序文
この1年間で、Web3エコシステムにおけるAIの役割は根本的に変化しました。もはや、人間が情報をより速く処理したり、分析を生成したりするのを助ける補助的なツールではありません。むしろAIは、取引の効率性と意思決定の質を支える中核的な推進力となり、取引の開始、実行、そして資本の流れという一連のプロセス全体に深く組み込まれています。大規模言語モデル（LLM）、AIエージェント、自動実行システムの成熟に伴い、取引パラダイムは従来の「人間主導、機械支援」モデルから、新たなフロンティアである「機械計画、機械実行、人間監督」へと進化しています。
この変化は、Web3の3つの内在的特性、すなわち公開データ、プロトコルの合成可能性、そして不可逆な決済によって、独特な形で増幅されています。これらが組み合わさることで、前例のない効率向上という約束と、急激に上昇するリスク曲線の両方が生まれる強力な二重性が生み出されます。
この変革は、3つのdistinct、concurrentな現実として形成されています。
- 新しい取引の現実：AIは、シグナルを特定し、戦略を生成し、実行パスを選択するなど、中核的な意思決定を独立して処理し始めています。x402プロトコルのようなイノベーションを通じて、機械間の直接的な支払いと呼び出しを促進し、機械実行可能な取引システムの台頭を加速しています。
- リスクと攻撃ベクターのエスカレーション：取引と実行が完全に自動化されるにつれて、脆弱性の悪用、攻撃パスの生成、資金洗浄も自動化され、スケーラブルになっています。リスクは今や、人間が反応し介入する能力を一貫して凌駕する速度で伝播しています。
- 再定義されたセキュリティ、リスク管理、コンプライアンスの必須事項：インテリジェントな取引を持続可能にするためには、セキュリティ、リスク管理、コンプライアンス自身も、エンジニアリングされ、自動化され、モジュール化される必要があります。効率は、エンジニアリングされた制御と一致する必要があります。
このような業界の背景を踏まえ、BlockSecとBitgetはこのレポートを発表します。「AIを使うべきか？」という基本的な問いを超えて、より緊急かつ実用的な問いに取り組んでいます。取引、実行、支払いが包括的に機械実行可能になるにつれて、Web3の基盤となるリスク構造はどのように進化しており、業界はこの変化にどのように対応して基盤となるセキュリティ、リスク管理、コンプライアンス能力を再構築する必要があるのでしょうか？私たちは、AI、取引、セキュリティの交差点における重要な変化と対応戦略を、新しいシナリオの形成、新しい課題の増幅、新しい機会の出現という3つのレンズを通して体系的に検証します。
第1章：AIの進化とそのWeb3との統合
AIは補助的なツールから、計画、ツールの使用、そしてクローズドループでのタスク実行が可能なエージェントシステムへと進化しています。Web3のネイティブ機能である公開データ、合成可能なプロトコル、不可逆な決済は、自動化の収益と、運用上の失敗や悪意のある攻撃のコストの両方を増幅させます。この根本的な特性は、Web3での防御とコンプライアンスの議論が、単に既存のプロセスにAIツールを適用するだけではなく、取引、リスク管理、セキュリティのすべてが機械実行可能なモデルに向かって並行して進む、包括的で体系的なパラダイムシフトを構成することを指示しています。
1. 金融取引とリスク管理におけるAIの能力向上：補助ツールから自律意思決定システムへ
金融取引とリスク管理におけるAIの役割の変化を進化の連鎖として捉えるならば、最も重要な区別は、システムがクローズドループ実行能力を備えているかどうかです。
初期のルールベースシステムは、手動オーバーライドを備えた自動化ツールのように機能していました。その中心的なロジックは、専門家の知識を明示的な閾値判断、ブラックリスト/ホワイトリスト管理、固定リスク管理ポリシーに変換することでした。このアプローチは、説明可能性と管理可能なガバナンスコストの点で利点がありました。しかし、その欠点は重大でした。新しいビジネスモデルや敵対的攻撃への反応が極めて遅いのです。
ビジネスの複雑性が増すにつれて、ルールは制御不能に蓄積され、最終的に持続不可能な戦略負債のプールが形成され、システムの柔軟性と応答性を著しく低下させました。
機械学習の導入は、リスク管理を統計的パターン認識のフェーズへと押し上げました。特徴エンジニアリングと教師あり学習を通じて、システムはリスクスコアリングと行動分類を達成し、リスク検出のカバレッジを著しく向上させました。しかし、このモデルは歴史的にラベル付けされたデータと安定したデータ分布に大きく依存していました。分布ドリフトという古典的な問題に苦しんでいました。トレーニング中に学習したパターンは、市場条件の変化や進化した攻撃手法により、ライブ環境で時代遅れになり、モデルの精度が急激に低下することがあります。本質的に、過去の経験は適用できなくなります。攻撃者が戦術を変更したり、クロスチェーン転送を実行したり、資金を少額に分割したりすると、これらのモデルは重大な判断エラーを示します。
大規模言語モデルとAIエージェントの登場は、革命的な変化をもたらしました。AIエージェントの主な利点は、単に賢い（高度な認知能力と推論能力を備えている）だけでなく、より有能であることです。包括的なプロセスオーケストレーションと実行能力を振るいます。リスク管理を、従来の単一点予測から、フルプロセス、クローズドループ処理へと引き上げます。これには、異常なシグナルの特定、証拠の収集、関連アドレスのリンク、契約行動ロジックの理解、リスクエクスポージャーの評価、ターゲットを絞った緩和策の提案、制御アクションのトリガー、監査可能な記録の生成といった一連のプロセスが含まれます。つまり、AIは潜在的な問題を示すことから、問題を行動可能な状態にするまでに進化しました。
取引の分野でも同様の進化が見られます。レポートの読み取り、メトリクスの分析、戦略のコーディングという従来の人間によるサイクルから、マルチソースデータ摂取、戦略生成、注文実行、取引後の分析と最適化というAI主導の完全自動化プロセスへの移行です。システムの行動連鎖は、自律意思決定システムへと拡大しています。
しかし、この変化には重要な注意点があります。自律意思決定システムパラダイムへの移行は、リスクを同時に増大させます。人間の操作ミスは通常、低頻度で一貫性がありません。対照的に、機械のエラーは頻繁に、複製可能であり、同時に大規模にトリガーされる可能性があります。したがって、金融システム内でAIを適用する真の課題は、「それが可能か？」ではなく、「明確に定義され、強制可能な境界内でそれが可能か？」ということです。これらの境界には、明示的な許可範囲、資本制限、許可される契約インタラクション範囲、リスク検出時の自動的なエスカレーション解除または緊急シャットダウンのメカニズムが含まれます。この課題は、Web3ドメインでは、オンチェーン取引の不可逆性により、著しく増幅されます。一度誤った取引または成功した攻撃が確認されると、関連する資金の損失はしばしば永久的です。
2. AIに対するWeb3の技術アーキテクチャの増幅効果：公開、合成可能、不可逆
AIが支援ツールから自律意思決定システムへと進化するにつれて、重要な問いが生じます。この進化がWeb3と交差した場合、どのような複合効果があるのでしょうか？その答えは、Web3の技術アーキテクチャがフォースマルチプライヤーとして機能し、AIの効率的利点と固有のリスクの両方を増幅させるということです。
これにより、自動化された取引効率が指数関数的に向上する一方で、リスクの潜在的な範囲と重大性が著しく拡大します。この増幅効果は、Web3の3つの構造的特性、すなわち公開データ、プロトコルの合成可能性、不可逆な決済の合流に由来します。
ポジティブな側面から見ると、Web3のAIに対する主な魅力はデータレイヤーにあります。オンチェーンデータは本質的に公開、透明、検証可能、追跡可能です。これにより、従来の金融では一致が難しい、リスク管理とコンプライアンスのための透明性という利点が得られます。単一の統一された台帳上で、資金の流れの完全な軌跡、プロトコル間の相互作用パス、資金の集約と分散のプロセスを観察できます。
同時に、オンチェーンデータは重大な解釈上の課題を提示します。アドレスは「意味論的に疎」であり（明確なIDマーカーがなく、現実世界のエンティティに直接リンクするのが困難）、データセットには膨大なノイズが含まれており、データは異なるブロックチェーンにわたって著しく断片化しています。正当な取引行動が、難読化された資金の流れと織り交ぜられると、単純なルールベースシステムは効果的に区別できないことがよくあります。その結果、オンチェーンデータから有意義な洞察を引き出すことは、トランザクションシーケンス、契約呼び出しロジック、クロスチェーンメッセージング、オフチェーンインテリジェンスの深い統合を必要とする、それ自体が高コストのエンジニアリングタスクとなります。
より重要な影響は、Web3の合成可能性と不可逆性から生じます。プロトコルの合成可能性は、金融イノベーションのペースを劇的に加速させます。
取引戦略は、レンディング、分散型取引所（DEX）、デリバティブ、クロスチェーンブリッジのモジュールを柔軟に組み合わせて、新しい金融商品を形成するビルディングブロックのように組み立てることができます。しかし、この特性自体が、リスクの伝播速度を加速させます。1つのコンポーネントの小さな脆弱性は、プロトコルの相互接続された「サプライチェーン」に沿って移動するにつれて急速に増幅され、攻撃者によって再利用可能なエクスプロイトテンプレートとして迅速に再利用される可能性があります。
不可逆性は、イベント後の風景を根本的に変えます。従来の金融では、誤った取引や不正な取引は、キャンセル、支払い逆転、または機関間の補償メカニズムを通じて是正される可能性があります。Web3では、一度資金がクロスチェーン転送を完了し、ミキシングサービスに入り、または多数のアドレスに迅速に分散されると、回復の難易度が指数関数的に増加します。この特性により、業界はセキュリティとリスク管理の主要な焦点を、従来の事後説明から、事前警告とリアルタイムブロックへと移行せざるを得なくなります。効果的な損失軽減は、リスクイベントの前または最中に介入する能力にかかっています。
3. CEXとDeFiの異なる統合パス：同じAI、異なる制御プレーン
Web3の増幅効果を理解することは、実用的な実装の問いにつながります。中央集権型取引所（CEX）と分散型金融（DeFi）プロトコルの両方がAI技術を統合する可能性がある一方で、その適用焦点は著しく異なります。
その主な理由は、それらが持つ制御プレーン（資金とプロトコル操作を介入する能力を示すために使用されるネットワークエンジニアリング用語）の根本的な違いにあります。 取引とリスク管理にAIを適用する際、CEXとDeFiは自然に異なる重点を開発します。CEXは、完全なアカウントシステムと強力な制御プレーンで運用されます。これにより、KYC（顧客確認）/KYB（企業確認）手続きを実施し、取引制限を課し、資金凍結および取引ロールバックの正式なプロセスを確立できます。CEXの文脈では、AIの価値は、より効率的な監査プロセス、疑わしい取引のよりタイムリーな特定、コンプライアンス文書の生成と監査証跡の保存の自動化の強化として現れることがよくあります。
DeFiプロトコルは、分散化の性質上、固有に制限された介入能力（弱い制御プレーン）で運用されます。CEXが直接ユーザーの資産を凍結できるように、それらは「弱い制御＋強い合成可能性」のオープン環境として機能します。ほとんどのDeFiプロトコルには、資産を凍結する組み込みメカニズムがありません。その結果、実際のリスク制御は、フロントエンドインターフェース、APIレイヤー、ウォレット承認ステップ、リスク制御API、リスクアドレスデータベース、オンチェーン監視ネットワークなどのコンプライアンスミドルウェアなど、複数のポイントに分散しています。
この構造的な現実は、DeFiにおけるAIアプリケーションが、リアルタイムの理解と早期警告能力を優先する必要があることを示しています。それらの焦点は、異常な取引パスの早期検出、下流のリスクエクスポージャーの迅速な特定、および行動可能な制御を持つエンティティ（取引所、ステーブルコイン発行者、法執行機関のパートナー、またはプロトコルガバナンスボディなど）へのリスクシグナルの迅速な配布に移行します。
例えば、Tokenlonは取引開始アドレスのKYA（アドレス確認）チェックを実行し、既知のブラックリストにあるアドレスへのサービスを拒否し、資金が追跡不可能なチャネルに入る前に取引をブロックします。
エンジニアリングの観点から見ると、制御プレーンのこの違いは、各ドメイン用に構築されたAIシステムの性質そのものを形成します。CEXでは、AIは主に、既存のプロセスの効率と精度を向上させるために設計された、高スループットの意思決定支援および運用自動化エンジンとして機能します。DeFiでは、AIは、早期リスク発見と迅速で協調的な対応を可能にすることを主要な使命とする、持続的でオンチェーンの状況認識およびインテリジェンス配布システムとして機能します。両方のパスがエージェントベースのシステムに向かって進化する一方で、それらの基盤となる制約メカニズムは根本的に異なります。CEXの制約は、内部ガバナンスポリシーとアカウント権限を通じて施行されます。対照的に、DeFiの制約は、プログラマブルな承認、トランザクションシミュレーション検証、および許可される契約インタラクションのホワイトリスト登録などの他のセーフガードに依存する必要があります。
4. AIエージェント、x402、そして機械実行可能取引システムの形成：ボットからエージェントネットワークへ
従来の取引ボットは、固定戦略と静的インターフェースに基づいて構築された単純な自動化であることが多かった。AIエージェントは、汎用性の高い実行者への飛躍を表します。動的にツールを選択し、マルチステッププロセスをオーケストレーションし、フィードバックに基づいてアクションを適応させることができます。
AIエージェントが真の経済アクターとして機能するためには、2つの条件が不可欠です。第一に、承認とリスク管理のための明確に定義されたプログラマブルな境界、第二に、支払いと決済のための機械ネイティブインターフェースです。x402プロトコルは、標準HTTPセマンティクスに組み込まれることで、2番目の条件に対応します。このイノベーションは、支払いステップを人間中心のワークフローから切り離し、AIエージェントとサーバーがアカウント、サブスクリプションサービス、またはAPIキーを必要とせずに、シームレスな機械間取引を実行できるようにします。
支払いと呼び出しの標準化は、新しい機械経済組織への道を開きます。AIエージェントは、単一点タスクの実行に限定されません。代わりに、それらは相互接続されたネットワークを形成し、複数のサービスにわたる「支払いの呼び出し > データの取得 > インサイトの生成 > 取引の実行」の連続サイクルにシームレスに参加します。しかし、この標準化は、標準化されたリスクももたらします。支払い標準化は、自動化された詐欺とマネーロンダリングサービス呼び出しを助長する可能性があります。戦略生成標準化は、複製可能な攻撃パスの普及につながる可能性があります。
これは、重要な必須事項を強調しています。AIとWeb3の収束は、AIモデルとオンチェーンデータの単純な統合ではありません。それは体系的なパラダイムシフトです。取引とリスク管理が機械実行可能なモデルへと進化するにつれて、業界はこの新しい現実のための完全なインフラストラクチャを構築する必要があります。それは、機械が同時に実行可能、制約可能、監査可能、そしてブロック可能であることを保証するものです。この基盤レイヤーなしでは、約束された効率向上は、制御不能なリスクによって eclipsed されます。
第2章：AIがWeb3取引の効率性と意思決定ロジックをどのように再形成するか
1. Web3取引環境における中核的な課題とAIの介入点
Web3取引における根本的な構造的問題は、離散的なブロックチェーンにわたる中央集権型取引所（CEX）と分散型取引所（DEX）の共存によって引き起こされる流動性の断片化です。これにより、表示される市場価格と、実際に取引できる価格/数量との間にギャップが生じることがよくあります。ここで、AIは重要なルーティングレイヤーとして機能し、市場の深さ、スリッページ、手数料、ルーティングパス、ネットワーク遅延などの要因を分析して、最適な注文分布と実行パスを推奨し、取引効率を向上させます。
暗号通貨市場における高いボラティリティ、高いリスク、情報非対称性の問題は長期間続いており、イベント駆動型の市場の動き中にさらに増幅されます。AIは、断片化された情報を合成することで価値を提供します。プロジェクト発表、オンチェーン資金の流れ、ソーシャルセンチメント、研究資料からのデータを構造化および分析し、ユーザーがプロジェクトのファンダメンタルズとリスクをより迅速かつ明確に理解できるように支援し、意思決定における盲点を減らします。 AI支援取引は新しいものではありませんが、その役割は、単純な調査支援から、シグナル特定、センチメント分析、戦略生成などの中核的な戦略機能へと深化しています。異常な資金の流れとクジラ（大口保有者）の動きのリアルタイム追跡、ソーシャルメディアのセンチメントとナラティブの勢いの定量化、市場トレンド（トレンド、横ばい、ボラティリティの拡大）の自動分類とシグナル化は、Web3のペースの速い環境で大きな価値を持つスケーラブルなユーティリティになりつつあります。
しかし、AIアプリケーションの境界を強調する必要があります。現在の暗号市場の価格効率と情報品質は不安定なままです。AIが処理するアップストリームデータにノイズ、操作、または誤った帰属が含まれている場合、古典的な「ゴミイン、ゴミアウト」問題につながります。したがって、AI生成の取引シグナルを評価する際には、情報源の信頼性、論理的証拠連鎖の整合性、信頼度レベルの明確な表現、および反対事実検証（つまり、複数の次元でシグナルをクロス検証する）のメカニズムが、シグナル強度自体よりも重要です。
2. 業界の状況とWeb3取引AIツールの進化方向
取引所に組み込まれたAIツールの進化方向は、従来の市場解説から、統一された情報可視性と配布効率への重点を置いた、完全な取引ライフサイクル支援へと移行しています。BitgetのGetAgentを例にとると、そのポジショニングは汎用的な取引情報および意思決定支援ツールにより傾いています。
市場の主要な変数、潜在的なリスクポイント、および中核的な情報ハイライトをよりアクセスしやすい形式で提示することにより、理解の障壁を下げ、ユーザーの情報取得と専門的な理解における苦労を軽減することを目指しています。
オンチェーンボットとコピートレードは、実行サイドの自動化の拡散トレンドを表します。それらの主な利点は、プロの取引戦略を複製可能で標準化された実行ワークフローに変換し、一般ユーザーのエントリー障壁を下げることです。将来、コピートレードの重要なソースは、AI搭載の定量チームまたはシステム戦略プロバイダーから来る可能性があります。しかし、これは戦略の品質の問題を、戦略の持続可能性と説明可能性というより複雑な問題に変換します。ユーザーは、過去のパフォーマンスだけでなく、戦略の根本的なロジック、適用可能なシナリオ、および潜在的なリスクも理解する必要があります。
監視すべき重要な問題は、市場容量と戦略の混雑です。大量の資本が類似のシグナルと類似の実行ロジックで同時に行動すると、潜在的なリターンは急速に圧縮され、市場への影響コストとドローダウンが増加する可能性があります。この効果は、オンチェーン取引環境で特に増幅され、スリッページボラティリティ、最大抽出可能価値（MEV）、ルーティングの不確実性、および流動性の突然の変化は、混雑した取引の負の外部性をさらに増加させ、しばしば実現利益が期待をはるかに下回ることになります。
したがって、より中立的で実用的な結論は次のとおりです。AI取引ツールが自動化に向かうにつれて、能力と制約メカニズムを組み合わせることがますます不可欠になります。
そのようなメカニズムには、明示的な戦略適用条件、厳格なリスク関連制限、異常な市場の動き下での自動シャットダウンルール、および監査可能なデータソースとシグナル生成が含まれます。これらがないと、「効率向上」自体がリスクの増幅器となり、ユーザーを望まない損失にさらす可能性があります。
3. AI取引システムにおけるBitget GetAgentの役割
GetAgentは、単純な会話型チャットボットとしてではなく、複雑な流動性環境におけるトレーダーの「第二の脳」として位置づけられています。その中心的なロジックは、AIアルゴリズムとリアルタイムの多次元データを深く統合することにより、データ、戦略、実行のクローズドループを構築することです。その主な価値は4つのポイントに要約できます。
(1) リアルタイムインテリジェンスとデータ追跡
ニュースを監視し、データを分析するための従来のワークフローでは、ユーザーはWebクローリング、検索、分析に強いスキルを持っている必要があります。これは非常に高いエントリーバリアです。50以上のプロフェッショナルツールを統合することにより、GetAgentは市場情報のブラックボックスへのリアルタイム可視性を可能にします。主要な金融メディアからの更新をリアルタイムで追跡するだけでなく、ソーシャルメディアのセンチメントや主要プロジェクトチームの開発などのいくつかの情報レイヤーにも深くアクセスできるため、ユーザーは情報ブラインドスポットなしでいられるようになります。
同時に、GetAgentは堅牢なフィルタリングおよび蒸留機能を提供します。低品質トークンの誇大広告のようなノイズを効果的に除外し、セキュリティ脆弱性アラートや主要トークンロック解除スケジュールなどの重要なシグナルを含む、価格変動を実際に駆動するコア変数を正確に抽出します。最後に、GetAgentは、オンチェーントランザクションフロー、数え切れないほどの発表、および研究レポートなど、そうでなければ断片化されている情報を集約し、直感的で実行可能なロジックに変換します。たとえば、「プロジェクトには大きなソーシャルバズがあるにもかかわらず、コア開発者の資金は着実に流出しています」と直接ユーザーに伝え、潜在的なリスクを明確に明らかにすることができます。
(2) 取引戦略の生成と実行支援
GetAgentは、ユーザーの特定のニーズに基づいてカスタマイズされた取引戦略を生成し、取引実行の障壁を大幅に下げ、取引判断をプロフェッショナルコマンド主導型から、より正確な意図および戦略主導型へと移行させます。ユーザーの過去の取引の好み、リスク許容度、および現在のポジションに基づいて、GetAgentは一般的な弱気または強気の提案ではなく、高度にターゲットを絞ったガイダンスを提供します。「あなたのBTC保有量と現在のボラティリティパターンを考慮して、X-Y範囲のグリッドボットを実行することを検討してください」など。
複雑なクロスアセットおよびクロスプロトコル操作の場合、GetAgentは自然言語インタラクションでプロセスを簡素化します。ユーザーは日常言語で取引の意図を表現し、GetAgentは自動的に最適な戦略を照合し、市場の深さとスリッページのために最適化します。これにより、一般ユーザーが高度なWeb3取引に参加できるようになります。
(3) 自動取引システムとの相乗効果
GetAgentはスタンドアロンツールではなく、より広範な自動取引スタック内の中心的な意思決定ノードです。アップストリームでは、オンチェーンデータ、リアルタイム市場価格、ソーシャルメディアセンチメント、およびプロの研究の多次元フィードを取り込みます。構造化、主要情報要約、相関/ロジック分析などの内部ステップの後、戦略の意思決定フレームワークを形成します。ダウンストリームでは、自動取引システム、定量AIエージェント、およびコピートレードシステムに正確な意思決定参照とパラメータ推奨を出力し、システム全体の連携とリンクを可能にします。
(4) 効率向上におけるリスクと制約
AIによって可能になる効率向上を受け入れる一方で、関連するリスクには非常に注意を払う必要があります。GetAgentのシグナルがどれほど説得力があっても、「AIが提案し、人間が承認する」という基本原則は一貫しているべきです。Bitgetは研究開発に投資し、AI能力を強化し続ける中で、チームはGetAgentからのより正確な取引推奨を可能にすることに焦点を当てるだけでなく、完全な証拠に基づいた推論でその推奨の実現可能性を正当化する方法を積極的に模索しています。たとえば、なぜ特定のエントリーポイントが推奨されるのでしょうか？それは、テクニカル指標の収束によるものですか、それともオンチェーンのクジラアドレスに異常な流入が現れたためですか？
Bitgetの見解では、GetAgentの長期的な価値は、決定論的な取引結論を配信することだけではなく、トレーダーと取引システムが、どのような種類のリスクを負っているかをより良く特定し、リスクが現在の市場と一致しているかどうかを判断するのに役立ち、より合理的な取引判断を下せるようにすることです。
4. 取引効率とリスクのバランス：BlockSecによるセキュリティサポート
AI主導の取引効率向上においては、リスク管理は依然として見過ごせない中核的な問題です。Web3取引リスクの深い理解に基づいて、BlockSecは包括的なセキュリティ機能を提供し、ユーザーがAI搭載の取引利便性を享受しながら、潜在的なリスクを効果的に管理できるよう支援します。
データノイズと誤帰属リスクに対処するため、BlockSecのPhalcon Explorerは強力な取引シミュレーションとマルチソースクロス検証を提供します。これにより、操作的なデータと偽のシグナルがフィルタリングされ、ユーザーは真の市場トレンドを区別できるようになります。
戦略の混雑による市場リスクの緩和、MetaSleuthの資金フロー追跡機能は、リアルタイムで類似戦略全体での資本集中を特定し、流動性パニックリスクの早期警告を発し、ユーザーが取引戦略を調整するための実行可能な提案を提供します。
実行レイヤーの保護、MetaSuitesは承認診断機能を提供してリアルタイムで異常な承認を検出し、ユーザーがリスクのある承認を即座に失効できるようにします。これにより、権限の乱用または誤った実行による資金損失の可能性が効果的に低減されます。
第3章：AI時代のWeb3攻防の進化と新しいセキュリティパラダイム
AIは取引効率を向上させる一方で、攻撃をより速く、よりステルスにし、より破壊的にします。Web3の分散型アーキテクチャは、必然的に責任の断片化につながり、スマートコントラクトの合成可能性は、システムリスクへの波及の可能性をもたらし、基盤モデルの広範な採用は、脆弱性の理解と攻撃パスの生成のスキルバーをさらに低下させます。このような文脈では、攻撃はエンドツーエンドの自動化と産業規模の実行へと進化しています。
これに対応するため、セキュリティ防御は、従来の「より良い検出」の概念から、「実行可能でリアルタイムのクローズドループ処理」へと進化する必要があります。ボットが取引を実行する特定シナリオでは、これは、承認管理、誤った実行の防止、およびシステム連鎖反応リスクにおけるエンジニアリング中心のガバナンスを意味し、AI時代のWeb3セキュリティの新しいパラダイムを確立します。
1. AIがWeb3の攻撃方法とリスクプロファイルをどのように再形成するか
Web3では、セキュリティの闘いは、脆弱性が存在するどうかだけではなく、その分散型アーキテクチャに起因する責任の断片化に深く根ざしています。プロトコルを例にとると、コードはプロジェクトチームによって開発および展開されます。ユーザーインターフェースは、別のチームによって保守される可能性があります。トランザクションは、ウォレットとルーティングプロトコルを通じて開始されます。資金は、DEX、レンディングプロトコル、クロスチェーンブリッジ、アグリゲーターを移動します。そして最終的に、オン/オフランプは中央集権型プラットフォームによって処理されます。この背景に対して、セキュリティインシデントが発生した場合、プロセスのどのノードも、制御範囲が非常に狭いため、全責任を負うべきではないと主張できます。攻撃者は、この構造的な断片化を効果的に利用して、複数の弱いノードにわたる多段階攻撃チェーンをオーケストレーションし、単一のエンティティがグローバルな制御を持たない状況を作り出し、成功した攻撃実行を可能にする可能性があります。
AIの導入は、この構造的な弱点をさらに顕著にします。攻撃パスは、AIシステムが検索、生成、再利用するのが容易になり、リスク伝播の速度は、人間の協調の天井を一貫して前例のないレベルで超えるでしょう。その時、従来の人間駆動のインシデント対応は時代遅れになるでしょう。スマートコントラクトレイヤーへの脆弱性によって導入されるシステムリスクは、警報的なものではありません。DeFiの合成可能性は、小さなコーディングミスを依存関係チェーンに沿って急速に増幅させ、最終的にエコシステムレベルのセキュリティカタストロフィーにエスカレートさせることを可能にします。一方、オンチェーン資金決済の不可逆性は、応答ウィンドウを数分に圧縮します。
BlockSecのDeFiセキュリティインシデントライブラリによると、2024年の暗号セクター全体でのハッキングと悪用による総損失は20億ドルを超え、DeFiプロトコルは引き続き主要なターゲットとなっています。これらの数字は、セキュリティへの業界支出が増加し続けているにもかかわらず、攻撃は依然として頻繁に発生しており、しばしば単一インシデントでの損失が大きく、破壊的な影響を及ぼしていることを明確に示しています。スマートコントラクトが金融インフラストラクチャのコアコンポーネントとなるにつれて、脆弱性はもはや単なるエンジニアリング上の欠陥ではなく、悪意を持って武器化される可能性のあるシステム的な金融リスクの一種であることが多いのです。
AIが攻撃サーフェスを再形成するもう1つの側面も明らかです。攻撃チェーンの経験駆動型および手動ステップは、エンドツーエンドの自動化へと移行します。
第一に、脆弱性の発見と理解の自動化。基盤モデルは、コードの読み取り、意味論的抽象化、論理的推論に特に優れています。複雑なコントラクトロジックから潜在的な弱いリンクを迅速に抽出し、正確なエクスプロイトトリガー、トランザクションシーケンス、およびコントラクト呼び出し構成を生成し、エクスプロイトのスキルバーを大幅に低下させます。
第二に、エクスプロイトパス生成の自動化。近年、業界の研究では、大規模言語モデル（LLM）をエンドツーエンドのエクスプロイトコードジェネレーターに適合させ始めています。LLMを特殊なツールチェーンと組み合わせることで、特定のコントラクトアドレスとブロック高さで、関連情報を収集し、コントラクトの動作を解釈し、コンパイル可能なエクスプロイトコントラクトを生成し、過去のブロックチェーン状態に対して検証するという自動化プロセスを構築できます。これは、効果的な攻撃技術が、もはや少数のトップクラスのセキュリティ研究者による手動チューニングだけに依存するのではなく、スケーラブルで本番環境のような攻撃パイプラインにエンジニアリングできることを意味します。
より広範なセキュリティ研究は、このトレンドをさらに支持しています。CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）の説明があれば、GPT-4は、特定のテストセット内で動作するエクスプロイトコードを生成する高い成功率を示しています。この現象は、自然言語の脆弱性説明から実行可能な攻撃コードへの変換が急速に簡素化されることを示唆しています。エクスプロイトコード生成が、いつでも呼び出せる成熟した機能になりつつある場合、大規模な攻撃が現実に起こるでしょう。
Web3では、スケーリングされた攻撃の増幅効果は2つの方法で表されます。
第一に、パターンベースの攻撃。敵対者は、同様のアーキテクチャと脆弱性クラスを共有するコントラクトを大量にスキャンするために同じプレイブックを適用し、ターゲットを特定し、次にターゲットをバッチでプローブおよびエクスプロイトします。
第二に、マネーロンダリングと詐欺のサプライチェーンの形成。これにより、悪意のあるアクターが、完全なインフラストラクチャスタックを自分で構築することなく運用できるようになります。たとえば、Telegramのようなプラットフォーム上の中国語話者のエスクロー風不正市場は、マネーロンダリング、搾取されたデータの取引、およびより深刻な形態の犯罪サービスなどのサービスを促進する成熟した市場へと進化しました。さらに、Telegram上の不正市場は、ディープフェイクメーカーを含む特殊な詐欺ツールを提供しています。この種のプラットフォームベースの犯罪活動のための安定したサービス供給は、敵対者がエクスプロイト計画とパスをより速く生成できるだけでなく、盗まれた資金のためのマネーロンダリングツールキットを迅速に取得できるようになります。かつては単一の技術的エクスプロイトであったものが、本格的な不正産業の一部にエスカレートする可能性があります。
2. AI主導のセキュリティ防御システム
AIが攻撃者のプレイブックをアップグレードするにつれて、セキュリティ機能が人間の専門知識に依存する従来のものを再現可能でスケーラブルなエンジニアリングシステムに変えることができれば、防御側にも中核的な価値をもたらすことができます。このような防御システムは、3つのレベルの能力をアンカーとする必要があります。
(1) スマートコントラクトコード分析と自動監査
スマートコントラクト監査におけるAIの主な利点は、断片化された監査知識を構造システムに活用できる能力です。従来の静的分析および形式検証ツールは、決定論的なルールに優れていますが、複雑なビジネスロジック、マルチコントラクトの合成可能性と呼び出し、および暗黙の仮定にしばしば苦労し、偽陰性および偽陽性のデッドロックに陥ります。しかし、LLMは、意味論的解釈、パターン抽象化、およびファイル間推論において明確な強みを提供し、迅速なコントラクト理解と予備的なリスク表面化のための事前監査レイヤーとして適しています。
それにもかかわらず、AIは従来の監査ツールを置き換えることを意図していません。むしろ、効率的で自動化された監査パイプラインでこれらのツールをオーケストレーションするスレッドとしてますます機能します。実際には、AIモデルは最初にコントラクトの意味論的要約、考えられるリスク項目、および plausibility のあるエクスプロイトパスを生成できます。次に、それを静的または動的分析ツールに渡して、ターゲットを絞った検証を行います。最後に、AIは検証結果、証拠連鎖、エクスプロイト条件、および修正推奨事項を構造化された監査可能なレポートに統合します。AIは理解のため、ツールは検証のため、人間は意思決定のためという、この役割分担は、将来のスマートコントラクト監査において永続的なエンジニアリングモデルになる可能性が高いです。
(2) 異常トランザクション検出とオンチェーン行動パターン認識
この分野では、AIは主に公開されているが非常に混沌としたオンチェーンデータを、実行可能なセキュリティ関連シグナルに変換するために使用されます。オンチェーンの主な課題は、データの不足ではなく、ノイズの過負荷です。高頻度で取引するボット、分割転送、クロスチェーンホップ、および複雑なコントラクトルーティングは絡み合っており、単純な閾値ベースのルールでは異常の特定が効果的ではありません。
AIは、これらの複雑な設定により適しています。シーケンスモデリングやグラフベースの相関分析などの技術により、AIシステムは、権限例外、異常に密なコントラクト呼び出しアクティビティ、または既知のリスクエンティティへの間接的な接続など、一般的な攻撃クラスに関連する前駆的な動作を特定できます。また、下流のリスクエクスポージャーを継続的に計算することもでき、セキュリティチームは資金の移動、影響を受ける範囲、および傍受のための残りの時間ウィンドウを明確に追跡できます。
(3) リアルタイム監視と自動応答
本番環境では、防御機能を実装するには、ワンオフ分析ツールではなく、常時稼働するセキュリティプラットフォームが必要です。BlockSecのPhalcon Securityが好例となるでしょう。その目標は、事後検証と改善ではなく、3つの主要機能を通じて、応答ウィンドウ内で可能な限りリスクを傍受することです。ブロックチェーンとメモリプールのレベルでのリアルタイム監視、異常な行動認識、および自動応答。
複数の実際のWeb3攻撃にわたって、Phalcon Securityは、トランザクション動作、コントラクトインタラクションロジック、および機密操作を継続的に監視することにより、潜在的な攻撃シグナルを早期に特定しました。ユーザーは自動処理ポリシー（コントラクトの一時停止や疑わしい転送のブロックなど）を設定でき、攻撃が完了する前にリスクの伝播を防ぐことができます。これらの機能の主な価値は、「より多くの問題を検出する」ことだけではなく、セキュリティ防御が自動化された攻撃に匹敵する応答速度を達成できるようにすることであり、Web3セキュリティをパッシブで監査中心のモデルから、プロアクティブでリアルタイムの防御システムへと移行させます。
3. スマート取引と機械実行シナリオにおけるセキュリティ課題と対策
取引では、手動確認がクローズドループの機械実行に徐々に置き換えられています。同時に、セキュリティの重心は、コントラクトの脆弱性から、権限管理と実行パスセキュリティへと移動します。
まず、ウォレットセキュリティ、秘密鍵管理、および承認リスクが著しく増大します。AIエージェントは頻繁にツールやコントラクトを呼び出し、必然的にトランザクション署名とより複雑な承認構成がさらに頻繁に必要になります。秘密鍵が侵害されたり、承認範囲が広すぎたり、承認されたオブジェクトが詐称されたりすると、資金損失は非常に短時間で拡大する可能性があります。ユーザーにさらに注意を払うように促すような従来の推奨事項は、機械実行ワークフローでは効果がなくなります。これらのシステムは、人間の介入を最小限に抑えるように設計されており、その結果、ユーザーはすべての自動化されたアクションをリアルタイムで監視できません。
同時に、AIエージェントと支払いプロトコル（x402など）は、承認の乱用と誤った実行の、より隠れた微妙なリスクをもたらします。x402のようなプロトコルは、HTTP経由でAPI、アプリケーション、およびAIエージェントがインスタントステーブルコイン支払いを行うことを可能にし、運用効率を向上させますが、機械がワークフロー全体で自律的に支払いを行い、機能を呼び出す能力も提供します。これにより、敵対者のための新しいパスが作成されます。彼らは、防御を回避するために、誘発された支払い、呼び出し、承認、およびより悪意のあるアクションを、通常のプロセスとして偽装する可能性があります。
同時に、AIモデル自体も、プロンプトインジェクション攻撃、データポイズニング、または敵対的入力の下で、一見準拠しているが誤ったアクションを実行する可能性があります。ここでの中心的な問題は、x402が「良い」か「悪い」かではなく、取引パイプラインがスムーズかつ自動化されるほど、より厳格な権限境界、支出制限、取り消し可能な承認、および完全な監査と再生能力を強制することがさらに重要になるということです。これらの制御がないと、小さなエラーは大規模な、自動化された、連鎖的な損失に拡大する可能性があります。
最後に、自動化された取引は、システム連鎖反応を引き起こす可能性もあります。多数のAIエージェントが類似のシグナルソースと戦略テンプレートに依存する場合、市場への集約された共鳴影響は深刻になります。単一のトリガーは、大規模な同時売買、注文キャンセル、またはクロスチェーン転送を引き起こす可能性があります。これはボラティリティを大幅に増幅し、大規模な清算と流動性パニックにつながるでしょう。攻撃者は、誤解を招くシグナルを発行したり、局所的な流動性を操作したり、主要なルーティングプロトコルを攻撃したりすることで、この均一性を悪用し、オンチェーンとオフチェーンの両方で連鎖的な障害を引き起こす可能性もあります。
言い換えれば、機械取引は、従来の個々の運用リスクを、より破壊的な形態の集団行動リスクへとエスカレートさせます。このリスクは、必ずしも悪意のある攻撃に起因するものではありませんが、高度に一貫した自動化された「合理的な決定」に起因する可能性もあります。すべての機械が同じロジックに基づいて同じ決定を下すと、システムリスクが発生する可能性があります。
したがって、インテリジェント取引時代のより持続可能なセキュリティパラダイムは、単にリアルタイム監視を強調するだけでなく、上記3種類の のリスクに対する具体的なエンジニアリングソリューションを意味します。
- 階層化された承認と自動ダウングレードメカニズムにより、承認制御の失敗の場合の損失上限を厳格に制限し、単一の権限侵害がグローバルな損失につながらないようにします。
- 実行前のシミュレーションと推論チェーン監査技術により、外部操作によって誘発された誤った実行と悪意のあるアクションを効果的に傍受し、各自動化された取引が論理的に健全であることを保証します。
- 均一化解除戦略、サーキットブレーカー設計、およびクロスエンティティコラボレーションにより、システム的な連鎖効果を防ぎ、単一の市場変動が業界全体の危機にエスカレートしないようにします。 これにより、セキュリティ防御は機械実行速度に追いつき、主要なリスクポイントでより早期で、より着実で、より効果的な介入を可能にし、インテリジェント取引システムの安全で安定した運用を保証できます。
第4章：Web3リスク管理、AML、リスク識別におけるAIアプリケーション
Web3スペースにおけるコンプライアンスの課題は、単に匿名性によって駆動されるだけでなく、いくつかの複雑な要因と深く絡み合っています。匿名性と追跡可能性の間の緊張、クロスチェーンおよびマルチプロトコルインタラクションによって引き起こされるパス爆発の問題、およびDeFiとCEX間の制御レベルの違いに起因する断片化された応答です。この分野におけるAIの主な機会は、大量のオンチェーンノイズデータを実行可能なリスクインサイトに変えることです。アドレスプロファイリング、資金パス追跡、およびコントラクト/エージェントリスク評価を完全なクローズドループにリンクし、これらの機能をリアルタイムアラート、アクションオーケストレーション、および監査可能な証拠チェーンに変えます。
AIエージェントと機械決済の出現により、コンプライアンスセクターは、プロトコル適応と責任定義における新たな課題に直面します。RegTech（規制技術）のモジュール化された自動化インターフェースへの進化は、業界の避けられないトレンドになるでしょう。
1. Web3リスク管理とコンプライアンスにおける構造的課題
(1) 匿名性と追跡可能性の間の対立
Web3コンプライアンスにおける最初の中心的な対立は、匿名性と追跡可能性の共存です。オンチェーントランザクションは透明で不変であり、理論的にはすべての資金の流れを追跡可能にします。しかし、オンチェーンアドレスは現実世界のアイデンティティに直接対応しません。市場参加者は、アドレスを頻繁に変更したり、資金転送を分割したり、仲介コントラクトを使用したり、クロスチェーンアクティビティに従事したりすることで、「追跡可能」を「追跡可能だが帰属が困難」に変えることができます。その結果、資金の流れは追跡可能であっても、資金の真の管理者を特定することは重大な課題となります。
したがって、Web3のリスク管理とマネーロンダリング対策（AML）は、従来の金融のように、アカウント登録と中央集権型クリアリングにのみ依存して責任を割り当てることはできません。代わりに、行動パターンと資金の流れに基づいた包括的なリスク評価システムを開発する必要があります。アドレスを同じエンティティから特定およびグループ化する方法、資金の出所と行き先、どのプロトコル内でどのようなインタラクションが発生するか、そしてこれらのインタラクションの背後にある真の目的を決定することです。これらの詳細は、リスクの明確な状況を構築するために不可欠です。
(2) クロスチェーンとマルチプロトコルインタラクションのコンプライアンスの複雑さ
Web3では、資金の流れが単一のチェーンまたはプロトコル内に留まることはめったにありません。代わりに、クロスチェーンブリッジング、DEXスワップ、レンディング、デリバティブ取引、および追加のクロスチェーンアクションなどの複雑な操作がしばしば関与します。資金パスが長くなるにつれて、コンプライアンスの課題は、疑わしいトランザクションの検出から、ドメイン全体にわたるパス全体の意図と結果を理解することへと移行します。これをさらに困難にするのは、パスの各ステップは正常に見える（たとえば、標準的なトークンスワップや流動性の追加）かもしれませんが、これらのステップが組み合わさると、資金の出所を混乱させたり、違法な現金化をサポートしたりする可能性があり、コンプライアンスの特定を特に困難にします。
(3) シナリオの分岐：DeFiとCEX間の規制の違い
3番目の中心的な課題は、DeFiとCEX間の規制フレームワークと執行能力における実質的なギャップに起因します。CEXは、完全なアカウントシステム、厳格な預金および引き出し管理、および中央集権型リスク管理と資金凍結能力を特徴とする、強力な制御フレームワークを本質的に提供します。これにより、義務ベースのフレームワークを通じて規制要件を施行しやすくなります。
対照的に、DeFiは、公開金融インフラストラクチャとして、「弱い制御レイヤーと強い合成可能性」で運用されます。多くの場合、プロトコル自体には資金を凍結する機能がありません。代わりに、実際のリスク制御ポイントは、フロントエンドインターフェース、ルーティングプロトコル、ウォレット承認、ステーブルコイン発行者、およびオンチェーンインフラストラクチャなどのいくつかのノードに分散しています。
これは、同じリスクがCEX環境では疑わしい預金/引き出しおよびアカウントの異常として現れる可能性がある一方で、DeFiでは、異常な資金パス、コントラクトインタラクションロジックの問題、または不規則な承認動作として現れる可能性があることを意味します。両方のシナリオで包括的なコンプライアンスを確保するには、さまざまなコンテキストで資金の真の意図を理解し、制御アクションをさまざまな制御レイヤーに柔軟にマッピングできるシステムを確立する必要があります。
2. AI駆動のAML実践
上記のような構造的な課題を考慮すると、Web3 AMLドメインにおけるAIの主な価値は、「コンプライアンスレポートの生成」ではなく、複雑なオンチェーン資金の流れとインタラクションロジックを実行可能なコンプライアンスループに変えることにあります。異常リスクを早期に検出し、リスク原因のより明確な説明を提供し、執行アクションをより迅速にトリガーし、完全で監査可能な証拠チェーンを維持します。
AMLの取り組みの最初のステップは、アドレスプロファイリングと行動分析です。このプロセスは、アドレスの単純なラベリングを超え、より深い行動コンテキストでそれらを分析することを含みます。アドレスが頻繁にどのコントラクトやプロトコルとやり取りするかを調べ、資金が過度に集中したソースから来ているかどうかを判断し、資金の分割と統合など、典型的なマネーロンダリングパターンを示すトランザクションパターンをチェックし、高リスクエンティティ（ブラックリストに載ったアドレスや疑わしいプラットフォームなど）への直接的または間接的な接続を評価します。
大規模モデルとグラフ学習技術の組み合わせは、一見断片化されて無関係なトランザクションレコードを、同じ個人または犯罪ネットワークに属する可能性が高い構造化エンティティに集約することにより、このプロセスで重要な役割を果たします。これにより、コンプライアンスアクションは、個々のアドレスの監視から、実際の制御エンティティに焦点を移すことができ、コンプライアンスプロセスの効率と精度を大幅に向上させます。
これを基盤として、資金フロー追跡とクロスチェーントレーシングは、リスクの意図とその最終的な結果を接続する上で重要な役割を果たします。クロスチェーンアクションは、単にチェーンAからチェーンBへトークンを転送することではありません。それらはしばしば、資産形式の変換、資金パスの不明瞭化、および新しい仲介リスクの導入を伴います。AIの主な役割は、下流の資金の流れを追跡し、継続的に更新することです。疑わしいソース資金が移動し始めると、システムは、その移動の各ステップを正確に追跡するだけでなく、CEX預金アドレスやステーブルコイン発行者コントラクトなどのどの主要ノードが接近しているかをリアルタイムで評価し、凍結、調査、または傍受できるノードを特定する必要があります。これも、業界が事後分析よりもリアルタイムアラートをますます重視する主な理由です。一度資金が不可逆的な拡散フェーズに入ると、それらを凍結および回収するコストは大幅に増加し、そのようなアクションの成功率は大幅に低下します。
さらに、スマートコントラクトとAIエージェントの行動リスク評価は、リスク制御の視点を単純な資金の流れから実行ロジックレベルに拡張します。コントラクトリスク評価の主な課題は、ビジネスロジックの複雑さと、複合関数呼び出しの頻度です。
従来のルールと静的分析ツールは、関数、コントラクト、およびプロトコル間の暗黙の仮定を見逃しやすく、リスク識別の失敗につながります。AIは、深い意味論的理解と敵対的仮説生成により適しています。まず、コントラクトの主要な状態変数、権限境界、資金フロー規則、外部依存関係、およびその他のコア情報を明確にし、次に異常な呼び出しシーケンスをシミュレーションおよび検証して、コントラクトレベルで潜在的なコンプライアンスリスクを正確に特定します。
エージェント行動リスク評価は、「戦略と権限管理」に焦点を当てています。AIエージェントは、承認された範囲内でどのようなアクションを実行しましたか？異常な呼び出し頻度または規模を示しましたか？異常なスリッページや流動性の低さなどの不利な市場条件で取引を継続しましたか？これらのアクションは、事前に定義されたコンプライアンス戦略に準拠していますか？これらのすべての動作はリアルタイムで記録され、スコアで定量化され、リスク閾値を超えた場合に自動的にダウングレードまたはサーキットブレーカーメカニズムをトリガーする必要があります。
これらのコンプライアンス機能を真に業界の生産性に変えるには、明確な製品化の道が必要です。基盤レベルでは、マルチチェーンデータとセキュリティインテリジェンスの深い統合。中層では、エンティティプロファイリングと資金パス分析エンジンの開発。上位層では、リアルタイムリスクアラートと執行プロセスオーケストレーション機能の提供。外層では、標準化された監査レポートの出力と証拠チェーンを保持する能力。製品化の必要性は、コンプライアンスとリスク管理の課題は、個々の分析の精度にあるのではなく、継続的な運用の適応性にあるからです。コンプライアンスルールは規制需要とともに進化し、悪意のある戦術は常にエスカレートし、オンチェーンエコシステムは絶えず進化しています。
継続的な学習、継続的な更新、および永続的な追跡可能性を備えた体系的な製品のみが、これらの動的な変化に対処できます。
オンチェーンリスク識別とAML機能を真に効果的にするには、鍵は個々のモデルの精度にあるのではなく、継続的に動作し、監査可能で、協力的なエンジニアリングシステムとして製品化できるかどうかにあります。たとえば、BlockSecのPhalcon Compliance製品は、単に高リスクアドレスをタグ付けするだけではないという中心的なアイデアに基づいています。代わりに、リスク検出、証拠保持、および後続のアクションプロセスを包括的なクローズドループにリンクします。これは、アドレスラベリングシステム、行動プロファイリング、クロスチェーン資金パス追跡、および多次元リスクスコアリングメカニズムを通じて実現され、Web3スペースにワンストップコンプライアンスソリューションを提供します。
AIとエージェントが取引や実行に広く関与している業界では、このようなコンプライアンス機能の重要性がさらに高まっています。リスクは、もはや「悪意のあるアカウント」による積極的な攻撃に限定されません。誤って実行された自動化された戦略や権限の誤用による受動的な違反からも生じる可能性があります。コンプライアンスロジックをトランザクションと実行チェーンに移行し、資金が不可逆的な決済を完了する前にリスクを識別およびフラグ付けできるようにすることは、インテリジェント取引時代のディスク管理システムの中核コンポーネントになりつつあります。
3. 機械取引時代の新しいコンプライアンス
取引モデルが「Human-Machine Interface（HMI）」から「機械API呼び出し」へと移行するにつれて、一連の新しいコンプライアンス課題が生じます。規制の焦点は、トランザクション行動自体だけでなく、これらのトランザクションが依存するプロトコルと自動化メカニズムにも拡大します。x402プロトコルの議論の重要性は、機械間支払いをよりスムーズにするだけでなく、HTTPインタラクションプロセスに支払い機能を深く組み込み、「エージェント経済」の自動決済モデルを可能にすることにあります。
これらのメカニズムがスケーリングされると、コンプライアンスの焦点は、「どのような承認と制約の下で機械が支払いを行い、取引を実行するか」へと移行します。これには、エージェントのID、資金提供制限、戦略的制約、支払い目的、および異常な支払いサイクルまたは誘引行動の有無が含まれます。これらすべての情報は、完全に記録され、監査可能である必要があります。
これに密接に続くのが、責任定義の課題です。AIエージェント自体は法的実体ではありませんが、個人または機関を代表してトランザクションを実行でき、金銭的損失またはコンプライアンスリスクにつながる可能性があります。エージェントの決定が外部ツール、データ、またはサードパーティ（データAPIや取引実行サービスなど）からの有料サービスに依存する場合、責任の定義は不明確になり、開発者、オペレーター、ユーザー、プラットフォーム、およびサービスプロバイダーが含まれます。
より実用的で実行可能なエンジニアリングアプローチは、アカウントアビリティの追跡可能性をシステムの設計の中核に統合することです。すべての大規模なアクションは、自動的に構造化された決定チェーン（トリガーシグナルのソース、リスク評価プロセス、シミュレーション結果、承認範囲、および実行されたトランザクションパラメータを含む）を生成する必要があります。主要な戦略とパラメータのバージョン管理、および完全な再生機能のサポートが必要です。このように、問題が発生した場合、戦略ロジックエラー、データ入力ミス、承認構成の問題、またはツールチェーンへの悪意のある攻撃など、根本原因を迅速に特定できます。
最後に、RegTechの進化は、従来の「事後スクリーニングツール」から、「継続的な監視と強制可能な制御のためのインフラストラクチャ」へと移行します。これは、コンプライアンスが単一の部門によって管理される内部プロセスではなく、標準化されたプラットフォーム機能のセットになることを意味します。ポリシーレイヤーは、規制要件とリスク制御ルールを実行可能なコード（ポリシー・アズ・コード）に変換します。実行レイヤーは、資金の流れと市場参加者の行動を監視し、制御レイヤーは、取引遅延、資金制限、リスク隔離、および緊急凍結などのコアアクションを管理します。コラボレーションレイヤーは、検証可能な証拠をステークホルダー（取引所、ステーブルコイン発行者、法執行機関など）に迅速に提供し、タイムリーなアクションを可能にします。
機械支払いと機械取引が標準化されるにつれて、コンプライアンス機能も同様のインターフェースと自動化のアップグレードを経る必要があることを思い出させてくれます。
そうでなければ、機械取引の高速実行と手動コンプライアンスの遅い応答との間に、埋めがたいギャップが生じるでしょう。AI技術は、リスク管理とAMLがインテリジェント取引時代の基盤インフラストラクチャになる機会を提供します。より早期の警告、より高速なコラボレーション、およびより実行可能な技術的手段を提供することにより、リスクは最小限のインパクトウィンドウ内で最小限に抑えられ、Web3産業のコンプライアンス開発にコアサポートを提供します。
結論
振り返ってみると、AIとWeb3の統合は単なる技術的なアップグレードではなく、包括的なシステムシフトであることが明らかです。取引は徐々に機械実行へと移行しており、同時に攻撃はより自動化され、スケーリングされています。このプロセスにおいて、セキュリティ、リスク管理、およびコンプライアンスは、従来の「サポート機能」から、インテリジェント取引システムの不可欠なインフラストラクチャへと移行しています。効率とリスクは、別々の段階で発生するのではなく、互いに絡み合い、共に成長しています。システムが高速に動作するほど、リスク管理に対する需要は高まります。
取引では、AIとエージェントシステムにより、情報へのアクセスと取引の実行が容易になり、人々が市場に参加する方法が変化し、より多くのユーザーがWeb3取引に参加できるようになりました。しかし、これにより、混雑した戦略や実行エラーなどの新しいリスクも発生しました。セキュリティの観点からは、脆弱性の発見、攻撃生成、およびマネーロンダリングの自動化はリスクを集中させ、それらがより迅速にエスカレートし、防御システムの応答性と有効性に対する要求を高めています。リスク管理とコンプライアンスの分野では、アドレスプロファイリング、パス追跡、および行動分析技術は、単純な分析ツールから、リアルタイム処理能力を備えたエンジニアリングシステムへと進化しました。x402のような機械支払いメカニズムの出現は、機械がどのように承認され、制約され、監査されるかの探求へとコンプライアンス問題をさらに押し進めました。
これらすべては、明確な結論につながります。インテリジェント取引の時代において、真に希少なのは、より高速な意思決定やより積極的な自動化ではなく、機械実行の速度に匹敵できるセキュリティ、リスク管理、およびコンプライアンス機能です。これらの機能は、事後修復のための受動的なプロセスではなく、実行可能で、合成可能で、監査可能なシステムとして設計される必要があります。
取引プラットフォームにとっては、取引効率を向上させながらも、リスク境界、論理的証拠連鎖、および人間の規制メカニズムをAIシステムに深く統合して、効率とセキュリティのバランスを維持する必要があることを意味します。セキュリティとコンプライアンスプロバイダーにとっては、資金が制御不能になる前に監視、早期警告、およびブロック機能を前面に押し出し、プロアクティブな防御とリアルタイム応答システムを構築することを意味します。
BlockSecとBitgetは、近い将来、インテリジェント取引システムの持続可能な開発の鍵は、AI技術を最初に採用した者が誰かではなく、機械実行可能性と機械的制約の両方を同時に実装できる者が誰かであることに同意します。効率とリスク管理が共に進化して初めて、AIはシステムリスクの増幅器ではなく、Web3取引エコシステムの真の長期的な推進力となることができます。
Web3とAIの統合は、業界開発の避けられないトレンドであり、セキュリティ、リスク管理、およびコンプライアンスは、このトレンドの安定した成長を保証するコア保証です。BlockSecは、Web3セキュリティへの注力を深め、技術革新と製品イテレーションを通じて、より強力で信頼性の高い保護とコンプライアンスサポートを提供します。Bitgetのような業界パートナーと共に、インテリジェント取引時代の健全で持続可能な成長を促進することを目指します。
