この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
What trading will look like in 2030
未来を切り拓くトレーディング、その最前線とは？
近年、金融・投資の分野ではAIの導入が急速に進んでいます。
しかし、今回ご紹介するWhat trading will look like in 2030は、その進化のさらに「その先」を見据えています。
本記事では、2030年のトレード現場では「AIプロンプト」を駆使する新たなスタイルが常識になる――という、きわめて示唆的な未来像が語られています。
「プロのトレーダー」とは何なのか、その姿が根本から変わるかもしれないのです。
トレードは「命令」から「プロンプト」へ──原文から読み解く転換点
この記事の中核となる主張は、次の一文に端的に現れています。
In 2030, more than 50% of all orders will be submitted by AI.
また、具体的な変化については次のように述べられています。
Traders will predominantly submit prompts instead of orders.
Intelligent agents will interpret the prompts and submit orders based on them.
これを和訳すると、「2030年には、全注文の50%以上がAIによって実行される見通しです。トレーダーは従来の“注文”の代わりに“プロンプト（指示文）”を入力し、インテリジェント・エージェントがこのプロンプトを解釈し、実際の注文を自動で生成していく」。
つまり、取引の主体が人間“の手”からAI“の知能”へバトンパスされる世界を示しています。
従来のトレーディングは「○○円で買い」「✕✕の指標が××なら売り」といった明確な注文を出すのが基本でした。
しかし2030年、トレーダーは「どういう戦略をAIに委ねるか」という“プロンプト・エンジニアリング”能力――この知的創造性が最重要スキルとなるのです。
プロンプト時代の到来──AI×金融がもたらすパラダイムシフト
1. プロンプト・エンジニアリングという新たな戦い
記事では続けて、
The trader will be responsible for coming up with meaningful prompts that the AI can parse, interpret and turn into profitable trades. Trading will turn into prompt engineering…
と述べています。
ここでの「プロンプト」とは、単なる“文章”というより、AIが解釈可能な構造化された命令や目標の塊です。
たとえば「短期的な価格下落時にだけ、直近3年決算が良好な銘柄を選定して、リスクコントロールしつつ買い注文を分散実行」といった高次のロジックや条件分岐も、AIが総合的に解釈・実行してくれる。
したがって、プロンプトの質＝トレーダーの知識・創造力・AIへの理解度となります。
知識のない素人が見よう見まねでプロンプトを作っても、「命令」が抽象的すぎたり、情報の選択が的確でなかったり、AIをうまく活かしきれません。
この意味で、記事は
Traders without any knowledge of trading concepts are unlikely to be as profitable as traders with deep domain knowledge, just as doctors or lawyers aren’t able to vibe-code as efficiently as software engineers today.
とも述べ、「専門知識（ドメイン知識）が最終的な差」を生むと指摘しています。
つまり“AI時代だから誰でも勝てる”などという幻想を戒めているのが大きなポイントです。
2. Web3・DeFiがAIトレーダーの“財布”になる？
AIトレーディングを支える資金の流れにも革命的な仕組みが登場すると記事は予想します。
Web3 and DeFi will play a key role in funding the agents with money and allowing them to trade independently.
ここで語られているのは、AIがウォレットを持ち、取引資金を受けとって独立して運用できるようになる、という未来像です。
ユーザーはAIエージェントの「アドレス」に直接資金を送金するだけで、AIトレーダーが自動的にマーケットで売買を繰り返す。
さらにここへ、ブロックチェーン上の証跡やセキュリティ管理も加わります。
これは日本のFX業者や証券口座のモデルとも異なり、まさにDeFi、Web3領域ならではの“分散型ロボアドバイザー”の完成形ともいえるでしょう。
3. 大量データ×モデル選択の新しい競争
トレーダーが最重視すべきポイントとして、記事は
The name of the game will be: Model selection / Prompt engineering / Data selection / Model tuning
With an emphasis on the second step, prompt engineering.
と強調しています。
AI時代のトレーダーは
– どんなAIモデル（大型言語モデルや専用モデル）を使うか（モデル選択）
– どんなプロンプト（指示）を与えるか
– どのデータを読み込ませるか（価格・出来高・統計・ニュースなど）
– モデルの微調整
――これらの要素で勝負することになる。
しかも、提供されるAIモデルの「速さ・安さ・賢さ」も多様化し、「プロ向きの高機能モデル」や「ライトユーザー向けの低価格モデル」が並存し、モデル利用費（$10〜$50/月程度）が必要になるとも書かれています。
モデル費用の一部免除（一定以上の取引高の場合など）や、データコスト無料化といった新ビジネスモデルの誕生も示唆されています。
「Everstrike」という現物プロダクト──AI戦略とは何か
記事後半では、「Everstrike」というAIプロンプト・トレーディングプラットフォームの紹介に多くの紙面が割かれています。
Everstrike introduces an entirely new trading primitive – the AI strategy. An AI strategy is a strategy that is handled by an intelligent agent, and that produces a number of AI events. AI events help traders understand exactly what their agent is doing, easing debugging and allowing them to incrementally refine their prompts.
ここでの「AI戦略（AI strategy）」とは、従来の「注文（order）」の機能をはるかに超え、「戦略そのもの」をAIエージェントに委ねる新たな枠組みです。
しかも、AIエージェントの「判断理由」と「確信度」など可視化できる仕掛けも施されており、「なぜこの売買判断に至ったか」「どれほど自信があったか」を確認しつつ、プロンプトの改善（デバッグ）ができます。
現時点ではTestnet（仮想通貨のデモ環境）上で無料トライアルも可能になっており、未来型取引の“体験”がすでに実現している点が非常に注目されます。
未来トレーディングは「文脈力」と「使いこなし力」が決め手
ここからは、解説者としてこのビジョンの意義や課題、現実的なインパクトについてまとめます。
1. AIは“現代のパートナー”、万能の支配者ではない
AI戦略による自動売買は、確かに今後主流になる可能性が高いでしょう。
しかし重要なのは、AIエージェント＝「万能の超トレーダー」ではない、という点です。
事実、記事が強調するように「プロンプト・エンジニアリング」＝“AIをどう使いこなすか”という人間の知恵が勝敗を分けます。
特に、マクロ経済の急変や想定外のブラックスワン（急激な市場変動）に対して、「文脈と意図の正確な伝え方」「使用データの選択」「AIモデルの選定」という三位一体の洞察が真価を発揮します。
逆に言えば、「決算が悪い銘柄を避け、ボラティリティが高い日にだけロング」という抽象的な指示だと、予想外の買いミスやアルゴリズム暴走もありえます。
だからこそ「なぜ・何のために、そのプロンプトなのか？」の批判的内省力が必要だというわけです。
2. DeFi連動による自動運用の進化と課題
エージェント型AIがWeb3経由で自ら資金を管理し、トレード実行まで完結できる未来は、実用性も高い反面、リスク管理や不正アクセス、ガバナンス設計という新たな課題も必ず浮上します。
理論上は、スマートコントラクトに連動した資産配分・自動損切り・複数AIのポートフォリオ運用など“夢”は無限です。
一方で、バグやAIハッキング、外部要因による不測の損失など、AI任せのマネー運用に伴う法的・倫理的な観点は決して軽視できません。
3. AIエージェント競争時代の新スキル体系
人間のトレーダーの仕事は激変します。
コード不要で誰でもトライできる「ノーコードのプロンプト作成」というアプローチも増えますが、どんなデータ指標をどう比較し、どんな状況下でどう売買チャンスをうかがうか、その“勘どころ”はやはり実地経験や専門知識がものをいう。
たとえば「RSI＜30なら買い」という単純な戦略は、とっくにアルゴリズム化されていますが、「過去10年の金利変動、経済指標、SNSのセンチメント変化率」を組み込むとなれば、“現代のマルチデータ解析者”としての力が求められるのです。
プロンプト作成も、単なる一文ではなく、膨大なパラメータを多層的に記述できる応用力が事実上の「市場優位性」に直結します。
まとめ：AIトレード革命の本質とは何か──“使う側”の力量が未来を切り拓く
What trading will look like in 2030の記事が描く未来像は、「AIさえ使えばみんなラクして儲かる」といったありきたりな夢物語ではありません。
むしろ「人間のアイディア力・プロンプト設計力・戦略的視点など、“AIを指揮できる者だけが新しい金融フロンティアを制する」時代を見据えています。
読者へのメッセージ
今のうちから、単なる売買ルールやシステムトレードの延長ではなく、「資産運用×AI×データサイエンス×プロンプト設計」という複合スキルの獲得が、次世代トレーダーとして最重要の資産になるでしょう。
「AIエージェントに資産を運用させるなんて危ない」と思う方もいるかもしれません。
しかし現実には“どう使いこなすか”が未来の競争力の鍵となります。
今からAIプロンプトの基礎やデータ分析力、Web3/DeFiの基礎知識を身につけることこそが、2030年の最先端で闘うための最高の準備なのです。
あなたは――2030年のトレード現場に、どんなプロンプトを投げますか？
categories:[technology, business, science]
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