Nansenの創業者へのインタビュー：過去の追跡から未来の予測まで、AIは「スマートマネー2.0」をどのように定義するのか？

ポッドキャスト：往復旅行

編集・監修：ユリヤ（PANews）

これは、暗号化されたデータ、AIエージェント、そして未来の働き方のパラダイムについての掘り下げた対話でした。PANewsとWeb3.com Venturesの「The Round Trip」による新シリーズ「Founder's Talk」で、司会のジョン・シアナは、Nansen AIのCEOであるアレックス・スヴァネヴィクを招き、Nansenが純粋なオンチェーンデータ分析プラットフォームから、AIエージェントによって駆動されるフルスタックのインテリジェント製品へとどのように進化してきたかについて議論しました。アレックスは、Nansenという名前の背後にある極地探検家の精神を共有しただけでなく、「スマートマネー」というラベルの進化、エージェント取引の「信頼の階段」、そしてAIが企業内のエンジニアリング文化と組織構造を前例のないペースでどのように再構築しているかについても掘り下げました。

Nansen AIの当初の意図と変遷

ジョン： AIが急速に発展している今、あなたにインタビューするには絶好のタイミングですね。ナンセンAIとは一体何なのか、教えていただけますか？インテリジェンスレイヤーなのでしょうか？それともデータ企業？あるいは、いずれはエージェントになるのでしょうか？

アレックス：まずは、ナンセン設立当初の意図についてお話ししましょう。私たちの使命は、効果的なシグナルを発掘し、成功事例を生み出すことです。最初の6年間は、効果的な情報の掘り出しと洗練に多くの時間を費やしてきましたが、現在は「成功事例の創出」に重点を置いています。製品の観点から言えば、私たちの最重要目標は、投資家がより効果的にポートフォリオを成長させるお手伝いをすることです。成功の尺度は、製品が実際に収益向上に役立つかどうかです。

この全体的な方向性のもと、私たちは実質的に変革を完了しました。当初、Nansenは純粋なオンチェーン分析製品のようなものでしたが、今ではよりフルスタックのオンチェーン製品になりました。以前は、強力なオンチェーンインテリジェンスと分析機能があったため、人々はNansenを使用していましたが、今ではNansenでステーキングしたり、エージェントを介してオンチェーンで直接取引したりできます。私は製品を単一のカテゴリに無理やり押し込めるのは好きではありません。最高の製品は多くの場合、単一のカテゴリで定義することはできませんが、本質的にはすべて、オンチェーン投資家が独自の方法でポートフォリオを成長させるのに役立ちます。

ジョン：あなたはナンセン社のAI分野に携わってこられましたが、今日のAIは6年前とは全く異なります。あなたはデータ分野で確固たる地位を築き、事業を拡大し続けています。過去6年間でAIにどのような変化が見られましたか？

アレックス：実は、私は20年近くAIに携わっています。2009年から2010年にかけて修士課程でAIを専攻し、2010年にAIコンサルティング会社に就職しました。当時はAI分野ではあまり進展がなく、誰もがSFの世界の話だと思っていました。しかし、それから16年、ここ数年、あるいはほんの数ヶ月の間にも、状況は劇的に変化しました。

当社にとって、 AIは常にバックエンドに存在してきました。ご存じのとおり、Nansenは住所ラベル付けにおいて世界でもトップクラスのチームの一つであり、まさにAIを活用してこれを実現してきました。5億件以上の住所にラベルを付けており、ラベル付け作業のほぼすべてはアルゴリズムによって行われ、その大部分はヒューリスティックな手法を用いています。

現在、 NansenにおけるAIの役割は変化し、最前線に躍り出ました。製品とのやり取りは、エージェント主導型へと進化しています。現在、当社のモバイルアプリをご利用の場合、GrokやChatGPTとチャットするように、AIに直接質問することができます。「今日のスマートマネーの動きは？」「どのトークンに注目すべき？」「私のトレーディングスタイルはどうですか？良かった点、悪かった点、改善点など、フィードバックをください。」このAIエージェントは非常に柔軟性が高く、お客様に代わって取引を行うことも可能です。

探検家の精神と「スマートマネー」2.0：AIを使って未来の勝者を予測する

ジョン：ナンセンという名前の由来と、あなたが「彼」をどのように理解しているかについてお話いただけますか？結局のところ、あなたがやっていることは、基本的にオンチェーンデータの探索ですよね。

アレックス：問題ありません！弊社は、フリチョフ・ナンセンという極地探検家にちなんで名付けられました。彼は科学者や探検家であるだけでなく、外交官、政治家、そして多作な作家でもありました。

私はこれまで、仮想通貨の世界に携わる人々を、未開の地へと果敢に挑む開拓者と捉えてきました。私自身のオンチェーンにおける「探求」は特に興味深く、特定のアドレス、パターン、投資機会など、これまで誰も見たことのないものに出会うこともありました。私はユーザーの皆様を（フリチョフ・ナンセンのような）探検家と見なし、私たちは彼らの羅針盤、あるいはむしろ、北極点まで安全にたどり着けるようサポートするツールキット、あるいは船のような存在だと考えています。

ジョン：今の市場は「冷え込んだ」局面にあると感じています。まさにその通りだと思います。オンチェーンデータと分析は大きく変化し、人々は新しいウォレットを使い始めています。こうしたパターンをより的確に識別するために、AIをどのように活用していますか？

アレックス：暗号通貨業界は常に進化しており、継続的に適応していく必要があります。エージェントベースのユーザーエクスペリエンスの素晴らしさは、その流動性と変化への適応性にあります。従来のUIを作成し、NFT、ミームコイン、Desci、ソーシャルコインなどのストーリーをハードコーディングすると、製品はすぐに寄せ集めの「フランケンシュタインの怪物」になってしまいます。（*注：フランケンシュタインはメアリー・シェリーのSF小説に登場する、異なる身体から作られた怪物です。テクノロジーや製品の文脈では、統一された基盤となるアーキテクチャを欠き、トレンドを盲目的に追いかけ、機能を無理やり積み重ねた結果、最終的に非常に断片化されたユーザーエクスペリエンスとなる「フランケンシュタインの怪物」のような製品を指すことがよくあります。）しかし、エージェントベースのUXは理論的には無限に拡張できます。本当に重要なことだけを強調するのです。

データについても同様で、製品は十分な柔軟性を備えている必要があります。「スマートマネー」を例にとってみましょう。通常、数千のアドレスがこの栄誉あるバッジを授与され、シンガポールでは実際にこのラベルを持つ人に会ったこともあります。しかし、5、6年前の定義が今日では当てはまらない可能性があるため、私たちは常に曖昧な定義を維持してきました。例えば、Three ArrowsとAlamedaは当時どちらも「スマートマネー」のラベルを持っていましたが、どちらも後に失敗したため、現在ではそのラベルを付けるのは不適切です。

異なる期間にわたって一貫して収益性の高い戦略を適用することは困難です。しかし、データにはコイン投げよりもはるかに高い精度で予測を行うための十分なシグナルが含まれていると私たちは考えています。機械学習とAIを使用して、来週収益を上げそうなアドレスを予測します。これを基に、今年後半（できれば数週間以内）に新しい製品をリリースする予定です。これは、過去に誰が収益を上げたかを伝えるだけでなく、将来どのウォレットが収益を上げるかを予測する、いわば「スマートマネー2.0」です。

このプロセスでは、彼らがエージェントトレーダーなのか、純粋なトレーダーなのか、あるいは何らかの優位性を持っているのかを分析することも含まれます。保有期間、単位時間あたりの取引回数、勝率、ROI、BTC/ETHやインデックスに対するパフォーマンス、特定のインデックス商品に対するパフォーマンスなど、数十もの特徴を調べます。

私たちは、人間が過度に介入するのではなく、AIが自力で解決できるように、モデルに多くの特徴量を入力させ、その上で予測精度を評価することを好みます。

エージェント取引の将来的な転換点と「信頼の階段」

ジョン：ええ、数週間前にナンセンのCLIをリリースされたのを見ました。エージェントトレーダーがいずれ人間のトレーダーを凌駕するという予測もされていますが、その転換点はいつ頃訪れるとお考えですか？

アレックス：現在、ほとんどの人はトークンを手動で選択しています。もちろん、ナンセンのようなツールや直感を使うこともあるでしょうが、大局的に見ると、 2030年までにはエージェントによる取引件数が人間による手動取引件数を確実に上回ると思います。もしかしたらもっと早く、2028年にはそうなるかもしれませんし、2027年には大きな変化が見られるかもしれません。

これは、プログラミングが手書きコードからバイブコーディング、そしてエージェントベースエンジニアリングへと進化してきたのと似ています。現在、私たちは手動取引の段階にありますが、今年はバイブトレーディングの人気が高まる一方、真のエージェントベース取引（エージェントが完全に自律的に取引を行う）は来年、大幅に増加すると予測しています。2028年までには、エージェントによる取引量はさらに増加するでしょう。

ジョン：今のところ、安全対策はそれほど多くないようです。5桁の金額の取引にエージェントを利用する人はごく少数でしょう。

アレックス：ええ、それは理にかなっていますね。特にユーザーにとっては、信頼を築くための「階段」のようなものがあり、それを一段階ずつ登っていかなければならないからです。少しずつ信頼を築き、まず結果を見せ、それから（取引）プロセスから徐々に距離を置く必要があるのです。

商品提供者として、ユーザーが最初からお金を投資して運任せにするのではなく、同様の段階的な仕組みを提供する必要があると私は考えています。ユーザーには、「この方法を試してみてください。取引に参加する際の『アシスタント』として当社のエージェントをご利用いただけますが、最終的に各取引を実行するのはお客様ご自身です」と伝えるべきです。

すると徐々に、「実はもう自分でそのボタンをクリックする必要はないんじゃないか。自動でやらせればいいじゃないか」と気づくでしょう。

それでも、実行軌跡を確認したり、通知を受け取ったりしたい場合もあるでしょう。さらに後々、次のモードに切り替えるかもしれません。つまり、比較的大まかな戦略の方向性を設定し、その戦略をバックテストする方法を期待するということです。これは、今年後半にリリース予定の機能の一つです（ネイティブAIバックテストフレームワーク）。それが実現して初めて、真に自動取引モードに移行できるでしょう。

しかし、このプロセスは、信頼を段階的に築き上げていく土台の上に成り立たなければなりません。いきなり「自動」取引に飛び込むのは賢明ではないと思います。多くの企業が自動取引ツールを提供していますが、これらのツールはまだ成熟していないため、多くの人が多額の損失を被っています。率直に言って、そうすることはやや無責任だと私は考えています。私たちはそのようなことは望んでいません。長期的な視点に立った取り組みを目指しているため、私たちのアプローチは「信頼の階段」を上っていく方向へと傾いています。

ジョン：最近、多くの人がOpenClawを試用していて、「今はとてもスムーズに使えているので、メールのアクセス許可やその他のアクセス許可を与えてもいいですか？」と聞いてきます。ええ、それがまさに信頼関係を築くためのステップなのです。

アレックス：自動運転車と非常によく似ていると思います。原理は同じです。後部座席に座ってすぐに自動運転させるわけではありません。まず車線変更をさせたり、単一車線のみを走行させたり、あるいは運転席に座ったままにしたりします。速度は少し遅くなりますが、ある程度の制御は車に任せるのです。

ナンセンはAIを全面的に導入した。

ジョン：つまり、OpenClawはあなたのエージェント取引戦略の発展をある程度加速させたということですか？

アレックス：まず第一に、OpenClawはソフトウェアの歴史における画期的な製品であり、当社では社内で幅広く活用しています。実際、現在では従業員数よりもOpenClawのユーザー数の方が多いほどで、当社はOpenClawを非常に頻繁に利用しています。

トランザクションエージェントについては、まだ正式リリースしていないPi Agentを使用しています。ただし、初期の社内実験版ではOpenClawスタック全体は必要ないため、移植性の高い軽量なPi Agentに統合しました。もちろん、他のソリューションも検討中です。

しかし全体的に見ると、トランザクションエージェントの作成は以前よりもずっと簡単になりました。例えば、OpenClawを直接使用できます。もちろん、取引のためだけに使うのであれば、オーバースペックかもしれません。しかし一般的に、私はNansen CLIと統合されたOpenClawインスタンスを複数所有しています。そのため、ウォレットの作成やトランザクションの実行が可能で、価値のある取引機会を見つけた後には、直接アクションを起こすことができます。

ジョン： AI主導型企業として、どのように事業運営を行っていますか？御社はOpenClawを大規模に導入した最初の企業の1つであり、非常に速いスピードで信頼度を高めてきました。

アレックス： 2023年の初めには、すでに非常に明確なAI戦略を策定していました。当時、AIは非常に速いペースで進化していくことを認識していました。ですから、従来の業務方法から一夜にしてOpenClawに移行したわけではなく、実際には3年以上かけて段階的に成熟度を高めてきたプロセスなのです。

以前にもお話ししたように、私たちはチーム全体をよりAIネイティブな組織へと変革しました。OpenClawの能力を目の当たりにしたとき、社内でOpenClawを導入する必要があると認識しました。当時、これは一種の「囚人のジレンマ」でした。なぜなら、多くのチームメンバーが私たちの合意に関係なくOpenClawを使用するだろうと考えたからです。最善の策は、社内ホスト型の、より安全なOpenClawをデフォルトで提供することでした。そして、このバージョンは、メンバーが粗雑で寄せ集めの、セキュリティの低いOpenClawを自作する必要性を感じないほど、十分な品質でなければなりませんでした。

セキュリティ責任者とシニアエンジニアが協力して、オンプレミス環境向けのデプロイメントプラットフォームを構築しました。隔離された仮想マシンを使用してデプロイし、構成管理にはKubernetesとHelmを使用し、インスタンスの自動更新を防止することで、可能な限り高いレベルのセキュリティを実現しました。

ジョン：最も優秀なエンジニアたちが真っ先にそれを使うことに気づいたかい？

アレックス：実際はもっと複雑です。中堅レベルのエンジニアの中には、エージェントベースのエンジニアリング手法をより早く取り入れたことで、トップレベルまで昇り詰めた人もいます。クロード・コードとコーデックスの作業方法は、常に「ドーパミンで刺激されている」ような感覚を人々に与え、あらゆるフィードバックが刺激となるのです。

興味深い逆説があります。実は、最も慣れ親しんだ分野では、AIを使う可能性は低いのです。エンジニアは設計や製品管理にAIを使う傾向が強い一方、デザイナーはコーディングにAIを使う傾向があります。そのため、AIをまだ取り入れていない多くのエンジニアよりも、非エンジニアリング職の方が、実際にはより速く進歩し、生産性が高い場合があるのです。

ジョン：昨年と比べて、配送速度はどれくらい速くなりましたか？

アレックス：有効なプルリクエストが本番環境にマージされた件数に基づくと、一人当たりのデプロイ率は2年間で4倍に増加しました。一方、変更失敗率は悪化しておらず、むしろわずかに改善しています。変更リードタイムの中央値（チケット作成からデプロイまで）は現在1時間未満です。

ジョン：現在のプロセスでは、まず担当者がチケットを確認し、次にコードを書き込み、その後担当者がそれを確認するという流れになっていますか？

アレックス：はい、自動化されたトリアージプロセスです。バグが見つかると、1人のエージェントが自動的にサポートチケットを作成し、別のエージェントがそれを監視してプルリクエストを自動的に生成し、さらに複数のエージェントが自動的にレビューします。ナンセンチームでは、人間が完全に記述してレビューするプルリクエストは今では非常に稀です。

クローズドループを構築する能力と品質基準を満たす能力の両方が備われば、人間の判断力は最も希少なリソースとなります。日常的な基本的なチェックはエージェントに任せ、人間（エンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーなど）は、機能自体が有意義であるか、あるいは悪影響を及ぼすかといった全体的な判断を下す能力を保持します。

ジョン：ということは、君たちもチームを再編成する必要があるってこと？

アレックス：ええ、小規模チームが未来です。私はこれまで、チーム規模がたった2、3人（例えば、エンジニア2人、あるいは研究者兼デザイナー1人とエンジニア1人）の特別なプロジェクトにいくつか携わってきました。「人数は少ないが人数が多いチーム」から「人数は多いが人数が少ないチーム」へと移行しつつあります。

各チームには、まるで交響楽団のように、明確な役割分担があります。バイオリンパート、パーカッションパートなどがあるようなものです。全員が、テクノロジースタックの特定のコンポーネント（アドレスタグ付け、トランザクション実行パス、認証システム、組み込みウォレット、エージェント基盤フレームワークなど）を、宇宙で最高の状態にすることに集中します。自分の担当業務を管理しなければなりません。バイオリン奏者は、パーカッション奏者が何をしているかを気にする必要はありません。

物理的およびネットワーク上のボトルネックにおける画期的な進歩

ジョン：こうした変化によって、Auto Researchのようなツールを使った場合など、多くの定性的なデータも得られるようになりました。

アレックス：はい、フロントエンドのレイテンシを最適化するために、AutoResearchをより積極的に活用し始めています。エージェント時代において、私が最も重視していたことの一つは、レイテンシの最小化でした。エージェントは、特にトランザクション処理の場面では、レイテンシの低い製品を当然好みます。ある製品が単位時間あたり1000個の処理を実行できるのに対し、別の製品が10個しか実行できない場合、エージェントは間違いなく前者を選ぶでしょう。

私たちはこれに多くの時間を費やしてきました。例えば、特定のコンポーネントをZigやRustで書き直すことで、レイテンシを大幅に削減しました。AI時代においては、製品開発においてボトルネックを常に意識することが不可欠です。AIは、これまでボトルネックが明確ではなかったあらゆるものを加速させ、物理世界、ネットワークのレイテンシ、規制、内部調整におけるボトルネックをより明確にしています。

ジョン：エージェント同士のコミュニケーションが多すぎるし、人間は日々処理する情報量が増えているため、注意力がボトルネックになっている。

アレックス：まさにその通りです。現在、Slackには約80人のOpenClawsがいますが、中には信じられないほどおしゃべりな人もいます。みんなが朝起きて、こうした「ロブスター」の一人から長文のメッセージを受け取ると、全く読みたくなくなります。そこで、コミュニケーションを50%効率化したり、こうした慣行を制度化して、すべての「ロブスター」が共有する会社の文脈や文化に組み込んだりするなど、ガバナンスを行う必要があります。「優秀なロブスター社員」になるには、会社の価値観にも従わなければなりません。

ジョン： AIの外部オペレーティングシステムは、将来どのように進化していくと思いますか？

アレックス：個人的にはオープンソースに対して非常に好意的な見方をしています。OpenClawはオープンソースのエージェントランタイムフレームワークであり、DeepSeekはオープンな加重モデルの画期的な事例です。それらの影響力は私が想像していたよりもはるかに大きいものです。

オープンウェイトモデルは既に非常に強力です。先週金曜日、Nansen AIの高速モードにオープンソースモデル（未調整バージョン）を導入しました。その結果、最初の応答トークンの取得にかかる平均時間が約8秒から約4.8秒に短縮され、レイテンシがほぼ半減し、処理速度が50%向上しました。微調整によるわずかな改善はもはやメリットがなく、未調整バージョンの方が負担が少なく、異なるサービスプロバイダ間での切り替えも容易であることが分かりました。そのため、今後は未調整バージョンを使用することにしました。

ジョン：ショーにお越しいただき、本当にありがとうございます。AIはトレーディングの未来であるだけでなく、仕事の未来、そしてWeb3の未来でもあります。

アレックス：どういたしまして。Nansen AIはApp Storeからダウンロードするか、ウェブ版を使うことをお勧めします。CLIをインストールしたい場合は、`npm install nansen-cli`を実行するだけで済みます。