AIを使った暗号プロジェクトのリサーチ方法：ステップバイステップのDYORガイド

人工知能（AI）は、数分で暗号プロジェクトのホワイトペーパー、トークノミクス、オンチェーンデータを分析できます。しかし、同じモデルが監査をでっち上げたり、契約アドレスを間違えたり、偽のデータを確実なものとして提示することもあります。私たちは、AIを使って暗号通貨のリサーチを迅速化する方法を示しますが、投資判断をAIに委ねることはありません。

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AIはリサーチを加速させることができますが、検証を置き換えるものではありません。AIはホワイトペーパーの初期要約を迅速に準備し、トークノミクスの要素を比較し、潜在的なリスクを整理することができます。

また、契約アドレスをでっち上げたり、トークンの供給を間違えたり、存在しない監査を引用したりすることもできます。 問題は、両方の回答が同じくらい確信を持って聞こえる可能性があることです。

だから、ChatGPTに「このトークンを買う価値はありますか？」と尋ねないでください。

この質問は、モデルにあなたの代わりに決定を下させることになりますが、それはあなたのために行うことができません。

はるかに良いアプローチはこうです：信頼できる情報源を集め、AIにデータを整理させ、その後、コード、ブロックチェーンエクスプローラー、独立したデータベースで重要な結論を確認することです。

AIはその時、DYORのアシスタントであり、オラクルではありません。

このガイドでは、契約アドレスの確認からトークンのアンロック分析、ユーザーの活動、管理者の権限までの全プロセスを示します。

また、任意のプロジェクトに適用できる準備されたプロンプトも提供します。

最も重要な原則： AIの回答は情報源ではありません。情報源は、回答が生成された文書、コード、またはデータセットです。

Cryps.plのインフォグラフィック：モデルは資料を整理するのに役立ちますが、情報源と検証はリサーチの著者に委ねられます。 目次：

• AIが暗号リサーチでできることは？
• AIが投資家の代わりにすべきでないことは？
• AIを起動する前に：情報源を準備する
• どの情報源を最も信頼すべきか？
• AIを使った暗号プロジェクトの分析方法：ステップバイステップ
• AIと一緒に使用するツールは？
• 完全な暗号リサーチのための準備されたプロンプト
• 例：AIがアルファプロトコルを誤って評価する方法
• DYORにAIを使用する際の最も一般的な間違い
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AIが暗号リサーチでできることは？ {#1}

言語モデルは大量のテキストを扱うのが得意です。

繰り返しの情報を見つけ、文書を整理し、技術的な部分をより簡単な言葉で説明することができます。

これは、プロジェクトに詳細な文書があり、文書の複数のバージョンやガバナンスフォーラムの数十の投稿がある場合に特に役立ちます。

AIはあなたを助けることができます：

• ホワイトペーパーと文書を要約すること
• 既存の製品とロードマップを分けること
• トークノミクスの前提を列挙すること
• プロジェクトを競合と比較すること
• チームへの質問を準備すること
• Duneのクエリやスマートコントラクトの部分を説明すること
• 文書間の矛盾を見つけること
• レッドフラッグのチェックリストを作成すること
• 将来の供給のシナリオを準備すること
• レポート内の各主張に情報源があるか確認すること。

モデルの最も実用的な用途は、大量の文書とデータを迅速に整理することです。

具体的なアプリケーションを最初に知りたい場合は、Cryps.plのまとめもご覧ください：投資家のための最高のAIツール。

このガイドでは、ツールのランキングではなく、選択したモデルに関係なくエラーのリスクを制限するプロセスに焦点を当てています。

AIが投資家の代わりにすべきでないことは？ {#2}

AIは次のことをしてはいけません：

• 購入または販売の決定を下すこと
• 情報源で確認せずに現在のデータを提供すること
• 確実なものとして価格を予測すること
• 監査だけを基にプロジェクトを安全と見なすこと
• フォロワー数を採用の証拠として扱うこと
• アクティブなアドレスを人数と同一視すること
• プロジェクトが公開していないデータをでっち上げること。

OpenAIは、モデルが不正確な事実、引用、参照を生成する可能性があることを警告しています。また、高い確信度の回答が正確性を意味するわけではありません。

重要なデータは、リンクを見ただけでなく、ソースを開いた後に確認する必要があります。OpenAIは、ChatGPTの制限についてそのドキュメントで説明しています。

AIを起動する前に: ソースを準備する {#3}

良いリサーチはチャットの外から始まります。まず、正しいプロジェクトを分析していることを確認してください。

同じ名前やティッカーが複数のトークンに関連している場合があります。偽のサイトはしばしば本物のプロジェクトの外観をコピーし、詐欺トークンは人気のある暗号通貨の名前を持つことがあります。

基本的な識別子は契約アドレスとネットワークであるべきです。 分析を開始する前に、Cryps.plによって説明されている最も一般的な暗号詐欺の種類を知っておくことも重要です。

収集するもの:

1. プロジェクトの公式ウェブサイト、
2. ホワイトペーパーとドキュメント、
3. 契約アドレス、
4. GitHubリポジトリ、
5. 監査報告、
6. トークノミクスとベスティングのドキュメント、
7. ガバナンスフォーラム、
8. チームのプロフィールと法的主体、
9. ブロックチェーンエクスプローラーからのデータ、
10. 独立したサービスからの市場データとオンチェーンデータ。

プロジェクトのウェブサイトに記載されているアドレスがエクスプローラーやCoinGeckoのような集約サイトのアドレスと一致するか確認してください。ソースが異なる契約を示している場合は、分析を中止してください。まず、その不一致を解決してください。

どのソースを最も信頼すべきか? {#3}

すべてのリンクが同じ価値を持つわけではありません。

|---------------------------------|--------------------------------------------------------------------|---------------------------------------|
| カテゴリー | 例 | 目的 |
| 直接検証可能なデータ | チェーン上に展開されたコード、ブロックチェーン、エクスプローラー、規制当局のレジストリ | 事実確認 |
| プロジェクトのドキュメント | ホワイトペーパー、ドキュメント、ガバナンス、公式ブログ | プロジェクトの声明と原則の確立 |
| 独立した分析 | 監査、調査、オンチェーンのレポートと分析 | 外部評価と解釈 |
| 方法論が記載されたデータベース | DefiLlama、Dune、Glassnode、L2BEAT | データの集約と正規化 |

ホワイトペーパーは「プロジェクトが何を約束しているか」という質問のための一次情報源です。しかし、製品が機能しているか、ユーザーがいるかの証拠ではありません。

規制に関してもこれを考慮する価値があります。ESMAは、MiCAの適切な部分にある暗号資産のホワイトペーパーは、適切な当局によって確認または承認されていないことを強調しています。

その内容については提供者または発行者が責任を負います。ESMAは、MiCAレジストリの機能について自社のウェブサイトで説明しています。 公式MiCAレジストリ。出典: ESMA、2026年7月29日アクセス。

AIを使った暗号プロジェクトの分析方法 {#4}

ステップ1. AIに主張のレジストリを求め、要約を求めない

ホワイトペーパーの通常の要約は、しばしばマーケティング用語を繰り返します。検証可能な文のリストが必要です。

プロンプトを使用してください:

|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 添付されたホワイトペーパーに基づいて、プロジェクトのすべての重要な主張をリストアップしてください。次のように分類します：1. 既存の製品、2. ロードマップ、3. 経済的仮定、4. 予測、5. マーケティングの主張。各主張について、次の情報を提供してください： -- 正確な出典の部分、 -- ページまたはセクション、 -- 確認に必要な最小限の証拠、 -- 文書が説明していない情報。プロジェクトの声明が真実であると仮定しないでください。 |

編集の例：主張のレジストリへのプロンプト。AIの結果は常に指定されたソースを開いて確認する必要があります。

その結果、「私たちは10万人のユーザーを持っています」という主張は、確定した事実ではなくなります。それは質問になります：プロジェクトはユーザーをどのように定義し、その数はどの期間から来ているのか、そしてそのデータから再現可能かどうか？

ドキュメント自体については、Cryps.plのガイドで読むことができます：ホワイトペーパーとは何か、そしてそれをどのように分析するか。

ステップ2. 問題、製品、ブロックチェーンの必要性を確認する

プロジェクトは魅力的な技術を持っているかもしれませんが、重要な問題を解決していない可能性があります。

AIに次の5つの質問に答えるように依頼してください：

• 誰がユーザーですか？
• 誰が製品の代金を支払いますか？
• どの問題が解決されますか？
• 動作する製品はメインネットに存在しますか？
• なぜ解決策にブロックチェーンが必要ですか？

もし中央集権的なデータベースがユーザーに正確に同じ結果を提供できるなら、プロジェクトはブロックチェーンの追加コストと複雑さを明確に正当化する必要があります。

ステップ3. トークンの削除テストを実施

ブロックチェーンが必要かもしれませんが、トークンは必ずしも必要ではありません。

プロジェクトは手数料を生成し、製品を発展させることができますが、トークンは所有者にその価値のいかなる部分に対する権利を与えません。

ステップ4. トークノミクスを分析

配分のグラフで終わらないでください。トークノミクスはフローのシステムです：誰がトークンを受け取り、いつそれを売却できるのか、需要はどこから来て、誰が収益を得るのか。

収集する情報：

• 流通供給量、
• 総供給量と最大供給量、
• 発行および焼却のルール、
• チーム、投資家、コミュニティへの配分、
• ロックアップ期間（クリフ）とトークンの解放スケジュール（ベスティング）、
• 30日、90日、365日以内の解除、
• 新しいトークンの発行権、
• トークンの流動性、
• 価値捕捉メカニズム。

時価総額とFDVは同じではない

時価総額は価格に流通供給量を掛けたものです。FDVは全供給量を考慮した仮想評価を示します。

|-----------------------------------------------------------------------------------------| | マーケットキャップ = 価格 × 流通供給 FDV = 価格 × 最大供給または総供給 |

Cryps.plによる図表。マーケットキャップは流通供給を使用し、FDVは受け入れられた総供給または最大供給を使用します。

FDVは通常、現在の価格にトークンの最大供給を掛けたものとして計算されます。プロジェクトがこれを指定しない場合、データプロバイダーは総供給または他の受け入れられた値を使用することがあります。FDVは将来の時価総額の予測ではありません。したがって、プロジェクトを比較する前にサービスの方法論を確認する必要があります。CoinGeckoはFDVの式と制限を説明しています。

アンロックは自動的な販売を意味しない

アンロックは、移転または販売可能なトークンの数を増加させます。しかし、所有者が何をするかは示していません。

AIに「アンロックは価格を下げるか？」と尋ねる代わりに、次を使用してください:

|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | トークンの次のアンロックを分析します。以下を提供してください： -- トークンの数と価値、 -- 現在の流通供給の割合、 -- 受益者、 -- 解放スケジュールの条件、 -- 平均日次ボリュームとの関係、 -- ±2%および±5%の範囲内の市場の深さとの関係。販売シナリオを準備します：0%、10%、25%、50%のプール。価格を予測しないでください。市場の供給吸収能力を評価してください。 |

編集例：価格予測なしでのアンロックシナリオ分析のためのプロンプト。

アンロックの規模自体は、流動性、ボリューム、エントリーコスト、受益者の構造と比較しなければあまり意味がありません。

基本的な詳細は、Cryps.plのトークノミクスに関するガイドで見つけることができます。

ステップ5. チーム、投資家、パートナーシップを確認する

AIは経歴を迅速に収集できますが、それを自動的に確認するべきではありません。

比較してください：

• プロジェクトのウェブサイト、
• 職業プロフィール、
• 過去のリポジトリ、
• 会社の登記、
• アーカイブされたウェブページ、
• 規制当局の発表、
• 自称パートナーの発表。

プロジェクトが大企業のロゴを公開している場合、その企業側での確認を探してください。「パートナーシップ」は共同製品、スタートアッププログラムへの参加、または公共サービスの単なる使用を意味することがあります。これは三つの異なることです。

プロンプト：

|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | プロジェクトが宣言したすべてのパートナーシップをリストアップします。各々について、 -- 相手側の確認、 -- 日付、 -- 協力の正確な範囲、 -- 稼働中の製品または統合、 -- 測定可能な結果を見つけます。ロゴと一方的な発表は「宣言された、未確認」とマークします。 |

ステップ6. GitHubとスマートコントラクトを評価する

多くのコミットはプレゼンテーションで良く見えますが、製品の開発を意味するわけではありません。自動更新、ドキュメント、細かい修正はカウントを人工的に増加させる可能性があります。

確認してください：

• リポジトリには動作する製品のコードが含まれているか、
• 実際にコードを作成している人の数、
• プルリクエストがコードレビューを通過しているか、
• プロジェクトにテストとCIがあるか、
• 最後のリリースはいつ行われたか、
• 公開されたコードがオンチェーンにデプロイされたコードと一致し、特定のコントラクトのバージョンに関連付けられるか、
• 重要な部分が閉じられているか、
• プロジェクトが一人の人物に依存しているか。

GitHubはコミットとコード変更のグラフを提供していますが、活動指標は文脈の中で読む必要があります。GitHubのドキュメントは、リポジトリの活動に関する利用可能なデータを説明しています。

監査は保証ではない

監査レポートを確認する際は、

1. 日付、
2. 範囲、
3. コミットまたはコードのバージョン、
4. 除外された要素、
5. 発見された問題、
6. 修正のステータス、
7. 監査後に行われた変更。

監査は追加の管理層であり、安全性の印ではありません。 Ethereum.orgは、監査がすべてのバグを検出するわけではないと警告しています。Ethereum.orgは監査の限界と他のセキュリティ層について説明しています。

誰がコントラクトを変更できるか？

検証されたコードは、管理者がすぐに実装を置き換えることができる場合には不十分です。

AIに助けを求めて、以下を特定してください：

• コントラクトの所有者、
• プロキシ管理者、
• トークンを発行し、動作を停止し、アドレスをブロックする権限を持つ役割、
• コントラクトを更新する権限、
• マルチシグの閾値、
• タイムロック、
• 財庫のアドレス、
• 緊急機能。

次に、エクスプローラーでアドレスを確認します。OpenZeppelinは、コントラクトの更新メカニズムが適切なアクセス制御を必要とすることを強調しています。OpenZeppelinのドキュメントは、プロキシとUUPSについて説明しています。

ステップ7. オンチェーンデータを確認する

オンチェーンメトリクスは慎重な解釈を必要とします。なぜなら、似たような名前が異なる現象を指すことがよくあるからです。

アクティブアドレスはユーザーではない

一人の人間が複数のウォレットを使用することがあります。取引所の一つのアドレスが、数千の顧客の資金を保持していることもあります。

Glassnodeは、アドレスを「エンティティ」にグループ化する独自のヒューリスティックを使用していますが、それも推定に過ぎません。Glassnodeはアドレスデータの限界を説明しています。

単にアドレスの数を確認するのではなく、以下を確認してください：

• 支払いを行うユーザー、
• 新規および再訪ユーザー、
• 7日および30日後のリテンション、
• ウォレットあたりのトランザクションの中央値、
• ボットとエアドロップを得るために主に作成されたウォレットの割合、
• インセンティブが終了した後の活動。

TVLの増加は新しい入金を意味しない場合がある

TVLは新しい入金なしに増加する可能性があります。 プロトコルが100 ETHを保持していて、イーサの価格が20%上昇すると、ドルで表されたTVLも約20%増加します。新しい入金が一つもなかった可能性があります。

DefiLlamaは、TVLをコントラクトに存在する資産の価値として定義し、価格の動きが実際のフローを隠す可能性があることを別途指摘しています。DefiLlamaは、メトリクスの定義を公開しています。

TVL、手数料、収益の定義。出典：DefiLlama Data Definitions、2026年7月29日アクセス。

したがって、以下を確認してください：

• ネットフロー、
• TVLの構成、
• プロジェクトの独自トークンの割合、
• ループと二重計上、
• 預金の集中、
• インセンティブプログラムの影響。

2026年7月29日のDefiLlamaのランキングスナップショットは、LidoのTVLが179.51億USD、Aaveが145.52億USD、Morphoが76.46億USD、BinanceのステークドETHが71.21億USDであることを示しています。これはコントラクト内の資産の価値のランキングであり、投資の質のランキングではありません。 TVLの高さ自体は、新しい預金からの成長の一部、資産の価格変動、またはインセンティブからの成長のどれに由来するかを示しません。

TVLによる最大のプロトコル。出典：DefiLlama Protocol Rankings、2026年7月29日読み取り。TVLは資本の流入と同義ではありません。

手数料、収益、ホルダー収益

これらの用語はしばしば互換的に使用されますが、異なる意味を持っています。

• 手数料 -- ユーザーが支払うすべての手数料、
• 収益 -- プロトコルが保持する部分、
• ホルダー収益 -- トークン保有者の利益のために割り当てられる収益の部分。

プロトコルのモデルによっては、手数料のかなりの部分が流動性提供者、バリデーター、または他の参加者に渡されることがあります。トークン保有者は何も受け取らない可能性があり、活動は報酬によってさらに促進されることがあります。

30日間のデータはDefiLlamaによるもので、2026年7月29日に取得されました。Pumpは約81.26百万USDの手数料と30.86百万USDの収益を示し、Hyperliquidは約53.53百万USDの手数料と37.46百万USDの収益を示しました。同じ手数料の金額がプロトコルによって保持される価値に全く異なる結果をもたらす可能性があります。 プロジェクトを比較する際には、事業のカテゴリーとデータ提供者によって適用される定義も考慮する必要があります。

補助的に比較できるもの:

|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| トークン保有者のキャッシュフローのバランス = ホルダー収益 − インセンティブのために割り当てられた新しい発行の価値 |

30日間の最高手数料。出典: DefiLlama Fees, 読取: 2026年7月29日。プロトコルのカテゴリーと手数料の定義は同じではありません。

これは補助指標であり、トークンの価値や保有者の利益ではありません。発行は価格の比例的な下落に必ずしもつながるわけではなく、その影響は受取人、配布方法、流動性、市場条件に依存します。

手数料に対する収益の割合。出典: DefiLlama FeesおよびDefiLlama Revenue, 読取: 2026年7月29日。

ステップ8. 流動性とコミュニティを確認する

24時間の取引量は、トークンをどの価格で売却できるかを示すものではありません。

確認すべきこと:

• スプレッド、
• 市場の深さ、
• 推定スリッページ、
• 最大取引所のシェア、
• ユニークなトレーダーの数、
• 一つのマーケットメイカーへの依存、
• チームが保有する流動性、
• 流動性提供者への報酬の終了日。

NBERによる29の取引所に関する調査は、分析されたプラットフォームの一部での著しいウォッシュトレーディングを示しました。これは特定のセットに対する歴史的な結果であり、今日のすべての取引所に当てはまるわけではありません。

しかし、報告された取引量を市場の深さと質と照らし合わせる必要がある理由を示しています。「Crypto Wash Trading」に関する調査はNBERで入手可能です。

ソーシャルメディアも同様に扱うべきです。フォロワー、反応、ポジティブな感情は購入または生成することができます。

注意すべきこと:

• フォロワー数の急激な増加、
• 同一のコメント、
• 新しく作成されたアカウント、
• 商品についての会話よりもコンペティションの優位、
• 批判的な質問の削除、
• ソーシャルメディアでの人気とオンチェーンでの使用の不一致。

AIと一緒に使用するツールは？ {#5}

すべてのプラットフォームを同時に必要とするわけではありません。質問に応じて選択してください。

|-----------------------------|--------------------------------------------------------|---------------------------------------------| | タスク | ツール | 重要な制約 | | ドキュメントと比較 | ChatGPT、Claude、Gemini | 結果はソースの確認が必要 | | 現在のリサーチ | 検索またはDeep Research | 引用はリンクを開くことに代わるものではない | | TVL、手数料、収益 | DefiLlama、Token Terminal | 定義と方法論を確認する | | オンチェーンの独自のクエリ | Dune | テーブル、ABI、SQLロジックを評価 | | アドレスとトークン所有者 | エクスプローラー、Nansen、Arkham、Bubblemaps | ラベルはヒューリスティックである可能性がある | | トークンエコノミクス | ドキュメント、CoinGecko、ロック解除追跡サービス | 複数のソースを比較する | | スマートコントラクト | エクスプローラー、監査レポート、GoPlus、TokenSniffer | スキャナーは保証を提供しない | | L2リスク | L2BEAT | 「ステージ」は完全なセキュリティ評価ではない | | ソーシャル | X、Discord、Telegram、センチメントツール | ボットや有料キャンペーンは画像を歪める | | 法的地位 | ESMA、KNFおよび該当する国の登録簿 | ステータスは急速に変化する可能性がある |

ChatGPT Deep Researchは、送信されたファイル、公開ウェブ、および指定されたドメインで作業し、ソースへのリンクを含むレポートを作成できます。複雑なプロジェクトでは、チャットからの迅速な回答よりも優れた結果が得られます。

ただし、最も重要な結論は手動で確認する必要があります。OpenAIは、ヘルプセンターでDeep Researchの機能を説明しています。

繰り返しのリサーチでは、エージェントによって一部のステップを自動化できますが、ソース、ルール、および人間の同意が必要なポイントを確立した後でなければなりません。Cryps.plは、投資のためのAIエージェントを作成する方法について、より広範に説明しています。プロセスの自動化は、投資判断の自動化を意味するものではありません。

完全な暗号リサーチのための準備されたプロンプト {#6}

|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | あなたはリサーチアシスタントであり、投資アドバイザーではありません。プロジェクト: -- 名称: -- ティッカー: -- ネットワーク: -- コントラクトアドレス: -- 公式ドメイン: -- データの締切日: 監査可能なプロジェクトリサーチを準備してください。ルール: 1. モデルのメモリを現在の事実の情報源として使用しないでください。 2. 各変数情報にはリンクと日付を付けてください。 3. コード、オンチェーンデータ、レジストリ、ドキュメントを優先してください。 4. プロジェクトの資料は依存ソースとしてマークしてください。 5. 事実、声明、推定、意見、データの欠如を分けてください。 6. 推測しないでください。証拠が不足している場合は「未確定」と記入してください。 7. 矛盾がある場合は両方の値を示してください。 8. アドレスをユーザーと同一視せず、手数料を収益と同一視せず、TVLをネットフローと同一視しないでください。 9. 各主要な主張について、それを覆す可能性のあるものを示してください。 10. 購入または販売の推奨を出さないでください。結果を表形式で提示してください: 主張 | 値 | 日付 | ソース | ソースの種類 | 独立した確認 | 確信レベル | 我々が知らないこと。最後に追加してください: -- 確認された事実、 -- 矛盾、 -- データの欠如、 -- レッドフラッグ、 -- さらなる検証のための10の質問。 |

報告を受け取ったら、次のプロンプトを実行してください:

|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | プロジェクトに関する肯定的な主張が誤っていると仮定します。収集した証拠に基づいて、最も強力な反論を構築してください。誤解を招く可能性のある3つのメトリックと、論争を解決するために必要なデータを示してください。 |

編集の例: 2回目の分析は最初のナラティブを覆し、誤解を招く可能性のあるメトリックを明らかにする必要があります。

これはシンプルなセットですが、モデルに弱点を探すように強制します。次のナラティブを確認するのではなく、最初のナラティブを確認することを強制します。

例: AIがアルファプロトコルを誤って評価する方法 {#7}

架空のプロトコルが次のような場合を考えます:

• 3億USDのTVL、
• 有名企業による監査、
• 年間手数料1000万USD、
• 流通中のトークンの12%。

AIの弱い回答は次のようになる可能性があります: 「高いTVL、監査、低い供給は強固な基盤を示しています」。

しかし、より正確な分析は次のことを明らかにする可能性があります:

• TVLの大部分は補助金付き流動性プールから来ている、
• プロトコルは1000万USDの手数料のうち100万USDしか保持していない、
• トークン保有者は収益を受け取っていない、
• インセンティブは年間2500万USDかかる、
• 3ヶ月後に8000万トークンが解除される、
• 監査は古い実装に関するものである、
• コントラクトの更新は遅延なしのマルチシグ2/3によって管理されている。

初期データは正しいかもしれませんが、文脈なしで提示されると誤った評価につながる可能性があります。

良いリサーチの本質は、1つの魔法のレッドフラッグを探すのではなく、事実がどのようにシステム内で結びついているかを確立することです。

Najczęstsze błędy podczas używania AI do DYOR {#8}

購入するかどうかの質問

モデルはあなたの状況、リスク許容度、また市場の完全な状態を知りません。このような質問は、明確な意見を作成するように促します。

情報源なしの大きなプロンプト

質問が広範でデータが少ないほど、推測の余地が大きくなります。リサーチを段階に分けて行いましょう：文書、トークノミクス、コード、オンチェーン、市場、レッドチーム。

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リンクは存在するかもしれませんが、文を確認することはできません。文書、日付、表、文脈を確認してください。

スキャナーを監査として扱う

TokenSniffer、GoPlusなどのツールは、既知のパターンを検出します。新しいトラップのバリエーションを見逃したり、合法的な機能を疑わしいとマークしたりする可能性があります。

メトリックの混同

最も一般的な間違いは次のとおりです：

• アドレス = ユーザー、
• TVL = 入金、
• 手数料 = トークン保有者の収入、
• 時価総額 = プロジェクトに投入されたお金、
• アンロック = 確実な販売、
• フォロワー = アクティブなコミュニティ。

時価総額は、最新の価格と流通供給の積です。実際に市場に流入した資本の合計を示すものではありません。

締切日がない

トークノミクス、管理役割、契約は変更される可能性があります。すべての報告書は、「...の状態に基づくデータ」を示す必要があります。

トークン購入前の迅速なチェックリスト

• コントラクトアドレスを確認しましたか？
• 製品はメインネットで動作していますか？
• ブロックチェーンは必要ですか？
• トークンには投機以外の用途がありますか？
• 流通供給のどの部分が流通していますか？
• 次のトークンのアンロックはいつですか？
• 誰が新しいトークンを発行したり、契約を変更したりできますか？
• 監査は現在のバージョンに関するものですか？
• プロジェクトにはタイムロックとマルチシグがありますか？
• TVLは預金によって増加していますか、それとも資産の価格によってですか？
• インセンティブが終了した後、ユーザーは残りますか？
• 誰が手数料と収益を受け取りますか？
• 流動性は大きなスリッページなしにトークンを売却できるようにしますか？
• パートナーシップは相手側によって確認されましたか？
• まだ不確定なデータは何ですか？

いくつかの重要な質問に答えられない場合、リサーチの結果は「プロジェクトは良い」とは言えません。「データが不足しています」となります。

AIはデータを整理しますが、確認はしません

よく準備された報告書は、確認された事実と声明、矛盾、欠落データを明確に区別する必要があります。また、プロジェクトの評価を変更する可能性のある情報を示す必要があります。

AIはリサーチを加速しますが、リスクを排除することはなく、決定に対する責任を移転することもありません。

資料の作成方法： 記事は、ツールの文書、オンチェーンの情報源、規制当局の資料、研究に基づいて準備されました。AIは、データの抽出、比較、編集に使用されました。

主要な情報源は公開され、確認され、時間的に敏感なデータは公開前に再確認する必要があります。

リスク警告： 暗号通貨は高リスクの資産です。このテキストは教育的な性質を持ち、投資の推奨、金融または法的アドバイスを構成するものではありません。

編集ノート

テキストは2026年7月29日に確認されました。スクリーンショットはESMAおよびDefiLlamaの公式サイトから取得され、情報提供の目的で使用され、出典が示されています。

その他のインフォグラフィックやプロンプトのサンプル画面は、Cryps.plのパレットで編集的に作成されました。サンプルデータは現在の市場データや投資の推奨を構成するものではありません。