AIエージェントによるDeFiプロトコルのリスク、TVL、実質利回りの分析
DeFiは高速で動きます：流動性は回転し、インセンティブは変化し、リスクはスマートコントラクト、オラクル、ブリッジ、ガバナンス全体で目に見えない形で複合することがあります。まさにそのため、AIエージェントはDeFiプロトコルのリスク、TVL、実質利回りを分析するのに最適であり、単一モデルではなくシステムとして構築されるべきです—証拠を収集し、仮定をテストし、意思決定の軌跡を残すシステムです。この研究スタイルのガイドでは、プロトコルを監視し、リスクを説明し、持続可能な利回りを排出ベースのノイズから分離するためのエージェント的ワークフローを構築する実践的なステップバイステップのフレームワークを学びます。また、複数エージェント分析を監査可能で再現可能な研究ループに構造化する方法の例としてSimianX AIも参照します。
なぜDeFi分析にはエージェントが必要なのか（ダッシュボードだけでは不十分な理由）
ダッシュボードは数字を表示するのに優れています。しかし、DeFiリスク分析にはメカニズムの理解が必要です：
現代のAIエージェントワークフローは、問題を専門化された役割に分割することでこれに対処します：あるエージェントはデータを収集・検証し、別のエージェントはプロトコル設計を説明し、さらに別のエージェントはリスクを評価し、もう一つのエージェントは「利回り」が実際に持続可能かどうかをチェックします。
重要な考え方: DeFiでは、物語はチャートではありません。物語とはチャートの背後にある原因の連鎖です。
コア概念：DeFiプロトコルリスク、TVL、そして「実質」利回り
エージェントシステムを構築する前に、測定する対象を定義します：
1) プロトコルリスク（何が壊れるか、どのように、どのくらいの可能性で）
DeFiプロトコルのリスクは多次元的です。これには、スマートコントラクトの脆弱性、オラクル攻撃、流動性ショック、ガバナンスの失敗、ブリッジ伝播、運用の中央集権化（管理キー、アップグレード制御、マルチシグ署名者）が含まれます。
2) TVL（総ロック価値）
TVLは、ユーザーがプロトコルのコントラクトにどれだけの価値を預けているかのスナップショットとして一般的に使用されます。便利ですが、インセンティブ、ループ、または実際には脆弱な「固定資本」によって操作されることもあります。
3) 実質利回り（別名：実現利回り、リアル利回り）
プロトコルはしばしば次の要素を混ぜたAPYを広告します：
厳密な分析のためには、エージェントはリターンの発生源を分離し、市場の状況、取引量、流動性に対する感度を評価する必要があります。
DeFi分析のためのマルチエージェントアーキテクチャ
信頼性のあるアプローチは、協力するエージェントのパイプラインを構築することで、各エージェントは狭いスコープと明確な出力を持ちます。以下は、LLMエージェント＋決定論的オンチェーン分析で実装可能な実用的な設計図です：
1. インジェストエージェント
オンチェーンデータ（イベント、残高、コントラクト呼び出し）、オフチェーンメタデータ（ドキュメント、監査）、市場データ（価格、取引量）を収集します。タイムスタンプと出所を付与した正規化されたデータセットを生成します。
2. プロトコルマッパーエージェント
ドキュメントとコントラクトを読み取り、構造化された「プロトコルマップ」を出力します：コンポーネント、依存関係（オラクル、ブリッジ）、アップグレード可能性、管理者ロール、手数料経路、担保メカニズム。
3. TVL分析エージェント
TVLを正確に計算し、それを（アセット、チェーン、プール別に）分解し、集中リスクを特定し、異常（突然の流入/流出、ウォッシュTVL、ループ）を検出します。
4. イールドアナリストエージェント
手数料収益と利息フローを使って実現されたイールドを計算し、排出を分離し、複利仮定を調整し、IL（インパーマネントロス）や清算リスクなどのリスクを強調します。
5. リスクスコアエージェント
証拠を説明可能なリスクモデルに変換します（ブラックボックスではありません）。カテゴリー別のスコア、サポート信号、「私の考えを変えるためのトリガー」を出力します。
6. モニタリング＆アラートエージェント
ガバナンス提案、パラメータ変更、管理者のアクション、オラクルの偏差、異常なフローを監視します。アラートを生成し、重要度と推奨アクションを提供します。
7. レポートエージェント
人間が読みやすい研究メモを作成します：テーシス、リスク、TVLの健全性、イールドの持続可能性、未解決の質問。
SimianX AIはここで有用なメンタルモデルです：分析を繰り返し可能な研究ループとして扱い、明確なステージと監査証跡を持たせ、単発の予測としてではなく扱います。同じワークフローをDeFiプロトコルに適用でき、チェーンやカテゴリーをローテーションしながら一貫した出力を維持できます。（プラットフォームアプローチはSimianX AIで探求できます。）
リスクフレームワーク：エージェントがスコアリングすべき項目とその理由
堅牢なDeFiリスクスコアは単一の数値ではありません。それはリスクのポートフォリオであり、別々の証拠のトレイルを持っています。
実用的なリスク分類法（エージェントフレンドリー）
| リスクカテゴリー | 起こりうる問題 | エージェントが監視できる高シグナル指標 |
|---|---|---|
| スマートコントラクトリスク | バグ、エクスプロイト、リエントランシー、認証の欠陥 | アップグレード可能なプロキシ、複雑な特権グラフ、監査されていない変更、異常なコールパターン |
| オラクルリスク | 価格操作、古いフィード | 流動性の低いフィード、ソース間の大きな偏差、急激なTWAPドリフト、オラクルのハートビートの失敗 |
| 流動性リスク | 退出が高コスト/不可能になる | TVLの集中、浅いオーダーブック、高いスリッページ、単一プールへの依存 |
| ガバナンスリスク | パラメータの支配、悪意のある提案 | 低い投票参加率、ホエールの集中、急ぎの提案、管理者回避パターン |
| ブリッジ/クロスチェーンリスク | ブリッジを介した伝染 | ブリッジ経由のTVL比率が高い、単一ブリッジへの依存、ブリッジの脆弱性履歴 |
| 経済設計リスク | 支払不能メカニズム、反射的インセンティブ | 持続不可能な排出量、負の単位経済、「ポンジ的」報酬依存 |
| 運用/中央集権リスク | 管理者キーの漏洩、検閲 | 単一マルチシグ、小規模署名者セット、不透明なアップグレードプロセス、特権的一時停止者 |
エージェントがリスクをスコアに変換する方法（確実性を装わずに）
優れたスコアリングエージェントは以下の3つを行います：
1. 証拠に基づく根拠：すべてのリスク主張は具体的なシグナル（コントラクトの役割グラフ、ガバナンス履歴、オラクル設計、流動性の深さ、収益ストリーム）を指します。
2. メカニズムの推論：エージェントはどのように失敗が発生するかを説明します。
3. 反事実的トリガー：エージェントはリスクスコアを下げるデータを定義します（例：「2つの新しい監査 + タイムロック付きアップグレード + オラクルの冗長化」）。
ベストプラクティス: リスクスコアリングを予言ではなく、説明可能な分類として扱う。
例：シンプルで説明可能なスコアリングテンプレート
TVL分析：AIエージェントが計算すべきこと（見出しの数字を超えて）
TVLはしばしばスコアボードのように扱われますが、エージェントはそれを健康信号として扱うべきです—文脈を加えて。
ステップ1: 実際に重要なものにTVLを分解する
TVLエージェントは次のように出力すべきです：
ステップ2: TVLの質を測定する、量だけではなく
高いTVLでも以下のような場合には弱い可能性があります：
有用な派生指標：
ステップ3: 「説明→アラート」のワークフローで異常を検出する
モニタリングエージェントは単にアラートを発火させるべきではありません。ミニ因果説明を生成するべきです：
一般的なTVLの赤信号（エージェントチェックリスト）：
実際の利回り率：エージェントが 実現済み および 実質的な 利回りを計算する方法
「利回り」は誤解されやすい指標の一つです。なぜなら、プロトコルは以下のように宣伝できるからです：
「実際の利回り率」の実用的な定義
エージェントシステムでは、実際の利回り率を次のように定義します：
手数料/利息APRインセンティブAPR合計APRボラティリティ / ドローダウン / テールリスクに関する注記ステップごと：エージェントが生成すべき利回りの分解
1. 分配の収集
2. インセンティブの分離
3. 正規化
4. リスク調整
例：シンプルだが有用な計算式
fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)
incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)
total_apr = fee_apr + incentive_apr
（インセンティブは、証明されない限り非持続可能として明確に表示）
利回り品質表（報告すべき内容）
| 利回り構成要素 | ソース | 持続可能性 | 何が崩す可能性があるか |
|---|---|---|---|
| 手数料APR | 取引手数料、借入利息 | 中〜高（需要が持続する場合） | 取引量の急減、利用率低下、競合 |
| 収益分配 | プロトコル収益の分配 | 中〜高 | ガバナンス変更、手数料オフ切り替え |
| インセンティブAPR | トークン発行 | 低〜中 | 報酬価格の下落、発行終了、希薄化 |
| “ポイント” | オフチェーンプログラム | 不確定 | ルール変更、トークン未発行 |
「実質利回り」テスト（エージェントの判断ルール）
利回りエージェントは、簡単で説明可能なテストを実装できます：
より厳密なバージョンではシナリオを使用します：
その後、実現利回りAPRを再計算し、脆弱性をフラグ付けします。
まとめ：実装可能なエージェント型ワークフロー
段階的に実行できる実用的な構築プランは以下の通りです：
1. 意思決定を定義する
2. プロトコルメカニズムをマッピングする
3. TVLパイプラインを構築する
4. 利回りパイプラインを構築する
5. リスクスコアを作成する
6. 監視を展開する
7. レポートを作成する
SimianX AIスタイルのヒント: 固定されたレポートテンプレート（同じセクション、同じ採点基準、同じアラート閾値）で出力をプロトコル間で一貫させる。これにより、分析を一度限りのノートブックではなく製品に変えることができる。
AIエージェントは実際にどのようにDeFiプロトコルのリスクやTVLを分析するのか？
エージェントは、決定論的なオンチェーン測定（残高、フロー、収益）と構造化された推論（メカニズムマッピング、依存関係分析、説明可能なスコアリング）を組み合わせて分析を行う。重要なのは、データ収集と解釈を分離すること：1つのエージェントが検証済みの事実を収集し、別のエージェントがその事実の意味を説明し、さらに別のエージェントが明示的な前提条件とともにリスクグレードに変換する。これにより、誤情報が減少し、結果の監査性が向上する。
一般的な失敗モード（およびエージェントを強化する方法）
優れたエージェントでも失敗することがある。防御的に設計する：
簡単な安全ルール: 単一のエージェントがプロトコルを「承認」することはできない。承認には、(a) プロトコルマッパー、(b) TVLアナリスト、(c) リスクスコアラー間の合意に加え、最低限の証拠基準が必要。
AIエージェントによるDeFiプロトコルのリスク、TVL、および実質利回りのFAQ
TVLの規模だけでなく、質を測定する最良の方法は何か？
TVLの集中度、資産構成（ステーブル vs ボラタイル）、ブリッジされたエクスポージャー、インセンティブ低下後の保持率を確認してください。TVLがやや低くても、保持率が高く、預金が多様化しているプロトコルは、傭兵資本による高TVLファームよりも健全である可能性があります。
報酬がインセンティブと混在している場合、DeFiでの実質利回りはどう計算するか？
手数料／利息／収益の分配をエミッションから分離し、それぞれの構成要素について過去の期間に基づく実現APRを計算します。インセンティブは小規模であるか収益に構造的に結びついていない限り、脆弱なものとして扱います。
AIエージェントは「偽」または傭兵的TVLをどのように検出するか？
インセンティブ変更に合わせた急激な流入、アドレスの集中度、報酬調整後の急速な入れ替わり、耐久性のないユーザーを増やさずに見かけ上の預金を膨らませるループパターンを監視します。
監査だけでプロトコルのリスクスコアを下げることはできるか？
監査は役立ちますが、十分ではありません。エージェントは、アップグレード可能性、管理者権限、オラクル設計、ガバナンスの集中度、運用管理（タイムロック、緊急対応、署名者）も評価する必要があります。
AIエージェントはどのDeFiプロトコルが最も安全かの投資助言を出せるか？
構造化されたリサーチやリスク信号を生成できますが、人間の判断に取って代わるべきではありません。盲点を減らし、前提条件を文書化し、変化するリスクを継続的に監視するためにエージェントを使用します。
結論
AIエージェントがDeFiプロトコルのリスク、TVL、実質利回りを分析する際、目的は魔法のような「安全」ラベルを付けることではなく、プロトコルが健全か脆弱かをなぜ説明できる監査可能なリサーチシステムを作ることです。最も強力なセットアップでは、TVLを質の信号に分解し、利回りを実質キャッシュフローとインセンティブに分解し、リスクカテゴリを証拠とシナリオテストで評価します。これを繰り返し可能なワークフローに運用したい場合—マルチエージェントのステージが一貫したメモ、監視アラート、明確な意思決定の軌跡を生成するワークフロー—SimianX AIがエージェントによる分析とリサーチパイプラインをどのように構築しているかをSimianX AIで確認してください。
