には、AIエージェントを別個のトレンドとしてではなく、暗号資産エコシステムの不可欠で当然の一部として見ることになるかもしれません。