AIの取引エージェントは、金融サービス業界を混乱させています

AIが今日の人気のある産業部門のほとんどに浸透していることを否定することはありません。しかし、その影響は、金融の領域に関して特に顕著であり、AIトレーディングエージェントは、機械学習、自然言語処理、リアルタイムデータ分析を活用して取引決定を最適化する自律的なエンティティが世界的に多くの牽引力を獲得しています。

In today's rapidly evolving technological landscape, Artificial Intelligence (AI) has undoubtedly made its mark on most of the industry sectors that matter. But perhaps no domain has felt the full brunt (or benefit) of AI's capabilities as keenly as the financial realm.

今日の急速に進化する技術景観では、人工知能（AI）は間違いなく、重要な産業部門のほとんどでそのマークを付けています。しかし、おそらく、AIの能力の完全な（または利益）を金融の領域と同じくらい鋭く感じているドメインはいないでしょう。

This is especially true when it comes to AI trading agents – autonomous entities that are capable of learning, adapting, and making optimal trading decisions on their own, combining the best of machine learning, natural language processing, and real-time data analysis to generate high-performing trading strategies.

これは、AIトレーディングエージェント、つまり学習、適応、および最適な取引決定を独自に行うことができる自律的なエンティティ、最高の機械学習、自然言語処理、リアルタイムデータ分析を組み合わせて、高性能な取引戦略を生成する場合に特に当てはまります。

A quick glance at the numbers reveals that the market for such agents is poised for significant growth, with experts predicting the technology to expand at an impressive rate, rising from a 2024 valuation of $5.1 billion to an astounding $47.1 billion by 2030.

数字を一目見れば、そのようなエージェントの市場は大幅な成長を遂げていることが明らかになり、専門家は2030億ドルの評価から2030年までに471億ドルの驚異的な速度から上昇し、印象的な速度で拡大することを予測しています。

Moreover, in markets like India, AI-based algorithmic trading has already reached unparalleled heights, currently handling about 55% of the total trading volume on the nation's largest exchange, the NSE. To put that into perspective, retail investor participation in algorithm-based trades has increased by 25%, while the adoption of AI-powered trading models (in India alone) has surged 120% over the last 5 years.

さらに、インドのような市場では、AIベースのアルゴリズム取引はすでに比類のない高さに達しており、現在、国内最大の取引所であるNSEの総取引量の約55％を処理しています。それを視野に入れるために、アルゴリズムベースの取引への小売投資家の参加は25％増加しましたが、AIを搭載した取引モデル（インドだけでも）の採用は過去5年間で120％急増しました。

And to no surprise, these agents have been found to deliver prediction accuracies of up to 78%, especially when signaling short-term market corrections.

驚いたことに、これらのエージェントは、特に短期市場修正を合図する場合、最大78％の予測精度を提供することがわかっています。

An AI-driven DeFi ecosystem

AI駆動型のdefiエコシステム

The last couple of years have seen the DeFi sector undergo a massive makeover, with technologies like AI, NLP, and ML (amongst several others) rapidly seeping into this space. There are now many blockchain-based protocols that have integrated AI into their frameworks to enhance market efficiency, all while simultaneously allowing traders to execute sophisticated strategies without their constant involvement or oversight.

過去数年間、Defiセクターは大規模な変身を経験しており、AI、NLP、MLなどのテクノロジー（他のいくつかの中でも）がこの空間に急速に浸透しています。現在、AIをフレームワークに統合して市場の効率を向上させ、同時にトレーダーが絶え間ない関与や監視なしに洗練された戦略を実行できるようにする多くのブロックチェーンベースのプロトコルがあります。

Among the projects leading this roost, Giza has stood out head and shoulders above the rest of the competition, offering clients a holistic agent-driven DeFi automation platform.

このねぐらを率いるプロジェクトの中で、ギザは残りの競争よりも頭と肩を際立たせており、クライアントにホリスティックなエージェント主導のdefi自動化プラットフォームを提供しています。

At its core, Giza provides the necessary infrastructure for the next generation of autonomous DeFi agents. Its ‘semantic abstraction layer’ simplifies complex protocol interactions, enabling AI agents to interpret and execute financial operations more effectively while its ‘agent authorization layer,’ built on smart account infrastructure, ensures non-custodial operations and allows users to retain full control over their assets. Finally, its ‘decentralized execution layer’ provides crypto-economic security guarantees, ensuring that agents operate in a transparent and trustless manner.

その中心で、Gizaは次世代の自律的なdefiエージェントに必要なインフラストラクチャを提供します。その「セマンティック抽象化レイヤー」は複雑なプロトコルの相互作用を簡素化し、AIエージェントがスマートアカウントインフラストラクチャ上に構築された「エージェント認証レイヤー」が非適切な操作を保証し、ユーザーが資産を完全に制御できるようにしながら、より効果的に財務業務を解釈および実行できるようにします。最後に、その「分散型実行レイヤー」は暗号経済のセキュリティ保証を提供し、エージェントが透明で信頼のない方法で動作することを保証します。

That said, Giza’s true innovation lies in its autonomous trading agent, ARMA, which operates far beyond the capabilities of basic automated tools. To elaborate, ARMA has been designed to continuously monitor multiple DeFi protocols, execute complex yield strategies, and dynamically adapt to changing market conditions (while maintaining a high degree of user security and sovereignty).

とはいえ、Gizaの真の革新は、基本的な自動化されたツールの能力をはるかに超えて動作する自律的な貿易エージェントArmaにあります。詳しく説明するために、ARMAは複数のDefiプロトコルを継続的に監視し、複雑な利回り戦略を実行し、変化する市場状況に動的に適応するように設計されています（高度なユーザーセキュリティと主権を維持しながら）。

Also, unlike conventional bots that follow rigid pre-programmed instructions, ARMA functions with an adaptive intelligence layer, enabling it to respond to real-time financial changes with precision. As things stand, there are already thousands of ARMA-driven agents managing hundreds of thousands in assets across leading lending protocols.

また、剛性のある事前にプログラムされた命令に従う従来のボットとは異なり、ARMAは適応型インテリジェンスレイヤーを使用して機能し、リアルタイムの財務変更に正確に応答できるようにします。物事が立つにつれて、主要な貸出プロトコル全体で数十万人の資産を管理する数千人のARMA主導のエージェントがすでに数千人います。

AI trading analyzed within a global context

グローバルコンテキスト内で分析されたAI取引

As AI-powered trading agents have gained prominence, regulatory bodies worldwide are taking steps to establish governance frameworks that ensure fair and transparent financial markets, as they introduce certain new risks (including algorithmic biases, market manipulation, and potential systemic failures) into the mix.

AIを搭載した貿易エージェントが顕著になったため、世界中の規制機関は、特定の新しいリスク（アルゴリズムバイアス、市場操作、潜在的な体系的な障害を含む）をミックスに導入するため、公正で透明な金融市場を確保するガバナンスフレームワークを確立するための措置を講じています。

For instance, in Germany, financial regulators have established a clear and structured framework for AI-driven trading platforms, thus providing much-needed stability and legal clarity for financial service providers deploying AI in their routine trading operations. Plans for the introduction of an AI code of conduct with guidelines for due diligence, data governance, and explainability of algorithmic trading systems are also in place.

たとえば、ドイツでは、金融規制当局がAI主導の取引プラットフォームの明確で構造化されたフレームワークを確立しているため、日常業務にAIを展開する金融サービスプロバイダーに非常に必要な安定性と法的明確性を提供します。デューデリジェンス、データガバナンス、およびアルゴリズム取引システムの説明可能性に関するガイドラインを備えたAI行動規範の導入の計画も実施されています。

Similarly, India's Securities and Exchange Board (SEBI) has implemented specific regulations for algorithmic trading, ensuring that AI-driven strategies operate within well-defined parameters to prevent market abuses. SEBI's regulations also mandate the creation of internal governance structures and procedures for managing algorithmic trading activities.

同様に、インドの証券取引委員会（SEBI）は、アルゴリズム取引のための特定の規制を実施しており、AI主導の戦略が明確に定義されたパラメーター内で機能して市場乱用を防ぐことを保証しています。 SEBIの規制は、アルゴリズム取引活動を管理するための内部ガバナンス構造と手順の作成も義務付けています。

Beyond national regulations, the broader global financial landscape is adapting to AI-driven finance. The Bank of England, for instance, is considering the inclusion of AI-related stress tests in its annual assessments to evaluate potential systemic risks posed by algorithmic trading.

国家規制を超えて、より広い世界的な金融環境はAI主導の財政に適応しています。たとえば、イングランド銀行は、アルゴリズム取引によってもたらされる潜在的な全身リスクを評価するために、年次評価にAI関連のストレステストを含めることを検討しています。

Looking ahead, it will be interesting to see how AI's growing influence on financial markets impacts the broader economic landscape.

今後、AIが金融市場への影響力の高まりが、より広範な経済状況にどのように影響するかを見るのは興味深いでしょう。