2028年までにAIは暗号通貨トレーダーを置き換えるのか？Nansen CEOが大胆な予測を発表
2026/07/31 11:19:00
NansenのCEO兼共同設立者であるアレックス・スヴァネヴィクは、2028年までに暗号資産市場には人間のトレーダーよりもAIトレーディングエージェントの方が多くなる可能性があると予測している。この予測は、市場情報を分析し、より広範な指示を解釈し、さまざまなレベルの自律性で金融行動を実行できるエージェント型トレーディングシステムの急速な発展を反映している。しかし、エージェントの数が人間を上回ることが、人工知能が一貫してより高いリターンを生み出していることを証明するわけではないし、人間の参加が消えつつあるという意味でもない。より重要な問いは、暗号資産取引におけるAIのどの部分が信頼性を持って実行できるかである。研究、ポートフォリオ監視、日常的な実行はますます自動化される可能性があるが、戦略選択、説明責任、異常な市場イベントへの対応は依然として委任しにくい。この移行は洗練された取引ツールへのアクセスを向上させる可能性があるが、自律的なシステムが高額なミスを犯した場合の収益性、操作されたデータ、ウォレットの権限、相関取引、責任の不明確さといった懸念も生み出す。
アレックス・スヴァネヴィクがAIトレーディングエージェントについて実際に予測したこと
NansenのCEO兼共同設立者であるアレックス・スヴァネビックは、投資家が市場調査、ポートフォリオ監視、取引実行を自律的なソフトウェアに委譲するようになるにつれて、2028年までにAI取引エージェントの数が人間のトレーダーを上回ると予測している。2026年7月のインタビューで、スヴァネビックは、2年程度のうちに取引エージェントの数が人間のトレーダーの数を上回らないほうが驚きだと述べた。彼の予測は、Nansenが以前に発表したエージェント型取引の予測に基づいており、2028年までにエージェントが人々が投資市場とやり取りするデフォルトの方法となる可能性があるとしている。ユーザーはチャートを手動で確認したり、数百のウォレットを追跡したり、個々の取引をすべて承認したりする代わりに、投資目標、リスク許容度、許可された資産を定義し、AIエージェントがより多くの基盤的なワークフローを管理することができるようになる。
しかし、Svanevikの発言は、AIがすべての暗号通貨トレーダーを排除し、自動的に人間の投資家を上回ると確定的に予測していると解釈すべきではありません。彼はAIトレーディングエージェントの数に言及しており、その収益性や取引高、市場活動全体に占める割合には触れていません。1人の投資家、機関、プロトコル、またはファンドが、リサーチ、実行、ポートフォリオのリバランス、リスク監視のために複数の専門エージェントを導入することができ、エージェントの数は人間ユーザーの数よりもはるかに速く増加することが可能です。したがって、アクティブなエージェントの数がそれらを利用している人間の数を上回っても、マシンが優れた投資判断を達成したことを意味するわけではありません。
Nansenがエージェント型暗号資産取引に向けて構築中
Nansenの製品戦略は、Svanevikがエージェント型取引が急速に成長すると予想する理由を説明している。同社は、オンチェーン分析に主眼を置いたプラットフォームから、複数のアプリケーションを切り替えることなく、市場シグナルを特定し取引を準備できる統合的な研究・実行環境へと進化している。Nansenは、そのインフラに5億以上ラベル付けされたブロックチェーンアドレスを含んでおり、取引所、ファンド、ホエール、利益を上げているトレーダーその他のオンチェーンエンティティに関する追加のコンテキストを提供している。同社のAIツールは、この情報を活用してウォレットの行動、トークン保有者の分布、分散型取引所の流れ、過去のパフォーマンスを分析した上で、アクションを提案できる。
Nansenはまた、現物取引とHyperliquidのパーペチュアル取引を統合し、従来の仮想通貨分析を超えた戦略を拡大しました。Svanevikは、より広範な取引機能が累計5億ドル以上の取引高を処理したと報告しましたが、この企業が報告した数値は、独立して検証されたオートノマスエージェントの取引量や利益ではなく、プラットフォームの活動を表しています。より高度な自律性を持つエージェントは、バックテストとペーパートレーディングを通じてまだ評価中であり、経済性の改善が必要です。Svanevikは、ある実験的なエージェントが約23ドルの利益を生み出した一方で、AI推論コストとして約700ドルを消費したことを明かし、技術的実現能力と商業的に持続可能なパフォーマンスとの間のギャップを示しました。
暗号資産市場は、24時間365日運用され、大量の公開かつ機械判読可能なデータを生成するため、 crypto AI agentsに特に適しています。ブロックチェーン取引はタイムスタンプが付与され、一般的にリアルタイムで観察可能であるため、エージェントはトークンの振替、分散型取引所の流動性、貸付ポジション、ブリッジ活動、ガバナンスイベント、複数のプロトコルにわたる担保の変化を分析できます。この情報を価格フィード、市場センチメント、リスクパラメータと結びつけることで、エージェントは1人が手動で管理するのが難しいマルチステージのワークフローを実行できます。新しく浮上する市場シグナルを検出し、流動性とカウンターパーティーのリスクを評価し、実行ルートを比較し、適切なポジションサイズを計算して、スマートコントラクトを通じて取引を実行または調整できます。その後、スリッページ、資金調達率、担保要件、清算閾値を継続的に監視し、情報の発見とその対応との間の遅延を短縮できます。
エージェント型の暗号資産取引のより広範な利用は、オンチェーン市場における流動性、競争、ポートフォリオ管理の機能にも変化をもたらす可能性がある。一般投資家は、かつてアナリストや数量的ツール、専用の実行システムを必要としていた自動化された研究およびリスク監視機能にアクセスできるようになり、プロフェッショナルな企業はマーケットメイキング、アービトラージ、ヘッジ、クロスチェーン財務管理のために専門エージェントを統括できるようになる。エージェントは大口注文を複数の取引所に分割し、リスク曝露が事前定義された限界を超えた際にポートフォリオをリバランスし、状況の変化に応じてスポット、デリバティブ、貸出、ライクイディティプールの間で資本を移動させることが可能になる。これにより取引はより迅速でパーソナライズされたものとなるが、競争優位の源泉も変化する。より速い手動判断に頼るのではなく、市場参加者はデータの質、実行インフラ、モデル設計、セキュアなウォレット権限、そして厳格なリスク管理を通じて競争することになる。
2028年までにAIが暗号資産トレーダーを置き換えるかどうかは、完全な自動化と手動取引の単純な選択ではありません。AIシステムは、市場分析と意思決定の比重を徐々に増やしていく可能性がありますが、広範な導入が、それらが経験豊富なトレーダーを一貫して上回れるということを意味するわけではありません。AIの長期的な役割は、測定可能なパフォーマンス、セキュリティ、説明責任、そして歴史的データに基づいて開発されたモデルとは異なる市場状況にも安全に対応できる能力に依存します。
暗号資産トレーダーにおけるAIトレーディングエージェントの利点
AI取引エージェントの主な利点は、多数の資産や戦略に一貫して構造化されたプロセスを適用できる点です。人間のトレーダーは気を散らされたり、損失後にリスクルールを無視したり、極端な変動率の時期に衝動的な判断を下したりすることがありますが、適切に設定されたエージェントは、同じ保有資産サイズの基準、露出制限、エグジット条件を使用して各機会を評価できます。従来のcrypto trading botsとは異なり、エージェント型システムはより広範な目的を解釈し、状況の変化に応じて分析を調整できます。自然言語ツールは、ポートフォリオの集中度を低減する、ドローダウンを制御する、特定の資産配分を維持するなどの目的を測定可能な条件に変換することで、高度なプログラミング知識を持たないユーザーにもこれらの機能をよりアクセスしやすくします。これらのシステムはより高いリターンを保証することはできませんが、取引の規律を向上させ、意思決定をより明確に記録し、疲労や一貫性のない分析、感情的な反応によって引き起こされるエラーを減らす可能性があります。
AIトレーディングエージェントが利益を保証できない理由
強力な分析能力は、金融市場が絶えず変化するため、自動的に利益を生む暗号資産取引を保証しません。持続的な上昇トレンドで良好なパフォーマンスを発揮した戦略は、価格がレンジ相場になったり、流動性が弱まったり、資産間の相関関係が急変したりすると失敗する可能性があります。AIモデルは相関関係を因果関係と誤認したり、最近のパターンに過度に依存したり、予測価値が限られたシグナルに対して説得力のある説明を提供したりすることがあります。バックテストも、戦略を過去の価格に合わせて繰り返し調整したり、トレーニングデータに評価期間の情報が間接的に含まれたりすると、誤った結果を生む可能性があります。CFTCの公式AI警告は、人工知能が未来や予期しない市場変化を予測できないこと、そして収益保証の主張と関連付けてはならないことを強調しています。したがって、信頼できる評価には、牛市、熊市、レンジ相場のすべてにおいてアウト・オブ・サンプルテストを行い、パフォーマンスを単なる headline profits ではなく、リスク調整後リターン、最大ドローダウン、一貫性で測定することが必要です。
自律的な暗号資産取引のセキュリティおよび運用リスク
AIエージェントがウォレット、取引所、またはスマートコントラクトとやり取りする権限を付与された場合、自律的な暗号資産取引は深刻なセキュリティおよび運用リスクをもたらします。ウェブサイト、ソーシャルメディアの投稿、またはトークンの説明に隠された悪意のある指示が、信頼できない情報を処理するエージェントに影響を与える可能性があります。また、操作された価格フィード、侵害されたAPI、不正確な市場データにより、誤った条件で取引が発生する可能性があります。エージェントは、オープンエンドの目的を誤解したり、安全でないコントラクトとやり取りしたり、市場状況やユーザーの意図が変化した後も戦略を継続して実行したりする可能性があります。潜在的な損失はその権限に依存するため、専用口座の設定、資産許可リスト、出金制限、保有資産上限、手動承認のしきい値、および即時シャットダウン制御が不可欠です。詳細な活動ログには、エージェントが使用した情報、実行したアクション、および許可された範囲内にとどまったかどうかを明確に記録する必要があります。これらの保護措置がなければ、自律的実行の速度により、小さな分析ミスがユーザーが対応する前に複数の取り消し不可能な取引へと拡大する可能性があります。
2028年の市場、規制、およびヒューマントレーダーの見通し
AIトレーディングエージェントの大規模な採用は、暗号資産市場の流動性、変動率、規制に影響を及ぼす可能性があります。多くのエージェントが類似したモデル、データセット、戦略に依存する場合、同じイベントに対して同時に買いまたは売りを実行し、混雑した保有資産、清算の連鎖、またはより深刻な流動性不足を引き起こす可能性があります。自動化エージェントは同一のアービトラージ機会を競い合い、ネットワークの混雑を増加させ、取引をフロントランニングやその他の操作の対象にさらす可能性があります。その結果、規制当局は、自律的な意思決定によって生じた損失に対するより強力な開示義務、システムテスト、記録保持、適格性管理、明確な責任の定義を求める可能性があります。エージェントが予期しない行動をとった場合、責任がユーザー、モデル開発者、データ提供者、ウォレットサービス、または実行プラットフォームのいずれにあるかという疑問は残ります。2028年までに、AIは暗号資産取引の大部分を自動化する可能性がありますが、モデルの出力を評価し、変化する市場状況を認識し、効果的なリスク管理を実施できるトレーダーは依然として重要であると考えられます。
2028年までに、AIトレーディングエージェントは暗号市場全体でより目立つようになる可能性が高いが、その成長は人間のトレーダーに対する明確な優位性と混同すべきではない。この技術は繰り返しの研究を自動化し、定義済みのルールを適用し、複雑なデジタル資産のワークフローを調整するのに適しているが、モデルコスト、実行前提条件、変化する市場状況を考慮した後でも、安定した収益性を示すのは依然として難しい。セキュリティの失敗、操作された入力、相関する戦略、未解決の責任問題も、ユーザーがどの程度の資本を委任するかを制限する可能性がある。したがって、最も現実的な結果は、AIがより多くの分析的・運用的タスクを担い、人間が目標の選定、異常な決定の検証、法的・財務的責任の受諾を引き続き担うハイブリッド市場である。AIは単にトレーダーを置き換えるのではなく、モデルの監督、データ品質、自動リスクガバナンスを競争優位性のますます重要な源泉とすることで、成功する暗号取引に必要な要素を再定義する可能性がある。
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AIトレーディングエージェントとAI分析ツールの違いは？
AI分析ツールは市場情報を要約し、可能なアクションを提案しますが、最終的な判断と実行はユーザーが行います。AI取引エージェントは、指定された権限内で注文を実行したり、保有資産を調整したり、ポートフォリオをリバランスしたりすることで、提案の範囲を超えられます。一部のプラットフォームでは、自立して行動できないツールに対しても「エージェント」という用語を使用しているため、ユーザーはシステムがどの範囲にアクセスでき、どの操作を実行できるかを確認する必要があります。
AI取引エージェントのパフォーマンスはどのように評価すべきですか？
パフォーマンスは、取引コスト、ファイナンス支払い、スリッページ、および計算コストを考慮したネットリターンで評価すべきです。ユーザーは、最大ドローダウン、リスク調整済みリターン、異なる市場条件における一貫性、およびバイアンドホールドなどのシンプルなベンチマークに対するパフォーマンスも検討すべきです。ライブまたはアウトオブサンプルテストの結果は、モデルがすでに遭遇した可能性のある過去のデータに基づくバックテストよりも情報量が豊かです。
AI取引エージェントは秘密鍵へのアクセスが必要ですか？
責任感のある設計されたエージェントは、ユーザーにウォレットのシードフレーズまたは制限のない秘密鍵を開示させることは不应该です。より安全なシステムは、引き出し制限、承認された資産、最大取引額を制限する、制限されたAPI権限、スマートアカウント、または別途資金を充填したウォレットを使用します。ユーザーは、その性能がどのように主張されようとも、回復フレーズをAIチャットボット、ブラウザ拡張機能、または未検証の取引アプリケーションに入力してはなりません。
AIトレーディングエージェントは複数のブロックチェーンで動作できますか？
エージェントは、互換性のあるウォレット、ブリッジ、分散型取引所、およびデータプロバイダーに接続されている場合、複数のネットワークで動作できます。クロスチェーン活動には、ブリッジのセキュリティ、トランザクションの確定性、ネットワークの混雑、流動性の断片化、およびガスコストの変動に関する追加のリスクが伴います。エージェントは、資金を移動するかクロスチェーン戦略を実行する前に、宛先ネットワーク、トークン契約、および利用可能な流動性を確認する必要があります。
AIエージェントによって行われた取引は課税対象ですか？
AIエージェントの利用は、口座所有者の税務義務を通常、取り除くことはありません。売却、スワップ、リワード、デリバティブの決済、および異なる資産間の振替は、ユーザーの管轄区域によっては報告対象または課税対象となる可能性があります。エージェントは多数の取引を自動的に実行するため、ユーザーはタイムスタンプ、資産数量、市場価値、手数料、トランザクションハッシュを完全に記録し、必要に応じて適格な税務専門家に相談してください。
AIトレーディングエージェントは完全に安全であると証明できますか？
自律的な金融システムは完全に安全であるとは保証できません。独立したコード監査、制御された権限、敵対的テスト、トランザクションシミュレーション、緊急シャットダウン機能はリスクを軽減できますが、予期しないモデルの動作、ソフトウェアの脆弱性、または市場損失を完全に排除することはできません。ユーザーは、プラットフォームがデータソースを開示しているか、詳細なアクションログを保持しているか、不正または誤って実行されたトランザクションを報告するための明確なプロセスを持っているかも確認する必要があります。
トレーダーはAIエージェントの意思決定を操作できますか？
AIエージェントは、フェイクニュース、調整されたソーシャルメディア活動、誤解を招くトークン情報、操作された価格フィード、または流動性の低い市場での異常な取引の影響を受ける可能性があります。攻撃者は、正当に見えるシグナルを作成したり、モデルが処理する情報に悪意のある指示を挿入しようとする可能性があります。複数の独立したデータソースを使用し、流動性の低い資産を除外し、異常な取引に対して確認を求めることが、これらの手口への暴露を減らすのに役立ちます。
AI暗号通貨トレーディングエージェントをテストする最も安全な方法は何ですか？
初心者は、エージェントに実際の資金を使用させる前に、ペーパートレーディングまたはサンドボックス環境から始めることをお勧めします。次の段階では、出金を無効化し、保有資産限度を低く抑え、承認済み資産に制限を設け、レバレッジを適用しないまたは最小限に抑えた、別途資金を充てた小さな口座を使用します。テスト期間中はすべてのアクションを確認し、システムがユーザーの指示とリスク限度に一貫して準拠することを確認した後にのみ、アクセス範囲を拡大してください。
AI暗号通貨トレーディングエージェントを運用するにはどのくらいのコストがかかりますか？
AI暗号通貨トレーディングエージェントの運用コストには、プラットフォームのサブスクリプション料、モデル推論料、プレミアム市場データ、ブロックチェーンのガス代、取引手数料、レバレッジ付き保有資産のスリッページおよびファイナンス支払いが含まれます。戦略が正の粗利を生み出した場合でも、分析と実行の頻度が高くなると、これらの費用が大幅に増加する可能性があります。したがって、トレーダーはエージェントの報告された利益や勝率だけで評価するのではなく、すべての運用コストと取引コストを差し引いた後のネットパフォーマンスを比較すべきです。
トレーダーがAIトレーディングエージェントを選ぶ際に注目すべき点は？
トレーダーは、透明なパフォーマンス報告、対応する取引所とブロックチェーン、設定可能なリスク限度、権限制御、独立したセキュリティレビュー、詳細な取引ログに基づいてAIトレーディングエージェントを評価すべきです。信頼できるプラットフォームは、エージェントが市場データをどのように使用し、ユーザー資産をどのように保護し、API、モデル、またはデータプロバイダーが故障した際にどのように対応するかを明確に説明する必要があります。ユーザーは、保証されたリターンを約束したり、手数料を隠したり、シードフレーズや資金への無制限のアクセスを要求するサービスに注意すべきです。
免責事項：本記事は情報提供を目的としたものであり、財務アドバイスを構成するものではありません。暗号資産およびAI駆動の取引には大きなリスクが伴うため、投資前に必ず独自の調査を行ってください。
免責事項: このページは、お客様の便宜のためにAI技術を使用して翻訳されています。最も正確な情報については、元の英語版を参照してください。