作者：137Labs
過去数年、Web3はインターネットの重要な発展方向とされてきました。DeFi、NFT、DAOから、新たなビジネスモデルが次々と登場し、多くの新職業を生み出してきました。しかし、生成型AIと自動化技術がこの分野に急速に進出すると、Web3の職業構造も顕著な変化を始めています。
より多くのプロジェクトが、コードの作成、チェーン上データの分析、市場レポートの生成、コミュニティの問題対応など、従来人手で行っていた作業にAIを活用し始めています。これらのツールが徐々に成熟するにつれ、一部の職種の需要は明確に減少し、新たな職種が登場し始めています。
全体のトレンドを見ると、AIはWeb3の潜在力を減らすことはないが、業界の求める人材構成を変えてきている。
一、徐々に減少しているWeb3 職業
Web3エコシステムでは、高度に標準化され、繰り返しの多い作業が徐々に自動化ツールによって置き換えられています。生成型AIや自動化技術の発展により、かつて人間が行っていた多くのタスクが、今やアルゴリズムやスマートシステムによって迅速に完了できるようになり、一部の職種に対する需要が明確に減少しています。
1. 初級Solidity 開発者
スマートコントラクト開発はかつてWeb3業界で最も人気の高い職業の一つだったが、AIプログラミングツールの急速な発展により、多くの標準化されたコードは自動化によって生成可能となった。たとえば、ERC-20トークンコントラクト、NFTコントラクト、基本的なDeFiプロトコルなどの一般的なコード構造は、AIによって非常に短時間で自動生成できる。AIは完全なコードフレームワークを生成するだけでなく、基本的なテストやロジックチェックも行える。そのため、企業は次第に初級開発者への依存を減らし、上級アーキテクトがAIが生成したコードをレビューし最適化する方向にシフトしている。
2. Web3 リサーチャー／アナリスト
過去、Web3プロジェクトでは、研究者が業界トレンド分析、プロジェクト評価、市場調査、レポート作成など、大量の業界調査とデータ整理を手動で行う必要がありました。しかし、AI技術の発展により、多くの研究作業が自動化ツールで実行可能になっています。たとえば、AIはチェーン上データを迅速に分析し、トークン経済モデルをシミュレートして、構造化された市場レポートを自動生成できます。その結果、基礎情報の整理やデータ分析を主な業務とする研究職の需要は徐々に減少しています。
3. コミュニティ管理者とカスタマーサポート
コミュニティ運営はかつてWeb3エコシステムの重要な構成要素であり、多数のプロジェクトがユーザーの問題対応やコミュニティの秩序維持のためにコミュニティ管理者やカスタマーサポートを必要としていました。しかし、AIカスタマーサポートシステムの発展により、多くの反復的なコミュニケーション作業が自動化されるようになりました。たとえば、AIは24時間365日自動返信、多言語リアルタイム翻訳、スパム情報の自動識別とフィルタリング、そしてユーザーのよくある質問への迅速な対応を実現できます。このような状況下で、基礎的なコミュニティカスタマーサポートの職種は徐々にAIシステムに置き換えられています。
4. 暗号資産トレーダー
暗号資産取引分野では、AI技術の利点が特に顕著です。AIは短時間で大量の市場データを分析し、事前に設定された戦略に基づいて高頻度取引、自動アービトラージ、リスク管理などの取引操作を自動で実行できます。人間のトレーダーと比較して、AIは実行速度、データ処理能力、取引の安定性において明確な優位性を持ち、運営コストの削減も可能になります。そのため、技術に基づく取引戦略が重視される環境では、従来の人的取引職が徐々に減少しています。
5.NFTコンテンツクリエイター
生成AIの登場は、NFTエコシステムに深い影響を及ぼしました。現在、AIはイラスト、プロフィール画像、さまざまな形式のデジタルアートなど、短時間で大量のビジュアルコンテンツを生成できます。これにより、NFTコンテンツ作成の障壁が大幅に低下し、市場競争が激化しました。このような状況下で、基本的なデザイン能力や単純なビジュアル制作に依存していたNFTコンテンツクリエイターたちは、かつての市場優位性を徐々に失いつつあります。
6.低门槛NFTクリエイター
AI画像生成ツールの普及により、デジタルコンテンツ作成の方法が変化しています。過去には、一部のNFTプロジェクトが単純な画像の組み合わせや基本的なデザインで大量の作品を生成していましたが、現在ではAIが同様、あるいはそれ以上の複雑さの創作を極短時間で実現できます。これにより、従来の低ハードルなNFT作成モデルは大きな挑戦に直面しています。独自の創造性、芸術的スタイル、またはブランド価値に欠けるクリエイターたちは、AI技術の普及後に競争優位性を徐々に失っています。
二、登場しつつある新型Web3 職業
一部の職種の需要は減少していますが、AIは同時にWeb3業界に新たな職業機会を生み出しています。AIとブロックチェーン技術の融合が進む中、複数の分野にまたがる能力を持つ複合型人材への需要は継続的に高まっています。
1.AI × Web3 アーキテクト
AI × Web3 アーキテクトは、今後の Web3 テクニカルチームにおけるコアな役割の一つとなっています。AI とブロックチェーンシステムの深層的な統合に伴い、自動化された意思決定とスマートな協働を支えるシステムアーキテクチャを構築する必要があるプロジェクトが増加しています。この職種では、AI とブロックチェーンシステム間の協調アーキテクチャを設計するだけでなく、AIエージェントとスマートコントラクト間のインタラクションメカニズムを構築し、デセントラライズドAIネットワークのインフラを計画する必要があります。同時に、これらの専門家はチェーン上での自動実行システムの設計も行います。そのため、この職種には、ブロックチェーンインフラ、AIモデルとエージェントシステム、分散型計算アーキテクチャ、および暗号経済モデルに関する多岐にわたる技術的理解が求められます。
2.AIエージェント訓練コーディネーター
Web3エコシステムにおけるマルチエージェントシステムの応用が増加するにつれ、一部のプロジェクトでは、AIエージェントの行動ロジックを訓練・調整する専門職が必要になり始めています。AIエージェント訓練調整員の主な職務には、複数のAIエージェント間の協力ルールの定義、エージェントの行動制約メカニズムの設計、DeFiやDAOなどのシナリオにおける意思決定ロジックの最適化、およびAIエージェントのチェーン上行動の継続的な監視が含まれます。この職種はAI行動管理とシステムガバナンスに重点を置き、今後のWeb3自動化エコシステムにおいて重要な役割を果たします。
3.Web3 プロンプトエンジニア
AIツールがWeb3開発で広く活用されるにつれ、プロンプトエンジニアリングは新たな専門職へと発展しています。Web3 Prompt Engineerの主な职责には、スマートコントラクトコードを生成するための複雑なプロンプトを設計すること、AIによる自動研究・分析プロセスを構築すること、AIとブロックチェーンシステム間の相互作用を最適化すること、そしてAI Agentの行動指示を設計することが含まれます。従来のプロンプトエンジニアリングと比較して、この職種はより複雑なタスクフローの設計とAIシステムの実用性に重点を置いています。
4.AI チェーン上データアナリスト
ブロックチェーンネットワークは毎日大量の公開データを生成し、AI技術はこれらのデータを分析し、潜在的なパターンを発見するのに役立ちます。AIチェーン上データアナリストの主な職務には、チェーン上の資金移動の分析、市場トレンドのモニタリング、異常な取引行動の特定、エコシステムの発展トレンドの予測が含まれます。さらに、膨大なブロックチェーンデータから価値ある情報を抽出するため、AIデータ分析モデルを構築することも求められます。したがって、この職種には、データサイエンスの背景、ブロックチェーン分析能力、およびAIモデリング能力を併せ持つことが通常求められます。
5.AI駆動のスマートコントラクトセキュリティエキスパート
AIによる自動コード生成技術が普及するにつれ、スマートコントラクトのセキュリティ問題はますます複雑化しています。そのため、AI駆動のスマートコントラクトセキュリティ専門家はWeb3業界における重要性が高まっています。このような専門家は、通常、AIツールを用いてコードの脆弱性を検出し、自動監査システムを設計し、潜在的な攻撃経路をシミュレートし、プロトコル全体のセキュリティリスクを評価することで、DeFiプロトコルおよびブロックチェーンアプリケーションのセキュリティを向上させます。スマートコントラクトセキュリティ分野は、今後Web3業界で需要が最も急激に拡大すると予想される分野の一つとされています。
6. Web3オートメーション戦略デザイナー
DeFiエコシステムにおいて、自動化戦略は重要な発展方向となっています。Web3自動化戦略デザイナーは、自動収益戦略、自動アービトラージシステム、リスク管理アルゴリズムの開発に加え、資産が複数のプロトコル間で自動的に調整できるようにスマート資産配置戦略を設計することを主な責任とします。これらの戦略は通常、アルゴリズムシステムまたはAIエージェントによって自動実行されるため、この職務には金融モデルの理解力、アルゴリズム設計能力、およびブロックチェーン技術の背景が求められます。
三、Web3の雇用構造の変化トレンド
AI技術の継続的な発展に伴い、Web3業界における人材需要にはいくつかの明確なトレンドが見られます。
まず、チームの規模が小さくなっています。自動化ツールが大量の繰り返し作業をこなすため、プロジェクトチームは多くの基本的な職位を必要としなくなりました。
次に、複合的なスキルがより重要になります。将来のWeb3人材は、ブロックチェーン技術、AI技術、およびデータ分析能力を同時に備えることが求められます。
最後に、上級職の重要性が高まっています。システムアーキテクチャ、経済モデル設計、セキュリティエンジニアリングなどの職種が、業界の核心的なポジションとなっています。
四、まとめ
AIはWeb3業界の職業構造を再構築しています。実行中心で繰り返しの多い職種は徐々に減少しており、創造性、システム思考、およびクロスファンクショナルな能力を必要とする職種がますます重要になっています。
長期的に見ると、AIはWeb3の成長潜力を弱めるものではありません。むしろ、業界全体を新たな段階へと導く可能性があります。この過程で、真に技術的深さと革新性を持つ人材が、未来のWeb3エコシステムにおいて最も重要なリソースとなるでしょう。