Mode Network：AIとDeFiの融合が生む次世代経済圏

DeFi（分散型金融）の複雑性が新規ユーザーの参入を阻む中、Mode Networkは「DeFAI（DeFi + AI）」という新たなアプローチで、この課題の解決に挑んでいる。

AIエージェントが複雑なDeFi操作を自動化し、自然言語でのやり取りだけで最適な投資戦略を実行できる世界を目指す。

本記事では、Mode Networkが構築する統合DeFAIエコシステムの全貌と、AIとDeFiの融合が生み出す次世代金融の可能性を探る。

Modeは、DeFi特化型L2ブロックチェーンから、AIエージェントを活用してDeFiの複雑性を解決し、ユーザーエクスペリエンスの向上と資本効率の最適化を目指すDeFAIハブへと進化している。
現在のDeFAIソリューションは単一機能に限定され、複数のチェーンに分散しているため、Modeはマルチエージェント協調と統合ネットワーク環境に基づくアプローチを採用する。
ModeネットワークのDeFAIスタックは、インターフェース層（AIターミナル、エージェントアプリストア、Mode Trade）、データ層（合成データ生成用Synthサブネット）、インフラ層（AIセキュアドシーケンサーとOptimism Superchain統合）の3層構造で構成される。
ユーザーの信頼獲得と技術的安定性の確保がModeの課題として残るが、具体的な価値創造に向けて前進すれば、DeFiの大規模普及に向けた実行可能な選択肢になりうる。

1. 暗号×AIの長期的未来に向けたModeのビジョン

暗号×AIエージェントという物語は、結局のところ過度に誇張されたバズワードだったのだろうか。暗号とAIエージェントの組み合わせが生み出した技術的想像力と投機的関心は「AIエージェントサイクル」を作り出したが、短期的な過熱が収まるとともに開発ペースも鈍化している。

市場の反応もこの停滞を反映している。主要AIエージェント（Virtuals Protocol、ai16z、ARC、aixbt、Freysa AI）の時価総額はピーク時から平均約67％下落し、このセクターが下降局面に入ったことは否定できない。

しかしながら、短期的な価格下落が技術の中長期的な可能性を完全に反映しているわけではない。変わらない事実は、AIエージェントと暗号には依然として意味のある組み合わせの可能性があるということだ。暗号の国境を越えた決済レールは、AIエージェント間の協働における交換媒体として効果的な代替手段になる。

同様に、暗号はAIエージェントの自律性を通じて、より効率的な資産管理の可能性を得る。さらに、オープンソース開発、データソーシング、UX改善、セキュリティなど幅広い分野で、AIエージェントと暗号は互いの効率を高める十分な相乗効果を生み出せる。

では、AIエージェントと暗号の組み合わせがより高度な発展を遂げるには、どのようなブレークスルーが必要だろうか。答えはシンプルだ。アテンションエコノミーは価値獲得において強力だが、注目そのものの性質と同様、非常に一時的なものだ。

一方、ユーザートラフィック、プロジェクト収益、革新的な技術構造といったファンダメンタルズは、ペースは遅くとも継続的な発展の原動力になる。前のサイクルでAIエージェントが短期的な注目と投機的需要に依存して開発の勢いを生み出していたとすれば、今こそ短期的な関心レベルに左右されることなく、市場に対して根本的な価値を創造し証明すべき時だ。

この観点から、短期的に変動する市場サイクルに振り回されることなく、着実にファンダメンタルズを蓄積しているプレイヤーに注目すべきだ。本記事で検証するModeはまさにそうした事例だ。

ModeはDeFi向けイーサリアムL2として始まり、現在はAIを活用して既存DeFiの限界を補完する新たな「DeFAI」特化型L2を提示する。特に100以上のL2が存在する状況において、ModeはDeFAIという垂直領域とともに、なぜ自らのL2インフラが必要なのかという理由を説得力をもって提示している。

DeFAIはどのようにDeFiを次のレベルへと押し上げようとしているのか。なぜModeはレイヤー2インフラを使用してDeFAIエコシステムを構築しようとしているのか。本記事はこれらの問いに答える。

ここからは、DeFAIとは何か、どのような問題を解決するのかを見た上で、ModeのDeFAIスタックの強みを検証し、Modeの統合DeFAIエコシステムが創造するDeFiの未来を明らかにする。

2. DeFiからDeFAIへの進化：AIを通じたDeFiの複雑性解決

最近、DeFiはかつてないほど前向きな発展を見せている。DEXの利用率が初めてCEXの20％を超え、CEX中心の暗号市場がDEX中心へと再編されつつある。また、全DeFiエコシステムのTVLは1,000億ドルに迫り、DeFiサマー後に停滞していた2022年以降、着実な成長を見せている。

さらに、BlackRockがトークン化ファンドBUIDLに基づくUSDtbをEthenaと共に立ち上げ、Aaveプロトコルが収益による$AAVE買い戻しを正式に推進するなど、伝統的機関の参入と持続可能な収益モデルの確立が加速している。これらの変化は、DeFi業界の急速な成熟を示している。

しかし、目覚ましい成長にもかかわらず、DeFiには依然として慢性的な問題がある。それは、エコシステムの多様化に伴って深まるDeFiの複雑性が、ユーザーに急峻な学習曲線を要求することだ。

DeFiの最大の利点は、誰もがコンポーザブルに相互作用するDeFiプロトコルを相互運用することで最適な投資戦略を実行できることだが、そのためにユーザーは金融工学の知識だけでなく、リスクやオンチェーンインフラについても十分な理解が必要になる。

すでにDeFiに精通している読者も、初心者の視点から初めてDeFiに触れた瞬間を思い出してほしい。オンチェーン環境を利用するために必要なウォレットやオンランプインフラといった基本的なステップから、ユーザーは困難に直面する。

さらに、DEXのAMMと流動性プール、レンディング市場の利用率と清算メカニズム、流動性ステーキングやvoting escrowといったメカニズムは、ユーザーにとって高い参入障壁になっている。結果として、DeFiは現在、限られた市場参加者による専門的な資本市場として利用されているのが現状だ。

DeFiの複雑性が新規ユーザーの参入を阻む中、DeFAI（DeFi + AI）は、AIエージェントの技術的パフォーマンスを活用してDeFi体験を簡素化し、誰もがDeFiを利用でき、資本運用効率を向上させることで革新を起こそうとする試みだ。一般的に、DeFAIソリューションは既存DeFiを改善するため、以下のアプローチを提案している。

ソース：aixbt Labs

1.市場分析（探索）

AIモデルは、価格データ、取引量、流動性指標、オンチェーン活動、ソーシャルセンチメントなど多数の変数を同時に処理し、市場情報の分析と予測に特化している。特にaixbtの事例が示すように、LLMの自然言語処理能力により、定量的指標だけでなく、TwitterやTelegramなどのソーシャルチャネルで生成される非構造化データの分析も可能になる。

こうした技術的特性により、AIエージェントは単純なアルゴリズムや人間の分析と比較して、市場情報の収集、資産価格の予測、市場の非効率性の捕捉といった市場分析の補助ソリューションとして台頭している。

ソース：Griffain

2.ユーザーエクスペリエンスの抽象化（実行）

すでに商用化されているChatGPTやPerplexityのようなAIコパイロット製品と同様に、自然言語コマンドを通じてDeFi実行を自動化する方法だ。例えば、ユーザーが「ETH-USDCプールに流動性を提供する」というプロンプトを入力すると、AIエージェントは自律的に最も効率的な流動性プールを見つけて利息を稼ぎ、トランザクションを実行する。これにより、ユーザーは最適なDeFi戦略を使って資産を効率的に運用しながら、DeFi実行に必要な学習ステップを最小限に抑えられる。

ソース：Uniswap v4 Launch: A New Era for DeFi and AI Integration

3.自律的なポジション調整（管理）

暗号市場は24時間365日休みなく稼働しているため、終日ポジションを管理するAIエージェントは適切なソリューションになりうる。例えば、Uniswap v3のCLMM（集中流動性マーケットメーカー）は、資産価格の変動に応じて流動性供給範囲を調整する管理が必要だ。

この場合、AIエージェントはリアルタイムの市場データを反映して流動性供給範囲を自律的に調整できる。このように、AIエージェントは流動性供給ポジションの管理や合成資産ボールトの再調整など、リアルタイムで市場情報を監視しながらポジションを自律的に管理する効果的なソリューションとして浮上している。

このように、DeFAIは既存DeFiの弱いユーザーエクスペリエンスを改善し、資本効率を高めるソリューションとしてAIを効果的に提供している。ユーザージャーニーに沿って整理すると、DeFi利用の探索段階では、AIエージェントが断片化された市場情報を効果的に調査する。

実行段階では、コパイロットのようなツールを通じてユーザーエクスペリエンスを簡素化し、誰もが自然言語コマンドだけで簡単にオンチェーントランザクションを実行できるようにする。さらに管理段階では、決定論的なIF-THENルールのみに依存していた既存のアルゴリズム取引とは異なり、AIエージェントはリアルタイムで新しい複雑な市場パターンを学習し、変化する市場状況に柔軟に対応する。

3. 現在のDeFAIソリューションの限界

3.1 DeFiの本質と最近の開発動向

既存DeFiの限界を補完しながらAIエージェントの実用的な有用性を創出しようとするDeFAIのアプローチは、市場参加者から肯定的な評価を受けている。その結果、DeFAIコパイロット製品、合成資産ファンドを自律的に再調整するアプリケーション、MeteoraのようなDEXでLPポジションを動的に調整する製品などがDeFAI市場を埋め始めている。

しかし、DeFAIの進歩を客観的に評価すると、現在のDeFAIソリューションのアプローチは、AIエージェントの活用を通じてDeFiの資本効率とユーザーエクスペリエンスを向上させるというミッションを達成するには不十分に見える。もちろん、DeFAIがまだ初期段階にあることを考慮する必要はあるが、期待されたほどDeFiエコシステムに意味のある変化をもたらしたとは言い難いのが現実だ。

では、DeFAIがより効果的に活用されるには、どのような形で進化すべきか。その方向性を見出すための先制的アプローチとして、まずDeFAIが改善しようとするDeFiの本質的な特徴と、DeFiの最近の開発動向を見てみよう。

ソース：DeFi Value Flows: Understanding DeFi Business Models and Revenues | by Aw Kai Shin

第一に、DeFiの最大の利点は、インターネット接続があれば誰でもコンポーザブルなDeFiプロトコルを相互運用して投資戦略を実行できることだ。DeFiプロトコルのパーミッションレスな相互運用を可能にするDeFiの特性は、従来の金融システムでは提供できない有用性を提供する。

これは「マネーレゴ」と呼ばれ、DeFiが現在のような大規模産業に成長する過程で最も重要な成長基盤になってきた。

このDeFiの特性は最近さらに深まっている。DeFiプロトコルはより緊密に統合された構造へと結合し、相互運用性を最大化するインフラも発展している。この開発動向の例は以下の通りだ。

DeFiプロトコルのコンポーザビリティ

最近、Morpho、Spark、Ethenaが戦略的協業を公式発表した。DeFiエコシステム内で規模面で最上位に位置し、DeFiエコシステム全体を牽引するこれら主要プロトコルの協業に注目が集まっている。彼らのコアプラットフォームと金融商品を構造的に組み合わせるイニシアチブは、DeFiマネーレゴがますます複雑かつ洗練されていることをよく示している。

SparkはMorphoのボールトであるMetaMorphoにDAIステーブルコインを直接供給する。当初1億ドル相当のDAIがボールトに転送されてこのDAI流動性は分配され、Morpho Blueプラットフォーム（Morphoのレンディング市場）でsUSDe/DAIおよびUSDe/DAI市場を作成する。これにより、ユーザーはEthenaの資産であるsUSDeとUSDeを担保として提供し、DAIを借りられる。

この構造を通じて、ユーザーは目的に応じて資本を可能な限り効率的に運用するさまざまな戦略を採用できる。例えば、Morpho BlueでsUSDeを担保として提供し、DAIを借りてさらに多くのsUSDeを購入するレバレッジ戦略や、USDeのステーキング利回りとDAIの借入金利の差を利用した金利裁定取引が可能だ。また、DAIを通じて追加の流動性を確保しながらsUSDeステーキング報酬を維持することもできる。

クロスチェーンインフラ

前述のようにDeFiのマネーレゴが最大化されるにつれ、DeFiプロトコルのコンポーザビリティを技術的にサポートするインフラも重要な役割を果たしている。特に、断片化された流動性を統合するクロスチェーンインフラの重要性がより顕著になっている。

DeFiエコシステム最大の市場規模を持つイーサリアムだけでもすでに100を超えるL2が存在し、限られた流動性が複数のL2に分散される環境が生まれている。その結果、ユーザーは必然的にブリッジ利用による追加コストと遅延を経験するか、流動性不足による過度のスリッページに悩まされることになる。

この流動性分散問題が深刻化する中、クロスチェーンインフラは急速に発展している。例えば、Unichainはイーサリアムエコシステムの流動性分散問題を解決するため、独自のL2で経済的ファイナリティを確保することで、クロスチェーントークン転送の摩擦を減らすために必要な基盤技術を導入している。

さらに、Superchainを含むさまざまなイーサリアムプロトコルは、インテントベースのトークンブリッジであるERC-7683を通じて統合エコシステムを準備しており、LayerZeroはクロスチェーントークン転送を通じて複数のネットワークでシームレスなトークン流通を可能にするOFT（オムニチェーン代替可能トークン）などのトークンフレームワークを立ち上げている。

ここまでの事例から導き出せる事実は、DeFiエコシステムが2つの主要な方向に発展しているということだ。第一に、DeFiプロトコル間のコンポーザビリティがより緊密になっている。

Morpho、Spark、Ethenaの事例で見たように、プロトコルは互いの金融商品を組み合わせることで、複雑で多様な形のマネーレゴを構築している。このコンポーザビリティはユーザーにより洗練された資本管理戦略を可能にするが、同時に相互作用の複雑性も増大させる。

第二に、統合された流動性環境への需要と、それを実装するクロスチェーンインフラの開発が加速している。DeFiマネーレゴをスムーズに構築する上で、チェーン間の資産転送が摩擦を生じさせないことを保証するクロスチェーンインフラの重要性は、ますます解決すべき重要な課題として挙げられている。

3.2 DeFAIの進歩に向けた前提条件

話を戻すと、上記のDeFiエコシステムに見られる2つのトレンドは、既存DeFiの代替として機能するDeFAIが次のレベルに進むために持つべき前提条件を特定する過程で重要な示唆を提供する。より良いパフォーマンスを提供し、実際にユーザーエクスペリエンスを改善するためのDeFAIの合理的な開発方向は、次のように要約できる。

3.2.1 マルチエージェント協調システムの構築

現在、ほとんどのDeFAIソリューションは（1）市場分析、（2）AIコパイロット、（3）ポジション調整といった単一機能に限定され、全体的なユーザージャーニーの特定部分のみをサポートするサービスを提供している。

しかし実際には、DeFiでのユーザージャーニーは（1）市場を探索し、（2）トランザクションを実行し、（3）リアルタイムでポジションを管理するという一連の切り離されたプロセスではなく、すべての段階が相互に影響し合うフィードバックのループに近い。変化する市場状況を監視しながらポジションを再調整したり、リアルタイムで入出金を行ったりするようなものである。さらに、先に見たようにDeFiプロトコルのコンポーザビリティが深まるにつれ、ユーザーが考慮すべき要因は増加し、ユーザージャーニーはさらに複雑化している。

例えば、ユーザーがDeFiプロトコルを使用して利息収入を生成し、AIエージェントがこのプロセスを支援する場合、非常に複雑なプロセスロジックが必要になる。まず、自然言語コマンドを通じてユーザーのリクエストを受け取った後、エージェントはさまざまなDeFiプロトコルのコンポーザビリティを考慮して最も収益性の高い戦略を考案する必要がある。

次に、最高の利回りを得るための最適なプールを選択し、変化する市場状況に応じてトークンのスワップ、資産の入出金、担保比率の調整といったリアルタイムタスクを実行する必要がある。

このような複雑なタスクが要求される中、単一のAIエージェントは複雑なタスクを実行するためのデータや推論能力の面でパフォーマンスの限界を持つ可能性がある。したがって、限定された機能を実行する単一のAIエージェントを個別に利用するよりも、複数のAIエージェントを統合する方が、DeFiが進化している方向により合致する可能性がある。

マルチエージェントと呼ばれるように、異なる役割、知識ベース、共通のデータレイヤーを持つ複数のAIエージェントが共通の目標に向けて協力することで、単一のエージェントだけでは解決できないより複雑なDeFi取引の実行が可能になる。

3.2.2 統合ネットワーク環境の必要性

次に、AIエージェントがすべて断片化され、別々のブロックチェーン上で相互作用している現状は、現在のDeFAIの限界として考えられる。既存DeFiの弱いユーザーエクスペリエンスを改善することがDeFAIの本質的な目的であるにもかかわらず、DeFAIが異なるネットワーク環境で断片化されたソリューションとして存在する場合、ユーザーは依然としてクロスチェーンブリッジやウォレットの切り替えなど同様の複雑さに直面することになる。

これは、個々のチェーンに限定されたDeFAIソリューションが、結局は別の形の断片化されたユーザーエクスペリエンスを提供し、ユーザーエクスペリエンスの改善効果を相殺する可能性があることを意味する。さらに、クロスチェーン統合に向かうDeFiの開発トレンドと比較して、流動性分散問題をそのまま残し、豊富な流動性の確保を困難にするという限界がある。

したがって、DeFAIがDeFiのユーザーエクスペリエンスと資本効率を実質的に改善するためには、DeFAIも統合環境を前提として進化する必要がある。言い換えれば、単一のネットワーク、または少なくともチェーン間でシームレスな資産移動を可能にする十分なクロスチェーンインフラを持つネットワーク環境でDeFAIソリューションを提供する方が合理的だろう。

統合ネットワークにより、（1）AIエージェントはさまざまなプロトコルからのデータに簡単にアクセスでき、（2）エージェント間で学習結果と実行データを効率的に共有して集合知を形成でき、（3）ユーザーに単一のインターフェースを通じてさまざまなDeFAI機能を提供できる。これは、DeFAIエコシステムの効率を最大化し、真のユーザーエクスペリエンス改善を実現する重要な要因になりうる。

これまでに検討したDeFAIの前提条件を考慮すると、次章で見るModeは、DeFAI特化型インフラとOptimism SuperchainベースのL2を使用して統合DeFAIエコシステムを構築する代替案として注目に値する。

ここからは、ModeがL2に基づくAIとAI間の相互作用を通じてどのようなエージェンティックエコノミーを構築しようとしているのか、DeFAI専用に設計されたインターフェース層、データ層、インフラ層がどのように有機的に連携するのかをより具体的に見ていく。

4. Modeネットワーク：統合DeFAIエコシステム

4.1 DeFi特化型L2からエージェンティックエコノミーへ

前述のように、ModeはOPスタックベースのオプティミスティックロールアップ上に構築されたイーサリアムL2だ。Optimism Superchainのメンバーでもあるmodeは、一時400万ドル以上のTVLを記録し、BaseとOPメインネットに次いでSuperchainで3番目に大きなエコシステムに成長した。

DeFiの特化領域の成長に焦点を当てたModeの市場アプローチは、ModeをDeFi特化型L2として紹介した。多くのL2がローンチ後にユーザー獲得と実質的な成長に苦戦する中、Modeの差別化されたアプローチは市場参加者の注目を集めるのに十分であった。

当初、ModeはDeFi特化型L2としての価値提案を実現するため、エコシステムに主要なDeFiプロトコルを確保することに注力した。その結果、Ether.FiやVelodromeなどのプレイヤーがModeに参画し、Modeは当時の主要な市場ナラティブであったLRT（流動性再ステーキングトークン）などの利息を生む資産を使用してDeFi戦略を実行するための魅力的なプラットフォームとして確立された。

さらに、Modeは継続的に新しい市場アプローチを提示してきた。Modeのトークノミクスも、DeFi特化型L2のビジョンにふさわしく、ネイティブトークン$MODEにvoting escrow（ve）メカニズムを導入し、DeFiプロトコルと相互運用してエコシステム参加者の利益を調整するよう設計されている。

ModeはSuperchainのメンバーとしてOptimismチェーンからOP助成金を受け取り、これらの助成金を$veMODE保有者とプロトコルに配布。$veMODE保有者は、どのプロトコルがインセンティブ（$MODE、$OP）を受け取るかを決定するゲージ投票に参加できる。

ほぼすべてのL2でガバナンスのみに限定されたネイティブトークンの有用性は、常に慢性的で限界として指摘されている。それと比較して、voting escrowを組み合わせ、ネイティブトークンをエコシステムの経済システムに統合するトークンエコノミーは、DeFi特化型L2としての差別化を強化するModeの注目すべき試みだ。

その後、最近AIエージェントと暗号の組み合わせの可能性が浮上すると、ModeはDeFi特化型L2としての価値提案を強化する新たな目標としてDeFAIを設定した。特に、AIとAI間の相互作用を通じて高性能なDeFAIソリューションを実装し、既存DeFiの参入障壁を下げ、DeFiの広範な普及を達成することに焦点を当てている。

この目的のため、Modeはインターフェース層、データ層、セキュリティ層を含むDeFAIスタックを新たに設計し、各層が有機的に接続されてAIエージェントベースのDeFi体験を完成させる統合DeFAIエコシステムの構築を目指している。

4.2 統合DeFAIエコシステムの核心：ModeのDeFAIスタック

Modeが提案するDeFAIスタックは、インターフェース層、データ層、セキュリティ層の3つに分かれており、各層は一般ユーザーや開発者がAIエージェントを完全に活用できる環境を提供することを共通の目標としている。以下、Modeが各層で提供するDeFAI関連機能を具体的に見ていく。

4.2.1 インターフェース層：AIターミナル、AIエージェントアプリストア、Mode Trade

DeFiからDeFAIへと進化する過程で最も重要な変化は、ユーザーがプロトコルやネットワークと相互作用する方法にある。Modeは、ユーザーがもはやDeFiアプリケーションのフロントエンドと相互作用するのではなく、ModeのAIベースのターミナルとエージェントを使用してDeFiタスクを実行するインターフェース層の提供を目指している。

AIターミナル – DeFiコパイロット

ソース：Mode Network

AIターミナルにより、ユーザーはコパイロットを通じて自然言語でさまざまなオンチェーンタスクを実行できる。例えば、Velodrome、Balancer、Ethena sUSDeなどの主要なDeFiプロトコルと資産に基づいて、ターミナルと会話することでスワップ、入金、イールドファーミングなどのDeFiタスクを簡単に実行できる。

ModeのAIターミナルは、他のDeFAIコパイロットと比較して差別化されている機能を導入している。その一つが、後述するBittensorサブネットの合成データを活用して、市場の確率的な予測に回答できる独自機能である。例えば、「来週BTCの価格が10万ドルを超える可能性は？」という質問に対して、AIターミナルは学習したデータに基づいて回答を提供できる。

これ以外にも、一般ユーザー向けの機能だけでなく、開発者もAIターミナルを使用してスマートコントラクトのデプロイ、複数のアドレスへのトークン同時転送、NFTコレクションの作成といった開発タスクを実行できる。

これらの機能を通じて、AIターミナルはDeFiユーザーにシームレスなオンチェーン体験、開発者に向上した開発における生産性、一般的な市場参加者を引き付けるのに役立つ市場予測を提供する。したがって、DeFAIエコシステムの主要なAIコパイロットとして、またModeが構築するDeFAIエコシステムのまさに入り口でユーザーに利便性を提供するインターフェースとして位置づけられる可能性を持っている。

AIエージェントアプリストア：AIエージェントの協働チャネル

ソース：Mode Network

AIエージェントアプリストア（以下、アプリストア）により、ユーザーは断片化された状態で存在するさまざまなAIエージェントを一箇所で検索・利用できる。Modeによると「将来、ユーザーがDeFi戦略を選択する行為は、AIエージェントを選択する行為になる」。この将来のエージェンティックエコノミーにおいて、アプリストアはAIエージェント協働のための最も重要なインターフェース層になる。

現在、イールド最適化、自然言語インターフェース、流動性管理などさまざまな機能を実行するAIエージェントがアプリストアにデプロイされており、代表的な活用事例をいくつか紹介する。

ソース：Giza

ARMAは、ModeのIonic、LayerBank、Ironcladなどのレンディングプロトコルでステーブルコイン預金（USDT、USDC）のリターンを最大化するよう設計されたAIエージェントだ。例えば、ユーザーがUSDCを預けると、ARMAは効率的なステーブルコイン・ファーミングのため、さまざまなレンディングプロトコルの金利を自律的かつ継続的に評価し、期待リターンが最も高いプールに資金を再配分してポートフォリオを最適化する。

ソース：Amplifi

Amplifiは、AIエージェントに基づいてBTCとステーブルコインを中心に最適化されたイールド戦略を提供するDeFAIソリューションだ。DeFiの弱いユーザーエクスペリエンスを改善する目的に沿って、主にユーザーにアトミック機能を提供する。

ユーザーはガス料金、スワップ、ブリッジングプロセスを直接経由することなく、One-Click Vaults機能を通じて、オムニチェーン流動性とAIの自律的なポートフォリオ最適化を活用して最高のリターンを得られる。

これらに加えて、自然言語インターフェースや流動性管理などの機能を実行する多数のAIエージェントがModeのアプリストアにデプロイされており、ユーザーはさまざまなAIエージェントを一箇所で検索・利用できる。

さらに、アプリストア拡張のロードマップとして、Modeは相互運用性プロトコルを使用して複数のチェーンにわたってDeFi戦略を実行するクロスチェーンアクションを導入する予定だ。また、長期的には、より多くの開発者がパーミッションレスな方法でアプリストアに参加できるオープンプラットフォームに発展させ、誰もが独自のAIベースのDeFiサービスを提供できるようになることが期待される。

Mode Trade：AI駆動の無期限取引プラットフォーム

Mode Tradeは、無期限先物、AI、Synthデータを単一の統合プラットフォームに統合する取引サービスだ。その特徴は、アクセシビリティに焦点を当て、これまで機関投資家向けに限定されていた高度な予測分析とシミュレーションツールを個人投資家が活用できるようにすること。

プラットフォームの中核には、ユーザーがシンプルなテキストベースのコマンドで複雑な取引戦略を実行できる予測AIエンジンがある。

Mode Tradeの無期限取引機能は、深い流動性と高速実行を保証するOrderlyの中央指値注文帳（CLOB）インフラ上に構築されている。プラットフォームは現在、最大50倍のレバレッジで100以上の人気トークンペアをサポートしている。トークン化された株式取引も将来のリリースで計画されている。

Mode Tradeの主要な差別化要因は、AIターミナルとSynth予測データレイヤーを含むModeの広範なAIスタックとのシームレスな統合だ。トレーダーは、直感的なテキストプロンプトを使用して、ポジションの開設、調整、監視、決済を行いながら取引を管理できる。また、ブリッジング、スワップ、ステーキングなどのオンチェーンアクションも実行できる。

統合されたSynthモジュールは、Bittensorを搭載した分散型の確率的市場予測を提供し、トレーダーがリスク管理を改善し、戦略を最適化するのに役立つ。

4.2.2 データ層：Synthサブネット

ソース：Synth Subnet

データ層は、AIエージェントの推論能力と意思決定をサポートするデータインフラとして機能し、ModeのDeFAIスタック設計の中核にSynthサブネットがある。Synthは合成データを生成するBittensorベースのサブネットで、AIモデルが改善された予測と推論を実行できるよう高品質のシミュレーターデータを提供する。

これは、オンチェーンDeFAI環境でのデータ不足の問題を解決し、不確実な市場状況でAIエージェントが適切な決定を下すためデータを学習する上で重要な要素として機能する。

サブネットの説明に入る前に、Modeは合成データを確保するための基盤インフラとしてBittensorを活用している。Bittensorは、参加者がAIモデルのトレーニングで協力できるよう設計された分散型機械学習ネットワークだ。

Bittensorでは、参加者はマイナーまたはバリデーターとして機能し、AIモデルの実行または検証の役割を果たし、これに対してTAOトークンを報酬として受け取る。このインセンティブメカニズムに基づいて、マイナーは予測精度の向上を追求し続け、ネットワーク全体では高品質な合成データの蓄積が進む。

これらのインセンティブの下で、参加者はBittensor内で独立して運営されるサブネットでAIモデルをトレーニング・評価する。各サブネットは特定のAI機能やサービスを実行するために作成され、サブネットの目的に応じて個々の学習タスクやデータの計算が実行される。

例えば、あるサブネットは自然言語処理を、別のサブネットは画像分析を、さらに別のサブネットは金融データ予測を扱う可能性がある。結論として、このサブネット構造を使用して、ModeのSynthはエージェント学習に必要な高品質の合成データを継続的に生成することを目指している。

このため、サブネットの初期段階では、ModeのSynthは価格予測シミュレーターを通じてBTC（ビットコイン）の価格を予測することで、サブネットのパフォーマンス向上の基盤を築いている。SynthがBTC価格を予測する方法は非常に洗練されており、詳細なプロセスは以下の通りだ。

1. マイナーの価格予測
マイナーは定期的に、将来のBTC価格について約100通りのシミュレーション経路を提出する。予測モデルを実行する前に、オンチェーンデータ（ブロックチェーン上のトランザクション量、ウォレット行動履歴など）やPythなどのオラクルデータを含むさまざまなデータを入力として使用する。現在の市場状況とオンチェーンデータを統合して予測モデルをトレーニング・シミュレーションすることで、最も現実的な範囲内で将来の価格の可能性を予測できる。
2. バリデーターの検証
バリデーターは、サブネット内でマイナーが生成したAI出力の品質を検証・評価するノードだ。Synthサブネットでは、バリデーターは各ラウンドですべてのマイナーからの価格経路予測をローカルストレージに記録し、予測期間（24時間）が経過した後、Pythなどの信頼できる価格データプロバイダーから実際の価格時系列を取得して、マイナーが提出したデータの真正性と精度を複数の角度から検証する。
3. スコアリングシステムと報酬
検証後、バリデーターはマイナーが提出したさまざまなシナリオの分布が実際の価格にどれだけ近いかをスコアリングして予測精度を測定する。すべてのマイナーのスコアを比較し、ランク付けし、正規化されたスコアを導き出すことで、結果に基づいて正確な予測を行ったマイナーにトークンが授与される。逆に、一貫して不正確な予測を生成するマイナーは、より低いスコアを受け取り、ペナルティを受ける。このフィードバック構造は、マイナーが競争を通じて予測モデルを継続的に改善し、精度を高めることを促す。

上記のプロセスを繰り返すことで、Synthサブネットは時間の経過とともに豊富な合成データを蓄積する。マイナーが提出した多数の価格経路のシミュレーションと検証結果は、実際の市場の特性をよく反映した高品質な確率分布データセットを形成する。このデータは、AIエージェントが学習するために使用できる。

ModeがこのようなSynthを構築した理由は明確だ。DeFAIの主な限界のうち一つは、AIエージェントが学習するための有用なデータ不足により予測力が限られていたことだった。Synthはこの問題を解決し、AIエージェントがさまざまな将来シナリオをトレーニングデータとして学習できるようにし、より優れた予測と意思決定能力を獲得できるようにする。

初期段階では、Synthのデータは、AIエージェントのモデル学習、オプション価格モデルの洗練、ポートフォリオリスク管理に使用されることが期待される。例えば、AIエージェントアプリストアにデプロイされたAIエージェントは、Synthデータで学習し、価格変動の確率分布を考慮してDeFi戦略を考案したり、分散資産管理戦略を実行したりできる。

将来的には、開発者向けのAPIとアプリケーションも提供される予定で、外部の開発者もSynthの合成データを活用できるようになる。これは、Modeエコシステム外のプロジェクトもSynthデータを自分のサービスに統合したり、独自のアルゴリズムをトレーニングするために使用したりできることを意味し、最終的にModeがSynthを中心にDeFAIエコシステム全体の公共財の役割を果たす可能性を示唆している。

4.2.3 インフラ層：AIセキュアドシーケンサーとOptimism Superchain

次に、インフラ層は、L2環境でDeFAIを実行するためのModeの設計がなぜ重要かをよく示している。AIモデルは急速に進化しているものの、自分の資産を完全に委ねることができるかどうかその答えは依然として困難だ。この心理的障壁を軽減するため、ModeはL2シーケンサー構造にセキュリティ層を追加し、ユーザーの資産に悪影響を与える可能性のあるAIエージェントからのトランザクションをフィルタリングすることで資産を保護する。

一方、Superchainの相互運用性を積極的に活用できる能力は、ModeがOPスタック上に構築されているからこそ可能な技術的利点だ。さまざまなL2チェーンの流動性とユーザーベースを活用できる利点は、DeFi戦略の効率を高める重要な競争上の優位性となる。DeFAIスタックのインフラ層の一部であるAIセキュアドシーケンサーとSuperchain相互運用性を詳しく見てみよう。

AIセキュアドシーケンサー

AIセキュアドシーケンサーは、Modeのシーケンサーに配信されるすべてのトランザクションをAIが事前にスクリーニングするために実装されたインフラだ。Modeはエージェンティックエコノミーを目指すため、徹底的なネットワークセキュリティが必要になる。大規模なDeFiトランザクションを確実にサポートするための条件を最初に確立する必要があり、これに備えてデプロイされたインフラ層がAIセキュアドシーケンサーだ。

まず、ModeはForta社と協力してファイアウォールを導入し、ネットワークセキュリティを強化した。Fortaファイアウォールは、従来のインターネットのWebアプリケーションファイアウォール（WAF）と同様に、ブロックチェーンネットワークの事前リスク検出機能を進歩させる脅威ブロッキングシステムだ。シーケンサーの前に配置され、トランザクションがシーケンサーによって処理される前に事前スクリーニングを行う。

Modeを含む一般的なオプティミスティックロールアップでは、シーケンサーはユーザーやコントラクトが実行したトランザクションを順序付けし、ロールアップブロックに含める役割を果たす。ただし、シーケンサーは署名や手数料などのトランザクションの有効性のみをチェックし、組み込みのセキュリティチェック機能は持っていない。したがって、従来はコントラクトに脆弱性がある場合、攻撃者がトランザクションを送信すると、シーケンサーはそのまま処理してブロックに含め、その後に詐欺証明などの手順を通じて異常を検出することしかできなかった。

これに対処するため、Modeはロールアップネットワークに入るすべてのトランザクションが最初にFortaファイアウォールに配信されるよう設計した。Fortaファイアウォールはシーケンサーの前でトランザクションのリスク評価を実施し、高リスクと分類されたトランザクションはシーケンサーに配信される前にフィルタリングされる。

この検証プロセスは平均80ms以内に非常に迅速に実行されるため、ユーザーの観点からは、潜在的なハッキング試行の99％以上を検出するファイアウォールからセキュリティ保証を受けながら、ほとんど遅延を感じることなく利用できる。

さらに、DeFAI特化型L2としてのModeにふさわしく、シーケンサーに配信されるすべてのトランザクションの事前スクリーニングはAIモデルを通じて行われる。これは、AIの検査機能を活用してすべてのトランザクションを調べ、悪意やハッキングの兆候があるかどうかを判断し、安全な場合にのみ決済を処理することを意味する。この目的のため、機械学習ベースのリスク評価エンジンがシーケンサーの前にデプロイされている。

ここで、Forta独自のAIモデルであるFORTRESSがこの事前スクリーニングを処理し、過去の多数のハッキングケースから学習したパターンに基づいて新しいトランザクションでシミュレーションを実行して動作を分析し、0から1の間のリスクスコアを割り当てる。

例えば、特定のトランザクションが過去に頻繁に発生した攻撃のパターン（再入攻撃、資金盗難の試みなど）に類似している場合、リスクスコアは高く設定される。ネットワークオペレーターは、どのスコアが高リスクと見なされるかの閾値を設定でき、その閾値を超えるトランザクションはブロックへの組み込みから即座に拒否される。

このように、Modeはエージェンティックエコノミーを目指すにふさわしく、セキュリティ層からAIモデルを積極的に導入し、セキュリティの差別化を確立している。これにより、エコシステムのビルダーは個別のセキュリティ対策を確立することなく、安全な環境でDeFAIソリューションの開発に集中でき、ユーザーは強化されたセキュリティの下でソリューションを利用できる。

Superchain相互運用性

Superchainのメンバーとして、Superchainエコシステムのインフラ基盤を活用できることは、Modeがインフラ面で持つ最も中核的な差別化ポイントだ。Optimism Superchainは、OPスタックに基づいて相互接続された複数のL2ブロックチェーンを単一の統合ネットワークのように運用することを目指すL2ネットワーク群を指す。

このSuperchainでは、OPスタック下のOP Mainnet、Base、Mode、UnichainなどのL2が技術、経済、ガバナンスの面で密接に接続されており、最終的な目標は、ユーザーがどのチェーンにいるかを心配することなくdAppsを使用できる体験を提供し、効果的にイーサリアムの水平スケーリングを達成することだ。

Superchainの核心は、OPスタックにネイティブな相互運用性を導入することで、L2間の直接的で迅速な接続を可能にすることだ。これにより、データと資産は必ずしもイーサリアムL1を経由することなく、Superchain内のL2間でシームレスに移動できる。

ERC-7683インテント標準インターフェースやSuperchain ERC-20トークン標準などの主要技術の導入により、ユーザーは1つのL2から別のL2に資産を送信する際に数秒以内に転送を完了でき、もはやL1ブリッジの待ち時間やL2仲介ブリッジの高い手数料に耐える必要がなくなる。また、エコシステムレベルでは、Superchainに参加するすべてのチェーンが共有ユーザーベースと流動性の恩恵を受けられる。

ModeはこのようなSuperchain内で重要な位置を占めている。ModeはOptimism Foundationから530万ドル相当の200万OPトークンのグラントを受け取り、Superchainの経済およびガバナンス機関であるOptimism Collectiveに自身のシーケンサー収益の一部を返還することに合意した。これは、ModeがBaseとOP Mainnetに次いでSuperchainで3番目に大きなL2チェーンとして、Superchainと非常に密接な関係を持っていることを示している。

したがって、Superchainの相互運用性が確保されれば、Mode上の流動性はSuperchain全体の流動性に接続され、逆に他のチェーンからの流動性もModeにスムーズに接続される。これは、ModeがDeFAIエコシステムを構築する過程でAIエージェントの活動範囲を大幅に拡大する。

ModeのAIエージェントは、Superchainを通じてL2のデータと流動性プールにリアルタイムでアクセスでき、より広範な市場で最適な利益機会を見つけてトランザクションを実行できる。例えば、ModeのAIエージェントがUnichainのDEX価格とModeのDEX価格を比較して裁定取引の機会を発見した場合、個別のブリッジ遅延なしに2つのチェーン間でトークンを移動し、すぐに取引を成立させられる。これは、ModeのDeFAIエコシステムに非常に大きな流動性の利点を提供する。

このように、ModeはSuperchainの経済的連携内で相乗効果を確保できる。DeFAI実行のための豊富な流動性から、最適なリターンのためのユーザーベースと市場機会まで、他のL2との統合は、Modeがエージェンティックエコノミーを実装するための有用な基盤を提供する。

さらに、Modeは独自に開発しているSynthサブネットやAIアプリストアなどのDeFAIインフラを、Superchainの公共財のように共有し、エコシステム全体に貢献しながら、Superchain内のコアDeFAIハブとしての地位を確立することが期待される。

4.3 将来のシナリオ：DeFAIスタックのより明確な青写真

ここまでModeのDeFAIスタックの技術的構成を検証してきたが、これらの技術が互いに有機的に相互作用する実際のDeFAIの形は、読者にとってやや曖昧に感じられるかもしれない。DeFAIはまだ普遍的に活用されていないため、その実装方法の明確な青写真が描かれていないことに疑問を持つのは自然なことだ。

そこで、AliceがDeFi実行を要求する仮想シナリオを通じて、DeFAIスタックがどのように統合的に機能するかを簡単に見てみよう。ただし、Modeが技術ロードマップを進めるにつれて、詳細な構造は大幅に変更される可能性があるため、これはDeFAIが創造する潜在的な未来を考察する目的として理解すべきだ。

DeFAI動作シナリオ：ModeのDeFAIスタック動作手順

1.ユーザーリクエスト

ModeのAIターミナルにアクセスしたAliceは、シンプルな自然言語コマンドでリクエストする：「ウォレットにある100 USDCを使用して、DeFiプロトコルで最適な利息を生成してください」

2.インターフェース層

AIターミナルはAliceのリクエストを分析し、最適な実行計画を策定する。確立された計画に従ってタスクを実行するため、アプリストアから最適なAIエージェントを選択・組み合わせる。

例えば、ARMAはさまざまなレンディング市場間の金利を比較分析する役割を、BrianはAliceの自然言語コマンドを実行可能なトランザクションに変換する役割を担う。これらの専門的なエージェントが協力して複雑なDeFiタスクを自動化するため、Aliceは最終計画をワンクリックで承認するだけでよい。

3.データ層とインフラ層

選択されたAIエージェントは、Synthサブネットが提供する高品質のオンチェーンデータを使用して市場トレンドを分析し、最適な投資戦略を導き出す。エージェントはリアルタイムの市場データとトランザクション履歴データを包括的に分析して、最高のリターンを提供するDeFi機会を特定し、それらを実行するためのオンチェーントランザクションを生成する。

この時、生成されたすべてのトランザクションは、Fortaファイアウォールと統合されたAIセキュアドシーケンサーを通じて悪意のあるパターンやセキュリティリスクが事前に検証され、安定性が確認されたトランザクションのみがシーケンサーに送信される。このセキュリティファイアウォールのおかげで、AliceはAIエージェントを信頼して資産を委任できる。

4.Superchain相互運用性

ModeはSuperchain相互運用性を使用して、複数のチェーンにわたってAliceの資本運用を最適化する。Mode上だけでなく、Superchainに接続された他のL2上のDeFiプロトコルも包括的に分析し、より高いリターンが予測されるチェーンに資産を自律的に再配置する。

例えば、一部の資産をModeチェーンのVelodromeプールに配置し、一部をBaseチェーンのレンディング市場に供給し、残りを予測される市場変動に備えてUSDCで保有するなどの複雑な戦略を同時に実行する。

このように、以前はユーザーが各チェーンを手動で横断し、ブリッジを通じて資産を移動し、異なるフロントエンドを通じて複数のトランザクションを処理しなければならなかったところ、ModeのDeFAIスタックはこのプロセスを効果的に簡素化する。

AIエージェントがバックグラウンドですべてのプロセスを処理するため、Aliceは単一のインターフェースから、クロスチェーン環境に基づく複数の予測シミュレーションを通じて最適なリターンが期待できるDeFi戦略を実行できる。

5. 今後の展望：Modeのエージェンティックエコノミーが示すDeFi進化の方向性

Modeのエージェンティックエコノミーは、ユーザーがAIエージェントに自然言語でコマンドを与え、これらのエージェントが最も最適な方法でDeFi戦略を実行する想定をしている。この青写真を実現するため、ModeはDeFi特化型L2として始まり、現在はAIターミナル、アプリストア、Mode Trade、合成データ生成サブネット、AIセキュアドシーケンサーを包含する統合DeFAIスタックを構築している。

さらに、Optimism Superchainの相互運用性に基づくクロスチェーン環境でのスムーズな資産移動と流動性統合を可能にすることで、既存DeFiの複雑性問題を克服するための比較的明確なソリューションを提示している。

しかし、このビジョンが現実になるには、まだ多くの技術開発が必要だ。特に、ユーザーが自分の資産をAIエージェントに委任しなければならないため、DeFAIソリューションへの信頼構築は依然として重要な課題として残っている。

Modeおよび他のDeFAIプロジェクトは、実際のユースケースと広範なテストを通じてシステムの安定性とセキュリティを証明し、段階的な採用を通じてユーザーの資産保護と利便性提供のバランスを見つける必要がある。これは単なる技術的課題ではなく、ユーザーの心理的障壁を取り除くプロセスでもある。

それでもなお、ModeのDeFAIスタックのビジョンは、DeFi開発の次の方向を示す重要なマイルストーンとして確かに期待に値する。DeFAIが短期的な市場動向に左右されるバズワードを超えて、具体的な価値を創造する方向に十分に発展すれば、ModeのアプローチはDeFiの広範な普及に向けた現実的な選択肢として評価されるに十分だろう。