タイガーリサーチ：暗号会社はどのようなAIサービスを提供していますか？

本報告は Tiger Research**によって作成され、**暗号通貨企業は一般的に「取り残される恐怖」（FOMO）に直面しています。取引所からセキュリティ企業まで、彼らは人工知能駆動のサービスを次々と発表しています。私たちは、彼らがなぜこのタイミングで行動を起こすことにしたのかを探ります。

要点まとめ

• 取引所、セキュリティ、支払い、研究などの分野で、暗号通貨企業は同時に人工知能サービスを発表しています。
• 従来のサイクルとは異なり、CoinbaseやBinanceのような利益を上げることが証明された企業がトレンドをリードしています。人工知能は理論から実際の運用の必需品へと変わりました。
• 異なる業界での採用動機はさまざまです：取引所はユーザーの流出を防ぐことを目指し、セキュリティ企業は監査の盲点を埋めることを目指し、支払いインフラは新興の代理経済をターゲットにしています。
• 機能を持つことと実際にそれを使用することは別の話です。人工知能分野での「FOMO」と競争圧力は、その適用を加速させており、これは実際の需要を超えています。
• 真の需要と競争の不安が作用しています。価値を創造する採用と単にラベルを貼る採用を区別することが重要な問題です。

1. 暗号通貨企業は人工知能サービスを提供しています

人工知能（AI）は今日のグローバル市場で最も注目されている分野です。ChatGPTやClaudeなどの汎用ツールは日常生活に組み込まれ、OpenClawなどのプラットフォームはエージェントの構築のハードルを下げています。

暗号通貨業界はこの波を逃しましたが、現在はさまざまな垂直分野で人工知能を統合しています。

これらの企業はどのような人工知能サービスを提供しているのでしょうか？彼らはなぜこの市場に参入するのでしょうか？

2. 暗号通貨企業はどのようにAI技術を採用しています

2.1 研究

暗号通貨研究には構造的な問題があります：オンチェーンデータ、ソーシャルセンチメント、主要指標がさまざまなプラットフォームに分散しており、検証が困難です。汎用人工知能はしばしば暗号通貨のクエリに対して不正確な回答を返します。

Surfなどのプロジェクトは、暗号通貨専用のAI研究ツールを提供することでこの問題を解決しています。これらのツールは分散したデータソースを統合できます。すべての暗号通貨AIアプリケーションシナリオの中で、研究は一般ユーザーにとっての参入障壁が最も低く、プログラミングや取引の専門知識は必要ありません。

2.2 取引

取引所は取引分野における人工知能の応用をリードしています。

方法はさまざまです。一部の方法はユーザーに対して独自の取引データを直接公開し、他の方法はユーザーが人工知能エージェントに自然言語コマンドを発出できるようにし、人工知能エージェントが分析から実行までの全プロセスを一手に行います。

取引所はAPIを提供して数年が経ちます。今日の違いは、新たに追加された層です：MCPやAI Skillsのようなインターフェースは、非開発者がAIエージェントを通じて取引所の機能にアクセスできるようにします。かつては開発者専用だったツールが、今では自然言語でアクセス可能になっています。

これはより広範なコミュニティの変化の傾向と一致しています。非開発者ユーザーは、AIエージェントを通じて自動化取引戦略を構築することが増えており、コードを書く必要はありません。彼らは戦略を説明するだけで、エージェントがアルゴリズムを構築し実行します。

取引所にとって、これは機会でもあり挑戦でもあります。人工知能ユーザーの数が増えるにつれて、ユーザーの単一取引所への忠誠心は低下します。なぜなら、トレーダーはどこでも取引を実行できるからです。取引所が人工知能を採用する理由は明白です：迅速にユーザーを引き付け、プラットフォーム上でのユーザーの活発さを維持するためです。

取引は実際の資産管理を伴い、研究よりも高い判断力と責任感が求められます。しかし、参入障壁が低くなるにつれて、この分野も一般ユーザーに開放されています。

2.3 セキュリティ/監査

従来のスマートコントラクト監査は、手動でのコードレビューに依存しており、この方法は遅く、コストが高く、異なる監査者間でのレビュー基準も統一されていません。現在、人工知能はワークフローに統合されています：人工知能がまずコードをスキャンし、その後に人工監査者がターゲットを絞った深いレビューを行います。これにより、監査者を置き換えることなく、速度とカバレッジが向上しました。

CertiKはその典型的な例です。この会社は以前、監査プロジェクトが後に悪用されたことで批判を受けたことがあります。しかし、これらの事件は監査の範囲外で発生しました。監査は特定の時点でコードをチェックするものであり、継続的な監視は含まれていません。

CertiKはこの不足を人工知能で補っています。リアルタイム監査後の監視機能を追加し、公開されたダッシュボードで監視結果を発表しています。拡張された監視範囲は人工知能によって駆動されており、人工操作ではありません。そのため、CertiKとその監査プロジェクトはこの恩恵を受けています。

セキュリティ分野における人工知能の応用は、既存のサービスを覆すのではなく、人間の作業の範囲を拡大するものです：監査時の精度を向上させ、監査後の盲点を埋めることです。ブロックチェーンセキュリティ企業にとって、人工知能は新しいビジネス分野ではなく、既存のセキュリティの欠陥を解決するためのツールです。

2.4 支払いインフラ

人工知能エージェント（AI Agent）は、経済活動に参加するために支払いチャネルを必要とします：例えば、支払いAPI料金の支払い、データの購入、他のエージェントからサービスを購入することです。エージェントにとって、最も自然な支払い方法はオンチェーンウォレットとステーブルコインの組み合わせです。

二つのモデルが台頭しています。第一のモデルは汎用プロトコルで、支払いをHTTPリクエストに組み込み、エージェントが有料APIにアクセスする際に自動的にオンチェーン決済を行います。第二のモデルは特定のエージェント向けの支払いプラグインで、エージェントは人工的に設定された権限と限度内でのみ支払いを実行できます。

支払いインフラはステーブルコインと最も密接に関連している分野です。しかし、支払い主体が人工知能エージェントであり、人間ではないため、現在完全に機能するモデルは存在していません。

USDC発行者のCircleも注目されています。この会社は、Gateway支払いインフラをx402プロトコルに接続する提案を発表し、開発者や研究者にレビューと貢献を呼びかけています。

これは成熟した市場ではありませんが、市場はこの発展のトレンドを消化し始めています。Circleの株価上昇の主要な推進要因の一つは、その人工知能エージェント支払いモデルです。支払いインフラの実現速度は上記の他の分野よりも遅れるでしょうが、現在の市場で最も顕著なマクロテーマの一つとなっています。

3. なぜ暗号通貨企業は今、人工知能分野に進出するのか

ChatGPTが2022年11月に発売されたとき、人工知能と暗号通貨はまだ成熟していませんでした。人工知能モデルは印象的ですが、信頼性のあるタスクを実行することはできませんでした。暗号通貨業界はFTXの崩壊と全面的な信頼危機により大きな打撃を受けました。

それ以来、人工知能は急速に進化しました。過去一年間、すべての主流モデルの機能と実用性は著しく向上しました。それに対して、暗号通貨は同じ期間に人工知能を「利用」しただけです：人工知能のラベルが付けられた「ミームコイン」、機能が不完全な人工知能エージェント、マーケティング主導の宣伝が氾濫しています。分散型人工知能インフラプロジェクトは引き続き登場していますが、同等のレベルのネイティブ人工知能サービスと客観的に比較すると、その品質は明らかに劣っています。

現在、ギャップはさらに広がっています。人工知能業界では、MCP（エージェントが外部ツールを直接呼び出せるようにする）やOpenClaw（ノーコードエージェント構築をサポートする）などのインフラが、エージェント時代を現実のものとしています。しかし、暗号通貨企業はまだ行動を起こし始めたばかりです。

今回の違いは、行動者が誰であるかです。もはや人工知能の名の下に新興企業が行動するのではなく、成熟した利益モデルを持つ企業が行動しています：Coinbase、Binance、Bitgetです。これらの企業が人工知能サービスを発表するのはマーケティング目的ではなく、彼らを動かしているのは目の前の利益ではなく、取り残されることへの恐れ：FOMO（取り残される恐怖）です。

CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングの行動は、この緊急感を十分に示しています。彼は会社の全エンジニアに対し、わずか一週間で人工知能コーディングツールを立ち上げるよう指示し、規則を守らない従業員を解雇しました。

しかし、冷静さを保つことも重要です。取引の自動化を例にとると、エージェントは価格を確認し戦略を提案できますが、どれだけのユーザーが実際にエージェントを信頼し、資金を預けてリアルタイム取引を行うでしょうか？また、x402プロトコルは現実世界で本当に適用されているのでしょうか？

結局のところ、暗号通貨分野での人工知能の採用はトレンドを追いかけるものではありません。人工知能時代の到来に伴い、各企業は市場地位を失わないように積極的に行動しています。機能を持つこととその機能を実際に運用することは依然として異なる問題です。しかし、誰が行動するかが重要です。

人工知能業界を水が満たされているプールだと想像してください。以前飛び込んだ人々は泳げるふりをしていただけです。今飛び込む人々は元国家代表のサーフィン選手です。水位がどれだけ上がるか、またこのプールが海になるかは誰にもわかりません。しかし、暗号通貨は洪水に飲み込まれることはありません。