アドバイザーのための暗号資産：Crypto を活用する AI Agents

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Crypto for Advisors: 暗号資産を活用するAI Agents AI agentsが取引を実行し、「agentic finance」を形成しつつあります。暗号資産はこれら自律型システムの金融バックエンドです。ユースケース、リスク、そして専門家の見解を学びましょう。知っておくべきこと: 本日のニュースレターでは、First DigitalのVincent Chokが「agentic finance」の台頭について解説します。これはAI agentsがアドバイス提供にとどまらず金融取引を実行するようになり、暗号資産がこの機械主導型経済の不可欠な金融バックエンドとなる動きです。続いて「Ask an Expert」では、AI決済のユースケースとスケーラビリティに必要なステップについて、3つの主要AIシステム — Grok、Gemini、Claude — に2つの質問を投げかけました。注: 回答はAIアシスタントによって生成されたものであり、各モデルの見解を反映しています。財務上または法律上の助言として解釈されるべきものではありません。暗号資産におけるAI agents: アドバイザーが知っておくべきこと AI agentsの爆発的成長 AI agentsは過去1年で最もトレンドとなったトピックの1つとなりました。300社以上を対象とした最近のPwCの調査では、79%が何らかの形ですでにAI agentsを導入していることが明らかになりました。この爆発的な成長は、より広範な変化を反映しています。すなわち、AI agentsがアドバイザー的役割から実行役割へと進化しているということです。当初はチャットボットサービスやコパイロット的役割を支援するために導入されたAIシステムですが、現在では、金融取引を含め、人間が設定した事前定義パラメータに基づいて積極的に計画、決定、行動を行っています。その結果、「agentic finance」が初期形成されつつあります。これは、AI agentsが上限、権限、目標などの事前定義されたルール内で本質的に金融行動を実行する新しいプリミティブです。 agentic financeを分解する agentic financeは3つの層で理解することができます。agentic commerce層は発見と意思決定に焦点を当てています。例えば、AI agentは今度の旅行のために最適なホテルの取引を検索できます。agentic payments層は実行を扱い、agentは承認後に取引を完了させます。最後に、資産管理層は完全なスタックを表し、agentはポートフォリオを管理し、決済を処理し、リアルタイムの市場動向に基づいて金融戦略を動的に最適化することができます。これは、AI agentsに完全な自律性を与えているように見えるかもしれませんが、そうではありません。これは条件付き委任であり、ユーザーは制約を通じて制御を維持しながら実行を委ねることになります。理論的には、AI agentsは金融分野でユースケースを持っていますが、既存の従来型金融インフラストラクチャーにきれいに適合しないのです。構造的に、AI agentsはグローバルな銀行レールへの直接アクセスを欠いており、24時間365日稼働するように設計されています。この構造的な不一致こそが、暗号資産が登場するところです。 Stablecoinsは、AI agentsにプログラマブルで常時稼働するマネーへのアクセスを提供し、blockchainsは即時かつグローバルな決済を可能にし、暗号資産ウォレットはパーミッションレスな資金アクセスを提供します。本質的に、これらのコンポーネントは機械主導の活動により適した金融層を形成しています。したがって、暗号資産は単なる資産クラスではなく、自律型システムのインフラストラクチャーとしてますます重要になっています。 AI agentsのユースケース初期実装はすでに見られています。APIアクセスとデータプロバイダーを活用したマシン間決済により、加盟店間レールはより強固で高速になりました。消費者の文脈では、autonomous commerceにより、ユーザーは小売リサーチを最適化し、agentsを使って旅行、サブスクリプション、ショッピングで最良の取引を得ることが可能になりました。一方、暗号資産ネイティブな環境では、トレーディングagentsがポートフォリオ管理、利回り最適化、取引戦略のために広く展開されています。企業側では、サプライチェーン管理とベンダー決済がAI agentsを介して容易に自動化され、エラーとリソース支出を削減しています。現段階では、ほとんどの活動は消費者向けではなく、企業間およびインフラストラクチャー主導のままです。ユースケースを超えて、AI agentsは新しい投資可能カテゴリーの推進、そして暗号資産自体の需要を生み出す上でも不可欠な役割を果たしています。AI agentsは既存のインフラストラクチャーレール上で動作できないため、agentネイティブのウォレット、stablecoin決済レール、データまたは計算マーケットプレイスへの需要が高まっています。例えば、Coinbaseは、agentネイティブな取引向けに設計されたオープン決済プロトコルであるx402を開始しました。この変化は、高い取引量と低い価値が従来のレールを非効率にするマイクロペイメントに特に関連しています。初めて、人間以外のユーザーが金融システムに参加し、活動を推進しています。AI agentsは暗号資産ネットワークの新しいクラスの「ユーザー」となったのです。リスクと将来の見通し勢いがあるにもかかわらず、我々はまだ初期段階にあり、リスクと制限が存在します。セキュリティが主要な懸念事項であり、特に不正なまたは悪用されたagentsが意図しない取引を実行することが問題となります。承認、責任、規制上の取り扱いに関する疑問は依然として精査されており、現在も活発に定義されている段階です。広範な採用のためには、ユーザーの信頼を構築する必要があります。これは、関係するすべてのステークホルダーからの規制の明確化によって実現され、プロジェクトはユーザーの資金と利益を保護しながら、明確さと自信を持って構築できるようになります。今後12か月で、この技術は引き続き成長し成熟していくでしょう。重要なシグナルには、agent主導の取引量の成長、agentネイティブのウォレットおよび決済プロトコルの出現、stablecoinsとAI主導のシステムとのより深い統合が含まれます。最後に、規制の明確化は、さまざまな業界や分野における採用のペースと範囲を大きく形作るでしょう。結論として AI agentsは理論上の概念ではなく、限定された環境ですでに取引を実行しています。このトレンドが発展するにつれて、暗号資産は機械主導型経済の金融バックエンドとしてますます浮上しています。今のところ、これはインフラストラクチャーおよび長期的なテーマ的プレイですが、採用率の上昇に伴い変化しつつあります。アドバイザーは、暗号資産の有用性の次の波の推進力としてこれを追跡すべきです。 Ask an Expert 今週は少し違うことをしています。1人の専門家ではなく、専門家のパネル — AI専門家 — を用意しました。以下、3つの主要なAIモデルに2つの質問を投げかけ、AI決済の現在と未来について尋ねました。共通のテーマ — 特に将来の成長に必要なものについて — がありましたが、明確な違いもあります。この実験が、私たちと同じように楽しく示唆に富むものであることを願っています。 Q1: 今日見られるAI決済のユースケースは何ですか? Q2: AI決済がスケールするために必要なものは何ですか? 続きを読む - StrategyがBlackRockを抜き、最大のbitcoin保有者となる。 - 新しい研究によると、欧州の銀行は暗号資産フレンドリーなツールを提供する競合他社に顧客を失うリスクがある。 - トークン化されたGreat British Pound (TGBP) がCoinbaseによって発表された。

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