著者：フランク、PAニュース
ある「ザリガニ」がテクノロジー業界全体を揺るがしている。OpenClawの突然の登場は、誰もが興奮している。普通のパソコンで、AIに操作権限を与えれば、メールの受信、コードの記述、さらには取引口座の管理まで手伝ってもらえる。インターネット上には、まるで夢のような話でOpenClawを紹介する事例があふれている。「仕事を辞められるかも！」と。しかし、実際にインストールしてみると、ほとんどの人は、そう簡単にはいかないことに気づく。
仮想通貨取引の世界では、この熱狂から平穏への転換が特に顕著だ。過去2年間で、ほぼすべての取引所が独自の「AIエージェント」を導入したが、そのほとんどはチャットアシスタントの段階にとどまっていた。つまり、質問をすると長文の分析結果が返ってくるだけで、それ以上のことは何もできない。OpenClawの登場は、まるでパンドラの箱を開けるようなもので、AIが単に「話す」だけでなく「行動する」可能性を皆に示したのだ。
しかし、これによって新たな課題も生じています。AIトレーディングの最先端を探求する第一人者であるBitget AIの責任者、ビル博士は、この点について深い理解を有しており、PANewsは彼に詳細なインタビューを行いました。Bitgetに入社する以前、ビルは複数の大手インターネット企業やテクノロジー企業で要職を務め、複数のコアアルゴリズムやAIプラットフォームの大規模展開を主導し、一流の国際会議で数十本の論文を発表し、数十件の特許を取得しました。
現在、彼はBitgetのAI戦略立案とインテリジェントトレーディング技術の研究開発を全面的に担当し、AIと暗号資産取引シナリオの深層統合の推進に尽力している。現在のAIエージェントブームに対し、この第一人者は驚くほど冷静な見解を示している。 「ほとんどの一般人は管理職に慣れていない。突然10体のAIを部下に任せ、指示を与え、タスクを割り当て、評価するというのは、それ自体が一種の芸術だ。 」
当初の熱狂はやがて冷めるだろうが、その能力はすでに認められている。そこで真に問われるのは、この能力を一般の人々が利用できる製品に落とし込むことができるのは誰か、ということだ。
PANewsはビルとの対談で、プロダクトデザイナーの視点から、AIトレーディングが構想から実現に至るまでの真の道のりを分析しようと試みた。ビルによれば、BitgetがAgent HubとGetClawという2つのAI製品を急速に立ち上げたのは、「他社がやっているのを見て自分たちもやった」という単純な話ではなく、社内製品からの自然な波及効果だったという。「要するに、好都合なタイミング、立地、そして人材が揃った完璧な状況だったのです。」
タイミングが良かったのは、OpenClawが市場の認知度を高めたからであり、場所が良かったのは、昨年ローンチしたAIアシスタントGetAgentの継続的な改良を通じて深い経験を蓄積し、社内に十分な技術的専門知識と実験能力があったからであり、人材が良かったのは、チームが社内で製品の価値を検証し、外部に公開する段階になったからである。
BitgetのAI製品概要：GetAgentからGetClawまでの3層アーキテクチャ
BitgetのAI取引戦略を理解するには、まず同社の3つの製品間の関係を明確にすることが不可欠です。GetAgent、Agent Hub、GetClawという名称は部外者には分かりにくいかもしれませんが、ビル氏はこれらが明確な進化の道筋を示していると説明しています。
2025年6月、Bitgetはアプリ内にチャットボット型のAIトレーディングアシスタント「GetAgent」をリリースした。ビル氏によると、GetAgentは複数の改良を重ねてきた。当初はチャットでの応答のみだったものが、徐々にワンクリック注文やニュース集約機能を追加し、その後、米国株、金、銀などあらゆる取引カテゴリーに対応するように拡張された。「各改良はユーザーのニーズに基づいて行われ、その都度どんどん拡張されています。」しかし、どのように拡張しても、GetAgentの本質は「チャット主導型」のままだ。質問に答えたりアドバイスを提供したりすることはできるが、ユーザーが複雑な取引タスクを単独で実行するのを支援することはできない。
転換点はOpenClawのリリース後に訪れた。ビルによれば、OpenClawのリリース後、Bitgetは社内で独自のバージョンを迅速に開発した。「社内での使用後のフィードバックは非常に良好で、それが自然と『GetAgentも大幅なアップグレードを施せるのではないか』という考えにつながった」。この考えに基づき、Bitgetは社内で改良したMCP機能をパッケージ化し、外部に公開。今年2月13日にAgent Hubを正式にリリースした。
Agent Hubは、「比較的高い実務スキル」を持つプロゲーマーを対象としています。
これは、浅いレベルから深いレベルまで、4つのレベルの機能インターフェースを提供します。
APIはアトミックなインターフェース呼び出しであり、プログラミングと鍵管理が必要となるため、参入障壁が最も高い。
MCPは「ユニバーサルインターフェース」として機能し、外部のAIアプリケーションがBitgetのデータを直接読み取り、操作を実行できるようにする。
CLIは開発者向けに設計されており、ターミナルコマンドラインを介してすべてのAPIへの直接呼び出しをサポートしています。
このアップグレードの中核となるのはスキルであり、本質的にはカプセル化された「ビジネスモジュール」です。スキルによって、従来は柔軟性に欠けていたAPIコードが、AIが直接呼び出せるスキル（レート照会、ローソク足チャート分析、市場監視、注文発注など）へと変換されました。これにより、AIは「意図の理解」から「行動の実行」へと飛躍的な進歩を遂げたのです。
ビルはUSBフラッシュドライブを非常に分かりやすい例えとして用いた。「USBフラッシュドライブ自体には、データの保存、読み取り、書き込みといった記憶機能がありますが、動作させるにはデバイスに接続するためのUSBインターフェースが必要です。これはMCP（モバイル通信プラットフォーム）に相当します。しかし、インターフェースだけでは十分ではありません。完全な動作を実現するには、ストレージと様々なプロトコルの連携も必要です。この一連の要素が組み合わさってスキルを構成するのです。」
しかし、Agent Hubには一般ユーザーにとって依然として障壁が存在する。
3月14日、BitgetはTelegramをベースとしたAIトレーディングアシスタント「GetClaw」をリリースしました。インストール不要で、すぐに使用できます。ユーザーはリンクからアクセスし、アカウントにログインするだけで利用を開始できます。大規模モデルの呼び出しコストはプラットフォーム側が負担するため、ユーザーはそれを全く意識する必要がありません。ビル氏はこれを一言でこう要約しました。「一般ユーザーには、すぐに使い始められる既成ツールであるGetClawをお勧めします。プロのトレーダーには、Agent Hubを使用して適切なスキルを選択し、レゴブロックを組み立てるように自分だけの城を築くことをお勧めします。 」
これら3つの製品は明確な進化を遂げています。GetAgentは基盤となるMCPの機能を改良し、Agent Hubで利用できるようにした後、これらの機能をGetClawに組み込み、参入障壁を最小限にまで下げました。チャットボットから開発者ツール、ワンクリック製品まで、BitgetのAI製品ラインは、技術愛好家から初心者まで、あらゆるユーザー層を網羅しています。
「たった一文で市場を監視する」：AI取引は一体何を変えたのか？
製品アーキテクチャはあくまで骨組みに過ぎません。ユーザーを真に魅了するのは、AIが特定のシナリオでもたらす革新的な体験です。ビルとの会話の中で、繰り返し出てきたキーワードは「閾値」でした。
従来の取引プロセスは、情報収集、分析と意思決定、注文執行、市場監視、取引後分析といった一連の長いプロセスであり、各ステップは手作業に依存しています。ユーザーが条件付き取引や定量戦略を実装したい場合、APIを呼び出すための独自のプログラムを作成するか、プラットフォーム上で多数の複雑なパラメータを設定する必要があります。
ビルによれば、これこそがAIにとって最も価値のある入り口だという。「これらの機能は、特別なスキルやツールを使わなくても実現できます。必要なのはプログラムを書くだけです。しかし問題は、プログラマーにとってはプログラムを書くのは簡単でも、一般ユーザーにとっては敷居が高すぎるということです。私たちが今日行っているのは、ユーザーが単に文章を言うだけで同じ効果を得られるようにすることです。」
彼は具体的な例を挙げた。ユーザーが「ビットコインが1分で3%下落したら、私のポジションに50%追加するのを手伝ってください」と言うと、システムはこれを自動的にスケジュールされたタスクに変換する。このタスクは実際には次の3つのことを完了する必要がある。
ビットコイン価格のリアルタイム監視
1分あたりの価格差を計算します
条件が満たされたら、直ちに追加の位置操作を実行する。
かつてはプログラマーにしかできなかったこのような論理は、今ではほんの数語で誰でも実現できるようになった。
GetClawはローンチから40時間以内に、市場監視アラートが最も人気のある利用事例となった。これは驚くべきことではない。従来のプラットフォームでは、市場監視アラートを設定するには、ユーザーがさまざまな指標のパラメータを理解する必要があり、「設定に時間がかかっても、必ずしも成功するとは限らなかった」。しかし今では、MACDやCCIのような複数の指標を用いた複雑な監視ロジックであっても、ユーザーは自然言語でニーズを説明するだけで、システムがそのタスクを処理できるようになった。
しかしビルは、AIを活用した市場モニタリングの真の革新は、「実行」する能力だけでなく、「最適化」する能力にもあると考えている。「従来のプラットフォームでは、うまくいかなければ諦めるしかない。しかし今では、『これは間違っている。どうすれば修正できるか考えてみよう』と指示し、満足するまで作業を続けることができる」。この継続的な反復を可能にするインタラクティブな方法は、膨大な数のロングテールユーザーにとって大きな満足感をもたらす。
従来の株式市場では、定量取引がますます普及しており、比較的成熟した米国市場では70%を超えています。市場に参入する一般の個人投資家は、マイクロ秒単位のスピードで取引を行う機関投資家と競合することになり、成功する可能性はほとんどありません。ビルは、AI取引の意義を「平等なアクセス」の一形態として次のように要約しています。「 BitgetのAI分野におけるビジョンは、1億人のユーザーがウォール街に匹敵する、つまりトップトレーダーの運用ロジックと実行能力を実現できるようにすることです。以前は、考えることはできても実行することはできませんでしたが、今日では、考えることができれば、実行できるのです。」
信頼の4つの鍵：AIが実際のお金を扱う際のセキュリティ境界
AIが「アドバイスを提供する」段階から「ユーザーに代わって実行する」段階へと移行するにつれ、最大の課題はAIの機能の強力さではなく、むしろ信頼性にある。ビルはこの点をいくら強調してもしすぎることはないと考えている。「一般ユーザーにとって最大の懸念は『安全に使えるのか？』ということだ。このレベルの信頼をしっかりと確立する必要がある。セキュリティ上の問題が一度や二度発生すれば、誰も使わなくなるだろう。」
この根本的な懸念に対処するため、Bitgetは4層構造の絶縁システムを設計した。
最初の層はID分離であり、各会話においてユーザーの身元を正確に識別します。
第2層はメモリ分離であり、異なるユーザー間の会話履歴は完全に分離され、難読化されるため、個人のプライバシーが漏洩することはない。
第3層はアクセス制御であり、役割に基づいて、どのデータやツールにアクセスできるかを決定します。
第4層では、認証情報と資金が分離されます。APIキーはトランザクションのトリガーにのみ使用され、トランザクションはサブアカウントのサンドボックス内で実行されます。
サブアカウントのサンドボックスメカニズムは非常に実用的な設計です。ビルは例を挙げて説明しました。「例えば、メインアカウントに1,000ドルある場合、ユーザーはAIが動作するためにサブアカウントに50ドルだけを送金できます。これにより、リスクをより細かく制御できます。」つまり、AIが判断ミスを犯したとしても、リスクへの露出はユーザーが事前に設定した範囲内に厳密に抑えられるということです。
このセキュリティ重視の姿勢は、Bitgetのスキルマーケットプレイスに対する姿勢にも反映されています。現在、すべてのスキルはBitgetによって開発・管理されており、第三者には公開されていません。ビル氏の説明は簡潔です。「スキルマーケットプレイスを開放し、より多くの人が開発に参加できるようにすれば、セキュリティ上の問題が必然的に発生します。例えば、ハッカーが『君のためにもスキルを作ってあげるよ』と言って、ユーザーがそれを使って損をするようなことがあれば、それは適切ではありません。私たちは『何も作らない方が、遊んで全財産を失うよりましだ』と考えています。結局のところ、資産市場では、長く生き残って素早く利益を上げる方が良いのです。」
OpenClawの事例は、このアプローチの正当性を物語っている。パーソナルコンピュータ上でほぼ無制限に動作できたことは確かに魅力的だったが、同時に「Lobsterをきれいにアンインストールする」こと自体が儲かるビジネスになるという、ばかげた新たな産業を生み出してしまったのだ。
大規模モデルの呼び出しレベルにおいて、Bitgetは当初、ユーザーが独自のトークンを設定できるようにするのではなく、プラットフォームがコストを負担することを選択しました。これは、セキュリティ上の理由と技術的な理由の両方によるものです。「当社のスキルとMCPは、さまざまな組み込みの大規模モデルに合わせて深く適応および最適化されています。ユーザーが自由に他のモデルに切り替えた場合、その影響は大幅に軽減されます。」現在、プラットフォームは各ユーザーに1日あたり10ドルの無料呼び出し枠を提供しており、今後は市場のフィードバックに基づいて価格モデルを調整していく予定です。
作業の80％は完了できるが、残りの20％の決定は依然として人次第である。
AIの取引能力における現実的な限界について議論する際、ビルは率直に現実は楽観的ではないと認めた。「インターネット上には、AIに100ドルを投資して1000ドルを稼ごうとする人がいるが、こうした粗雑な取引ではすべてを失う可能性が非常に高いことに気づく。」
AIによる取引機能は、現時点ではユーザーに利益を保証するものではありません。ビルは現状を「パレートの法則」を用いて説明しています。完全な取引プロセス（100のタスクを含む場合もある）において、AIは情報整理、リアルタイム監視、条件付き実行、データレビューといった、より複雑なタスクのうち80を効率的に処理できます。しかし、利益または損失を真に決定づける20の中核的な意思決定は、AIではまだ処理できないのです。
昨年、BitgetはAIの能力の限界を試すため、カジュアルなAIトレーディングコンテストを開催した。その結果は、多くのAI戦略が最終的に損失に終わったことを如実に示していた。理由は単純だ。AIには感情がない。これは一見利点のように思えるが、突然の戦争のような極端なブラックスワン現象に対応できないことを意味する。ビル氏は、過去にAIが米国株式市場での取引に深く関与していた際にも、急落や急騰といった異常な現象が見られたと述べている。
「今日では、AIトレーディングは、レベル1からレベル5の自動運転への移行のような、より高度な支援機能に近いものです」とビルは、AIトレーディング開発の現状を説明する際にこの例えを用いた。トレンドを見ると、AIは確かに残りの課題を一つずつ克服しているが、長期的な創造性や極限状況における共感的な判断に関しては、機械には依然として大きなボトルネックが存在する。
しかし、ビルは比較的楽観的な見方も示した。「完全自動化取引を取り巻く技術的なループは来年にはほぼ実現するかもしれないが、だからといって継続的な収益性が保証されるわけではない」。言い換えれば、 「運営できること」と「利益を上げられること」の間には、依然として大きな隔たりがあるということだ。
取引ツールから「AIアカウントオペレーティングシステム」まで、Bitgetの究極のビジョン。
AIは短期的には人間のトレーダーを完全に代替することはできないため、BitgetのAI戦略はどこまで続くのか？ビルは3次元的な視点から答えた。
第一の柱は「パノラマ取引」であり、これはBitgetが以前提唱したUEX（ユニバーサル・エクスチェンジ）戦略を彷彿とさせる。仮想通貨にとどまらず、資産のトークン化の進展に伴い、金、銀、米国株といった従来の金融商品も統合されつつある。BitgetはAIを活用し、ユーザーがあらゆる取引操作を単一のプラットフォーム上で完結できるよう支援することで、「ウォール街のトレーダーが持つ包括的な取引能力をユーザーに提供する」ことを目指している。
2つ目の側面は、グローバルなエコシステムの拡大です。Bitget Walletの機能を活用することで、AIがWeb3決済やグローバルなビジネスシナリオに導入され、国境を越えた取引や決済における運用上の障壁が低減されます。
3つ目の側面、そしてビルが最も鮮やかに説明した側面は、Bitgetを基盤とした「長期アカウント運用システム」の構築です。このコンセプトの中核は、「高信頼性ファンド実行レイヤー」を確立することであり、そこでは複数のエージェントが連携して、ユーザーの様々なタスクを支援します。これらすべてを支える基盤となるのが、クロスプラットフォームかつクロスシナリオに対応した「長期記憶システム」です。
ビル氏の説明によると、この記憶システムはユーザーの過去の取引習慣、過去の操作履歴、さらにはアプリ内での細かな行動まで分析・統合し、詳細な個人プロファイルを作成する。「これにより、ユーザーの取引ロジックは異なるプラットフォームやシナリオ間でも一貫性を保ち、断片的な体験を提供することなく維持される」。この継続的な学習と適応能力こそが、このシステムと使い捨てツールとの根本的な違いである。
彼はこの段階的な信頼構築プロセスを説明するために、非常に一般的な例えを用いた。「家事ロボットを初めて購入した時、最初は床掃除にしか使わないでしょう。しかし、長期間使用して信頼を築くと、より多くの作業を任せられるようになるのです。」 AIはまず小さなタスクで信頼性を証明し、徐々に権限と信頼を高めていく必要がある。最終的な目標は、「お客様の成長に寄り添い、資産価値の向上を支援すること」である。
BitgetのAI製品は、GetAgentからAgent Hub、そしてGetClawへと、わずか1年足らずでチャットボットからタスク実行レイヤーへと飛躍的な進化を遂げた。大手取引所によるAIの集中的な導入は、AI取引がもはや選択肢ではなく、将来に向けた基本的な競争力であることを示している。
しかし実際には、AIはトレーディングにおける「精神的労働」よりも「肉体的労働」の代替に優れている。複雑な作業の80%は機械で処理できるものの、利益または損失を左右する重要な20%の判断は、依然として人間の介入を必要とするだろう。テクノロジーはトレーディングへの参入障壁を下げることはできるが、トレーディングのリスクを完全に排除することはできない。
AIは誰もがウォール街のツールボックスにアクセスできるようにしたが、そのツールボックスには機会と畏怖の両方が含まれている。
