TON DeFiに隠された危機:主要なプロトコルがAIに見えない理由

画期的な調査により、プロトコル…

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ブロックチェーンエコシステムの上位12プロトコルのうち4つが、合計で3500万ドル以上のバリューロック(TVL)を管理し、人工知能の目には単に存在しないことがわかったとしよう。ユーザーがChatGPT、Claude、GeminiにTON DeFiについて質問すると、これらのプロトコルは幽霊のように見えるかもしれません。

これはSFではない。今日のTONブロックチェーンエコシステムが直面している厳しい現実なのだ。

グレート・インビジブル・クライシス

我々の包括的なAI可視性指標調査は、4つの世界地域における50以上のテストで20のプロトコルをカバーし、TON DeFiの将来の成長を脅かす重大な盲点を発見した。STON.fiやDeDustのようなプロトコルは、それぞれ97.0と93.5というほぼ完璧なAI可視性スコアを享受しており、TVLランキングの1位と2位に匹敵している。

完全なAI可視性ランキング

順位プロトコルAI可視性スコアカテゴリーTVLポジション
1STON.fi97.0パーフェクトに近い#2
2デダスト93.5パーフェクトに近い#6
3トーンテーラー87.5素晴らしい#1
4トラドア72.0素晴らしい#14
5ベモ57.5グッド#7
6TONダイヤモンドDEX45.0平均TVLなし
7スワップコーヒー42.0平均#13
8ストーム・トレード38.5平均#4
9EVAAプロトコル37.0平均#5
10TONYield.app35.0平均TVLなし
11ステーク32.0平均#3
12火星DEX28.0弱いTVLなし
13メガトン・ファイナンス24.0弱い#15
14TONクジラ22.0弱いTVLなし
15ヒポ20.0弱い#12
16レインボーアグ18.0弱いTVLなし
17富裕層0インビジブル#8
18ウトニック0インビジブル#9
19トンコ0インビジブル#10
20フィバ0インビジブル#11

AI可視性スコアは0~100の範囲で、ChatGPT、Claude、Geminiの各レスポンスにおけるプロトコル言及の頻度と質を測定する。

ゴースト・プロトコル』現象は現実であり、壊滅的である:

  • アフルエント:TVL1176万ドル、規模別8位→AIの可視性0%。
  • UTONIC:951万ドルTVL、サイズ別9位→AI視認性0%。
  • TONCO:840万ドルTVL、規模別10位→AI視認性0%。
  • FIVA:411万ドルTVL、規模別11位→AI視認性0%。

これらは小さな実験的プロトコルではない。実際のユーザーと相当な資本を持つ主要なプラットフォームだが、ユーザーの発見をますます導くAIシステムにとっては、単に存在しないものなのだ。

ステーク・パラドックス:成功が見えなくなるとき

おそらく最も顕著な例は、2,499万ドルのTVLでエコシステム第3位のプロトコルであるStakeeである。膨大なユーザーベースと資本にもかかわらず、AIの可視性では32.0という控えめなスコアで11位にとどまっている。なぜか?そのTelegram Mini Appのフォーマットは、AIシステムによって「本物のDeFi」として認識されていない – AIを活用したリサーチを通じてプロトコルを発見した無数の潜在的ユーザーを犠牲にしているカテゴライズの問題である。

インフラ幻想

逆に、AIシステムは、TVLは最小だが技術的な物語性が強いプロトコルを系統的に過大評価していることがわかった。swap.coffeeやTON Diamonds DEXのようなインフラに特化したプロトコルは、有意なTVLを持たないにもかかわらず、35~45ポイントの立派なAI可視性スコアを維持している。これは、AIのトレーニングデータが、実際のユーザー導入や資本展開よりも技術革新に基本的に偏っていることを明らかにしている。

なぜこれが重要なのか

2025年の暗号ランドスケープにおいて、AIを活用したディスカバリーは、ユーザーがDeFiプロトコルを見つけ、評価する主要な方法となりつつある。誰かが “TONで最良の収量ファーミングオプションは何か?”あるいは “ステーキングにどのTONプロトコルを使うべきか?”と質問したとき、DefiLlamaのチャートでも暗号ツイッターでもなく、AIシステムが彼らの最初の目的地となることが増えている。

このシフトにより、AIの可視性は単なるマーケティング上の「いいとこ取り」ではなく、競争上不可欠なアドバンテージとなる。AIのレスポンスに表示されないプロトコルは、潜在的なユーザーがその存在を知る前に、ユーザーのマインドシェアの争奪戦に敗れることになる。

グローバルな視点異なる地域、同じ問題

米国、CIS諸国、日本、ブラジルにまたがる我々の調査によって、AIシステムがTONプロトコルをどのように認識するかという興味深い地域差が明らかになった:

  • アメリカ:AIへの対応は技術革新と独自のメカニズムに注目
  • CIS:ロシア語コンテンツへの嗜好が、英語優先プロトコルの可視性ギャップを生む
  • 日本技術的な理解は深いが、新しいプロトコルのカバー率は低い
  • ブラジルユーザーフレンドリーな収量農業への関心は高いが、プロトコルの認知度は限定的

こうした地域差は、グローバルな成長を真剣に目指すプロトコルが、画一的なアプローチではなく、地域に特化したAIの可視化戦略を必要としていることを示唆している。

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根本原因:なぜ優れたプロトコルは隠れたままなのか

我々の分析では、AIの可視性が低い背景にある4つの重大な要因を特定した:

1.コンテンツ不足ほとんどのプロトコルは、十分な公開コンテンツを作成していない。暗号メディアに定期的な記事が掲載されず、英語での存在感が希薄で、ソーシャルメディアでの活動も弱いため、AIのトレーニング・データを供給するウェブ・クローラーからは見えないままである。

2.位置づけの問題特に実物資産(RWA)や複雑なデリバティブにおける多くのプロトコルは、AIシステムにおいて「DeFi」として明確に分類されていない。複雑な用語や専門用語が障壁となり、AIがこれらのプロトコルが実際に何を行っているのかを理解できない。

3.地域的なトンネル・ビジョンロシア語圏や現地の視聴者だけに焦点を当てたプロトコルは、AIのトレーニング・データセットを支配するグローバルな英語コンテンツを見逃す。このような地域的な焦点は、ユーザー獲得には有益であるが、AIの盲点を生む。

4.テクニカル・コミュニケーションのギャップ多くのプロトコルは、複雑な技術的特徴をユーザーのメリットに明確に変換することなく説明している。AIシステムは、プロトコルがユーザーにどのような価値を提供するのか解析できない場合、プロトコルを理解し推奨するのに苦労する。

根本原因:コンテンツ不足」「ポジショニングの問題」「地域のトンネルビジョン」「テクニカル・コミュニケーション・ギャップ」という4つの問題点を挙げ、それぞれに簡単な説明と対応するアイコンを添えている。

前進への道戦略的提言

良いニュースは?AIの可視性は、集中的な努力によって修正可能です。これが包括的な行動計画だ:

即時対応(30日間)

コンテンツ・ブリッツ

  • トップ・クリプト・メディアに5本以上の記事を掲載
  • ウィキペディアのページ作成義務化– AI学習データの取り込みに不可欠
  • “最初の言及 “戦略– AI知識ベースへのプロトコルを取得する迅速な勝利に焦点を当てる。

明確なポジショニング

  • カテゴライズされた定義:TON貸出のリーディングカンパニー」、「プレミア・リキッドステーキング」、「TON収量農業のリーダー」など、明確な記述方法を確立する。
  • DeFiLlamaリスティングの最適化– 適切なカテゴリー分けと説明文の確認
  • 信頼性関連付けのための既知のプロトコルとの統合アナウンスメント

インフルエンサー・アウトリーチ

  • Twitter/XでKOLに言及し、知名度を即座に高める
  • 暗号番組(Bankless、Unchainedなど)へのポッドキャスト出演
  • 人気のTONチャンネルやコミュニティでの公開AMA

ファウンデーション・ビルディング(90日間)

教育コンテンツハブ

  • 包括的なTON DeFiガイドの作成– エコシステム・リーダーとしてのプロトコルの位置づけ
  • ビデオチュートリアルと説明資料– 複雑なプロトコルをわかりやすくする
  • 定期的なAMAとコミュニティ・コール– 一貫したコンテンツ・ストリームの構築

デベロッパー関係

  • 技術文書とAPI– 開発者のためのリソースになる
  • 他のプロジェクトのための統合ガイド– 生態系の相互接続性を促進する
  • ハッカソンスポンサーシップ– イノベーションと開発への貢献

グローバル展開

  • 英語コンテンツとコミュニティ・マネジメント– 地域のサイロ化からの脱却
  • 国際的な暗号イベントへの参加– グローバルなプレゼンスの構築
  • グローバルなインフルエンサーとのパートナーシップ– より幅広いオーディエンスへのアクセス

長期戦略(6カ月以上)

AIトレーニングデータの最適化

  • 質の高いコンテンツの体系的な作成– 常緑で発見しやすい素材に重点を置く
  • ウィキペディアの存在と維持– 正確な情報への継続的なコミットメント
  • 学術論文と研究の引用– 学術的信頼性を高める

エコシステムの統合

  • TONエコシステムとの深い統合– 不可欠なインフラになる
  • TON財団との協力– 生態系開発の優先事項との整合性
  • クロス・プロトコルの流動性戦略– ネットワーク効果と言及機会の創出

アーリー・アクションの競争優位性

AIの可視化にいち早く取り組んだプロトコルは、不釣り合いな優位性を獲得するだろう。AIを活用したディスカバリーが普及するにつれ、いち早く行動を起こしたプロトコルはマインドシェアを獲得し、そのシェアを奪うことはますます難しくなるだろう。

STON.fiとDeDustは、偶然にほぼ完璧なAIの可視性スコアを獲得したのではなく、一貫してコンテンツを作成し、グローバル・コミュニティと関わりを持ち、市場で明確なポジションを確立してきた。STON.fiとDeDustの成功は、他の企業が追随すべきロードマップを提供している。

結論未来はAIになる

TON DeFiエコシステムは岐路に立たされている。プロトコルは、ユーザーが従来のチャネルを通じて発見してくれることを期待しながら、AIの死角で運用を続けることもできるし、AIファーストの発見環境で成功するために必要な可視性インフラを積極的に構築することもできる。

データは明確だ。2025年の競争環境において、AIに可視化されていなければ、次世代のDeFiユーザーにも可視化されていない。問題は、プロトコルがAIの可視化に投資すべきかどうかではない。

今日の研究のゴースト・プロトコルは、永遠に見えないままである必要はない。しかし、行動を起こすための窓は狭まっており、最初に動くプロトコルが、AI主導のDeFiディスカバリーの時代における成功の基準を示すことになるだろう。


この分析は、2025年7月に実施された包括的な調査に基づいており、4つの世界地域における50以上のテストにわたって20のTONプロトコルを調査しています。AI Visibility Indexの手法は、標準化されたクエリーと採点基準を使用して、ChatGPT、Claude、Geminiの各レスポンスにおけるプロトコルの存在を測定します。


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