#### 要約* 自律型AIエージェントはオンチェーン活動の19%以上を運営しており、オープンエンドの取引において人間に最大5倍の差をつけていると新しい報告書が示している。* CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングは、エージェント経済が近いうちに人間の経済を超える可能性があると述べている。* 研究者たちは、エージェントがさらに拡大する前により良いインフラが必要だと主張している。新しい調査によると、自律型エージェントは、直接的な人間の入力なしに計画、決定、オンチェーン取引を実行するソフトウェアシステムであり、現在オンチェーン活動の19%以上を推進している。しかし、これらのエージェントは狭いタスクでは人間を上回っているものの、オープンエンドの取引では最大5倍の差で負けていると、木曜日に公開されたDWF Venturesの報告書は述べている。> https://t.co/L8ThynOPyB> > — DWF Ventures (@DWFVentures) 2026年4月16日分散型金融（DeFi）では、これらのエージェントは貸付プロトコルを横断した利回り戦略を運用し、流動性を管理し、ポートフォリオをリバランスし、取引を実行している。調査によると、エージェント管理のポジションにロックされた総価値は100万ドルを超え、多くの展開はまだ初期テスト段階にある。一例として、自動化された金融プロトコルGizaのARMAエージェントは、安定コインを貸付プラットフォーム間で移動させて最良のレートを得ることで、年間9.75%の収益をユーザーにもたらしており、AaveやMorphoなど他の分散型金融プロトコルの利回りを上回っていると調査は述べている。しかし、タスクが難しくなると状況は変わる。tradexyzが主催した株式取引コンテストでは、トップの人間がトップエージェントを5倍以上上回った。nof1が開催した主要なAIモデル間の別のコンテストでは、7つのうち3つだけが取引ごとに利益を出すことができた。「エージェントは状況が明確に定義されていないときに苦戦するが、目標が狭くパラメータが頻繁に変わらない場合は成功する」と、DWF Labsの投資担当シニアアソシエイト、林馨怡は_Decrypt_に語った。これが、資本を貸付プロトコル間で移動させて最大のリターンを狙う利回り最適化が、エージェントの早期の試験場となった理由の一つだと、林は説明した。「エージェントは、目標が狭くパラメータが頻繁に変わらないときに成功する。だからこそ利回り最適化は機能する」と林は述べた。「エージェントが推論し、リアルタイムの情報に適応できるようになるまでは、市場の変化や条件が不明確なときに反応できないだろう」この懸念は、業界のリーダーたちも共感しているようだ。エージェントは、「すべてのコンテキストとツールが与えられれば人間と同じくらい有能になり得る」とMoonPayのチーフエンジニア、ニーラジ・プラサドは_Decrypt_のインタビューで語った。ただし、彼は「エージェントはより有能で、より勤勉で、場合によっては悪意を持つこともあるというのは明らかだ」と警告した。早期段階この調査結果は、Ethereumの開発者たちがエージェントが複雑なオンチェーンタスクを処理しやすくするための取り組みを進めている最中に出てきた。今月初め、分散型リレー網Biconomyが提案し、Ethereum Foundationが支援した、新たな標準規格が、エージェントが複数のアクションを同時に実行できるようにするものだ。一方、業界のリーダーたちは、自律型エージェントがまもなく経済活動のはるかに大きなシェアを担うと見込んでいる。「エージェント経済は人間の経済よりも大きくなる可能性がある」と、CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングは木曜日にツイートし、安定コインの需要を現在の推定値以上に押し上げる可能性に言及した。> エージェント経済はまだ価格に反映されていない。マシン・ツー・マシンの支払いは、デジタルドルの需要を現在の推定値以上に高めるだろう。> > エージェント経済は人間の経済よりも大きくなる可能性がある。Coinbaseでは両者のインフラを構築している。> > — ブライアン・アームストロング $39 @brian_armstrong( 2026年4月16日現場の研究者たちは、より長い展望を見ている。DWF Labsの林は、19%の数字の大部分は、MEVの獲得やステーブルコインのルーティングなど狭い作業を行うボットであり、真のエージェント活動は依然として少数派だと指摘している。「現実的なタイムラインは、エージェントの取引量が主要な金融分野で人間の取引量に意味のある規模で追いつくまでに5年から7年かかるだろう。オンチェーンの方が先に到達するのは、インフラがより許可不要だからだ」と林は述べた。それでも、一部の専門家は、現在のギャップはエージェントの現状の構造的特徴だと見ている。「彼らが不足しているのは、コンテキストに基づく推論や物語の理解、非構造化情報の評価を必要とするオープンエンドの取引だ」と、分散型AIインフラ開発者の0G Labsのチーフグロースオフィサー、アイトゥン・ユルディズリは_Decrypt_に語った。そのギャップを埋めるには、より良いモデルだけでは不十分だと彼は付け加えた。「ユーザーは、エージェントが主張したことを行ったことを暗号証明で証明し、誰も改ざることのできない信頼できる実行環境内で、それが動作しているインフラが単一のクラウドプロバイダーに信頼を移すだけではないことを求めている」と述べた。
AIエージェントはすでにDeFiの5分の1を運営していますが、それでも取引では人間に負けています
要約
新しい調査によると、自律型エージェントは、直接的な人間の入力なしに計画、決定、オンチェーン取引を実行するソフトウェアシステムであり、現在オンチェーン活動の19%以上を推進している。 しかし、これらのエージェントは狭いタスクでは人間を上回っているものの、オープンエンドの取引では最大5倍の差で負けていると、木曜日に公開されたDWF Venturesの報告書は述べている。
分散型金融（DeFi）では、これらのエージェントは貸付プロトコルを横断した利回り戦略を運用し、流動性を管理し、ポートフォリオをリバランスし、取引を実行している。調査によると、エージェント管理のポジションにロックされた総価値は100万ドルを超え、多くの展開はまだ初期テスト段階にある。 一例として、自動化された金融プロトコルGizaのARMAエージェントは、安定コインを貸付プラットフォーム間で移動させて最良のレートを得ることで、年間9.75%の収益をユーザーにもたらしており、AaveやMorphoなど他の分散型金融プロトコルの利回りを上回っていると調査は述べている。 しかし、タスクが難しくなると状況は変わる。 tradexyzが主催した株式取引コンテストでは、トップの人間がトップエージェントを5倍以上上回った。nof1が開催した主要なAIモデル間の別のコンテストでは、7つのうち3つだけが取引ごとに利益を出すことができた。 「エージェントは状況が明確に定義されていないときに苦戦するが、目標が狭くパラメータが頻繁に変わらない場合は成功する」と、DWF Labsの投資担当シニアアソシエイト、林馨怡は_Decrypt_に語った。
これが、資本を貸付プロトコル間で移動させて最大のリターンを狙う利回り最適化が、エージェントの早期の試験場となった理由の一つだと、林は説明した。 「エージェントは、目標が狭くパラメータが頻繁に変わらないときに成功する。だからこそ利回り最適化は機能する」と林は述べた。「エージェントが推論し、リアルタイムの情報に適応できるようになるまでは、市場の変化や条件が不明確なときに反応できないだろう」 この懸念は、業界のリーダーたちも共感しているようだ。 エージェントは、「すべてのコンテキストとツールが与えられれば人間と同じくらい有能になり得る」とMoonPayのチーフエンジニア、ニーラジ・プラサドは_Decrypt_のインタビューで語った。ただし、彼は「エージェントはより有能で、より勤勉で、場合によっては悪意を持つこともあるというのは明らかだ」と警告した。
早期段階 この調査結果は、Ethereumの開発者たちがエージェントが複雑なオンチェーンタスクを処理しやすくするための取り組みを進めている最中に出てきた。 今月初め、分散型リレー網Biconomyが提案し、Ethereum Foundationが支援した、新たな標準規格が、エージェントが複数のアクションを同時に実行できるようにするものだ。 一方、業界のリーダーたちは、自律型エージェントがまもなく経済活動のはるかに大きなシェアを担うと見込んでいる。
「エージェント経済は人間の経済よりも大きくなる可能性がある」と、CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングは木曜日にツイートし、安定コインの需要を現在の推定値以上に押し上げる可能性に言及した。
現場の研究者たちは、より長い展望を見ている。DWF Labsの林は、19%の数字の大部分は、MEVの獲得やステーブルコインのルーティングなど狭い作業を行うボットであり、真のエージェント活動は依然として少数派だと指摘している。 「現実的なタイムラインは、エージェントの取引量が主要な金融分野で人間の取引量に意味のある規模で追いつくまでに5年から7年かかるだろう。オンチェーンの方が先に到達するのは、インフラがより許可不要だからだ」と林は述べた。 それでも、一部の専門家は、現在のギャップはエージェントの現状の構造的特徴だと見ている。 「彼らが不足しているのは、コンテキストに基づく推論や物語の理解、非構造化情報の評価を必要とするオープンエンドの取引だ」と、分散型AIインフラ開発者の0G Labsのチーフグロースオフィサー、アイトゥン・ユルディズリは_Decrypt_に語った。 そのギャップを埋めるには、より良いモデルだけでは不十分だと彼は付け加えた。 「ユーザーは、エージェントが主張したことを行ったことを暗号証明で証明し、誰も改ざることのできない信頼できる実行環境内で、それが動作しているインフラが単一のクラウドプロバイダーに信頼を移すだけではないことを求めている」と述べた。