• MEXC の Z 世代暗号トレーダーの 67% は、主にリスクを管理し感情的バイアスを減らすために AI ツールを積極的に使用しています。
• Z 世代のトレーダーは、ボラティリティの高い市場状況に焦点を当て、高齢ユーザーの 2 倍の頻度で月 1 1.4 日で AI ボットとエンゲージメントしています。
• AI の使用は、 Z 世代の感情を調節し、パニックの売却を減らし、取引決定における構造化された委任を強化します。

MEXC Research の最近の行動調査は、暗号取引の劇的な世代シフトを明らかにします。78 万人以上のユーザーを対象としたプラットフォーム内分析によると、 Z 世代トレーダー （ 18 ～ 27 歳 ） の 67% がすでに AI 搭載のツールを使用または積極的に採用しています。

このコホートは、リスクを管理し、感情的バイアスを低減し、ボラティリティの高い市場環境で戦略的意思決定を委任するために、利便性を超えた目的でオートメーションを採用しています。

MEXC の Z 世代トレーダーで AI 採用が急増

MEXC の 2025 年第 2 四半期行動インテリジェンスレポートによると、 Z 世代のユーザーの 3 分の 2 は、過去 90 日間に少なくとも 1 つの AI ボットまたはルールベースの戦略をアクティブ化しています。

しかし、使用はボット展開よりも深くなります。これらのユーザーは AI を積極的に取引行動に組み込み、 22.1% が月 4 回以上 AI ツールを使用しています。

レポートによると、 Z 世代は現在、プラットフォーム上のすべての AI ボットアクティベーションの 60% を占めています。

このコホートは、月平均 1 1.4 日、 30 歳以上のユーザーのエンゲージメントの 2 倍以上です。

調査によると、 Z 世代のトレーダーの 73% はボラティリティのスパイク時にはボットをアクティブにしますが、ボリュームの少ない市場やサイドサイドマーケットではボットをオフにします。彼らにとって AI は包括的なソリューションではない。むしろ、選択的で状況上の利点です。

感情的規制と委任 ： Z 世代のエッジ

MEXC リサーチの結果、 Z 世代は AI を信頼するだけでなく、それを心理的なバッファとして使用している。ボットを使用したトレーダーは、市場ストレスの間のパニックセールオフが手動で取引したトレーダーと比較して 47% 減少しました。

Z 世代は、市場の動揺ごとに反応するのではなく、明確なルールで自動戦略を設定し、後退します。

「構造化された委任」と呼ばれるこの手法は、意思決定疲労と認知の過負荷を軽減し、職場におけるより広範なデジタル行動を反映します。

2025 年 5 月の 調査 によるとResume.orgZ 世代の 労働者の 50% 以上が Chat G PT を 同僚 や “ 友人 ” と見な しています 。AI は 、 人間の 判断 を置 き 換 える だけでなく 、 ユーザーの 感情 的 規 律 を強化 します 。

リスクマネジメントの再構築

AI へのシフトは、リスク管理の方法も変革しています。AI トレーディングツールを使用する Z 世代ユーザーは ：

• 主要な市場イベントの最初の 3 分以内に衝動的な取引を行う可能性が 1.9 倍低い
• ストップロスとテイクプロfit 戦略を実施する可能性が 2.4 倍
• Z 世代ボット使用の 58% は、 MEXC の内部ボラティリティ指数の急増中に発生しました

これらのパターンは、ボットが感情や不確実性の高い瞬間にフェイルセーフとして機能する半自動取引の新しいスタイルを反映しています。AI は取引を加速するだけでなく、最も重要な場合に規律を強制します。

Z 世代対ミレニアル世代 ： 2 つの取引オペレーティングシステム

さらに、 MEXC の世代間分析は、取引心理の根本的な分岐を明らかにしています。一方、ミレニアル世代は、チャート、リサーチ、手動による監督を多用する構造化された論文主導のアプローチに傾いています。

一方、 Z 世代は Discord や TikTok を使用しているように取引にアプローチしています。

長期戦略よりも、 Z 世代は柔軟な制御を可能にするモジュラーでカスタマイズ可能なツールを好みます。彼らの取引活動は感情的な帯域幅と注意サイクルによって形作られる。

彼らは、市場のムードや個人のストレスレベルに基づいて自動化のオン / オフを切り替え、古いコホートのより静的な戦略とは異なる行動です。これは、コピートレーディング、影響力のある意思決定、社会主導の投資コミュニティのより広範なパターンを反映しています。

このレポートは、 Z 世代が暗号取引の未来を待つのではなく、すでに構築していることを示唆しています。しかし、スピード、明確性、感情的制御を優先する追求において、ユーザーは盲目の信頼にも警戒する必要があります。

AI ツールへの過度の依存は、アルゴリズムのバイアス、欠陥のあるデータセット、モデルの不透明性などの新たなリスクを導入し、システミックな脅威をもたらします。