Sygnum、AIエージェントによるオンチェーン取引の実証実験を完了

銀行がAIをトレーディングに活用する試みは以前からありました。しかしスイスのデジタル資産銀行Sygnumが行った今回のパイロットは、AIエージェントが実際のブロックチェーン取引を計画し実行するという点で一歩踏み込んだものです。

この実験では、顧客が自然言語で取引の目的を入力すると、AIがその意図を理解して複数のオンチェーン操作を設計。最終的な署名は顧客自身が行う形で実際のメインネット取引が実行されました。Sygnumはこれを、規制下にあるスイスの銀行として初めてAIエージェントによる実取引をテストした事例と説明しています。

AIエージェントによる取引の流れ

今回の実験のポイントは、「人間の意図」をAIがブロックチェーン操作に変換する仕組みです。

通常DeFiを利用する場合、ユーザーは複数のプロトコルやウォレット画面を行き来しながら手動で取引を進める必要があります。今回の仕組みでは、その複雑さをAIが吸収します。

基本的な処理フローは次の通りです。

• ユーザーが自然言語で取引目的を入力
• AIエージェントが意図を解析し取引フローを設計
• 関連するスマートコントラクトを確認
• 各ステップのリスクをチェック
• 実行予定のトランザクションを提示
• ユーザーが最終署名して実行

承認後、システムは複数のトランザクションを連続してブロックチェーンのメインネット上で実行します。

人間が最終決定する「Human‑in‑the‑Loop」モデル

このシステムの重要な特徴は、AIが資産を直接コントロールしない点です。

Sygnumの実験では、いわゆる「Human‑in‑the‑Loop（人間が最終判断する）」構造を採用しています。

• AIは取引計画を作成する
• 各ステップのリスクを評価する
• 実行前にユーザーへ提示する
• ユーザーがデジタル署名して初めて実行される

つまりAIはあくまで提案と実行準備を行うオーケストレーション層であり、銀行の規制環境でも求められる責任構造を維持しています。

セルフカストディ：秘密鍵はユーザー側に保持

もう一つの重要な設計が**セルフカストディ（自己管理）**です。

実験では、取引の署名はユーザーのデバイス上のウォレットで行われ、秘密鍵が銀行やAI側へ渡ることはありませんでした。

この仕組みにより

• AIや銀行が資金を勝手に動かすことはできない
• ユーザーが常に最終的な資産管理権を持つ

という安全設計になっています。

近年のWeb3インフラでは、AIが取引を提案・生成し、ユーザーが署名するというモデルが増えつつあります。

AIエージェントが実行できる取引

今回のシステムは単純な送金ではなく、複数のステップを必要とするDeFi取引を対象にしています。

報道によると、AIエージェントは次のような操作を計画・実行できます。

• ステーブルコインの送金
• トークンスワップ
• オンチェーン融資
• DeFiプロトコルへの流動性提供

ユーザーが例えば「資金を利回り戦略に移したい」といった目的を入力すると、AIが必要なスワップ、承認、プロトコル操作などを自動的に組み立てます。

ただし、対応するブロックチェーンや具体的なDeFiプロトコルの一覧は現時点では公開されていません。

システムを支える技術

このパイロットは、AIエージェントとブロックチェーンツールを組み合わせたアーキテクチャで構築されています。

報道によれば、主な構成要素は次の通りです。

• 自然言語を理解するAIモデル
• 取引ワークフローを設計するオーケストレーション層
• スマートコントラクトの分析とリスク検証
• ユーザーウォレットと連携する署名機能

一部の報道では、SygnumのAIプロジェクト内でModel Context Protocol（MCP）サーバーが使われ、AnthropicのClaudeモデルが基盤として利用されたとされています。

この仕組みによりAIは、構造化されたブロックチェーンツールにアクセスしながらトランザクションを準備し、人間が最終承認する形で実行できます。

銀行にとっての意味

Sygnumはこの取り組みを、同社のAI戦略「AI@Sygnum」の一環と位置付けています。

狙いは、複雑な暗号資産インフラを自然言語インターフェースで操作できるようにすることです。

もし実用化が進めば、暗号資産やDeFiの利用は

• 取引画面を操作する
• スマートコントラクトを理解する

といった専門知識を必要とせず、**「目的を文章で伝えるだけ」**の体験に近づく可能性があります。

商用サービス化までの課題

ただし、この仕組みはまだパイロット段階です。

Sygnumによると、実際の顧客サービスとして提供するには次の課題が残っています。

• 規制当局との調整
• AI生成取引のセキュリティ対策
• オペレーション管理
• 顧客保護の仕組み
• AI主導ワークフローのガバナンス

銀行はこれらの問題を解決した後、商用化を検討するとしていますが、具体的な提供時期はまだ発表されていません。

金融インフラの次の段階

今回の試みは、金融業界における大きな流れの一例でもあります。

これまでAIは市場分析や助言に使われることが多かったのですが、現在は実際の取引実行レイヤーに入り始めているからです。

Sygnumのパイロットは、AIが複雑なブロックチェーン取引を組み立てる一方で、資産の管理と最終決定は人間が保持する——という、規制環境でも成立する新しい金融モデルを示したケースと言えそうです。