Tiger Research：暗号資産企業はどのようなAIサービスを提供しているのか？

本レポートは Tiger Research によって執筆されました。暗号通貨企業は広く「FOMO」（取り残されることへの恐怖）に直面しています。取引所からセキュリティ企業まで、AI駆動のサービスを競って導入しています。なぜ今、行動を起こすのかを探ります。

要約

• 取引所、セキュリティ、決済、リサーチなど、暗号通貨業界の各分野で企業がAIサービスを相次いで展開しています。
• 過去のサイクルとは異なり、CoinbaseやBinanceのような実績ある収益企業が先導しています。AIは理論から実践的な必需品へと変貌を遂げました。
• 業界ごとの導入動機は異なります：取引所はユーザー流出防止を、セキュリティ企業は監査の死角を埋めることを、決済インフラは新興のエージェント経済を狙っています。
• 機能を持つことと、実際に使うことは別物です。AI分野における「FOMO」と競争圧力は、実需を超えてその応用を加速させています。
• 真の需要と競争不安の両方が作用しています。価値を創造する採用と、単なるラベル貼りの採用を見極めることが重要です。

1. 暗号通貨企業が提供するAIサービス

人工知能（AI）は、現在のグローバル市場で最も注目を集める分野です。ChatGPTやClaudeのような汎用ツールは日常生活に溶け込み、OpenClawのようなプラットフォームはエージェント構築のハードルを下げています。

暗号通貨業界はこの波に乗り遅れましたが、今や各分野でAIを統合し始めています。

これらの企業はどのようなAIサービスを提供しているのか？なぜこの市場に参入するのか？

2. 暗号通貨企業のAI技術採用方法

2.1 リサーチ

暗号通貨リサーチ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、主要指標が様々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AIは暗号通貨に関する問い合わせに対し、不正確な回答を返すことが頻繁にあります。

Surfのようなプロジェクトは、分散したデータソースを統合できる暗号通貨専用のAIリサーチツールを提供することでこの問題を解決しています。全ての暗号通貨AIアプリケーションの中で、リサーチは一般ユーザーにとって最も参入障壁が低く、プログラミングや取引に関する専門知識を一切必要としません。

2.3 取引

取引所は、取引分野におけるAIの応用を先導しています。

手法は様々です。独自の取引データをユーザーに直接公開するものもあれば、ユーザーがAIエージェントに自然言語でコマンドを出し、分析から実行までの全プロセスを一歩で完了させるものもあります。

取引所がAPIを提供してから長い年月が経ちます。現在の違いは、新たなレイヤーが追加されたことです：MCPやAI Skillsのようなインターフェースにより、非開発者でも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なりました。かつては開発者に限定されていたツールが、自然言語でアクセス可能になりました。

これは、より広範なコミュニティの変化のトレンドと一致しています。非開発者ユーザーが、コードを一切書かずにAIエージェントを通じて自動取引戦略を構築することが増えています。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・実行します。

取引所にとって、これは機会であると同時に課題でもあります。AIユーザーが増えるにつれ、トレーダーはどこでも取引を実行できるため、単一の取引所に対するユーザーの忠誠心は低下する可能性があります。取引所がAIを採用する理由は単純です：迅速にユーザーを獲得し、プラットフォーム上でユーザーを維持することです。

取引は実際の資産管理を伴い、リサーチよりも高い判断力と責任感を必要とします。しかし、参入障壁が下がったことで、この分野も一般ユーザーに開放されつつあります。

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、人手によるコードの行ごとのレビューに依存しており、速度が遅く、コストが高く、監査者間で基準が統一されていません。現在、AIはワークフローに統合されています：AIがまずコードをスキャンし、その後、人間の監査員が対象を絞った深いレビューを行います。これにより、監査員を置き換えることなく、速度とカバレッジが向上します。

CertiKは典型的な例です。同社は以前、監査したプロジェクトが後に悪用されたことで批判を受けました。しかし、これらの事件は監査範囲外で発生しました。監査は特定の時点でのコードチェックであり、継続的な監視は含まれません。

CertiKはAIを活用してこのギャップを埋めました。リアルタイムの監査後モニタリング機能を追加し、公開ダッシュボードを通じて結果を発表しています。拡張された監視範囲は人手ではなくAIによって駆動されるため、CertiKとその監査対象プロジェクトの両方が恩恵を受けています。

セキュリティ分野では、AIの応用は既存サービスを破壊するものではなく、人間の仕事の範囲を拡張するものです：監査時の精度を高め、監査後の死角を補完します。ブロックチェーンセキュリティ企業にとって、AIは新たな事業分野ではなく、既存のセキュリティギャップを解決するツールです。

2.4 決済インフラ

AIエージェントは経済活動に参加するために決済チャネルを必要とします：例えば、API利用料の支払い、データの購入、他のエージェントからのサービス購入などです。エージェントにとって最も自然な決済方法は、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。

2つのモデルが台頭しています。1つ目は、決済をHTTPリクエストに組み込む汎用プロトコルで、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。2つ目は、特定のエージェント向けの決済プラグインで、エージェントは人間が事前に設定した権限と制限内でのみ決済を実行できます。

決済インフラは、ステーブルコインと最も密接に関連する分野です。しかし、決済主体が人間ではなくAIエージェントであるため、完全に機能するモデルはまだ出現していません。

USDCの発行体であるCircleも注目を集めています。同社は、そのGateway決済インフラを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ました。

これは成熟した市場ではありませんが、市場はすでにこのトレンドを織り込み始めています。Circleの株価上昇の主要なドライバーの一つは、そのAIエージェント決済モデルです。決済インフラの実現速度は、上述の他の分野よりも遅くなるでしょうが、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、AI分野に進出するのか

ChatGPTが2022年11月にリリースされた当時、AIも暗号通貨も未成熟でした。AIモデルは印象的でしたが、タスクを確実に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用危機に打撃を受けていました。

それ以来、AIは急速に進歩しました。過去1年で、全ての主要モデルの機能性と実用性が大幅に向上しました。一方、暗号通貨は同じ期間、AIを単に「利用」しただけでした：AIラベルを貼った「ミームコイン」、不完全な機能のAIエージェント、マーケティング主導の宣伝が溢れていました。分散型AIインフラプロジェクトはまだ出現し続けていますが、同等レベルのネイティブAIサービスと客観的に比較すれば、その質は明らかに見劣りします。

現在、その差はさらに広がっています。AI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（ノーコードでのエージェント構築をサポート）などのインフラにより、エージェント時代が現実のものとなりました。一方、暗号通貨企業はようやく動き始めたばかりです。

今回の違いは、行動する主体です。もはやAIを掲げた新興スタートアップではなく、確立された収益モデルを持つ企業です：Coinbase、Binance、Bitget。これらの企業がAIサービスを展開するのはマーケティング目的ではなく、目先の利益ではなく、遅れをとることへの恐怖、つまりFOMOが駆り立てています。

CoinbaseのCEO、ブライアン・アームストロングの行動は、この切迫感を如実に表しています。彼は社内の全エンジニアに対し、わずか1週間でAIコーディングツールを立ち上げるよう指示を出し、従わなかった従業員を解雇しました。

しかし、冷静な視点を保つことも極めて重要です。取引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、実際にリアルタイム取引のために資金をエージェントに委ねるユーザーはどれだけいるでしょうか？また、x402プロトコルは現実世界で実際に使われているのでしょうか？

結局のところ、暗号通貨分野でのAI採用は単なる流行の追従ではありません。AI時代の到来に伴い、各企業は市場での地位を失わないよう積極的に行動しています。機能を持つことと、その機能を実際に活用することは依然として別問題です。しかし、誰が行動するかが重要です。

AI業界を水が満たされつつあるプールに例えてみましょう。以前飛び込んだ人々は泳ぐふりをしていただけでした。今飛び込もうとしている人々は、元国家代表のサーファーたちです。水位がどこまで上がるか、このプールが海になるかどうか、誰にもわかりません。しかし、暗号通貨はその流れに飲み込まれることはないでしょう。