リスクを軽減し、ユーザーの信頼を育むために暗号取引ボットをより安全にするための取り組みの内部に関する記事が初めてCoinpedia Fintech Newsに掲載されました。

過去12か月間、世界のDeFiエコシステムはAI駆動の取引エージェントの急速な採用を目の当たりにし、これにより「エージェント下資産（AUA）」という新しい指標が作成されました。その名の通り、これはこれらのボットによって管理される資金を追跡します。

本質的に、これらのエージェントは膨大なデータを処理し、個々の人間の能力をはるかに超える複雑な戦略を実行できる自律システムであり、その結果、人間管理の資金からアルゴリズムによる配分への移行を示唆しています。

しかし、想像できるように、この程度の自動化には一連の問題が伴います。たとえば、多くのボットは不透明な「ブラックボックス」として機能し、トレーダーはその論理を監査することができず、その過程で信頼のギャップを生み出します（ユーザーは基本的に完全に検査できないシステムにお金を預けているため）。

さらに、ハッカーはこれらのボットとインターフェースしているプラットフォームのAPIキーにアクセスできれば、利用可能な資金を空にすることができます。実際、最近の報告では、トレーダーがそのような侵害によってお金を失ったことが述べられており、これらのエージェントを危険にさらし、取引を第三者のウォレットにリダイレクトするマルウェアに感染した取引ソフトウェアが存在します。

そのような外部攻撃の脅威がなくても、AIモデルは問題に陥りやすいです。たとえば、偽のデータで「毒される」か、敵対的な入力で騙される可能性があり、結果として予測が悪化します。

この時点で、ある研究では、アルゴリズミックエージェントが共謀し、市場条件を歪めて人工的な利益を生み出す能力があることが発見されました。その結果、規制当局は警告を発し、商品先物取引委員会（CFTC）は暗号投資家に対して、保証されたAI利益を約束する多くのプラットフォームには高い懐疑心を持って見るべきだと警告しています。

設計によるセキュリティ

このような高リスクの環境の中で、Gizaのようなプラットフォームは、自律リスク管理エージェント（ARMA）にセキュリティファーストのアプローチを採用しています。2025年初頭にBaseレイヤー2ネットワークで立ち上げられたARMAは、複数の貸付プロトコルにわたるポジションを自動化するステーブルコインの利回り最適化ツールです。

おそらく最も重要なのは、Gizaのアーキテクチャは自己保管型に設計されており、ユーザーが資金を独占的に管理できるようになっています。この文脈において、ユーザーは一時的な「セッションキー」を介してARMAに許可を与えることができ、これは厳密に時間制限され、プロトコルによって範囲が設定されています。このアプローチにより、Gizaのサーバーが侵害された場合でも、攻撃者はユーザーの明示的な承認なしに資金を引き出すことができません。

そのような厳格な権限に加えて、GizaはARMAにしっかりとした運用リスク管理システムを組み込んでおり、その結果、提供は十分に評価された安定した貸付プラットフォームに限定され、リスクの高いDeFi実験を回避しています。すべての取引はオンチェーンで記録され、ユーザーが監査できる透明な履歴が作成されます。

ウォレットを超えて、Gizaの実行モデルは分散型であり、独立したノードのネットワークがエージェントの計算を実行できます。これらのノードはプロトコルのルールに従う必要があり、不正行為をした場合には財政的に罰せられる（スラッシュされる）可能性があります。

数値的には、ARMAはすでに数万回の自律取引を実行し、ユーザー資産の数百万を管理しており、一度もセキュリティインシデントは発生していません。さらに、ARMAはGizaによって展開された最初のエージェントに過ぎないようで、近い将来、より専門的なボット（たとえば、リアルタイムの再ステークやデルタニュートラル戦略用）を計画しています。

GizaのARMAに関連する最新の運用指標 明日のエージェント駆動型未来を確保する

外部から見ると、自律取引エージェントの成長は止まらないように見えますが、専門家は引き続き注意を促しています。多くのツールが規制のグレーゾーンで動作しているように見えるためです（すべて並外れた主張を行いながら）。このような懸念を和らげるために、GizaのARMAは具体的な設計図を提供しており、ユーザーのキーをサーバーに保管せず、エージェントの権限を狭い範囲に制限し、すべてのアクションをオンチェーンで記録します。

とはいえ、AIエージェントが最終的に暗号市場を支配するかどうかは時間が教えてくれるでしょうが、Gizaのアプローチは重要なポイントを示しています。つまり、自動化にはアーキテクチャが必要であり（AIが新たな効率を解放できるとしても、「セキュリティ、適応性、ユーザーの意図を優先するプロトコル」の下で実行されなければなりません）。