AIエージェントメカニズムは一見シンプルです：観察、意思決定、行動、学習。しかし、このサイクルを支えるためには、安定した新鮮で権限制限のないデータが必要です。Web2では、いくつかのプラットフォームからこれらのデータをレンタルできます。しかしWeb3では、データは異なるチェーン、ノードスタック、インデクサー、オフチェーンオラクルマシンに分散しており、それぞれ特定のレイテンシー、決定性、セマンティクス、障害モードを持っています。この状況は、私たちに飢えたエージェントを与えると同時に、混乱した食品貯蔵室に直面させます。

まず、現在の問題と公の信号を見て、DeFiやその他の分野の代理経済をサポートするために「AI対応データレイヤー」がどのような特性を備えるべきかについて議論しましょう。

AIがWeb3に浸透する速度は非常に速いですが、データは依然としてボトルネックです。

ますます多くのビルダーがAIと暗号技術は相互に補完し合うものであると考え始めています：AIは生成能力と自律性を提供し、暗号技術は計算とデータの帰属権、トレーサビリティ、オープン市場を提供します。クリス・ディクソンは、AIシステムはブロックチェーンの計算サポートを必要としており、インターネットを再開放し、データやモデルへのアクセスのためのインセンティブメカニズムを作り出すと述べています。

ヴィタリック・ブテリンは、暗号とAIの接点を分析する際に、AIはインターフェース、プレーヤー、経済保障の目的として機能し、インセンティブ設計の重要性を強調しました。データの質と安全性を考慮せずに、単純にAIを対抗市場に追加することはできません。

実行レベルでは、DeFi自体が「意図に基づく」設計に転換しています（つまり、結果を述べ、解決者がそれを満たすために競争する）、これは、元のチェーン上のデータフローがレイテンシーとMEVの影響を受けてユーザーエクスペリエンスを不便にしているためです。Uniswap LabsとAcrossは、このモデルのために共有トラックを提供するためにERC-7683というクロスチェーン意図標準を提案しました。

まとめると：代理が徐々に到来し、市場は適応しているが、データは依然として制約要因です。

醜い真実:Web3におけるAI開発者の課題

**ヘテロジニティ。** 各チェーンには独自のRPC動作、ログ、イベントアーキテクチャ、再構築パターン、そして確定性の仮定があります。基本的なクエリ（例えば「Base+Solana+Polygon間のポジション」）はN個のカスタムインデクサに変わります。

**古いデータとコスト**。安価で遅いデータを取得するか、高速で高価なデータ（カスタムストリームインデクサー、管理されたイメージ）を取得するか。これらの選択は簡単ではありません。

**セマンティクス**。ブロックは事実であり、**インサイトはモデル**です。ログをエンティティ（プール、ポジション、損益）に変換するには、プロトコルとチェーンに従って継続的なETLと再計算が必要です。

**負荷下の信頼性**。ネットワークの混雑とオラクルマシンのレイテンシーは、自律エージェントが最も隠しにくいリスクです。

各インデックスプロバイダーとドキュメントは基本原則に合意しました：直接チェーンクエリは複雑で遅いです；パフォーマンスを向上させるためにはサブグラフまたは同等のミラーが必要であり、その後もクロスチェーンフローとアーキテクチャの標準化の問題を解決する必要があります。

操作可能なデータ定義とWeb3が不足している理由

エージェントが制約されたジッター予算内で**決定し実行する**ことができるときのみ、データは**操作可能**と呼ばれます。具体的には:

**規範化セマンティクス**：クロスチェーンは、一貫したタイプ/単位のトークン、プール、ポジション、転送、価格を持っています。

**新鮮さと確定性**：p95/p99レイテンシーサービスレベル基準（SLO）、さらに**終結感知**の新鮮さ（ソフト終結性と厳格終結性の対比）。

**検証可能性**：暗号学的なトレーサビリティまたはリプレイ推論（サブグラフバージョン、イメージチェックサム）。

**近接データ計算**：スコアリング、異常検出、ルートシミュレーションとフローが一つの場所に集まっています。

**ストリームとタイムトラベル**：イベントストリームにインデックススナップショットを追加するだけで、「何が変わったのか？」というクエリを行います。

今日のWeb3スタックは、これらの一部（サブ画像、RPC、分析API）を提供しますが、代理に必要な**クロスチェーン、低レイテンシーのデータファブリック**ではありません。The Graph自身の資料やサードパーティのガイドでも、直接チェーンアクセスは複雑と見なされており、開発者が実用的な理由からインデックス/ミラーシステムに移行することを推奨しています。

実際の出来事から学ぶ：レイテンシーと断片化が無視できないほど影響を与えるとき

最近、いくつかのAI×Web3製品が**閉鎖、保留または基本的に停止運用**しています：

**Planet MojoのAIゲーム代理プラットフォームWWA**：**2025年7月1日をもって閉鎖**され、スタジオのフラッグシップゲームMojo Meleeも影響を受けます。市場の現実が変化したためです。

**ブライアン（AI→オンチェーン取引ビルダー）**：これは2023年ETHPragueで始まったWeb3テキストから取引へのアシスタントで、チーム**は2025年5月26日に運営を停止することを発表しました**。代理実行者が増えるにつれて、先発の優位性を失いました。

**TradeAI/Stakx（NFTと「アルゴリズム」を使用したAI取引ソリューション）**：数億の資金を集め、その後**引き出しを凍結し、運営を停止**；現在、未登録証券および虚偽の陳述に関するアメリカの集団訴訟に直面している。（これは、暗号通貨分野におけるAIの宣伝の明確な警告ストーリーである。）

**BitAI（「全自動」AI暗号自動取引プログラム）**：**2024年3月**にオフライン、以前はAI自動利益を主張していた；

**規制がAIとWeb3の交差分野を一時停止**：永久的な失敗ではないものの、**Worldcoin（ワールドネットワーク）は2025年5月にインドネシアで**コンプライアンスリスクに直面し、運営が一時中断を余儀なくされました。これは、AI関連のWeb3プロジェクトの立ち上げが突然中断される可能性を示す一例です。

私たちが観察したパターン

**レイテンシー+データの断片化が生産中の代理を阻止します。** "自然言語からチェーンへの" チームは、多チェーンの新鮮さ/最終性や脆弱なインデックスの問題のためにしばしば挫折し、その結果、見落としや高価なインフラのパッチに遭遇します。

**炒作とROIのギャップ。** 会社が予想する今後数年間の「代理型AI」プロジェクトの高いキャンセル率を分析します——コスト、不明確な価値、リスク管理は一般的な失敗パターンです。

**「AI取引」は=レッドフラッグカテゴリー。** 規制当局と観察者は、「専有AIロボット」による投機が高リスクであると頻繁に警告しており、多くは宣伝の狂乱の後に消失または変形しています。

_"データの断片化はWeb3におけるAIエージェントの最大の障害です：チェーン、アーキテクチャ、および脆弱なAPIは、エージェントが古い信号や無限の接続の間で選択を余儀なくさせます。レイテンシー、新鮮さの欠陥、および複雑なオンチェーン実行は、良い戦略を取引の機会の喪失に変え、不一致なフォーマットは基礎的なエラー、モデルの漂流、および脆弱な動作を引き起こします。_

_ソリューションは、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であり、標準化されたアーキテクチャ、ストリーミングインデクサ、標準イベント、および決定論的バックアップを備えているため、エージェントはパイプラインではなく戦略に集中できます。Elsaでは、クロスチェーン流動性、データエンドポイント、リアルタイムRAG（進行中の作業）を備えたこのエージェントレイヤーを構築しており、断片化された混乱を信頼できる自律実行に変換します。"_

– _Dhawal Shah氏、HeyElsa_創業者兼CEO

有効に機能するモデル：現在の無力な問題を解決する

1. **意図するトラックではなく、原始的な呼び出し。** 「アドレスYでXを行う」から「結果Zを実現する」へと移行し、次に解決者が競争し、MEV/レイテンシーをヘッジする。
2. **終結性感知の新鮮さ。** エージェントに「新鮮さ+信頼度」を示す（例えば、N個の確認時のソフト終結性、エポック後の厳格終結性と比較）し、ポリシーの適応を容易にする。
3. **データから計算へ。** スコア/シミュレーションをフローエッジに移して散発レイテンシーを回避します。
4. **証明とバックアップ。** 重要な信号（例えば、価格）に対して二つの独立したソースを提供し、理解可能な推論を通じてエージェントが漏れから学ぶのを助ける。
5. **サイクル内の人間のレベル。** 影響の大きいアクションについては、明確な承認または限定的な政策予算が必要です。

NewsBTCは主要な意図トラック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製品から現在の課題についての洞察を集めました。

_"AIエージェントは論理的な失敗ではなく、入力の失敗です。ブロックチェーンは文脈のない生の、一貫性のないログの断片を発信します。我々が中立的なレイヤーを持ち、リアルタイムでこれらのデータを規範化し検証する前に、Web3におけるエージェントは実際には盲目的な操作です。課題はより賢いAIを構築することではなく、AIが行動を起こすための明確で信頼できる信号を提供することです。"_

– _ナシム・アクター、Igris.botチーフテクニカルオフィサー_

AI対応のデータ層はどのようなものであるべきか——規範であり、誇大広告ではない

**プログラム可能、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：

**摂取と標準化**：マルチチェーンコネクタ → 標準アーキテクチャ（トークン、プール、ポジション、価格、ルート）、明確な単位と小数点。

**ストリーミングとスナップショット**：Kafkaのようなストリームはイベントに使用され；OLAPスナップショットは時間旅行と結合に使用されます。

**トレーサビリティのあるミラー**：確定的サブグラフまたはその同等物のミラーで、バージョン化された変換と整合性チェックが含まれており、エージェントがデータソースを推論できるようにします。

**流上計算**：内蔵流動性深度、ルートシミュレーション、スリッページ/リスクスコアと流同址を備え、p95目標を満たします。

**エンドポイント感知新鮮性API**：毎回の読み取りで返す：freshness_ms、confirmations、finality_levelにより、ポリシーがアクションを制御できるようになります。

**意図にリンク**：意図トラック（CoW、7683、Across）のレベル1バインディング、"決定→行動"が呼び出しであり、模擬レシートを持つ。

**安全と監査**：レート制限、緊急スイッチ、リプレイログ、取引後の証明は継続的な学習に使用されます。

AI × Web3の未来：エージェンシー市場支払いの証明可能なデータ

正しいデータ層を利用して、最前線が拡張される：

**代理MMとリスク**：データの新鮮さと最終的な価格設定を持つアクティブな市場形成。

**ガバナンスアシスタント**：提案を読み、結果をシミュレートし、パスワードで意見を認証できるエージェント。

**クロスチェーンコンビネーションポリシー**：「周変数>Xの場合、Baseで2 ETHを終了します」、有限レイテンシーを介して意図されたトラックをルーティングします。

**データマーケットはモデルに使用されます**：トレーサブルなデータセットと推論サービスを備え、オンチェーンの支払いと使用証明が伴います。

**セキュリティレイヤー**：Vitalikの警告は真剣に受け止める必要があります——インターフェースとポリシーは詐欺や誤った調整を防ぐように設計されなければなりません。速度だけでなく、正しさに偏ったトラックを構築すること。

まとめ：アーキテクチャが運命を決定する

代理が次のユーザー層であるなら、あなたのアーキテクチャはあなたの製品です。RPC呼び出しとcron ETLを継続的に修正するチームは、マルチチェーン、リアルタイム、対抗市場において遅れをとるでしょう。**AI対応データ層を構築するチーム——**正規化、ミラーリング、計算可能、エンドステート認識、そして意図トラックに接続することで、**観察、決定、行動、学習**の生産速度エージェントを展開するでしょう。

代理に彼らが受け取るべきデータファブリックを提供してください。彼らはすでに飢えており、市場は待ってくれません。

免責事項：この情報は参考のみです。過去の実績は未来の結果を保証するものではありません。