早期段階での資金調達—行動データで担保を置き換える狙い

ZeruAIは、暗号資産とAI経済圏向けにレピュテーション基盤を作っているスタートアップだ。2026年4月9日、プレシードラウンドのクローズを発表した。Notalone Venturesが参加している。

ブロックチェーンはデータこそ公開されているが、アドレスが信頼できるかどうかを測る共通の物差しがない。ZeruAIは行動ベースの信用スコアでこの問題に取り組む。

中核プロダクトのzScoreは、ウォレットのトランザクション挙動から0〜1000のスコアを算出する。プロトコルはこのスコアを使えば、150%超の過剰担保に頼らずにリスクを評価できる。関連機能として、活動連動の報酬設計「Zaps」と、AIエージェントのレピュテーション追跡「AgentScan」がある。欧州とアジアでアンダーコラテラライズド融資のパイロットがすでに進行中だ。

過去にはRouter Protocol、Covalent、Jokeraceのエンジェル投資と、Eigen Foundationのグラントを受けている。今回の資金は、個別ウォレットの評価からAIエージェント全体の評価へとスコープを広げるために使われる。調達額、バリュエーション、リード投資家はいずれも非開示。

| ファクト | ディテール | |---|---| | プロジェクト | ZeruAI | | セクター/カテゴリ | 分散型トラストインフラ / AI×Crypto行動インテリジェンス | | 調達ラウンド | プレシード | | 調達額 | 非開示 | | バリュエーション | 非開示 | | リード投資家 | 非開示 | | 参加投資家 | Notalone Ventures、過去: Router Protocol/Covalent/Jokeraceのエンジェル、Eigen Foundationグラント | | 発表日 | 2026年4月9日 |

なぜ今「行動スコア」なのか

DeFiの与信は、いまだに過剰担保がデフォルトだ。資本効率が悪い。ZeruAIは以下の仕組みで行動をリスク評価に変換し、与信の仕組みを更新しようとしている。

• 返済履歴、資本効率、相互作用パターンから特徴量を抽出
• 複数チェーンのデータを集約してML推論
• スコア（zScore）を公開可能な共通指標として提供
• 収益はAPI提供（データフィルタリング/アンダーライティング）から

導入プロトコルからは、以下の効果が報告されている。ただし数値は出ていない。

• エアドロップを狙ったSybil攻撃の抑制
• トークン流出の減少
• ユーザーリテンションの改善

ただし: これらは示唆にとどまる。定量的な検証はこれから。調達規模も非開示で、どれだけ長く開発を続けられるかは不透明だ。

AIエージェント時代の「信用」をどう測るか

AIエージェントが自律的にウォレットを持ち、オンチェーンで実行する流れが加速している。AgentScanはアイデンティティではなく実行履歴で評価する設計だ。

• 取引履歴ベースで挙動の一貫性と健全性を評価
• スコアの相互参照で、エージェント同士やプロトコルとの信頼境界を明確化
• Zapsと組み合わせれば、良い行動への動的インセンティブ設計が可能

投資家サイドでは、Notalone Venturesの参加は暗号×AIインフラへの継続的な関心を示している。一方で、リードや条件が開示されていないため、このラウンドのシグナル強度は判断しづらい。

追跡すべきKPI（仮説）

• アンダーコラテラライズド融資のデフォルト率・回収率の経時変化
• エアドロップ施策のCPA/CACと不正検知率の推移
• スコア導入前後でのTVL・資本回転率・リテンションの差分
• エージェントウォレットのシェア拡大に伴うAgentScanスコア分布の変化

リスクと前提条件

• 調達額・バリュエーションが非開示で、どれだけ走れるか見積もりにくい
• スコアの外部不整合（チェーン間の挙動差、データ欠落）とモデルバイアスの管理が課題
• スコアを前提とする与信・報酬設計への攻撃（偽装行動、ガイドライン回避）

要点: 行動ベースのスコアは担保中心のリスク管理を補完・置換できる可能性があるが、成果の一般化と攻撃耐性の検証はこれから。

判断: まだ初期段階。アンダーコラテラライズド与信やエージェント経済の基盤整備に賭けるなら、ビルダーとアーリーステージのファンド向き。トレーダーや短期参加者には、現時点で直接的なメリットは少ない。長期で見る人は進捗指標（定量KPIの開示と商用展開の範囲）を追っていくべきだろう。