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

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。