AIエージェントの運用サイクルは、一見シンプルでありながら実行は複雑です: **観察 → 決定 → 行動 → 学習**。各反復は、_現在の、信頼できる、制限のない_ 情報に依存しています。Web2は特定のプラットフォームからのレンタルオプションを提供しますが、Web3は断片化された風景を提示します。データは、さまざまなブロックチェーン、ノードアーキテクチャ、インデックスシステム、およびオフチェーンオラクルに分散しており、それぞれ応答時間、トランザクションの確定性、データの解釈、および潜在的な失敗シナリオに関して独自の課題があります。その結果、AIエージェントはデータを渇望していますが、利用可能な情報は整理されていません。

この課題を探求し、公共指標を検討し、DeFiやその先のエージェント主導の経済の可能性を引き出すために必要な**AI最適化データフレームワーク**の重要な特徴を概説しましょう。

AIはWeb3に急速に浸透していますが、データは依然として主要なボトルネックです。

業界のリーダーたちは、**AIと暗号資産の間のシナジー**をますます認識しています：AIは生成能力と自律性を提供し、暗号資産は計算資源とデータのための_所有権、出所、オープンマーケット_をもたらします。クリス・ディクソンは、AIシステムがインターネットを再活性化し、データやモデルへのアクセスのインセンティブを整えるためにブロックチェーン対応のコンピューティングを_必要とする_と提唱しています。

ヴィタリック・ブテリンは、暗号×AIの交差点を分類しています：AIを経済的保証の_インターフェース_、_参加者_、_主題_として位置付け、慎重なインセンティブ設計の重要性を強調しています。敵対的市場にAIを単に統合することは、データの質と安全性の影響を考慮せずにはできません。

実際のところ、DeFiは**意図ベース**のアーキテクチャに向かって進化しています(、ユーザーが望む結果を指定し、ソルバーがそれを満たすために競い合うのです)。これは、ラグとMEVの条件下で生じるユーザーフレンドリーな体験に対して、未加工のオンチェーンデータフローが互換性がないためです。Gate LabsとAcrossは、このアプローチのための共有インフラストラクチャとして**ERC-7683**、クロスチェーンインテント標準を提案しました。

**重要なポイント:** AIエージェントが近づいている; 市場は適応している; **データインフラストラクチャは制約要因のままである。**

厳しい現実：Web3におけるAI開発者が直面する課題

**システムの多様性。** 各ブロックチェーンは独自のRPC動作、ログメカニズム、イベントスキーマ、再編成パターン、および確定性の仮定を持っています。基本的なクエリ ( 例: "Base+Solana+Polygon間のポジション" ) は、複数のカスタムインデクサーを必要とします。

**鮮度とコスト。** 開発者は、_手頃で遅延した_ データか、_迅速で高価な_ データ ( にカスタムストリームインデクサーまたは管理ミラー)を介してアクセスできます。同時に両方を達成することは簡単ではありません。

**セマンティックインタープリテーション。** ブロックは生の事実を含んでいますが、**インサイトはモデリングを必要とします**。ログを意味のあるエンティティ(プール、ポジション、P&L)に変換するには、各プロトコルおよびブロックチェーンに特有の継続的なETLプロセスと再計算が必要です。

**ストレス下での信頼性。** ネットワークの混雑とオラクルの遅延は、自律エージェントがうまく対処するのが難しいまさにそのエッジケースを生み出します。

インデクシングプロバイダーとドキュメントは、これらの基本を一貫して強調しています：直接的なブロックチェーンクエリは複雑で遅い；パフォーマンスのためにはサブグラフや同等のミラーリングソリューションが必要ですが、クロスチェーンストリーミングとスキーマ正規化は未解決の課題です。

Web3における「アクショナブルデータ」の定義とその希少性

データは、エージェントが定義されたレイテンシウィンドウ内で_決定し実行する_ことができるときに**アクショナブル**になります。具体的には、これには以下が必要です:

**正規化セマンティクス:** ブロックチェーン全体で一貫したタイプ/単位を持つトークン、プール、ポジション、転送、および価格の一貫した表現。

**タイムリーさと決定論:** 定義されたp95/p99レイテンシSLOに加え、_ファイナリティ意識のある_ 新鮮さメトリクス(ソフトとハードのファイナリティを区別)。

**検証可能性:** 暗号学的出所または再現可能な導出 (例: サブグラフのバージョン、ミラーのチェックサム)。

**計算隣接データ:** スコアリング、異常検知、およびルートシミュレーション機能がデータストリームと_共に_配置されています。

**ストリーミング + 歴史的アクセス:** イベントストリームを追加専用で、インデックス付きスナップショットと組み合わせて「何が変わったのか？」のクエリをサポートします。

現在のWeb3インフラは、サブグラフ、RPC、分析APIを通じてこの機能の断片を提供しています(が、プロダクショングレードのエージェントが必要とする**一貫した、クロスチェーン、低遅延のファブリック**が欠けています。Gate自身の資料やサードパーティのガイドも、直接チェーンアクセスの複雑さを認めており、実用的な実装のために開発者をインデクシング/ミラーリングシステムに導いています。

実世界の事故からの教訓：レイテンシとフラグメンテーションが失敗を引き起こすとき

最近のいくつかのAI×Web3製品は**運営を停止し、棚上げされ、実質的に機能しなくなりました**:

**Planet Mojoの「WWA」プラットフォームのAIゲームエージェント**: スタジオの主力ゲームMojo Meleeと共に**2025年7月1日**に終了、変化する市場のダイナミクスを理由にしています。

**ブライアン )AI → オンチェーントランザクションビルダー(**: ETHPrague 2023で発表されたWeb3の「テキストからトランザクション」アシスタント; チームは**2025年5月26日に運営の停止を発表**し、エージェンティックエグゼキューターが一般的になる中で初動のアドバンテージを失った。

**TradeAI / Stakx )AIトレーディングスキームはNFTと"アルゴ"を使用**: 数億ドルの投資を集め、その後**出金を凍結し、運営を停止**; 現在、未登録の証券および虚偽表示を主張する米国の集団訴訟に直面しています。(暗号における"AI"の主張に関する警告の物語。)

**BitAI (「ハンズフリー」AI暗号自動トレーダー)**: 自動化された利益を約束した後、**2024年3月**にオフラインになりました。

**AIとWeb3の交差点における規制の課題:** 永続的な失敗ではありませんが、**Worldcoin (World Network)**は、**2025年5月にインドネシアでの一時的な業務停止**を経験し、コンプライアンスリスクがAI関連のWeb3展開に突然影響を与える可能性があることを示しています。

観察されたパターン

**レイテンシ + データの断片化がエージェントのパフォーマンスに影響を与える。** 「自然言語からオンチェーン」機能を約束するチームは、しばしばマルチチェーンのフレッシュネス/ファイナリティの問題や脆弱なインデックス作成に苦しみ、その結果、機会を逃したり高コストのインフラ代替策を必要とすることがありました。

**ハイプからROIの乖離:** アナリストは、今後数年間で「エージェンティックAI」プロジェクトの高い失敗率を予測しており、コスト、不明瞭な価値提案、リスク管理の課題が一般的な失敗要因となっています。

**"AIトレーディング"の主張は赤信号です。** 規制当局や監視機関は、"独自のAIボット"の提案を高リスクとして一貫して警告しています。多くのこのようなプロジェクトは、初期のマーケティング推進の後に消えたり、方向転換したりします。

_「データの断片化は、Web3におけるAIエージェントにとって最も重要な障害となっています。多様なチェーン、スキーマ、および信頼できないAPIは、エージェントに対して古い信号と無限の統合努力の間で選択を強います。レイテンシー、データの鮮度のギャップ、複雑なオンチェーン実行は、有望な戦略を見逃された機会に変えてしまい、一貫性のないフォーマットは基盤エラー、モデルドリフト、そして脆弱な動作を引き起こします。_

_解決策は、正規化されたスキーマ、ストリーミングインデクサ、標準化されたイベント、および決定論的フォールバックを備えた統一されたリアルタイムのセマンティックデータレイヤーにあります。これにより、エージェントはインフラストラクチャではなく戦略に集中できるようになります。HeyElsaでは、クロスチェーン流動性、データエンドポイント、およびリアルタイムRAG機能を備えたこのエージェンティックレイヤーを開発中です(作業中)、断片的な混沌を信頼性のある自律的な実行に変換しています。_

– _ダワル・シャー, ヘイエルサの創設者兼CEO_

効果的なアプローチ: 現在の制限への解決策

1. **意図に基づくレール、生の呼び出しではない。** 「アドレスYでXを実行する」から「結果Zを達成する」へ移行し、_ソルバー_が競争できるようにし、メタレイヤーでMEV/レイテンシを軽減します。
2. **ファイナリティを意識した新鮮さ。** エージェント(に対して「新鮮さ + 信頼性」メトリクスを公開する。例えば、N 確認後のソフトファイナリティと、エポック)後のハードファイナリティを比較し、適応的なポリシーを可能にする。
3. **Compute-to-Data.** スコアリング/シミュレーションをデータストリームのエッジに移動し、ファンアウトレイテンシを最小限に抑えます。
4. **証明とフォールバック。** 重要な信号のために2つの独立したソースを利用する (例えば、価格)に加えて、エージェントがエラーから学ぶのを助ける説明可能な導出を使用します。
5. **ヒューマン・イン・ザ・ループゲート。** 高影響のアクションには明示的な承認を要求するか、制約されたポリシーバジェットを実装します。

Gateは主要なインテントレールとインデックスプロバイダーを分析し、最近発表されたAI×Web3製品からの現在の課題に関する洞察を集めました。

_"AIエージェントは欠陥のある論理によって失敗するのではなく、信頼性のない入力によって失敗します。ブロックチェーンは文脈なしに生の、一貫性のないログフラグメントを発生させます。このデータをリアルタイムで正規化し検証する中立的なレイヤーを確立するまで、Web3のエージェントは盲目的に操作しています。課題はより高度なAIを開発することではなく、彼らが行動するためのクリーンで信頼できる信号を提供することです。"_

– _ナシム・アクタール、Igris.botのCTO_

AI対応データレイヤーの展望 - 仕様、ハイプではなく

**プログラム可能で、検証可能、リアルタイム、クロスチェーン**として考えてください。

**取り込みと正規化:** マルチチェーンコネクタ → 標準スキーマ (トークン、プール、ポジション、価格、ルート) 明示的な単位と小数点を持つ。

**ストリーミング + スナップショット:** イベントのためのKafkaのようなストリーム; 履歴分析と結合のためのOLAPスナップショット。

**出所のあるミラー:** サブグラフまたは同等物の決定論的ミラーで、エージェントがデータの系譜について_推論_できるようにするバージョン管理された変換と整合性チェックを備えています。

**オンストリームコンピュート:** ボラティリティ分析、流動性深度評価、ルートシミュレーション、スリッページ/リスクスコアリングのための内蔵機能が、ストリームと共に配置され、p95ターゲットを満たします。

**ファイナリティ認識の新鮮さAPI:** すべての読み取り操作は、freshness\_ms、confirmations、finality\_levelを返し、ゲートアクションを適切に行うためのポリシーを許可します。

**インテントフック:** インテントレール (CoW、7683、Across) へのファーストクラスのバインディングにより、「決定 → 実行」を単一の呼び出しとしてシミュレーションレシートとともに実現します。

**安全性と監査:** レート制限、キルスイッチ、リプレイログ、および継続的な学習と改善のための取引後の証明。

AI × Web3の未来: エージェントマーケットプレイスと証明可能なデータ経済

適切なデータインフラストラクチャを持つことで、新たなフロンティアが現れます:

**エージェントベースのマーケットメイキングとリスク管理:** データの鮮度と確定性を考慮に入れた自律的なマーケットメイキングシステムが、見積もり計算に影響を与えます。

**ガバナンスコパイロット:** 提案を分析し、結果をシミュレーションし、暗号的証明によって意見をステーキングする能力を持つエージェント。

**クロスチェーンポートフォリオポリシー:** "週ごとの変動がXを超えた場合、Baseに2 ETHを確保する"のような戦略を実装し、制約されたレイテンシー条件内で意図レールを介してルーティングします。

**モデルのためのデータマーケット:** プロバンス認識データセットと、オンチェーンの支払いおよび使用証明を伴う推論サービス。

**安全層:** ヴィタリックの注意は依然として重要です – インターフェースとポリシーは、詐欺や不整合を軽減するように設計されるべきです。正確性を生の速度よりも優先するインフラストラクチャを開発してください。

結論: アーキテクチャは運命を定義する

エージェントが次のユーザーインターフェース層を代表する場合、**あなたのアーキテクチャがあなたの製品になります**。RPCコールやcron ETLジョブを継続的にパッチしているチームは、マルチチェーンのリアルタイムで敵対的な市場に追いつくのに苦労するでしょう。**AI対応データレイヤー**を確立したチームは、意図のレールと統合された、正規化された、ミラーリングされた、計算可能な、最終性を意識したエージェントを展開し、_観察、決定、行動、学習_を生産グレードの速度で行うことができるでしょう。

エージェントに必要なデータファブリックを提供します。彼らは質の高い情報を切望しており、市場は誰も待ってくれません。

免責事項：このコンテンツは情報提供のみを目的としています。過去の実績は将来の結果を保証するものではありません。