2025.02.13

【完全版】 DeFAI （DeFi×AI）とは？主要な機能、仕組み、メリット、導入事例、従来のDeFiとの比較

2025年、DeFiは新たな革新の時代に突入し、その中でも特に注目されているのが、DeFiとAIの融合、いわゆる DeFAI です。この2つの最先端技術が組み合わさることで、金融の未来に大きな変化をもたらし、暗号資産ユーザーにとって、アクセスのしやすさや自動化、よりパーソナライズされたツールが提供される可能性があります。2025年2月時点で、DeFAIの市場規模は約10億ドル未満にとどまっています。

本記事では、DeFAIの概念、主要な機能、仕組み、メリット、導入事例、従来のDeFiとの比較などを徹底的に解説していきます。

DeFAIとは？

DeFAIは、分散型金融（DeFi）と人工知能（AI）を組み合わせた新しい技術です。複雑なDeFiの仕組みを簡単にして、ユーザーがより使いやすく、Web3のサービスにもアクセスしやすくすることを目指しています。

DeFAIは、AIを活用してDeFiの利便性と効率性を向上させることを目指しています。たとえば、AIによる市場分析、自動化された取引や資産運用、リスク管理の最適化などが可能です。これにより、より高度な意思決定やパフォーマンス向上が期待されます。

DeFAIは、DeFiの分散型システムとAIの自動化技術を使って、ユーザーがより使いやすくなるよう工夫されています。これにより、専門的な金融知識やブロックチェーンの理解がなくても、誰でも簡単にDeFiサービスを利用できるようになります。

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DeFAIの主要機能

DeFAI は、以下の 3 つの主要機能を通じて、DeFi をより使いやすくし、ユーザー体験を向上させます。

1. Abstraction Layer（抽象化レイヤー）: AI テクノロジーを活用し、技術的な複雑さを取り除くことで、シンプルで直感的なインターフェースを提供します。
2. Autonomous Trading Agent（自動取引エージェント）: AI エージェントが複雑な取引戦略を自動で分析し、最適な提案を行います。
3. AI-powered dApp（AI を活用した dApp）: ユーザーのDeFi活動をサポートし、貸し出しやイールドファーミングなどの操作をスムーズにします。

抽象化レイヤー

DeFAI の抽象化レイヤーは、DeFi の基礎となる複雑な技術的詳細を隠し、シンプルでシームレスな体験を提供する技術です。このレイヤーでは、自然言語モデル（Natural Language ModelNLP）を使って、ユーザーが簡単なコマンドを入力するだけでDeFiプロトコルにアクセスできるようにします。

抽象化レイヤーの目標は、ユーザーが dApp にアクセスする際に、そのアプリケーションがどのブロックチェーン上で動作しているか、どのウォレットが必要か、ガス料金はいくらかなどを気にせず、1 つのプラットフォームを使用して希望する要求を行えるようにすることです。その後、システムが自動的に処理を行い、要求に応じた結果を返します。

例えば、通常の DeFi 環境では、ETH/USDC のスワップ取引を行う際、ユーザーは複数のプロトコルを調べ、比較するのに多くの時間を費やす必要があります。このプロセスは時間がかかるだけでなく、ユーザーには DeFi に関する十分な知識が求められます。

抽象化レイヤーを使用すれば、ユーザーは複数のインターフェースを操作する必要がなく、1 つのプラットフォームで「ETH/USDC をスワップして」といったコマンドを入力するだけで済みます。DeFAI プロトコルは以下の処理を自動的に行います：

• 要求の分析
• 最適な流動性ソースの検索
• 適切な取引データの生成

最後に、取引を実行したい場合、ユーザーが署名して確認するだけで取引が完了します。このようにして、ユーザーは技術的な詳細を気にせず、投資戦略に集中することができるのです。

この分野で注目されるプロトコルとして、Griffain、Orbit、Neur などが挙げられますが、これらのプロジェクトはまだ開発やテスト段階にあり、ユーザーの要求を完全には満たせていません。多くの課題が残る一方で、これらのプロトコルの登場は、DeFi をより広く一般に普及させるための重要な一歩を示しています。

画像：Griffain

自動取引エージェント

自動取引エージェントは、DeFAI の次世代アプリケーションであり、AIエージェントが取引活動を自動化する能力を提供します。一般的な取引ボットとは異なり、自動取引エージェントは、市場データの分析に基づいて、自己学習や適応を行い、複雑な取引戦略を立てることができます。

このエージェントは、Trusted Execution Environments (TEEs) と Zero-knowledge Machine Learning (zkML) の2つの主要技術を使用しています。TEEs と zkML は、いずれもユーザーの情報やデータを不正アクセスから保護することを目的としており、安全かつセキュアな取引を実現します。

さらに、自動取引エージェントは、機械学習やディープラーニングなどの技術も活用し、取引の効率を高めています。これらの技術の組み合わせにより、AIエージェントは、絶えず変動する金融市場に柔軟に適応し、自動的に意思決定を行い、ユーザーの利益を最大化することが可能です。

ただし、AIエージェントが投資の意思決定を行うには、ユーザーのウォレットへのアクセス権限をいくつか与える必要があります。そのため、これらのエージェントの利用には、一定のリスクが伴い、セキュリティ問題を最小限に抑えるためにユーザーは注意深く監視することが求められます。

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AIを活用したdApp

AIを活用したdAppは、AI技術を統合することで、スマートで最適なDeFi（分散型金融）体験を提供するアプリケーションです。これらのアプリケーションは、関連するデータを収集し、フィルタリングし、解釈することで学習や適応が可能です。AIを活用したdAppの目的は、ユーザーが取引や資産管理をより効率的に行えるようにすることです。

例えば、AIを活用したdAppは、事前に設定された戦略に基づいて自動的に売買を行ったり、フォーラムなどのコミュニティのコメントを分析して市場のトレンドを予測することができます。これにより、ユーザーに個別最適化された高度な金融体験を提供します。

この分野で注目されているいくつかのプロトコルには、次のようなものがあります。

• ARMA: レイヤ2モードネットワーク上に構築され、ユーザーの資産ポートフォリオに基づいたパーソナライズされた自動ステーブルコインファーミングソリューションを提供。
• Modius: Balancerのプールでの流動性管理をサポートするAIエージェントを提供。
• Amplifi Lending Agents: Ironcladプラットフォームでの資産の自動スワップや貸付を自動化するAIエージェントを開発。

DeFAIクリプトエージェントの仕組み

情報収集

標準的なAIエージェントとクリプトAIエージェントの両方における大きな価値は、膨大なデータを収集して処理できる能力です。

エージェントが収集する情報の例には以下が含まれます：

• トークノミクス（時価総額、価格、清算、オープンインタレスト、DEX/CEXの取引量など）
• ソーシャルメディアの感情
• ニュースレポート
• 規制

解釈

解釈は、収集されたデータからパターンを見つけ出し、それを理解することです。このタスクでは、ニューラルネットワークや決定木などの機械学習アルゴリズムが利用されます。

具体例を挙げると、DeFAIの取引エージェントは、一般の人にはすぐには見つけられないチャートパターンを探すことがあります。これらの取引パターンには、フラッグ、チャネル、ボリンジャーバンド、RSI、外れ値や異常値の検出などが含まれる場合があります。

意思決定

意思決定は、解釈されたデータに基づいて次に何をすべきかを決定するプロセスです。解釈が情報を理解することなら、意思決定はその情報を使って何を行うかを考えることです。

先ほどの例に基づくと、エージェントは取引パターンから得られた情報を使って、買うか売るかを決定したり、ストップロスや利食いの設定場所を判断したりします。

実行

実行フェーズでは、主に意思決定プロセスを実行に移すことが中心ですが、成功した戦略や失敗した戦略から学習したり、市場状況に適応することも含まれます。このフェーズでは、あらかじめ定められたパラメーター内で動作する自動化エージェントやボットが関与することが多いです。

これらのエージェントが実行する具体的なアクションとしては、スマートコントラクトとの連携、DEX（分散型取引所）での取引実行、流動性ポジションの調整、貸付プロトコルの管理、リスク軽減戦略の自動化などが挙げられます。

DeFAIのメリットとデメリット

メリット

DeFAIはAIを活用して、DeFiのさまざまな課題を解決しています。具体的には、次のような改善が見られます。

1. タスクの自動化

AIは、取引やポートフォリオの調整、イールドファーミングといった複雑な作業を自動化して簡素化します。例えば、AIを活用した取引ボットは、市場の状況をリアルタイムで分析し、最適なタイミングで取引を実行します。また、ポートフォリオ管理者はリスクとリターンのバランスを考慮し、資産配分を自動で調整できます。

2. アクセスの向上

AIを活用したDeFiプラットフォームは、ユーザーに最適化されたアドバイスやインサイトを提供します。例えば、AIがユーザーの過去の取引データや目標に基づいて、個別の投資戦略を提案するダッシュボードなどが考えられます。これにより、新規ユーザーでも簡単にDeFiを利用できるようになります。

3. データの最適化

AIは、膨大なブロックチェーンデータを分析し、実用的な洞察を提供します。これには、流動性プールのパフォーマンス分析や、最適なイールドファーミング機会の発見、オンチェーンデータを元にした市場動向の予測が含まれます。

4. セキュリティ強化

AIは、スマートコントラクトやネットワークの活動を監視し、異常や脆弱性を検出することでセキュリティを強化します。たとえば、AIの予測アルゴリズムが不審な取引パターンを発見し、問題が発生する前に警告することがあります。また、AIはスマートコントラクトの監査を支援し、コードの安全性を向上させます。

DeFAIは、DeFiの非効率性を解消する可能性を秘めていますが、その円滑な普及を妨げるいくつかの障害が存在します。

デメリット

1. データの質と可用性

AIは、高品質なデータセットに依存して正確な予測や洞察を提供します。しかし、ブロックチェーンネットワークには標準化されたデータ構造が不足していることが多く、断片的で不完全なデータセットにつながります。たとえば、分散型オラクルは一貫性のない情報を提供する可能性があり、価格予測や流動性管理に使用されるAIモデルに誤差を生じさせます。AIアプリケーションの効果的な利用には、信頼性のあるリアルタイムデータフィードの統合が不可欠です。

2. スケーラビリティの問題

AI駆動のプロセスには多くの計算資源が必要ですが、これがブロックチェーンの既存の制約（ネットワークの混雑、高額なガス料金、取引速度の低下など）と組み合わさると、ボトルネックが生じる可能性があります。たとえば、オンチェーンで機械学習モデルを実行すると、取引処理が遅延することがあります。この問題に対処するためには、ロールアップやサイドチェーンなどのLayer-2ソリューションや、シャーディングなどの技術を導入してスムーズなスケーラビリティを確保する必要があります。

3. プライバシーへの影響

AIを活用した処理は計算資源を必要としますが、これに加え、ブロックチェーンにはネットワークの混雑や高いガス代、低速な取引速度といった制約があります。これにより、処理が滞ることがあります。特に、オンチェーンで機械学習モデルを実行すると取引の遅延が発生する可能性があります。この問題を解決するためには、ロールアップやサイドチェーンといったレイヤー2の技術や、シャーディングなどのスケーラビリティ向上技術が必要です。

4. コミュニティの認識

AIの導入は、分散化というDeFiの理念に挑戦するかもしれません。ユーザーはAIを活用したdAppを不透明または中央集権的と感じることがあります。この懸念を軽減するためには、AIモデルが監査可能であり、かつ分散化されていることを保証し、コミュニティ内の信頼を築くことが重要です。

DeFAIの導入事例

DeFAI（Decentralized Finance + AI）の導入事例は、AIとDeFiの組み合わせによって、従来の金融エコシステムをさらに効率化・自動化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる事例が増えています。以下はいくつかの具体的な導入事例です。

1. AIによる自動トレーディングプラットフォーム

AI技術を活用した自動トレーディングプラットフォームは、DeFi市場で多くの支持を集めています。これらのプラットフォームは、AIを活用してリアルタイムの市場データを分析し、自動的に最適なトレードを行います。たとえば、取引ボットがユーザーの戦略に基づいて価格変動に反応し、自動的に取引を実行します。

• 例：dYdXやSynthetix などのプラットフォームでは、AIを活用して自動トレーディングやリスク管理を最適化する機能が提供されています。

画像：Synthetix プラットフォーム

2. AIベースのリスク管理

DeFAIは、ユーザーがリスクを最小限に抑えるためにAIを使ったリスク管理ツールを提供します。これらのツールは、ポートフォリオのボラティリティをリアルタイムで監視し、リスクの高い取引を事前に警告することで、ユーザーが安全な投資を行えるようサポートします。

• 例：Yearn Finance のような自動収益農業プラットフォームでは、AIを使用して市場の動きを予測し、ユーザーの資産を最も収益性の高い戦略に自動で再配置する機能を提供しています。

3. AIによる資産運用の最適化

DeFAIは、AIを活用した資産運用の最適化にも使用されています。AIは、リアルタイムで市場データやオンチェーンデータを分析し、最適な投資戦略を提供します。これにより、ユーザーは市場の状況に合わせた柔軟な資産管理を実現できます。

• 例：Arma などのプロジェクトは、Layer 2上でAIによる資産運用を自動化し、個々のユーザーのポートフォリオに合わせたパーソナライズされた戦略を提案しています。

4. AIによるセキュリティ強化

AIは、DeFiプロトコルのセキュリティを強化するためにも利用されています。AIは、スマートコントラクトを監視し、不審なアクティビティや異常なパターンを検出することができ、ハッキングや不正な取引を防ぐことに貢献します。

• 例：OpenZeppelin Defender などのプラットフォームは、スマートコントラクトの監査やセキュリティ監視にAIを利用して、脆弱性を検出し、攻撃を未然に防ぐ仕組みを提供しています。

画像：OpenZeppelin Defender

5. パーソナライズされた投資アドバイス

AIを活用して、ユーザーに対してパーソナライズされた投資戦略を提供するDeFiプラットフォームもあります。ユーザーの過去の取引履歴やリスク許容度に基づいて、AIが最適な投資先を推薦し、個々に合った戦略を提示します。

• 例：Modius では、AIエージェントがユーザーの流動性管理や資産のリバランスを支援し、ユーザーの特定のニーズに合わせたアドバイスを提供します。

これらの導入事例から、DeFAIはトレーディングの自動化、リスク管理の強化、パーソナライズされた投資戦略の提供など、幅広い分野でDeFiのエコシステムを進化させていることがわかります。AIの導入により、DeFiはよりスマートで効率的な運営が可能となり、ユーザーにとってもよりアクセスしやすく、安全な環境が整いつつあります。

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従来のDeFiとの違い

DeFiは進化を続けており、人工AIを統合したDeFi、つまりDeFAIが金融業界に革新をもたらしています。従来のDeFiは事前に設定されたルールと人間の意思決定に依存していますが、DeFAIはAIアルゴリズムを活用して、取引、レンディング、イールドファーミング、リスク管理を自動化・最適化します。このセクションでは、DeFAIと従来のDeFiの主な違い、利点、および潜在的な欠点について詳しく説明します。

従来のDeFiは完全なコントロールが可能ですが、DeFAIはAIによる自動化と最適化で効率性やセキュリティを向上させます。

DeFAI、Crypto AIエージェント、AI Memecoinsの比較

暗号とAIに関連する複数のカテゴリーが登場していますが、それぞれが似ているため、違いが分かりにくくなっています。違いは細かい部分にあり、注意深く見ることでようやく見えてきます。

これらのカテゴリーには共通する部分もあります。例えば、多くのDeFAIプロジェクトは、Crypto AIエージェントを組み込んでいます。そして、一部のAI Memecoinsは将来的に、DeFAIエコシステム内で活用できるユーティリティコインに進化する可能性があります。

注目されているDeFAIプロジェクト

まとめ

近年、人工知能（AI）技術は多くの分野で幅広く活用され、その効果が高く評価されています。特に、チャットボットのようなAIアプリケーションはその代表的な例です。Web3の領域では、DeFAIはAIとブロックチェーンという現在の二大テクノロジーの交差点に位置しており、これらを融合させた新しい形態を象徴しています。

DeFAIは、数多くのメリットを提供すると期待されていますが、同時に一定のリスクも伴っています。特に、AIエージェントにウォレットの管理や取引を委任する際には、セキュリティの懸念が常に重要な課題となります。また、インフラストラクチャーの発展や法的な枠組みの整備が不均衡であることも、DeFAIのさらなる成長を阻む障害となっています。

さらに、プロジェクトにAI技術を統合することは容易ではなく、開発者にはDeFiとAIの両方に対する深い専門知識が求められます。これに加え、システムの開発には十分な資金とリソースが必要であり、これを確保するためのコストも無視できない要因です。

一部の専門家は、DeFAIが単なる一過性のトレンドではなく、今後の分散型金融（DeFi）の未来を形作る可能性があると考えています。AIの特性を最大限に引き出し、現存する課題を解決することができれば、DeFAIは新しい金融アプローチとして大きな影響力を持つ存在になるでしょう。

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