Tiger Research が作成したこのレポートでは、仮想通貨企業の間で広まっている「取り残されることへの恐怖」（FOMO）について検証しています。取引所からセキュリティ企業まで、すべての企業が AI 駆動型サービスの開始を競っています。なぜ今行動を起こすことにしたのかを探ります。主なポイント: 取引所、セキュリティ、決済、研究の仮想通貨企業は、同時に AI サービスを開始しています。以前のサイクルとは異なり、Coinbase や Binance のような実績のある収益性の高い企業が先頭に立っています。AI は理論から実用的な必要性へと移行しました。導入の動機は業界によって異なります。取引所は顧客離れ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、決済インフラは新興のエージェンシー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使用することは 2 つのことです。AI 分野における FOMO と競争圧力は、実際の需要をはるかに超えてその導入を加速させています。実際の需要と競争不安の両方が作用しています。価値創造につながる導入と単なるラベル付けによる導入を区別することが重要です。1. 仮想通貨企業は AI 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 のような汎用ツールは日常生活に統合され、OpenClaw のようなプラットフォームはインテリジェント エージェントの構築の参入障壁を下げています。暗号通貨業界はこの波に乗り遅れましたが、現在ではさまざまな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 AI サービスを提供しているのでしょうか? なぜこの市場に参入しているのでしょうか? 2. 暗号通貨企業はどのように AI 技術を採用しているか 2.1 研究 暗号通貨の研究は構造的な問題を抱えています。オンチェーン データ、ソーシャル センチメント、主要な指標はさまざまなプラットフォームに分散しているため、検証が困難です。一般的な AI は、暗号通貨のクエリに対して不正確な回答を返すことがよくあります。Surf のようなプロジェクトは、断片化されたデータ ソースを統合する暗号通貨専用の AI 研究ツールを提供することで、この問題に対処しています。すべての暗号通貨 AI アプリケーションの中で、研究は一般ユーザーにとって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、取引分野で AI の適用をリードしています。アプローチは様々です。一部の方法では、独自の取引データをユーザーに直接公開します。その他にも、ユーザーが自然言語でAIエージェントにコマンドを発行し、AIエージェントが分析から実行までの全プロセスをワンステップで処理できるものもあります。取引所は長年にわたりAPIを提供してきました。今日の違いは、MCPやAIスキルなどのインターフェースによって、開発者以外のユーザーもAIエージェントを介して取引所の機能にアクセスできるようになったという新たなレイヤーが加わったことです。かつては開発者のみに限定されていたツールが、今では自然言語でアクセス可能になっています。これは、コミュニティのシフトというより広範なトレンドと一致しています。開発者以外のユーザーは、コードを書かずにAIエージェントを介して自動取引戦略を構築することが増えています。ユーザー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て実行します。これは取引所にとって機会と課題の両方をもたらします。AIユーザーの数が増えるにつれて、トレーダーはどこでも取引を実行できるため、単一の取引所への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。ユーザーを迅速に引き付け、プラットフォーム上での活動を維持するためです。取引には実際の資産管理が伴い、調査よりも高いレベルの判断と責任が求められます。しかし、参入障壁が低くなるにつれて、この分野は一般ユーザーにも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、手動での1行ごとのコードレビューに依存しており、異なる監査人の間でレビュー基準が一貫していない、時間がかかりコストのかかる方法です。現在、AIがワークフローに統合されています。AIが最初にコードをスキャンし、その後、人間の監査人による対象を絞った詳細なレビューが行われます。これにより、監査人を置き換えることなく、スピードとカバレッジが向上します。CertiK はその好例です。同社は以前、監査プロジェクトが悪意を持って悪用されたことで批判を受けていました。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のコードを検証し、継続的な監視は含まれません。CertiK はこのギャップを埋めるために人工知能を使用しています。リアルタイムの監査後監視機能を追加し、監視結果を公開ダッシュボードで公開します。監視範囲の拡大は人間の介入ではなく AI によって行われるため、CertiK と監査対象のプロジェクトの両方が恩恵を受けます。セキュリティ分野では、AI の適用は既存のサービスを混乱させることではなく、人間の作業範囲を拡大すること、つまり監査の精度を向上させ、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、AI は新しいビジネス分野ではなく、既存のセキュリティ脆弱性に対処するためのツールです。 2.4 決済インフラストラクチャ AI エージェントは、API 料金の支払い、データの購入、他のエージェントからのサービスの購入など、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。エージェントにとって最も自然な決済方法は、ステーブルコインのオンチェーンウォレットです。 2つのモデルが登場しつつある。1つ目は、HTTPリクエストに支払い処理を埋め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オンチェーン決済を自動的に実行できるようにするものだ。2つ目は、特定のエージェント向けの支払いプラグインで、エージェントは手動で設定された権限と制限の範囲内でのみ支払いを実行できる。決済インフラは、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、決済エージェントは人間ではなく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登場していません。USDC発行者のCircleも大きな注目を集めています。同社は、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。成熟した市場ではありませんが、すでにこのトレンドを消化し始めています。Circleの株価上昇の主要因の1つは、AIエージェント決済モデルです。決済インフラの実装は、上記の他の分野よりも遅くなりますが、現在の市場で最も目立つマクロテーマの1つになっています。 3. 暗号通貨企業が今AI分野に参入している理由 ChatGPTが2022年11月にローンチした当時、AIと暗号通貨はどちらもまだ未成熟でした。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の暴落と広範な信頼の危機に苦しんでいました。それ以来、AIは急速に発展しました。過去1年間で、すべての主要モデルの機能性と使いやすさが大幅に向上しました。対照的に、同時期の仮想通貨は単に人工知能を「利用」したに過ぎなかった。AIを装った「ミームコイン」が大量に存在し、機能の低いAIエージェントやマーケティング主導の誇大宣伝が横行した。分散型AIインフラプロジェクトは次々と登場しているが、同等の品質のネイティブAI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る。そして今、その差はさらに広がっている。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（ノーコードでエージェントを構築できる）といったインフラが既にインテリジェントエージェントの時代を現実のものにしている。仮想通貨企業はようやく動き始めたばかりだ。今回異なるのは、誰が行動しているかという点だ。もはやAIを宣伝する新興スタートアップではなく、成熟した収益モデルを持つ既存企業、Coinbase、Binance、Bitgetなどが行動を起こしている。これらの企業はマーケティング目的でAIサービスを立ち上げているわけではない。目先の利益に駆り立てられているのではなく、取り残されることへの恐怖、つまりFOMO（取り残されることへの恐怖）に突き動かされているのだ。 CoinbaseのCEO、ブライアン・アームストロング氏の行動は、まさにこの切迫感を体現している。彼は全エンジニアに対し、1週間以内にAIコーディングツールを導入するよう指示し、従わない従業員は解雇した。しかし、冷静さを保つことも同様に重要だ。取引自動化を例にとってみましょう。エージェントは価格を閲覧し、戦略を提案できますが、どれだけのユーザーが本当にエージェントを信頼し、リアルタイム取引のために資金を預けるでしょうか？さらに、x402プロトコルは実際に現実世界で実装されているのでしょうか？結局のところ、仮想通貨分野における人工知能の導入は、流行を追いかけることではありません。AI時代の到来に伴い、企業は市場での地位を失わないよう積極的に取り組んでいます。機能を持つことと、実際にそれを活用することは全く別の問題です。しかし、誰が行動を起こすかが重要なのです。AI業界を、水が満たされていくプールに例えてみましょう。以前は飛び込んだ人たちは泳ぐふりをしていただけでした。今飛び込んでいるのは、かつてのナショナルサーフィンチームのメンバーです。水位がどれだけ上昇するか、プールが海になるかどうかは誰にもわかりません。しかし、仮想通貨は洪水に飲み込まれることはないでしょう。[Tiger Research]
AI駆動のFOMO：暗号通貨における人工知能導入の戦略的転換
暗号通貨市場は、既存プレイヤーが人工知能（AI）の統合を加速させていることで、現在、深遠な構造的転換を経験しています。タイガーリサーチの分析によると、典型的なハイプサイクルを超えた重要な進化が明らかになっています：CoinbaseやBinanceのような収益性が実証された企業が今やAIの先頭に立ち、かつて理論的であったものを実用的な必要性へと変革しています。これは業界の成熟を示すものであり、競争ダイナミクスを再形成し、投資家にとっては大きな機会と重大なリスクの両方をもたらす可能性があります。
市場変革：ハイプから実装へ
これまでのサイクルでは、暗号通貨におけるAIは主にマーケティングのバズに過ぎませんでしたが、現在の波は主要な縦軸にわたる具体的な実装が特徴です。「機能を持つこと」と「実際に使用すること」の区別がかつてないほど重要になっています。Coinbaseのような取引所は、義務的な締め切り付きでAIコーディングツールを導入しており、これはマーケティング戦略ではなく戦略的必然性を示しています。この推移は、投機的なスタートアップから、実証されたビジネスモデルを持つ既存プレイヤーへの変化であり、投資家のリスク・リワード計算を根本から変えます。
トークン評価への影響：市場パフォーマンスにおける二極化が見られるでしょう。明確なユーザー導入を伴うAI駆動機能を成功裏に実装するプロジェクトは、表面的な「AIウォッシング」に携わるものよりも優れたパフォーマンスを示す可能性が高いです。取引所トークン（COIN、BNBB）は、ユーザーエンゲージメントと取引高の増加により恩恵を受けるかもしれません。一方、セキュリティ重視のトークンは、AI強化監査機能がシステムリスクを削減するにつれて評価増が見込まれるかもしれません。AIエージェント取引を促進する支払いインフラプロジェクトは、「エージェンシー経済」が予測通り現実のものとなった場合、特に強い成長を経験するかもしれません。
セクター別分析
研究：市場知識の民主化
SurfのようなAI駆動研究ツールは、暗号通貨分析における重要な痛点である断片化されたデータソースに対応しています。これらのツールへの参入障壁の低さは、大きな市場機会を表しています。しかし、研究セクターは暗号ネイティブプロジェクトと既存のAI企業の両方から激しい競争に直面しています。投資家は、独自のデータアクセスや優れたアルゴリズムを通じて真の情報的優位性を創出するプラットフォームを優先すべきです。
取引：民主化の二刃の剣
取引所はAIを活用して、開発者中心の活動から自然言語インターフェースを通じてアクセスできる活動へと取引を変革しています。この民主化はパラドックスを提示します：それはユーザーベースを拡大する一方で、トレーダーが複数の取引所で戦略を実行できるようになるため、プラットフォームのロックインを減少させる可能性があります。真の価値は、AI取引ツールを中心にネットワーク効果を創造し、独自のアルゴリズムを開発して真のアルファ生成能力を提供できる取引所にあります。
投資上の考慮事項：強力なAI取引エコシステムを持つ取引所トークンはアウトパフォーマックする可能性がありますが、この優位性の持続可能性は継続的なイノベーションに依存します。取引所が優れたAI能力を取得または開発するにつれて、大きな統合が見られるでしょう。
セキュリティ：AIを力倍増因子として
セキュリティ監査におけるAIの統合、特にCertiKの監査後監視が示すように、おそらく最も即座に価値のある応用です。AIは人間の監査官を補完するものではなく、スマートコントラクトのセキュリティにおける重要な痛点に対応します。このセクターは、セキュリティの懸念が機関投資家の導入の主要な障害であるため、リスク調整後のリターンで魅力的です。
支払いインフラ：変数
AIエージェント支払いインフラは、最も投機的ですが、潜在的に変革的なセグメントのままです。AIエージェントとステーブルコインの間の接続は、「エージェンシー経済」が予測通り現実のものとなれば、デジタル通貨に対かぎてない需要を創出する可能性があります。Circleのこの分野への関与は機関の信頼性を追加しますが、意味のある導入のタイムラインは不確かです。
リスクと見過ごされた課題
現在のAI熱狂は、重大なリスクなしではありません。報告書はFOMOを駆動力として正しく特定しており、不明なROIを持つ能力への過剰投資につながる可能性があります。いくつかの重要なリスクが投資家の注意を必要とします：
- 実装ギャップ：多くの発表されたAI機能は、約束された価値を提供できない可能性があり、失望と潜在的な売りにつながるでしょう。
- セキュリティ脆弱性：AIシステムは新しい攻撃ベクトルを導入します。操作されたAI取引アルゴリズムまたは侵害されたAIセキュリティ評価は、システムリスクを創出する可能性があります。
- 規制の不確実性：AIと取引の交差点は、市場の特定のセグメントに影響を与える可能性のある複雑な規制上の課題を創出します。
- 市場の飽和：既存プレイヤーがこの分野に入るにつれて、スタートアップは差別化に苦労し、評価圧力につながる可能性があります。
戦略的投資機会
洗練された投資家にとって、現在のAI統合の波はいくつかの魅力的な機会を提示します：
- 垂直専門家：特定のAI応用（セキュリティ、研究、取引）に焦点を当て、明確な技術的優位性と確立されたユーザーベースを持つ企業は、魅力的なリスク・リワードプロファイルを提供します。
- データ優位プラットフォーム：独自のデータアクセスまたは優れた分析能力を持つプロジェクトは、持続可能な競争上の防御壁を開発するかもしれません。
- 支払いインフラの先駆者：より高いリスクがありますが、AIエージェント支払いを成功裏に促進するプロジェクトは、エージェンシー経済の発展につれて大きな価値を捕捉する可能性があります。
- 既存プレイヤーエコシステム：実証された実行能力と豊富なリソースを持つ企業からの取引所トークンとインフラトークンは、より広いトレンドから恩恵を受けるかもしれません。
結論：戦略的必然性か一時的な流行か？
暗号通貨インフラへのAIの統合は、一時的なトレンドではなく、根本的な進化を表しています。実証されたビジネスモデルを持つ既存プレイヤーの関与は、信頼性を追加し、意味のある導入の可能性を高めます。しかし、投資家は価値を創造する実装と単なるマーケティング努力の間を区別する必要があります。
最も重要な機会は、AI統合が市場の非効率性に直接対応しながら持続可能な競争上の優位性を創造するプロジェクトを特定することにあります。市場が成熟するにつれて、真に価値のあるAI能力がリターンを駆動し、表面的な実装は道端に置き去りになるでしょう。投資家にとっての鍵は、FOMO駆動の熱狂の中で明確な頭を保ち、実証可能な実行能力と示されたユーザー導入を持つプロジェクトに焦点を当てることです。