「塹壕トーク」と呼ばれるこのオンライン交流の中で、AIとブロックチェーン業界の多くの先駆者が人工知能（AI）代理技術の現状、DeFiとAIの統合、およびB2BとB2Cの異なるアプリケーションシナリオの需要と発展の展望について深く議論した。今回の対話の主要な参加者には、
クナール：インドのバンガロール出身で、Web3プロジェクトにマーケティングとAI代理サービスを提供することに注力している。
NFTs（NFT2とも呼ばれる）：AIと暗号業界の多重経験を持ち、現在は分散型データトレーニングプラットフォームの構築に取り組んでおり、AI企業に大規模なラベリングとモデル訓練を提供する。
アブドゥル：DecaSonicファンドに勤務し、Web3、ブロックチェーンとAIの交差点にある初期プロジェクトへの投資に注力している。
他の参加者も「AI代理」「DeFi金融」「B2BとB2Cアプリケーション」などのトピックについて自身の見解を共有した。
この記事では、以下のいくつかの核心的な議題に基づいて、今回の対話をできるだけ詳細かつ包括的にまとめる。
一、AI代理の現在の能力と未来の進化
1. 現行のAI代理の「天井」と痛点
参加したゲストは、AI代理が現在も迅速に進化している段階にあると一般的に考えており、具体的な能力は主に対話、テキスト生成、一部の視覚タスク、そして比較的単純な意思決定サポートに集中している。従来の「スクリプト化」や「意思決定ツリー式」のアルゴリズムと比較して、現代のAI代理はより強力な自然言語理解と自主推論能力を持っている。しかし：
創造性と抽象能力：完全に自主的な「深い創作」のレベルで、AIは「自己循環」や既存の訓練データの繰り返しに陥りやすく、人間の「インスピレーション」や「魂」のような創造を本当に突破することが難しい。
多重データソースの処理：AI代理が本当に複雑な意思決定や戦略の実行を果たすためには、複数の分野の複雑な情報（リアルタイムAPI呼び出し、異なる業界データとの互換性など）を理解し、通じる必要があるが、依然として技術的および計算能力におけるボトルネックが存在する。
事実性と「幻覚」の問題：AIはテキスト生成や対話の中で「幻覚」（hallucination）をしばしば引き起こす、つまり存在しないケース、データ、文献を作り出す。このような説得力が非常に強いが、深刻に歪んだ出力は現実のアプリケーションにおいてリスクを潜めている。
2. AGIへの道を進む：想像に富んでいても挑戦に満ちている
AGI（汎用人工知能）への追求が再三言及されている：
ユーザーの期待：多くのユーザーはいつの日か、AI代理が「全知全能」の人間の脳のように、特定の領域で優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、異なる領域を融合させ、新しい創造や理論を生み出すことができることを望んでいる。
技術と倫理：AGIへの道は、計算能力、データ、アルゴリズムの進化を解決するだけでなく、AI代理が複雑な社会環境の中で制御可能で追跡可能であることを保証する問題など、倫理と安全性のリスクも考慮する必要がある。
二、B2BとB2CのAIアプリケーション：機能と痛点の違い
1. B2B：企業は効率と自動化の向上を渇望している
企業（B2B）シナリオにおいて、AI代理は主に以下に注目している：
プロセスの自動化：企業内で最も煩雑または規則化されたプロセスをAI代理に処理させることで、プロジェクト管理、財務決済、文書レビューなどが大幅に効率化され、人為的なミスを減少させる。
専門的なデータ融合：多くの企業は膨大な歴史的資料と専有データを保有しており、AI代理による深度トレーニングと掘り起こしを行うことで、より正確な意思決定支援や予測機能を得られ、グローバルな競争の中で優位に立つことができる。
革新的ビジネスシナリオ：AIを活用してゲーム会社によりリアルなNPCの対話を生成させたり、マーケティング機関が迅速に大量の高品質なコンテンツを生み出すことを支援する。いくつかの企業はAI代理をCRM、ERPなどのシステムに組み込んで、企業内部の情報が高度に協調することを実現している。
2. B2C：消費者はシンプルで使いやすい「伴走型」体験を必要とする
企業側の複雑なニーズに比べ、一般消費者がAIに接触する際はより直接的で感情的である。
情報取得と検索の代替：多くの人々は、ChatGPT、ClaudeなどのLLM対話モデルを使用して、従来の検索エンジンを代替し始めている。「一問一答」の即時のフィードバックにより、人々は自分で多くの資料を検索する必要がなくなる。
創作支援とエンターテインメント：AI画像、AI動画、AI音楽創作ツールは、非専門のユーザーでも比較的精巧な作品を迅速に生成できる。また、他のユーザーは教育や陪伴などの面でAIの潜在能力を体験している。
感情的な陪伴：AIの大規模モデルと多モーダルインタラクション、メタバースが進化する中で、AIは人間の「仮想の友人」や「デジタルパートナー」となる可能性がある。特に現代社会で孤独感やストレスが一般的に高まっている中、AIは一部の心理的陪伴の需要を満たすかもしれない。
三、DeFAIの台頭：AIとDeFiの融合の意義
1. 従来の「量的取引」から「代理型資産管理」へ
AIと分散型金融（DeFi）の融合について議論する中で、複数のゲストが言及したのは：
取引とアービトラージ：AI代理を訓練して、さまざまな分散型取引所（DEX）でインテリジェントなマッチング、クロスチェーンアービトラージ、流動性マイニングなどの操作を実行させ、大幅に収益率と資金効率を向上させる。
自動化された資産管理：一般の投資家が複雑な契約や流動性プールに不慣れな場合、「DeFAI代理」に資金を委託し、リスク許容度や目標収益を設定するだけで、AIは継続的に「自己最適化」しながら分散または集中投資を行い、ユーザーの期待にできるだけ合致させることができる。
多様なポートフォリオとリスク管理：AI代理はさまざまな指標（マクロ経済、オンチェーンデータなど）をリアルタイムで追跡し、動的な構成を行うことができる。また、バックテストモデルを通じて、過去には気づかなかった投資機会や潜在的な欠陥を発見することができる。
2. 機会と挑戦が共存する
包括的な金融：もしすべてのユーザーがAIを通じて専門的な資産運用戦略を取得できるなら、DeFiは本当に大衆に向かうかもしれず、従来の金融の障壁を打破するかもしれない。
コンプライアンスと安全性：AIが意思決定を行う際の「幻覚」が大きな資金損失を引き起こすと、責任や結果の所在はまだ明確ではない。AIの経済行動に対する監視手段や法的な境界も探求が必要である。
四、置き換えられる？それとも「スーパーアーマー」を受け入れる？
1. 「失業への懸念」 VS 「ツールのアップグレード」
多くのゲストは、AIが人間の労働を置き換えることへの恐怖感がさまざまな業界に存在することを言及した。しかし、かつてのコンピュータの普及が一部の事務職を置き換えた一方で、より多くのソフトウェアやインターネット関連の新たな仕事を生み出したように、AIもまた「人と機械の協力」の新たなモデルをもたらすだろう。
繰り返し作業を簡素化する：行政、人事、データラベリングやフィルタリング、基本的なカスタマーサービスなどの多くの機械的なプロセスは、確かに徐々にAIに引き継がれる可能性がある。
創造力を解放する：技術や芸術の才能があり、AIを使って生産性を向上させる方法を理解している人にとって、AIは「スーパーアーマー」のように、個人の効率と創造を数倍、あるいは数十倍に増加させることができる。
2. 人類は「感情と倫理」の優位性を保持しているのか？
参加者は、現在のAIは「人間の感情」や「深い価値観」を本当に理解することが難しいと考えており、特に高度な共感が必要な重要な意思決定や未知の突発状況に直面する場合、人間の意思決定者の直感、倫理、経験が欠かせないことが明らかである。
簡単には置き換えられない分野：医療、幼児教育、特定の芸術分野、創造的な企画などは、依然として「人間性」の関与がより必要かもしれない。
AIに依存することも人間のスキルを退化させる：GPSに依存することで人々が方向感覚を失うように、さまざまなスキルの実行にAIに過度に依存すると、人間の対応する能力も弱まることになる。
五、業界の動向をどのように追跡するか？知識更新の「ファストトラック」
AI分野の更新と進化の速度が驚異的であるため、最前線の情報を追い続けることが別の大きな話題となっている。
重要な人物や研究チームに注目：OpenAI、Anthropic、DeepMind、また新たに出現したDeepSeekなど、彼らのチーム、論文の発表、コミュニティ活動を継続的に追跡する必要がある。
ソーシャルメディアと業界のネットワークをうまく活用する：X（旧Twitter）は、多くのゲストによって最新の業界動向を得るための宝庫と見なされており、多くの研究者や開発者がTwitterで最初にインスピレーションや成果を共有している。Telegram、Discord、GitHubなどのプラットフォームも深い交流の場として同様に良い場所である。
VC投資の動向をチェック：資本市場の嗜好を追跡することで、新たなトラックの芽生えや熱い分野の競争状況を洞察し、どのAI概念やプロジェクトがより潜在能力を持つかを確認する。
六、結論：AIの波の下での新たな機会と未知
この対話は、AI代理の技術的現状と進化の可能性から始まり、企業（B2B）と個人（B2C）の多次元的なニーズへと拡張し、DeFiとAIが深く結びつくことによる「DeFAI」の想像の余地について議論した。
AI代理技術の次の爆発点：基礎的な大規模モデルの外で、代理が「専門性」と「多データソース」の支援を得ることが次の競争の鍵となる。また、「幻覚」といった核心的な問題を解決することにも注力しなければならない。
B2BとB2Cの共鳴：企業がAIを大規模に導入する際には、膨大な専有データを処理する必要がある。一方、個人は「シンプルなインタラクション」と「パーソナライズされた体験」に焦点を当てる。両者はアプリケーションシナリオが異なるかもしれないが、高度に計算能力、技術の突破、および人材リソースを共有している。
DeFAIの展望：AIの自動化、インテリジェントな意思決定の利点を活用し、DeFiプロジェクトに新たな成長点とリスク管理手段を提供し、一般の人々がより便利、安全、高効率なオンチェーン金融サービスを得ることを可能にする。
人と機械の協力の時代が到来：置き換えられることへの懸念は根拠のないものではないが、ゲストが言ったように、「AIを使いこなす人」が未来において不可欠な労働力と創造的な力であり、「スーパーアーマー」を上手に活用することで、競争の中で持続的に先行できる。
現在、私たちはAIとWeb3の深い融合の重要な時期に立っている。AI代理技術の突破は、従来の検索モデルや効率管理を覆すだけでなく、デジタル経済における「役割分担」を再定義することも可能である。より多くのAIプロジェクト、分散型インフラストラクチャ、企業ニーズが「塹壕」に参加する中で、AIとブロックチェーンの波は前例のない社会変革を引き起こすかもしれない。一般の人々にとっては、流れに乗り、自らのコア競争力を常に学び、築くことが、この驚くべき変革に対処するための最善の姿勢かもしれない。
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