AIの波の中で、どのWeb3の仕事が急速に消えていくのでしょうか？

著者: 137Labs

ここ数年、Web3はインターネット発展の重要な方向性と考えられてきました。DeFi、NFT、DAOなど、数多くの新しいビジネスモデルが登場し、多くの新しい職業が誕生しました。しかし、生成AIや自動化技術がこの分野に急速に参入したことで、Web3の雇用構造は大きく変化し始めています。

コードの記述、オンチェーンデータの分析、市場レポートの生成、コミュニティの問題への対応など、これまで人間が行っていたタスクをAIで実行するプロジェクトが増えています。これらのツールが成熟するにつれて、一部の職種の需要は大幅に減少する一方で、新しいタイプの職種が徐々に生まれています。

全体的に見ると、AI は Web3 の開発の可能性を低下させていませんが、業界の人材需要構造を変えています。

I. Web3関連の仕事の減少

Web3エコシステムでは、高度に標準化された反復的なタスクの一部が徐々に自動化ツールに置き換えられつつあります。生成AIと自動化技術の発展により、かつては手作業を必要としていた多くのタスクが、アルゴリズムとインテリジェントシステムによって迅速に完了できるようになり、一部の職種の需要が大幅に減少しています。

1. ジュニアSolidity開発者

スマートコントラクト開発はかつてWeb3業界で最も人気のある専門職の一つでしたが、AIプログラミングツールの急速な発展により、大量の標準化されたコードを自動生成できるようになりました。例えば、ERC-20トークンコントラクト、NFTコントラクト、基本的なDeFiプロトコルといった一般的なコード構造は、AIによって非常に短時間で自動生成できます。AIは完全なコードフレームワークを生成するだけでなく、基本的なテストやロジックチェックも実行できます。そのため、ますます多くの企業がジュニア開発者の必要性を減らし、AI生成コードのレビューと最適化をシニアアーキテクトに委ねるようになっています。

2. Web3研究者/アナリスト

かつてのWeb3プロジェクトでは、業界動向分析、プロジェクト評価、市場調査、レポート作成など、広範な業界調査とデータ処理を研究者が担当することが一般的でした。しかし、AI技術の発展により、こうした調査作業の多くは自動化できるようになりました。例えば、AIはオンチェーンデータを迅速に分析し、トークン経済モデルをシミュレーションし、構造化された市場調査レポートを自動生成できます。そのため、基本的な情報処理とデータ分析を主に担当する研究者職の需要は徐々に減少しています。

3. コミュニティ管理者と顧客サービス

コミュニティ運営はかつてWeb3エコシステムの重要な部分であり、多くのプロジェクトではコミュニティ管理者とカスタマーサービス担当者がユーザーの問題に対応し、コミュニティの秩序を維持する必要がありました。しかし、AIを活用したカスタマーサービスシステムの開発により、多くの反復的なコミュニケーションタスクを自動化できるようになりました。例えば、AIは24時間365日対応の自動応答、リアルタイムの多言語翻訳、スパムの自動識別とフィルタリング、ユーザーからのよくある質問への迅速な回答などを提供できます。その結果、コミュニティにおけるカスタマーサービスの基本的役割の一部は、徐々にAIシステムに置き換えられつつあります。

4. 暗号通貨トレーダー

暗号資産取引の分野において、AI技術の優位性は特に顕著です。AIは膨大な市場データを極めて短時間で分析し、高頻度取引、自動裁定取引、リスク管理など、事前に設定された戦略に基づいて自動的に取引を実行できます。人間のトレーダーと比較して、AIは執行速度、データ処理能力、取引の安定性において大きな優位性を持ち、運用コストも削減します。そのため、テクノロジー戦略に大きく依存する取引環境において、従来の人間による取引ポジションは徐々に減少しています。

5. NFTコンテンツクリエイター

生成型AIの登場は、NFTエコシステムに大きな影響を与えています。AIは、イラスト、アバター、様々なデジタルアートなど、膨大な量のビジュアルコンテンツを短時間で生成できるようになりました。これにより、NFTコンテンツ制作への参入障壁は大幅に低下しましたが、同時に市場競争は激化しています。その結果、基本的なデザインスキルやシンプルなビジュアル制作に頼るNFTコンテンツクリエイターの中には、本来の市場優位性を徐々に失いつつある人もいます。

6. 障壁の低いNFTクリエイター

AI画像生成ツールの普及に伴い、デジタルコンテンツの制作方法は変化しつつあります。かつては、一部のNFTプロジェクトでは、単純な画像の組み合わせや基本的なデザインで大量の作品を制作していましたが、現在ではAIが同様の、あるいはより複雑な創作プロセスを非常に短時間で完了できるようになっています。これは、従来の参入障壁の低いNFT制作モデルに大きな課題をもたらしています。独自の創造性、芸術的スタイル、ブランド価値に欠けるクリエイターは、AI技術の普及により、徐々に競争力を失っています。

II. Web3関連の新たなキャリアの出現

一部の職種の需要は減少しているものの、AIはWeb3業界において新たなキャリア機会を生み出しています。人工知能とブロックチェーン技術の融合が進むにつれ、業界における多分野にわたる能力を持つマルチスキルのプロフェッショナルへの需要は着実に高まっています。

1. AI × Web3アーキテクト

AI × Web3アーキテクトは、今後のWeb3技術チームにおける中核的な役割の一つになりつつあります。AIとブロックチェーンシステムの深層統合に伴い、自動化された意思決定とインテリジェントなコラボレーションをサポートするシステムアーキテクチャの構築がますます多くのプロジェクトで求められています。これらの役割では、AIとブロックチェーンシステム間の連携アーキテクチャの設計だけでなく、AIエージェントとスマートコントラクト間のインタラクションメカニズムの構築、分散型AIネットワークインフラストラクチャの計画も求められます。同時に、これらの専門家はオンチェーン自動実行システムの設計も必要とします。そのため、この役割を担うには、ブロックチェーンインフラストラクチャ、AIモデルとエージェントシステム、分散コンピューティングアーキテクチャ、暗号経済モデルに関する包括的な理解が求められます。

2. AIエージェントトレーニングコーディネーター

Web3エコシステムにおけるマルチエージェントシステムの利用が増加するにつれ、一部のプロジェクトではAIエージェントの行動ロジックのトレーニングと調整を行う専任の人材が必要になり始めています。AIエージェントトレーニングコーディネーターの主な責務には、複数のAIエージェント間の連携ルールの定義、エージェントの行動制約メカニズムの設計、DeFiおよびDAOシナリオにおける意思決定ロジックの最適化、そしてAIエージェントのオンチェーン上での行動の継続的な監視などがあります。この役割はAIの行動管理とシステムガバナンスに重点を置き、Web3の将来の自動化エコシステムにおいて重要な役割を果たします。

3. Web3プロンプトエンジニア

Web3開発におけるAIツールの利用が増加するにつれ、プロンプトエンジニアリングは徐々に新たな専門職へと進化しています。Web3プロンプトエンジニアの主な職務には、スマートコントラクトコードを生成するための複雑なプロンプトの設計、自動化されたAI研究・分析プロセスの構築、AIとブロックチェーンシステム間の相互作用の最適化、AIエージェントへの動作指示の設計などがあります。従来のプロンプトエンジニアリングと比較して、この職務では複雑なタスクフローの設計とAIシステムの実用的な適用能力に重点が置かれています。

4. AIオンチェーンデータアナリスト

ブロックチェーンネットワークは日々膨大な量の公開データを生み出しており、AI技術はこれらのデータを分析し、潜在的なパターンを発見するのに役立ちます。AIオンチェーンデータアナリストの主な職務には、オンチェーンの資金フローの分析、市場動向の監視、異常な取引行動の特定、エコシステムの発展動向の予測などがあります。さらに、膨大なブロックチェーンデータから貴重な情報を抽出するためのAIデータ分析モデルの構築も必要です。そのため、これらの職務には通常、データサイエンスのバックグラウンド、ブロックチェーン分析スキル、そしてAIモデリング能力が求められます。

5. AI駆動型スマートコントラクトセキュリティの専門家

AIを活用したコード生成技術の普及に伴い、スマートコントラクトのセキュリティ問題はますます複雑化しています。その結果、Web3業界におけるAI主導のスマートコントラクトセキュリティ専門家の重要性はますます高まっています。これらの専門家は、AIツールを用いてコードの脆弱性を検出し、自動監査システムを設計し、潜在的な攻撃経路をシミュレートし、プロトコル全体のセキュリティリスクを評価することで、DeFiプロトコルとブロックチェーンアプリケーションのセキュリティ向上に貢献しています。スマートコントラクトセキュリティは、将来のWeb3業界において最も需要が伸びる分野の一つと考えられています。

6. Web3自動化戦略デザイナー

DeFiエコシステムにおいて、自動化戦略は重要な開発トレンドとなっています。Web3自動化戦略設計者は、主に自動利益戦略、自動裁定システム、リスク管理アルゴリズムの開発を担当するとともに、異なるプロトコル間で資産を自動的に調整できるスマートな資産配分戦略の設計も担当します。これらの戦略は通常、アルゴリズムシステムまたはAIエージェントによって自動的に実行されるため、この役割には、金融モデルの理解、アルゴリズム設計スキル、そしてブロックチェーン技術のバックグラウンドが求められます。