# AI+Crypto:コンバージェンス加速のデュアルウェーブ2024年以降、「AI+Crypto」というフレーズは私たちの視野にますます頻繁に現れるようになりました。ChatGPTの登場から、OpenAI、Anthropic、Mistralなどの新興モデル機関が多モーダルスーパー大モデルを発表し、さらにさまざまなDeFiプロトコル、ガバナンスシステム、さらにはNFTソーシャルプラットフォームがAIエージェントの接続を試みるまで、この「二重テクノロジーの波」の融合は現実の中で進行中の新しいパラダイムの進化となっています。このトレンドの根本的な原動力は、需要側と供給側における2つの技術体系の相互補完にあります。AIの発展により、「タスク実行」と「情報処理」が人間から機械に移行することが可能になりましたが、依然として「コンテキスト理解の欠如」、「インセンティブ構造の欠如」、「信頼できない出力」などの根本的な制約に直面しています。一方、暗号技術が提供するオンチェーンデータシステム、インセンティブ設計メカニズム、プログラム化ガバナンスフレームワークは、まさにAIのこれらの欠陥を補うことができます。逆に、暗号業界もユーザー行動、リスク管理、取引実行などの高度に繰り返されるタスクを処理するためのより強力な知能ツールを切実に必要としており、これはまさにAIが得意とする分野です。言い換えれば、暗号技術はAIに構造化された世界を提供し、AIは暗号技術に能動的な意思決定能力を注入します。この相互に基盤を形成する技術の融合は、深い「相互基盤インフラ」の新しいパターンを生み出します。顕著な例は、DeFiプロトコルにおける「AIマーケットメーカー」の出現です。この種のシステムは、AIモデルを通じて市場の変動をリアルタイムでモデリングし、オンチェーンデータ、オーダーブックの深さ、クロスチェーンの感情指標などの変数を組み合わせて、動的な流動性のスケジューリングを実現し、従来の静的なパラメータモデルに取って代わります。さらに、ガバナンスのシーンでは、AI支援の「ガバナンス代理」が提案内容やユーザーの意図を解析し、投票の傾向を予測し、ユーザーに個別化された意思決定の提案を送信し始めています。このようなシーンでは、AIは単なるツールではなく、「オンチェーンの認知実行者」へと徐々に進化しています。さらに、データの観点から見ると、チェーン上の行動データは本質的に検証可能、構造化されており、検閲に強い特性を持っています。これにより、AIモデルの理想的なトレーニング素材となっています。一部の新興プロジェクトは、チェーン上の行動をモデルの微調整プロセスに組み込もうとしています。将来的には「チェーン上のAIモデル標準」が登場し、モデルがトレーニング中にネイティブなWeb3の意味理解能力を持つ可能性さえあります。同時に、ブロックチェーン上のインセンティブメカニズムは、AIシステムにWeb2プラットフォームよりも健全で持続可能な経済的動力を提供します。例えば、MCPプロトコルで定義されたエージェントインセンティブプロトコルにより、モデルの実行者はもはやAPI呼び出しの課金に依存することなく、ブロックチェーン上の「タスク実行証明 + ユーザーの意図の履行 + トレース可能な経済的価値」によってトークン報酬を得ることができます。つまり、AIエージェントは初めて「経済システムに参加する」ことができ、単なるツールとしてその中に埋め込まれるのではありません。よりマクロな視点から見ると、このトレンドは単なる技術の融合ではなく、パラダイムシフトでもあります。AI+Cryptoは最終的に「エージェント中心のオンチェーン社会構造」に進化する可能性があります：人間はもはや唯一のガバナンス者ではなく、モデルはチェーン上で契約を実行するだけでなく、文脈を理解し、ゲーム理論を調整し、能動的にガバナンスを行い、トークンメカニズムを通じて自らのミクロ経済を構築します。これはSFではなく、現状の技術の軌跡に基づく合理的な推論です。そのため、AI+Cryptoというストーリーは、過去半年間で資本市場からの高い関心を迅速に得ました。投資機関からさまざまなプロジェクトの立ち上げまで、私たちは徐々に合意が形成されているのを見ています: AIモデルはWeb3において単なる「ツール」としての役割だけでなく、「主体」としての役割を果たすでしょう ------ それらはアイデンティティを持ち、コンテキストを持ち、インセンティブを持ち、さらにはガバナンス権を持つでしょう。2025年以降のWeb3世界では、AIエージェントが避けられないシステム参加者になることが予見されます。この参加方式は「オフチェーンモデル + オンチェーンAPI」という従来の接続ではなく、「モデルはノード」」「意図は契約」という新しい形態に徐々に進化しています。そしてその背後には、MCP(Model Context Protocol)という新しいプロトコルが構築した意味と実行のパラダイムがあります。AIとCryptoの融合は、過去10年間における数少ない"基盤-基盤接続"の機会の一つです。これは単発的なホットスポットではなく、長期的かつ構造的な進化です。これはAIがブロックチェーン上でどのように機能し、どのように調整され、どのようにインセンティブが与えられるかを決定し、最終的にはブロックチェーン上の社会構造の未来の形を定義します。! [MCP詳細調査レポート:AI +暗号のメガトレンドにおける新しいプロトコルインフラストラクチャ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bb628f781ca82e76db92fb9d6c9a36d0)# MCPプロトコルの提案背景とコアメカニズムAIと暗号技術の融合は、概念探索段階から実用性検証の重要な時期に入っています。特に2024年以降、GPT-4、Claude、Geminiを代表とする大規模モデルが安定したコンテキスト管理、複雑なタスク分解、自己学習能力を備えるようになった後、AIはもはや「オフチェーンのインテリジェンス」を提供するだけではなく、オンチェーンでの持続的な相互作用と自治的な意思決定の可能性を徐々に持つようになっています。同時に、暗号世界自体も構造的な進化を遂げています。モジュラーブロックチェーン、アカウント抽象、Rollup-as-a-Serviceなどの技術の成熟は、オンチェーンの実行ロジックの柔軟性を大幅に向上させ、AIがブロックチェーンのネイティブな参加者になるための環境障害を取り除いています。この背景の中で、MCPが提案され、目標は、チェーン上で実行され、フィードバックと収益を得るための一連のAIモデルを構築するための一般的なプロトコル層です。これは、「AIがチェーン上で効率的に使用できない」という技術的な課題を解決するためだけでなく、Web3の世界自体が「意図駆動型パラダイム」への移行という体系的なニーズに応えるためでもあります。従来のスマートコントラクトの呼び出しロジックは、ユーザーがチェーンの状態、関数インターフェース、取引構造を高く理解していることを要求しますが、これは一般ユーザーの自然な表現方法との間に大きなギャップがあります。AIモデルの介入は、この構造的な断絶を埋めることができるが、AIモデルが機能するための前提は、それがチェーン上で「アイデンティティ」、「記憶」、「権限」と「経済的インセンティブ」を持つことです。MCPプロトコルは、この一連のボトルネックを解決するために誕生しました。具体的には、MCPは独立したモデルやプラットフォームではなく、AIモデルの呼び出し、コンテキスト構築、意図理解、オンチェーン実行、インセンティブフィードバックを通じた全体的なセマンティックレイヤープロトコルです。その設計の核心は4つのレベルに基づいています。まず、モデルのアイデンティティメカニズムの確立です。MCPフレームワークの下では、各モデルインスタンスまたはエージェントは独立したオンチェーンアドレスを持ち、権限検証メカニズムを通じて資産を受け取り、取引を開始し、契約を呼び出すことができ、ブロックチェーンの世界で「第一級のアカウント」となります。次に、コンテキスト収集とセマンティック解釈システムです。このモジュールは、オンチェーンの状態、オフチェーンのデータ、履歴の相互作用記録を抽象化し、自然言語入力と組み合わせて、モデルに明確なタスク構造と環境背景を提供し、複雑な指示を実行するための「セマンティックコンテキスト」を持たせます。現在、複数のプロジェクトがMCPの概念を基にプロトタイプシステムの構築を始めています。例えば、Base MCPはAIモデルを公開呼び出し可能なオンチェーンエージェントとして展開し、取引戦略の生成や資産管理の意思決定などのシナリオにサービスを提供しようとしています。FlockはMCPプロトコルに基づくマルチエージェント協力システムを構築し、複数のモデルが同じユーザータスクに基づいて動的に協力することを可能にします。一方、LyraOSやBORKなどのプロジェクトは、MCPを「モデルオペレーティングシステム」の基盤層として拡張することをさらに進めており、すべての開発者が特定の能力を持つモデルプラグインをその上に構築し、他の人が呼び出せるようにすることで、共有のオンチェーンAIサービス市場を形成することを目指しています。暗号投資家の観点から見ると、MCPの提案は新しい技術的な道筋をもたらすだけでなく、産業構造の再構築の機会でもあります。これは新しい「ネイティブAI経済層」を開き、モデルは単なるツールではなく、アカウント、信用、収益、進化の道筋を持つ経済体の参加者となります。これは、将来のDeFiにおけるマーケットメイカーがモデルである可能性、DAOガバナンスの投票参加者がモデルである可能性、NFTエコシステムのコンテンツキュレーターがモデルである可能性、さらにはオンチェーンデータ自体がモデルによって解析、組み合わされ、再価格設定されることを意味し、全く新しい「AI行動データ資産」が派生することになります。したがって、投資の考え方も「AI製品に投資する」から「AIエコシステムのインセンティブ中枢、サービス集約層、またはクロスモデル調整プロトコルに投資する」へと移行します。MCPは基盤となる意味論と実行インターフェースプロトコルとして、その潜在的なネットワーク効果と標準化プレミアムは中長期的に非常に注目に値します。Web3の世界にますます多くのモデルが入る中で、アイデンティティ、コンテキスト、実行、インセンティブの閉ループがこのトレンドが本当に実現可能かどうかを決定します。MCPは単一の突破口ではなく、AI+Cryptoの波全体にコンセンサスインターフェースを提供する「インフラストラクチャーレベルのプロトコル」です。それが試みているのは、単に技術的な「AIをブロックチェーンにどうやって乗せるか」ということだけでなく、経済制度的な「どのようにしてAIがチェーン上で持続的に価値を創造することを促すか」ということです。# AIエージェントの典型的な実装シーン: MCPはチェーン上のタスクモデルをどのように再構築するかAIモデルが真にオンチェーンIDを持ち、セマンティックコンテキストの認識ができ、意図を解析し、オンチェーンタスクを実行できるようになると、それはもはや「補助ツール」ではなく、実質的なオンチェーンエージェントとなり、論理を実行する主体となります。そして、これこそがMCPプロトコルの存在意義の最大の意味です------それは特定のAIモデルを強化するためではなく、AIモデルがブロックチェーンの世界に入り、コントラクトと相互作用し、人と協力し、資産とインタラクションするための構造化された道筋を提供します。この道筋は、ID、権限、記憶などの基盤能力だけでなく、タスク分解、セマンティックプランニング、履行証明などの操作中間層も含み、最終的にはAIエージェントがWeb3経済システムの構築に実際に参加する可能性に通じています。最も現実的なアプリケーションから出発すると、オンチェーン資産管理はAIエージェントが最初に浸透した分野です。過去のDeFiでは、ユーザーは手動でウォレットを設定し、流動性プールのパラメータを分析し、APYを比較し、戦略を設定する必要があり、全体のプロセスは一般ユーザーにとって非常に不親切でした。一方、MCPに基づくAIエージェントは、「最適化された収益率」や「リスクエクスポージャーの管理」などの意図を得た後、自動的にオンチェーンデータをクローリングし、異なるプロトコルのリスクプレミアムや期待変動を判断し、動的に取引戦略の組み合わせを生成します。そして、シミュレーション演算やオンチェーンの実際のバックテストを通じて実行パスの安全性を検証します。このモデルは、戦略生成の個別化と応答速度を向上させるだけでなく、何よりも重要なことは、非専門ユーザーが初めて自然言語で資産委託を行えるようにし、資産管理がもはや技術的なハードルが非常に高い行為ではなくなることです。もう一つの急速に成熟しているシーンは、オンチェーンアイデンティティとソーシャルインタラクションです。従来のオンチェーンアイデンティティシステムは主に取引履歴、資産保有、または特定の証明メカニズムに基づいており、その表現力と柔軟性は非常に限られていました。しかし、AIモデルが介入すると、ユーザーは自分の好み、興味、行動の動的な変化に継続的に同期する「セマンティックエージェント」を持つことができ、このエージェントはユーザーの代わりにソーシャルDAOに参加したり、コンテンツを公開したり、NFTイベントを企画したり、さらにはユーザーのオンチェーンでの評判や影響力を維持する手助けをすることができます。例えば、いくつかのソーシャルチェーンはすでにMCPプロトコルをサポートするエージェントを展開し、新しいユーザーがオンボーディングプロセスを完了し、ソーシャルグラフを構築し、コメントや投票に参加するのを自動的に支援しています。これにより、「コールドスタート問題」を製品設計の問題から知能エージェントの参加の問題に変換しています。さらに、アイデンティティの多様性と人格の分岐が広く受け入れられる未来において、一人のユーザーは異なるソーシャルコンテキストにそれぞれ異なるAIエージェントを持つ可能性があり、MCPはこれらのエージェントの行動規範と実行権限を管理する「アイデンティティガバナンスレイヤー」となるでしょう。AIエージェントの第3の重要なポイントは、ガバナンスとDAO管理です。現段階のDAOでは、活発度やガバナンス参加率が常にボトルネックとなっており、投票メカニズムには強い技術的ハードルと行動ノイズがあります。しかし、MCPが導入されることで、意味解析と意図理解の能力を持つエージェントがユーザーに対してDAOの動向を定期的に整理し、重要な情報を抽出し、提案を意味的に要約し、ユーザーの好みを理解した上で投票オプションを推奨したり、投票行動を自動的に実行したりすることができます。この「好みの代理」メカニズムに基づくオンチェーンガバナンスは、情報過多やインセンティブのミスマッチの問題を大いに緩和します。同時に、MCPフレームワークはモデル間でガバナンスの経験や戦略の進化経路を共有することを可能にします。例えば、あるエージェントが複数のDAOで特定のガバナンス提案によって引き起こされる負の外部性を観察した場合、その経験をモデル自体にフィードバックすることで、コミュニティ間のガバナンス知識の移転メカニズムを形成し、ますます「知恵ある」ガバナンス構造を構築することができます。上記の主流アプリケーションに加えて、MCPはAIのオンチェーンデータキュレーション、ゲーム世界のインタラクション、ZK自動証明生成、クロスチェーンタスクリレーなどのシナリオに対して統一されたインターフェースの可能性を提供しています。チェーンゲームの分野では、AIエージェントが非プレイヤーキャラクターの背後の脳となり、リアルタイムの対話、ストーリー生成、タスクスケジューリングを実現することができます。
AI+Cryptoの融合加速：MCPプロトコルがWeb3経済エコシステムを再構築
AI+Crypto:コンバージェンス加速のデュアルウェーブ
2024年以降、「AI+Crypto」というフレーズは私たちの視野にますます頻繁に現れるようになりました。ChatGPTの登場から、OpenAI、Anthropic、Mistralなどの新興モデル機関が多モーダルスーパー大モデルを発表し、さらにさまざまなDeFiプロトコル、ガバナンスシステム、さらにはNFTソーシャルプラットフォームがAIエージェントの接続を試みるまで、この「二重テクノロジーの波」の融合は現実の中で進行中の新しいパラダイムの進化となっています。
このトレンドの根本的な原動力は、需要側と供給側における2つの技術体系の相互補完にあります。AIの発展により、「タスク実行」と「情報処理」が人間から機械に移行することが可能になりましたが、依然として「コンテキスト理解の欠如」、「インセンティブ構造の欠如」、「信頼できない出力」などの根本的な制約に直面しています。一方、暗号技術が提供するオンチェーンデータシステム、インセンティブ設計メカニズム、プログラム化ガバナンスフレームワークは、まさにAIのこれらの欠陥を補うことができます。逆に、暗号業界もユーザー行動、リスク管理、取引実行などの高度に繰り返されるタスクを処理するためのより強力な知能ツールを切実に必要としており、これはまさにAIが得意とする分野です。
言い換えれば、暗号技術はAIに構造化された世界を提供し、AIは暗号技術に能動的な意思決定能力を注入します。この相互に基盤を形成する技術の融合は、深い「相互基盤インフラ」の新しいパターンを生み出します。顕著な例は、DeFiプロトコルにおける「AIマーケットメーカー」の出現です。この種のシステムは、AIモデルを通じて市場の変動をリアルタイムでモデリングし、オンチェーンデータ、オーダーブックの深さ、クロスチェーンの感情指標などの変数を組み合わせて、動的な流動性のスケジューリングを実現し、従来の静的なパラメータモデルに取って代わります。さらに、ガバナンスのシーンでは、AI支援の「ガバナンス代理」が提案内容やユーザーの意図を解析し、投票の傾向を予測し、ユーザーに個別化された意思決定の提案を送信し始めています。このようなシーンでは、AIは単なるツールではなく、「オンチェーンの認知実行者」へと徐々に進化しています。
さらに、データの観点から見ると、チェーン上の行動データは本質的に検証可能、構造化されており、検閲に強い特性を持っています。これにより、AIモデルの理想的なトレーニング素材となっています。一部の新興プロジェクトは、チェーン上の行動をモデルの微調整プロセスに組み込もうとしています。将来的には「チェーン上のAIモデル標準」が登場し、モデルがトレーニング中にネイティブなWeb3の意味理解能力を持つ可能性さえあります。
同時に、ブロックチェーン上のインセンティブメカニズムは、AIシステムにWeb2プラットフォームよりも健全で持続可能な経済的動力を提供します。例えば、MCPプロトコルで定義されたエージェントインセンティブプロトコルにより、モデルの実行者はもはやAPI呼び出しの課金に依存することなく、ブロックチェーン上の「タスク実行証明 + ユーザーの意図の履行 + トレース可能な経済的価値」によってトークン報酬を得ることができます。つまり、AIエージェントは初めて「経済システムに参加する」ことができ、単なるツールとしてその中に埋め込まれるのではありません。
よりマクロな視点から見ると、このトレンドは単なる技術の融合ではなく、パラダイムシフトでもあります。AI+Cryptoは最終的に「エージェント中心のオンチェーン社会構造」に進化する可能性があります：人間はもはや唯一のガバナンス者ではなく、モデルはチェーン上で契約を実行するだけでなく、文脈を理解し、ゲーム理論を調整し、能動的にガバナンスを行い、トークンメカニズムを通じて自らのミクロ経済を構築します。これはSFではなく、現状の技術の軌跡に基づく合理的な推論です。
そのため、AI+Cryptoというストーリーは、過去半年間で資本市場からの高い関心を迅速に得ました。投資機関からさまざまなプロジェクトの立ち上げまで、私たちは徐々に合意が形成されているのを見ています: AIモデルはWeb3において単なる「ツール」としての役割だけでなく、「主体」としての役割を果たすでしょう ------ それらはアイデンティティを持ち、コンテキストを持ち、インセンティブを持ち、さらにはガバナンス権を持つでしょう。
2025年以降のWeb3世界では、AIエージェントが避けられないシステム参加者になることが予見されます。この参加方式は「オフチェーンモデル + オンチェーンAPI」という従来の接続ではなく、「モデルはノード」」「意図は契約」という新しい形態に徐々に進化しています。そしてその背後には、MCP(Model Context Protocol)という新しいプロトコルが構築した意味と実行のパラダイムがあります。
AIとCryptoの融合は、過去10年間における数少ない"基盤-基盤接続"の機会の一つです。これは単発的なホットスポットではなく、長期的かつ構造的な進化です。これはAIがブロックチェーン上でどのように機能し、どのように調整され、どのようにインセンティブが与えられるかを決定し、最終的にはブロックチェーン上の社会構造の未来の形を定義します。
! MCP詳細調査レポート:AI +暗号のメガトレンドにおける新しいプロトコルインフラストラクチャ
MCPプロトコルの提案背景とコアメカニズム
AIと暗号技術の融合は、概念探索段階から実用性検証の重要な時期に入っています。特に2024年以降、GPT-4、Claude、Geminiを代表とする大規模モデルが安定したコンテキスト管理、複雑なタスク分解、自己学習能力を備えるようになった後、AIはもはや「オフチェーンのインテリジェンス」を提供するだけではなく、オンチェーンでの持続的な相互作用と自治的な意思決定の可能性を徐々に持つようになっています。同時に、暗号世界自体も構造的な進化を遂げています。モジュラーブロックチェーン、アカウント抽象、Rollup-as-a-Serviceなどの技術の成熟は、オンチェーンの実行ロジックの柔軟性を大幅に向上させ、AIがブロックチェーンのネイティブな参加者になるための環境障害を取り除いています。
この背景の中で、MCPが提案され、目標は、チェーン上で実行され、フィードバックと収益を得るための一連のAIモデルを構築するための一般的なプロトコル層です。これは、「AIがチェーン上で効率的に使用できない」という技術的な課題を解決するためだけでなく、Web3の世界自体が「意図駆動型パラダイム」への移行という体系的なニーズに応えるためでもあります。従来のスマートコントラクトの呼び出しロジックは、ユーザーがチェーンの状態、関数インターフェース、取引構造を高く理解していることを要求しますが、これは一般ユーザーの自然な表現方法との間に大きなギャップがあります。AIモデルの介入は、この構造的な断絶を埋めることができるが、AIモデルが機能するための前提は、それがチェーン上で「アイデンティティ」、「記憶」、「権限」と「経済的インセンティブ」を持つことです。MCPプロトコルは、この一連のボトルネックを解決するために誕生しました。
具体的には、MCPは独立したモデルやプラットフォームではなく、AIモデルの呼び出し、コンテキスト構築、意図理解、オンチェーン実行、インセンティブフィードバックを通じた全体的なセマンティックレイヤープロトコルです。その設計の核心は4つのレベルに基づいています。まず、モデルのアイデンティティメカニズムの確立です。MCPフレームワークの下では、各モデルインスタンスまたはエージェントは独立したオンチェーンアドレスを持ち、権限検証メカニズムを通じて資産を受け取り、取引を開始し、契約を呼び出すことができ、ブロックチェーンの世界で「第一級のアカウント」となります。次に、コンテキスト収集とセマンティック解釈システムです。このモジュールは、オンチェーンの状態、オフチェーンのデータ、履歴の相互作用記録を抽象化し、自然言語入力と組み合わせて、モデルに明確なタスク構造と環境背景を提供し、複雑な指示を実行するための「セマンティックコンテキスト」を持たせます。
現在、複数のプロジェクトがMCPの概念を基にプロトタイプシステムの構築を始めています。例えば、Base MCPはAIモデルを公開呼び出し可能なオンチェーンエージェントとして展開し、取引戦略の生成や資産管理の意思決定などのシナリオにサービスを提供しようとしています。FlockはMCPプロトコルに基づくマルチエージェント協力システムを構築し、複数のモデルが同じユーザータスクに基づいて動的に協力することを可能にします。一方、LyraOSやBORKなどのプロジェクトは、MCPを「モデルオペレーティングシステム」の基盤層として拡張することをさらに進めており、すべての開発者が特定の能力を持つモデルプラグインをその上に構築し、他の人が呼び出せるようにすることで、共有のオンチェーンAIサービス市場を形成することを目指しています。
暗号投資家の観点から見ると、MCPの提案は新しい技術的な道筋をもたらすだけでなく、産業構造の再構築の機会でもあります。これは新しい「ネイティブAI経済層」を開き、モデルは単なるツールではなく、アカウント、信用、収益、進化の道筋を持つ経済体の参加者となります。これは、将来のDeFiにおけるマーケットメイカーがモデルである可能性、DAOガバナンスの投票参加者がモデルである可能性、NFTエコシステムのコンテンツキュレーターがモデルである可能性、さらにはオンチェーンデータ自体がモデルによって解析、組み合わされ、再価格設定されることを意味し、全く新しい「AI行動データ資産」が派生することになります。したがって、投資の考え方も「AI製品に投資する」から「AIエコシステムのインセンティブ中枢、サービス集約層、またはクロスモデル調整プロトコルに投資する」へと移行します。MCPは基盤となる意味論と実行インターフェースプロトコルとして、その潜在的なネットワーク効果と標準化プレミアムは中長期的に非常に注目に値します。
Web3の世界にますます多くのモデルが入る中で、アイデンティティ、コンテキスト、実行、インセンティブの閉ループがこのトレンドが本当に実現可能かどうかを決定します。MCPは単一の突破口ではなく、AI+Cryptoの波全体にコンセンサスインターフェースを提供する「インフラストラクチャーレベルのプロトコル」です。それが試みているのは、単に技術的な「AIをブロックチェーンにどうやって乗せるか」ということだけでなく、経済制度的な「どのようにしてAIがチェーン上で持続的に価値を創造することを促すか」ということです。
AIエージェントの典型的な実装シーン: MCPはチェーン上のタスクモデルをどのように再構築するか
AIモデルが真にオンチェーンIDを持ち、セマンティックコンテキストの認識ができ、意図を解析し、オンチェーンタスクを実行できるようになると、それはもはや「補助ツール」ではなく、実質的なオンチェーンエージェントとなり、論理を実行する主体となります。そして、これこそがMCPプロトコルの存在意義の最大の意味です------それは特定のAIモデルを強化するためではなく、AIモデルがブロックチェーンの世界に入り、コントラクトと相互作用し、人と協力し、資産とインタラクションするための構造化された道筋を提供します。この道筋は、ID、権限、記憶などの基盤能力だけでなく、タスク分解、セマンティックプランニング、履行証明などの操作中間層も含み、最終的にはAIエージェントがWeb3経済システムの構築に実際に参加する可能性に通じています。
最も現実的なアプリケーションから出発すると、オンチェーン資産管理はAIエージェントが最初に浸透した分野です。過去のDeFiでは、ユーザーは手動でウォレットを設定し、流動性プールのパラメータを分析し、APYを比較し、戦略を設定する必要があり、全体のプロセスは一般ユーザーにとって非常に不親切でした。一方、MCPに基づくAIエージェントは、「最適化された収益率」や「リスクエクスポージャーの管理」などの意図を得た後、自動的にオンチェーンデータをクローリングし、異なるプロトコルのリスクプレミアムや期待変動を判断し、動的に取引戦略の組み合わせを生成します。そして、シミュレーション演算やオンチェーンの実際のバックテストを通じて実行パスの安全性を検証します。このモデルは、戦略生成の個別化と応答速度を向上させるだけでなく、何よりも重要なことは、非専門ユーザーが初めて自然言語で資産委託を行えるようにし、資産管理がもはや技術的なハードルが非常に高い行為ではなくなることです。
もう一つの急速に成熟しているシーンは、オンチェーンアイデンティティとソーシャルインタラクションです。従来のオンチェーンアイデンティティシステムは主に取引履歴、資産保有、または特定の証明メカニズムに基づいており、その表現力と柔軟性は非常に限られていました。しかし、AIモデルが介入すると、ユーザーは自分の好み、興味、行動の動的な変化に継続的に同期する「セマンティックエージェント」を持つことができ、このエージェントはユーザーの代わりにソーシャルDAOに参加したり、コンテンツを公開したり、NFTイベントを企画したり、さらにはユーザーのオンチェーンでの評判や影響力を維持する手助けをすることができます。例えば、いくつかのソーシャルチェーンはすでにMCPプロトコルをサポートするエージェントを展開し、新しいユーザーがオンボーディングプロセスを完了し、ソーシャルグラフを構築し、コメントや投票に参加するのを自動的に支援しています。これにより、「コールドスタート問題」を製品設計の問題から知能エージェントの参加の問題に変換しています。さらに、アイデンティティの多様性と人格の分岐が広く受け入れられる未来において、一人のユーザーは異なるソーシャルコンテキストにそれぞれ異なるAIエージェントを持つ可能性があり、MCPはこれらのエージェントの行動規範と実行権限を管理する「アイデンティティガバナンスレイヤー」となるでしょう。
AIエージェントの第3の重要なポイントは、ガバナンスとDAO管理です。現段階のDAOでは、活発度やガバナンス参加率が常にボトルネックとなっており、投票メカニズムには強い技術的ハードルと行動ノイズがあります。しかし、MCPが導入されることで、意味解析と意図理解の能力を持つエージェントがユーザーに対してDAOの動向を定期的に整理し、重要な情報を抽出し、提案を意味的に要約し、ユーザーの好みを理解した上で投票オプションを推奨したり、投票行動を自動的に実行したりすることができます。この「好みの代理」メカニズムに基づくオンチェーンガバナンスは、情報過多やインセンティブのミスマッチの問題を大いに緩和します。同時に、MCPフレームワークはモデル間でガバナンスの経験や戦略の進化経路を共有することを可能にします。例えば、あるエージェントが複数のDAOで特定のガバナンス提案によって引き起こされる負の外部性を観察した場合、その経験をモデル自体にフィードバックすることで、コミュニティ間のガバナンス知識の移転メカニズムを形成し、ますます「知恵ある」ガバナンス構造を構築することができます。
上記の主流アプリケーションに加えて、MCPはAIのオンチェーンデータキュレーション、ゲーム世界のインタラクション、ZK自動証明生成、クロスチェーンタスクリレーなどのシナリオに対して統一されたインターフェースの可能性を提供しています。チェーンゲームの分野では、AIエージェントが非プレイヤーキャラクターの背後の脳となり、リアルタイムの対話、ストーリー生成、タスクスケジューリングを実現することができます。