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DWFディープレポート：AIはDeFiにおいて人間の収益最適化を上回りますが、複雑な取引は依然として5倍遅れています

By: rootdata|2026/04/19 15:10:00
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オリジナルタイトル：エージェントはDeFiを支配するのでしょうか？

オリジナルソース：DWFベンチャーズ

オリジナル翻訳：ディープタイドテックフロー

重要なポイント

自動化とエージェントの活動は現在、すべてのオンチェーン活動の約19％を占めていますが、真のエンドツーエンドの自律性はまだ達成されていません。

収益最適化のような狭く明確に定義されたユースケースでは、エージェントは人間やボットよりも優れたパフォーマンスを示しています。しかし、取引のような多面的な行動では、人間がエージェントを上回ります。

エージェントの中で、モデル選択とリスク管理が取引パフォーマンスに最も大きな影響を与えます。

エージェントが大規模に採用されるにつれて、信頼と実行に関するいくつかのリスクが存在します。これには、ウィッチ攻撃、戦略の混雑、プライバシーのトレードオフが含まれます。

エージェント活動の継続的な成長

過去1年間で、エージェントの活動は着実に増加しており、取引量と取引数の両方が増加しています。Coinbaseのx402プロトコルが重要な発展をリードしているのを見てきました。Visa、Stripe、Googleなどのプレーヤーも独自の基準を立ち上げるために参加しています。現在構築されているインフラのほとんどは、エージェント間のチャネルまたは人間によってトリガーされるエージェント呼び出しの2種類のシナリオに対応することを目的としています。

ステーブルコイン取引は広く支持されていますが、現在のインフラは依然として従来の決済ゲートウェイに依存しており、基盤となる層として中央集権的なカウンターパーティに依存しています。したがって、エージェントが自己資金調達、自己実行、そして変化する条件に基づいて継続的に最適化できる「完全自律型」エンドゲームは、まだ実現されていません。

エージェントは、DeFiにとって全く新しい存在ではありません。何年もの間、オンチェーンプロトコルにおいてボットによる自動化が行われており、MEVを捕捉したり、コードなしでは実現できない超過リターンを達成したりしています。これらのシステムは、頻繁に変わらず、追加の監視を必要としない明確に定義されたパラメータの下で非常によく機能します。

しかし、市場は時間とともにより複雑になっています。ここで、次世代のエージェントが登場し、オンチェーン活動が最近の開発のテストグラウンドとなっています。

エージェントの実際のパフォーマンス

報告によると、エージェントの活動は指数関数的に増加しており、2025年以降に17,000以上のエージェントが立ち上げられました。自動化/エージェント活動の総量は、すべてのオンチェーン活動の19%以上をカバーすると推定されています。これは驚くべきことではなく、76%以上のステーブルコインの送金量がボットによって生成されていると推定されています。これは、DeFiにおけるエージェント活動の成長の可能性が大きいことを示しています。

エージェントの自律性は広範なスペクトルに存在し、高い人間の監視を必要とするチャットボットのような体験から、目標入力に基づいて戦略を策定し、市場条件に適応できるエージェントまで様々です。ボットと比較して、エージェントは新しい情報に反応し、ミリ秒単位で実行する能力や、同じ厳密さを保ちながら数千の市場にカバレッジを拡大する能力など、いくつかの重要な利点を持っています。

現在、ほとんどのエージェントはまだアナリストからコーパイロットのレベルにあり、ほとんどがテスト段階にあります。

利回り最適化：エージェントは卓越したパフォーマンスを発揮します

流動性提供は自動化が頻繁に行われる分野であり、エージェントが保持する総TVLは3900万ドルを超えています。この数字は、ユーザーがエージェントに直接預けた資産を主に測定しており、ボールトを通じてルーティングされた資本は除外されています。

Giza Techはこの分野で最大のプロトコルの一つであり、昨年末に主要なDeFiプロトコルの利回りキャプチャを強化することを目的とした最初のエージェントアプリケーションARMAを立ち上げました。それは1900万ドル以上の管理資産を引き付け、40億ドル以上のエージェント取引量を生成しました。

取引量と総管理資産の高い比率は、エージェントが頻繁に資本をリバランスし、高い利回りを得ることを可能にしていることを示しています。資本が契約に預け入れられると、実行は自動化され、ユーザーはほとんど監視を必要としないシンプルなワンクリック体験を提供されます。

ARMAのパフォーマンスは測定可能に優れており、USDCに対して年率9.75%以上の利回りを生み出しています。追加のリバランス手数料とエージェントの10%のパフォーマンス手数料を考慮しても、利回りはAaveやMorphoでの通常の貸付を上回ります。それにもかかわらず、スケーラビリティは依然として重要な問題であり、これらのエージェントは主要なDeFiプロトコルの規模を管理またはスケールするために戦闘テストを受けていません。

取引：人間が大きくリード

しかし、取引のようなより複雑な行動に関しては、結果ははるかに多様です。現在の取引モデルは人間が定義した入力に基づいて動作し、事前に設定されたルールに従って出力を提供します。機械学習は、モデルが明示的な再プログラミングなしに新しい情報に基づいて行動を更新できるようにすることで、これを拡張し、共同操縦者の役割に進化させます。完全自律型エージェントの導入により、取引の風景は大きな変化を遂げるでしょう。

エージェント間および人間とエージェント間でいくつかの取引競技会が開催され、モデル間の大きな違いが明らかになりました。Trade XYZは、株式の取引競技会をそのプラットフォームで開催し、人間とエージェントを対戦させました。各アカウントは$10,000の初期資本を持ち、レバレッジや取引頻度に制限はありませんでした。結果は圧倒的に人間に有利であり、トップ人間のパフォーマンスはトップエージェントの5倍以上を超えました。

一方、Nof1はモデル間の取引競技会を開催し、いくつかのモデル（Grok-4、GPT-5、Deepseek、Kimi、Qwen3、Claude、Gemini）が互いに競い合い、資本保全から最大レバレッジまでのさまざまなリスク構成をテストしました。結果は、パフォーマンスの違いを説明するのに役立ついくつかの要因を明らかにしました：

保有時間：平均して2-3時間ポジションを保有するモデルは、頻繁にポジションを切り替えるモデルを大幅に上回る強い相関関係があります。

期待値：これは、モデルが取引ごとに平均してお金を稼ぐかどうかを測定します。興味深いことに、上位3つのモデルだけが正の期待値を持ち、ほとんどのモデルは勝ち取引よりも負け取引が多いことを示しています。

レバレッジ:6〜8倍の低い平均レバレッジレベルは、10倍以上のレバレッジを使用するモデルよりも良いパフォーマンスを示しました。高いレバレッジは損失を加速させるためです。

プロンプト戦略:モンクモードはこれまでのところ最もパフォーマンスが良いモデルであり、状況認識は最もパフォーマンスが悪いモデルでした。モデルの特性に基づくと、リスク管理に焦点を当て、外部要因を減らすことがより良いパフォーマンスにつながることが示されています。

ベースモデル:Grok 4.20は、さまざまなプロンプト戦略で他のモデルを22％以上上回り、唯一の利益を平均したモデルでした。

長短の好み、取引サイズ、信頼スコアなどの他の要因は、十分なデータがなかったり、モデルのパフォーマンスとの正の相関が証明されていなかったりしました。全体として、結果はエージェントが明確に定義された制約内でより良いパフォーマンスを発揮する傾向があることを示しており、人間が目標設定において依然として非常に必要であることを示唆しています。

エージェントを評価する方法

エージェントがまだ初期段階にあるため、現在のところ包括的な評価フレームワークは存在しません。歴史的パフォーマンスはエージェントを評価するためのベンチマークとしてよく使用されますが、堅牢なエージェントパフォーマンスの強い信号を提供する基礎的要因に影響されます。

異なるボラティリティ下でのパフォーマンス:これには、状況が悪化したときの規律ある損失管理が含まれ、エージェントが取引の収益性に影響を与えるオフチェーン要因を特定できることを示しています。

透明性対。プライバシー:両方の側面にはトレードオフがあります。透明なエージェントは、取引で積極的にコピーされることができる場合、基本的に戦略的な優位性を持ちません。プライベートエージェントは、クリエイターによる内部抽出のリスクに直面しており、クリエイターは自分のユーザーを簡単に先回りすることができます。

情報源:エージェントがアクセスするデータソースは、エージェントがどのように意思決定を行うかを決定する上で重要です。ソースが信頼できるものであり、単一に依存しないことを確保することが重要です。

セキュリティ:ブラックスワンイベントが発生した場合に備えて、スマートコントラクトの監査と適切な資金保管構造を持つことが不可欠です。

エージェントの次のステップ

エージェントの大規模な採用を達成するためには、インフラストラクチャに関してまだ多くの作業が必要です。これは、エージェントに関する信頼と実行に関する重要な問題に帰着します。自律エージェントはガードレールなしで運営されており、資金管理の不備の事例がすでに現れています。

ERC-8004は2026年1月に開始され、自律エージェントが互いに発見し、検証可能な評判を確立し、安全に協力できる最初のオンチェーンレジストリとなります。これはDeFiのコンポーザビリティにとって重要な解放であり、信頼スコアがスマートコントラクト自体に埋め込まれているため、エージェントとプロトコル間での許可なしの活動が可能になります。

これは、エージェントが常に悪意のない方法で運営されることを保証するものではなく、共謀の評判やウィッチ攻撃などの脆弱性が依然として発生する可能性があります。したがって、エージェントの保険、セキュリティ、経済的ステーキングなどの分野には、依然として重要な余地があります。

エージェントの活動がDeFiで拡大するにつれて、戦略の混雑が構造的リスクとなります。イールドファーミングは最も明白な前例であり、戦略の普及に伴いリターンが圧縮されます。同じダイナミクスがエージェントの取引にも適用される可能性があります。多数のエージェントが類似のデータでトレーニングし、類似の目標に最適化すると、彼らは類似のポジションと類似のエグジットシグナルに収束します。

2026年1月にコーネル大学が発表したCoinAlg論文は、この問題の一つのバージョンを正式化しています。透明なエージェントは、その取引が予測可能であり、先回りされる可能性があるため、アービトラージされることがあります。プライベートエージェントはこのリスクを回避しますが、クリエイターが自分のユーザーに対して情報的な優位性を保持し、保護されるべき内部知識から不透明性を通じて価値を引き出すという別のリスクを導入します。

エージェントの活動は加速し続け、今日築かれたインフラが次のフェーズでのオンチェーンファイナンスの運営方法を決定します。エージェントの使用が増加するにつれて、彼らは自己反復し、ユーザーの好みに適応する能力が向上します。したがって、主な差別化要因は信頼できるインフラに帰着し、これが最大の市場シェアを獲得します。

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