人工知能が分散型金融をどのように変革しているかを発見してください ⬇️⬇️
人工知能（AI）と暗号通貨の収束は、金融技術の分野において重要な革新をもたらしました。
このガイドは初心者向けに設計されており、暗号エコシステム内でのAIの歴史的発展、その主な機能、セキュリティ、効率、分散型アプリケーション（dApps）、取引などの分野にどのように影響を与えたかを探ります。
この記事の最後までに、AIが暗号通貨の世界をどのように再形成しているかを明確に理解できるようになります。
1. AI開発の歴史
人工知能（AI）が分散型経済とどのように結びついているかを理解するためには、両方の分野の歴史と起源を分析することが不可欠です。これにより、今日知っているように、どのようにそれらが結びついているかを理解できます。
歴史的発展
1.1. 暗号通貨の始まり
2008年、サトシ・ナカモトというペンネームの個人（またはグループ）がビットコインのホワイトペーパーを公開し、ブロックチェーン技術に基づく分散型デジタル通貨を紹介しました。
このシステムは、伝統的な金融システムへの応答として登場し、銀行や政府などの仲介者を排除するピアツーピアモデルを提案しました。これにより、私たちが知っている分散型経済が始まりました。
1.2. ブロックチェーンの進化
2015年、19歳のロシア系カナダ人ビタリック・ブテリンがEthereumを立ち上げ、独自の暗号通貨（イーサまたはETH）だけでなく、「スマートコントラクト」も導入しました。これらの契約は、あらかじめ定義された条件が満たされると自動的に実行されるデジタルプログラムであり、仲介者の必要性を排除しました。この革新により、分散型アプリケーション（dApps）が作成され、DAO（分散型自律組織）などの分散型経済プロジェクトの発展が促進されました。
これらの進展により、ブロックチェーンは単なる決済システムから、分散型金融（DeFi）、ゲーム（GameFi）、非代替性トークン（NFT）などの複雑なアプリケーションを開発するためのツールへと変わりました。最終的には、Solana、Cardano、Polkadotなどの他のプロトコルが登場し、スケーラビリティと取引速度に焦点を当てたソリューションを提供しました。
1.3. 暗号の現状
今日、暗号通貨とそのアプリケーションはDeFi、NFT、Web3、メタバースを含み、ネットワークとサービスを最適化するためにより高度な技術を統合することを目指しています。この記事の執筆時点（2024年12月）では、世界中のさまざまな政府や指導者が暗号通貨に対する支持を表明し、国家備蓄やその他の目的で取得しています。
実際の例
🌠 2021年、エルサルバドルはビットコインを法定通貨として採用し、準備金を増やし続けています。
🌠 2024年、中央アフリカ共和国も経済に暗号通貨を実装することに興味を示しました。
🌠 ブラックロックやフィデリティなどの機関投資家やファンドがスポットビットコインETFの作成と承認を通じてデジタル資産の採用を促進しました。
ビットコインETFの承認やXRPなどの他の暗号通貨への関心の高まりなどのニュースは、この新しい経済とそれに伴うプロジェクトの受け入れと実施の増加を示しています。
しかし、大量のデータを処理し迅速な意思決定を行う必要性の高まりは、暗号エコシステムにおける人工知能（AI）の導入への道を開きました。AIは運用とプロセスを最適化するだけでなく、セキュリティ、効率、分散型アプリケーションの開発を向上させます。
しかし、私たちはどのように人工知能の統合を始めたのでしょうか？
歴史的発展
2.1. AIの初期段階：革命的なアイデア
人工知能（AI）は、1956年にダートマス会議で正式に始まりました。この会議では、人間の知能を模倣することができる機械を作成するという概念が初めて紹介されました。しかし、その後の数十年間、計算能力の制限やモデルを訓練するための十分なデータが不足していたため、AIの進展は遅かったです。
1990年代と2000年代に、機械学習はAI開発の重要な転換点を示しました。このサブフィールドは、大量のデータ内の複雑なパターンを特定するために設計されたニューラルネットワークなどの高度なモデルの作成を可能にしました。これらの革新は、市場分析、医療、自動化などの主要産業を変革し、現代の人工知能の進展の基礎を築きました。
2.3. 深層学習と生成AIの革命
2010年から2012年の間に、深層学習や人工ニューラルネットワークに基づくモデルの登場により、AIは音声認識、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）において重要な進展を遂げました。Google、Apple（Siri）、Amazon（Alexa）などの企業がこれらの技術を採用しました。
NLPの発展は、Word2Vec（2013年）、GPT（2018年）、BERT（2019年）などのモデルによって勢いを増し、人間の言語に対する高度な理解を促進しました。2022年から2023年にかけて、生成AI（例：ChatGPTやDALL·E）が注目を集め、自動化された最適化されたコンテンツ作成を可能にしました。
2. 人工知能と分散型経済の収束
暗号世界におけるAIの始まり（2014年〜2018年）
人工知能（AI）の暗号世界への統合の初期の試みは、2014年から2016年の間に登場しました。これらの努力は主に、市場分析や暗号通貨価格のパターン検出のための基本的なアルゴリズムの使用に焦点を当てていました。
2017年から2018年にかけて、ICOの急増に伴い、増加したデータ量により、開発者はより洗練されたAIモデルを作成し、正確な市場分析を行うことができるようになりました。この進化は、大量の情報を効率的に分析し、迅速に意思決定を行う必要性によって促されました。
しかし、AIが暗号エコシステムに初めて統合された重要な時期は、2016年から2018年の間であり、取引プラットフォームや取引所が自動取引を最適化し意思決定を改善するためにAIを実験し始めました。これらの革新により、リアルタイムの機会を特定し、取引を自動的に実行できるより高度なアルゴリズム取引システムの実装が可能になりました。
スマートコントラクトとdAppsの時代
2018年以降、人工知能はアルゴリズム取引だけでなく、ブロックチェーンネットワークのセキュリティと効率を向上させるためにも実装されてきました。Ethereumの拡張、スマートコントラクト、dAppsにより、ガス料金の最適化、スマートコントラクトのセキュリティ向上、ユーザー体験（UX）の改善など、より複雑な課題が生じました。
2020年から2021年の間に、AIは自動化されたセキュリティ監査とDeFiプラットフォームの最適化において重要な役割を果たし始めました。AI駆動のツールは、スマートコントラクトの脆弱性を特定し、リスクを軽減し、分散型金融プラットフォームのパフォーマンスを最適化することを可能にし、この新興エコシステムへのより大きな採用と信頼を促進しました。
進化と最近の進展
2024年、人工知能（AI）のブロックチェーンプロトコルへの統合は現実です！AIは、スケーラビリティの向上、人為的エラーの回避、ネットワーク内の業務効率の向上のために実装されました。
さらに、「インテリジェントdApps」の開発も大きく進展しました。これは、AIを活用してよりパーソナライズされた効率的なサービスを提供する分散型アプリケーションです。特に注目すべき例は、開発者がAIサービスをブロックチェーンアプリケーションに統合できるプラットフォームであるSingularityNETです。これにより、予測分析やプロセス自動化などのソリューションが容易になります。
最終的に、自動取引は、リアルタイムで市場状況に学習し適応できるAI駆動の取引ボットの使用によって大幅に進展しました。これらのボットは、より正確に取引を実行するだけでなく、大量のデータを分析してトレンドを予測し、投資戦略を最適化します。
現在（2024年以降）
今日、AIはアルゴリズム取引、インテリジェントボット（例：スナイパーボットやGBOT）や、暗号通貨の世界における効率性、セキュリティ、予測分析を向上させる高度なツールに統合されています。
2. AIの暗号における主な機能
人工知能（AI）は、いくつかの重要な機能を持って暗号産業を変革しました：
2.1. データ分析と市場予測
AIの実装により、大量のデータを処理してトレンドやパターンを特定する感情分析が可能になりました。この分析は、ソーシャルメディア、ニュースサイト、フォーラムなどの情報源を利用して市場の感情を評価し、市場参加者の行動に関する重要な洞察を提供します。さらに、機械学習モデルが開発され、歴史的データを使用して将来の価格動向を予測する手法が確立されました。これは価格予測として知られています。
2.2. セキュリティ：暗号エコシステムの保護
セキュリティは暗号の世界で最も重要な関心事であり、AIはこの分野で重要な解決策を提供しました。
詐欺の検出と防止
AIは、暗号エコシステムにおける詐欺行為の特定と軽減において重要な役割を果たしています。AIは、ネットワークを継続的に監視することによって、疑わしいパターンを検出し、盗難を防ぐために取引をリアルタイムで分析します。AIは、異常を特定し、 atypical transactionsやフラッシュローン（無担保ローン）などの特定の攻撃に関する早期警報を発行することができます。また、AIはNFT関連の詐欺を検出し、リスクを減らし、ネットワークの監視を常に行います。
スマートコントラクト監査
AIはスマートコントラクト監査を革命的に変えました。CertiKのような高度なツールや自動化されたプラットフォームは、AIを使用してスマートコントラクトのコードをレビューし、デプロイ前に脆弱性を特定します。これにより、契約がより安全で失敗や悪用に対して耐性を持つことが保証され、ブロックチェーンエコシステムへの信頼が強化されます。
サイバー攻撃に対する積極的な防御
AIは潜在的なサイバー攻撃を予測し、ブロックチェーンネットワークの防御を強化することができます。ネットワークの挙動を分析することで、AIはハッキングの試みや不正アクセスなどのサイバー脅威を示す異常なパターンを検出します。また、AIは「積極的防御」メカニズムを実装しており、疑わしい活動に応じて自動的にセキュリティ対策を講じ（取引のブロックやアクセス制限など）、人間の介入を必要としません。
認証と検証の向上
AIは、暗号空間における認証と検証プロセスを革命的に変えました。バイオメトリクスや顔認識などの高度なツールは、アカウントアクセスや取引のセキュリティを大幅に向上させます。これらの技術は、KYC（顧客確認）規制の遵守をより安全かつ効率的に実現することにも寄与しました（KYCは、企業がユーザーの身元を確認してマネーロンダリングやテロ資金供与などの不正行為を防ぐことを要求する標準です）。
これらの機能は、損失を防ぐだけでなく、ブロックチェーンプラットフォーム上の操作のセキュリティと効率を最適化します。
2.3. ネットワークの効率とスケーラビリティ
人工知能（AI）の実装は、混雑を減らし取引処理速度を改善することでブロックチェーンネットワークの機能を大幅に最適化しました。これは、AIのリソース配分の最適化能力を通じて達成され、取引がより効率的に処理されることを可能にします。さらに、AIはスピードやセキュリティを損なうことなく、より高い取引量を管理するのに役立ち、ユーザー体験とプロトコルのスケーラビリティを向上させます。
AIはEthereumやSolanaのようなネットワークで性能を改善し、混雑をより効果的に処理するために利用されています。たとえば、高度なアルゴリズムは、ブロックと取引の処理を最適化し、確認時間を短縮し、全体的な効率を向上させます。
2.4. 分散型アプリケーション（dApps）の開発
AIは、ユーザー体験とサービスの効率を変革する高度な機能を提供することで、分散型アプリケーション（dApps）の能力を向上させます。
高度な機能
適応型スマートコントラクト
AI駆動のスマートコントラクトは、トレーダーや新しいデータによって設定された条件に動的に調整できます。これにより、事前に定義された条件を超えて、より複雑な自動化が可能になります。
パーソナライズされた体験
AIはdAppsにカスタマイズされたサービスを提供することを可能にし、ユーザーのインターフェースを直感的に設計することでユーザーインタラクションを大幅に改善します。これらの「インテリジェントな推奨」は、ユーザーの行動や好みに基づいており、トレーダーの意思決定を向上させる提案を提供します。
取引とリソースの最適化
AIは、取引処理やリソース管理を改善することでdAppのパフォーマンスを最適化します：
🌠 取引の最適化：AIは、最も効率的なルーティングを選択することで時間とコストを最小限に抑え、取引が迅速かつ経済的に処理されることを保証します。
🌠 リソースの最適化：AIアルゴリズムは、ブロックチェーンプラットフォームのパフォーマンスを微調整し、大量の取引を高速やネットワークのセキュリティを犠牲にすることなく処理できるようにします。
3.0. 自動取引とAIボット
スマート取引ボットとは何ですか？
スマート取引ボットは、人工知能（AI）と高度なアルゴリズムを活用して、取引プラットフォームで自動的に暗号通貨（または他の資産）を取引するプログラムです。
それはどのように機能するのか？
ボットはリアルタイムでデータを分析し、価格、市場動向、取引量、関連ニュースなどの膨大な情報をレビューし、このデータに基づいて最適な機会を捉えるために、購入または販売のタイミングを決定します。すべては人間の介入なしに（「自動化」として知られるプロセス）行われます。トレーダーは事前にルールを設定し、ボットはこれらの指示に従って取引を実行します。
何が「スマート」にするのか？
ボットを「スマート」にするいくつかの機能には、特定のボットが歴史的データから学習し、時間と共に戦略を洗練できる機械学習の能力が含まれます。さらに、彼らは高い適応性を提供し、市場の変動条件に迅速に調整することを可能にします。特に暗号通貨セクターにおいて。
利点
取引の迅速な執行：24時間365日稼働する機械であるため、市場の変化に人間よりもはるかに迅速に反応し、ミリ秒単位で機会を捉えます。
リスク管理：ボットはリアルタイムで戦略を調整し、損失を最小限に抑えます。
自動取引：彼らはリアルタイムで数百万のデータポイントを分析し（最高の人間トレーダーでも不可能な業績）、予測アルゴリズムに基づいて自動的に取引を実行する能力を持っています。
ボットの種類
🌠 アービトラージボット：取引所間の価格差を利用します。
🌠 スナイパーボット：正確なタイミングでの購入機会を特定します。
🌠 マーケットメイキングボット：継続的に買い注文と売り注文を出すことで市場に流動性を提供します。
4.0 人工知能エージェント
人工知能エージェントとは？
AIエージェントは本質的に、データを収集、分析、行動し、パフォーマンスを向上させるために継続的に学ぶデジタルアシスタントです。これは人間ではなく、データを分析し、そこから学び、自動的に投資判断を行うように設計された高度なプログラムです。ただし、これらのエージェントは通常、ユーザーによって事前に設定された構成に基づいて決定を行います。
AIエージェントはどのように機能しますか？
エージェントは、ブロックチェーンネットワーク、市場、データベース、またはオンラインプラットフォームなど、複数のソースからリアルタイムデータを収集します。
高度なアルゴリズムを使用して、エージェントはこのデータを処理し、パターン、トレンド、または潜在的な問題を特定します。たとえば、市場が上昇傾向にあるか下降傾向にあるかを検出したり、取引の不規則性を特定することができます。
分析に基づいて、エージェントは取引戦略の調整、サイバー攻撃の防止、またはより効率的な取引ルートの推奨など、具体的なアクションを実行します。これらの決定は、事前に定義されたルールまたは機械学習に依存しており、エージェントは時間と共に適応し、改善することができます。
機械学習技術を通じて、エージェントはその行動の結果をレビューし、より効率的になるための調整を行います。たとえば、戦略が失敗した場合、エージェントはそれを調整して今後より良い結果を得ることができます。
AIエージェントは、タスクを自動的に実行することでアプリケーションやプロトコルと相互作用したり、ユーザーに推奨や個別の報告を提供して意思決定を容易にします。
AIエージェントの利点
🌠 時間を節約：反復的で時間のかかるタスクを自動化します。
🌠 資源を最適化：計算および財務資源の効率的な利用を保証します。
🌠 リスクを防止：潜在的な脅威を事前に特定し軽減します。
🌠 パーソナライズ：ユーザーの好みに基づいたカスタマイズされた洞察や戦略を提供します。
結論
人工知能の統合は、暗号エコシステムに新たな機会と課題をもたらしました。取引の自動化からdAppsのセキュリティと効率の向上まで、AIは私たちのブロックチェーンやデジタル資産との相互作用を再形成しています。
初心者がこの世界を探求している場合でも、経験豊富な愛好者である場合でも、暗号におけるAIの役割を理解することで、その利点を最大限に活用し、分散型金融の未来に備えることができます。
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用語集
🌠 ブロックチェーン：取引を安全に記録する分散型台帳技術。
🌠 暗号通貨：取引を保護するために暗号技術を使用するデジタル通貨。
🌠 人工知能（AI）：機械による人間の知能プロセスのシミュレーション。
🌠 dApps：ブロックチェーンネットワーク上で動作する分散型アプリケーション。
🌠 DeFi：従来の仲介者なしで金融サービスを提供する分散型金融。
🌠 取引ボット：自動的に取引操作を実行するプログラム。
🌠 機械学習：データから学習することを可能にするAIのサブフィールド。
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