序章
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。AIはもはや、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。その代わりに、AIは取引効率と意思決定の質の中心的な推進力となり、取引の開始、実行、そして資本の流れといった一連のプロセス全体に深く組み込まれるようになりました。大規模言語モデル（LLM）、AIエージェント、自動化された実行システムが成熟するにつれて、取引パラダイムは、従来の「人間主導、機械支援」モデルから、新しい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つの固有の特性、すなわち公開データ、プロトコルの構成可能性、および不変の決済によって、特異的に増幅されます。これらは一体となって強力な二重性をもたらします：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です。
この変革は、3つの明確で同時進行する現実の中で形作られています：
- 新たな取引現実：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プロトコルなどのイノベーションを通じて、AIは直接的な機械間決済や呼び出しを促進し、機械実行可能な取引システムの台頭を加速させています。
- リスクと攻撃ベクトル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。リスクは現在、人間が対応し介入する能力を一貫して上回る速度で伝播しています。
- 再定義されたセキュリティ、リスク制御、およびコンプライアンスの必要性：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、およびコンプライアンス自体が、エンジニアリングされ、自動化され、モジュール化されなければなりません。効率は、エンジニアリングされた制御と一致させる必要があります。
このような業界の背景を受けて、BlockSecとBitgetはこのレポートを発表します。「AIを使用すべきか？」という基本的な問いを超え、より差し迫った実践的な問いに取り組んでいます。取引、実行、決済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、リスク制御、およびコンプライアンス能力を再構築しなければならないでしょうか？私たちは、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、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体系的に検討します。
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、閉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—公開データ、構成可能なプロトコル、不変の決済—は、自動化によるリターンと、運用上の障害や悪意のある攻撃によるコストの両方を増幅します。この根本的な特性により、Web3における防御とコンプライアンスの議論は、単に既存のプロセスにAIツールを適用することではなく、取引、リスク制御、セキュリティ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、包括的かつ体系的なパラダイムシフトを構成するものであると決定づけられます。
1. 金融取引とリスク制御におけるAIの能力向上：補助ツールから自律意思決定システムへ
金融取引とリスク制御におけるAIの役割の変化を進化の連鎖として捉えると、最も重要な区別は、システムが閉ループ実行能力を有し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として機能しました。そのコアロジックは、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、および固定リスク制御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において利点を提供しました。しかし、その欠点は顕著でした：新しいビジネスモデルや敵対的攻撃への反応が非常に遅いことです。
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、最終的には非持続的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損なわれました。
機械学習の導入により、リスク制御は統計的パターン認識のフェーズに入りました。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、リスク検出カバレッジを著しく改善しました。しかし、このモデルは歴史的なラベル付きデータと安定したデータ分布に高度に依存していました。それは、分布ドリフトという古典的な問題に苦しみます：歴史的データで学習されたパターンは、市場条件の変化や攻撃手法の進化により、ライブ環境では時代遅れになる可能性があり、モデル精度の急激な低下につながります。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エージェントの出現は、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、より賢い—高度な認知能力と推論能力を持つ—ことだけでなく、より有能である—包括的なプロセスオーケストレーションと実行能力を備えている—ことです。それはリスク管理を、従来の単一点予測から、フルプロセス、閉ループ処理へと引き上げます。これには、異常なシグナルの識別、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、および監査可能な記録の生成といった完全なシーケンスが含まれます。言い換えれば、AIは潜在的な問題を示すことから、問題をアクション可能な状態にするまで進化しました。
取引の front においても同様の進化が見られます：レポートの読解、メトリクスの分析、戦略のコーディングといった従来の人的サイクルから、AI主導の、マルチソースデータ取り込み、戦略生成、注文実行、および取引後分析と最適化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成長しています。
しかし、この変化は重要な注意点をもたらします：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。人的操作エラーは通常、低頻度で一貫性がありません。対照的に、機械エラーは頻繁で、再現可能であり、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、金融システムにおけるAIの応用における真の課題は、「それが可能か？」ではなく、「明確に定義された執行可能な境界内でそれが可能か？」です。これらの境界には、明示的な許可範囲、資本限度、許容される契約インタラクション範囲、および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ドメインにおいて、主にオンチェーン取引の不変性により、著しく増幅されます—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. Web3の技術アーキテクチャがAIに与える増幅効果：公開、構成可能、不変
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と交差したときの複合効果は何でしょうか？答えは、Web3の技術アーキテクチャはフォースマルチプライヤーとして機能し、AIの効率上の利点と固有のリスクの両方を増幅するということです。
これは、自動取引効率の指数関数的な向上を可能にする一方で、リスクの潜在的な範囲と深刻さを大幅に拡大します。この増幅効果は、Web3の3つの構造的特性—公開データ、プロトコルの構成可能性、および不変の決済—の収束に由来します。
ポジティブな側面から見ると、AIがWeb3に惹かれる主な理由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。これは、従来の金融が一致させようと苦労しているリスク制御とコンプライアンスにとって、透明性の利点を提供します—資金の流れの完全な軌跡、プロトコル間インタラクションパス、および資金の集約と分散のプロセスを単一の統合された台帳で観察できます。
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」（明確なIDマーカーを欠いており、実世界の実体に直接リンクするのが困難）であり、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重度に断片化されています。正当な取引行動が不明瞭な資金の流れと混在している場合、単純なルールベースシステムはそれらを効果的に区別するのにしばしば失敗します。その結果、オンチェーンデータから意味のある洞察を導き出すことは、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、および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、それ自体がコストのかかる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の構成可能性と不変性から生じます。プロトコルの構成可能性は、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、融資、分散型取引所（DEX）、デリバティブ、クロスチェーンブリッジなど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、この特性自体も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における軽微な脆弱性は、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。
不変性は、イベント後の状況を根本的に変えます。従来の金融では、誤った取引や詐欺的な取引は、キャンセル、支払い取り消し、または機関間補償メカニズムを通じて修正される可能性があります。Web3では、資金がクロスチェーン転送を完了したり、ミキシングサービスに入ったり、多数のアドレスに急速に分散されたりすると、回復の難しさが指数関数的に増加します。この特性は、業界がセキュリティとリスク制御の中心的な焦点を、従来の事後説明から事前の警告とリアルタイムブロッキングへと pivot させることを余儀なくさせます。効果的な損失軽減は、リスクイベントの前または中に介入する能力にかかっています。
3. CEXとDeFiの統合パスの分岐：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、実践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、それらの応用の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に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を応用する際、CEXとDeFiは自然に異なる強調点を開発します。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（事業確認）手順を実装し、取引限度を設定し、資金凍結と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識別、およびコンプライアンス文書の生成と監査証跡の維持における自動化の向上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、本質的に限られた介入能力（弱い制御プレーン）で運用されます。CEXのようにユーザーの資産を直接凍結することはできず、「弱い制御＋強い構成可能性」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、資産を凍結するための組み込みメカニズムがありません。したがって、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、およびリスク制御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といった、複数のポイントに分散されています。
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しなければならない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識別、およびアクション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に対して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することで、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、制御プレーンのこの分岐は、各ドメインのために構築されたAIシステムの性質を形成します。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、より永続的なオンチェーン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、その主な目的は早期リスク検出を可能にし、迅速で調整された対応を促進することです。両方のパスがエージェントベースシステムへと進化する一方で、それらの根本的な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によって強制されます。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、および許容される契約インタラクションのホワイトリスト登録といった、他のセーフガードに依存しなければなりません。
4. AIエージェント、x402、および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上に構築された単純な自動化であることがよくありました。AIエージェントは、汎用的な実行者へと飛躍します—動的にツールを選択し、複数ステップの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には、2つの条件が不可欠です：第一に、承認とリスク制御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むことで、2番目の条件に対処します。このイノベーションは、決済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キーなしで、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、単一ポイント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って「呼び出しの支払い > データの取得 > インサイトの生成 > 取引の実行」の継続的なサイクルにシームレスに関与します。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、自動化された詐欺および資金洗浄サービス呼び出しを促進する可能性があります；戦略生成標準化は、再現可能な攻撃パスの拡散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。取引とリスク制御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しなければなりません—機械が同時にアクション可能、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影を落とされます。
第2章：AIはWeb3取引の効率と意思決定ロジックをどのように再形成するか
1. Web3取引環境におけるコア課題とAIの介入ポイント
Web3取引における根本的な構造的問題は、分散した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断片化です。これはしばしば、目に見え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を生じさせます。ここで、AIは、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、最適な注文分布と実行パスを推奨することで、取引効率を改善する、重要なルーティングレイヤーとして機能します。
仮想通貨市場における高ボラティリティ、高リスク、情報非対称性の問題は長期間続いており、イベント主導の市場の動き中にはさらに増幅されます。AIは、断片化された情報を統合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、および研究資料からのデータを構造化・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するのを助け、意思決定における死角を減らします。 AI支援取引は新しいものではありませんが、その役割は、単純なリサーチ補助から、シグナル識別、センチメント分析、戦略生成といったコア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リングは、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応用の境界を強調する必要があります。現在の仮想通貨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、それは古典的な「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、自信度の明確な表現、および反対事実検証（すなわち、複数の次元にわたって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になります。
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より大きな重点を置いた、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。
これは、主要な市場変数、潜在的なリスクポイント、およびコア情報ハイライトを、よりアクセスしやすい形式で提示することにより、理解の障壁を低くし、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的としています。
オンチェーンボットとコピー取引は、実行サイドの自動化の普及トレンドを表します。それらのコア利点は、プロの取引戦略を再現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にあります。将来的には、コピー取引の重要なソースは、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、より複雑な問題にも変換します。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、市場容量と戦略の集中です。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動作すると、潜在的なリターンは急速に圧迫され、市場への影響コストとドローダウンは著しく増加する可能性があります。この効果は、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、および急激な流動性の変化が混雑した取引の負の外部性をさらに増幅する可能性のあるオンチェーン取引環境において特に増幅され、しばしば実現利益が期待をはるかに下回る結果となります。
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って進むほど、制約メカニズムと能力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。これらがない場合、「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。そのコアロジックは、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、および実行の閉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
ニュースの監視とデータの分析のための従来のワークフローは、ユーザーにウェブクロール、検索、分析における強力なスキルを要求します—これは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で、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といった複数の情報レイヤーにも深くアクセスしており、ユーザーが情報上の死角に陥ることを防ぎます。
同時に、GetAgentは強力なフィルタリングおよび蒸留能力を提供します。低品質トークンの誇大広告などのノイズを効果的に排除し、セキュリティ脆弱性アラートや大規模トークンアンロック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できます。最後に、GetAgentは、オンチェーントランザクションフロー、無数の発表、および研究レポートなどの、そうでなければ断片化される情報を集約し、直感的でアクション可能なロジックに変換します。例えば、ユーザーに「プロジェクトはソーシャルでの話題性は高いが、コア開発者の資金は着実に流出している」と直接伝え、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、取引決定をプロフェッショナルコマンド主導から、より正確な意図と戦略主導へと移行させます。ユーザーの過去の取引嗜好、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。例：「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すると、X–Y範囲内でグリッドボットを実行することを検討してください。」
複雑なクロスアセットおよびクロスプロトコル操作のために、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意図を表現し、GetAgentは最適な戦略を自動的にマッチングし、市場の深さとスリッページのために最適化し、一般ユーザーが洗練されたWeb3取引に参加できるようにします。
(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央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を経て、戦略のため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、およびコピー取引システムに、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) 効率向上に隠されたリスクと制約
AIによる効率向上を受け入れる一方で、関連するリスクには十分に警戒する必要があります。GetAgentのシグナルがいかに説得力があるように見えても、「AIが提案し、人間が承認する」という核となる原則は一貫して維持されるべきです。Bitgetが研究開発への投資を継続し、AI能力を強化するにつれて、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、その推奨の実現可能性を完全な証拠に基づいた推論で正当化する方法も積極的に模索しています。例えば、なぜ特定の参入ポイントが推奨されるのでしょうか？それは、テクニカル指標の集合によるものですか、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、単に決定論的な取引結論を提示することではなく、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識別し、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を助けることで、より合理的な取引決定を行え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を背景に、リスク制御は依然として見過ごせないコア問題です。Web3取引リスクの深い理解に基づき、BlockSecは包括的なセキュリティ機能を提供し、ユーザーがAIによる取引の利便性から恩恵を受けながら、潜在的なリスクを効果的に管理するのを支援します：
データノイズと誤属性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をフィルタリングし、ユーザーが本物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を緩和するため、MetaSleuthの資金フロー追跡機能は、類似戦略にわたる資本集中をリアルタイムで識別し、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アクション可能な提案を提供します。
実行レイヤーを保護するため、MetaSuitesは承認診断機能を提供して、異常な承認をリアルタイムで検出し、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することで、権限の乱用または誤った実行による資金損失の可能性を効果的に減らします。
第3章：AI時代のWeb3攻撃と防御の進化、そして新しいセキュリティパラダイム
AIが取引効率を向上させる一方で、攻撃もより速く、よりステルスで、より破壊的になります。Web3の分散型アーキテクチャは、自然に責任の断片化につながり、スマートコントラクトの構成可能性は、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ハードルをさらに下げます。この文脈では、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、「より良い検出」という従来の概念から、「アクション可能、リアルタイム、閉ループ処理」へと進化しなければなりません。ボットが取引を実行する特定のシナリオでは、これは、権限管理、誤った実行の防止、およびシステム的な連鎖反応リスクにわたるエンジニアリング中心のガバナンスを意味し、これにより、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は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、セキュリティの戦いは脆弱性が存在するのかどうかだけでなく、その分散型アーキテクチャに起因する責任の断片化により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デプロイされます。ユーザーインターフェースは、別のチームによって維持される可能性があります。トランザクションは、ウォレットや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、融資プロトコル、クロスチェーンブリッジ、およびアグリゲーターを通過します。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、プロセス内のどのノードも、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悪用し、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ことができます。
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、人間の調整の天井を一貫して前例のないレベルで超えるでしょう。その時までに、従来の人間主導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もたらされるシステムリスクは、警鐘を鳴らすものではありません。DeFiの構成可能性は、小さなコーディングミスが依存関係チェーンに沿って急速に増幅され、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にエスカレートすることを可能にします。一方、オンチェーン資金決済の不変性は、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年のハッキングと悪用による仮想通貨セクター全体の総損失は20億ドルを超え、DeFiプロトコルが依然として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、単一インシデントでの損失が大きく破壊的な影響を伴う攻撃が依然として頻繁に発生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になるにつれて、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できるシステム的な金融リスクの一種となっています。
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：攻撃チェーンにおけるかつての経験主導的で手動のステップは、エンドツーエンドの自動化へと向かっています。
第一に、脆弱性の発見と理解の自動化。基盤モデルは、コードの読解、意味論的な抽象化、および論理的推論に特に優れています。それらは、複雑な契約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、および契約呼び出し構成を生成し、悪用のスキルハードルを大幅に下げます。
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を専門的なツールチェーンと組み合わせることで、特定の契約アドレスとブロック高に関する自動化プロセスを構築し、関連情報を収集し、契約の動作を解釈し、コンパイル可能なエクスプロイト契約を生成し、過去のブロックチェーン状態に対して検証することができます。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にのみ依存するのではなく、スケーラブルで本番レベルの攻撃パイプラインにエンジニアリングできるようにな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傾向をさらに支持しています：GPT-4は、CVE（共通脆弱性公開脆弱性）の説明が与えられた場合、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、自然言語による脆弱性記述から実行可能な攻撃コードへの変換が急速に単純化されてい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、大規模攻撃が現実になります。
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。攻撃者は、同様のアーキテクチャと脆弱性クラスを共有する契約を大量にスキャンし、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するために、同じプレイブックを適用します。
第二に、資金洗浄および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は、完全なインフラストラクチャスタックを構築することなく運用できます。例えば、Telegramなどのプラットフォーム上の中国語圏のエスクロー型不正市場は、犯罪を促進する成熟したマーケットプレイスへと進化しています。Huione GuaranteeとXinbi Guaranteeという2つの主要な不正市場は、2021年以来、350億ドル以上のステーブルコイン取引を促進したと報告されており、資金洗浄、抽出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が含まれます。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への安定したサービス供給は、攻撃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、盗まれた資金の洗浄ツールキットも迅速に入手できるようにします。かつては単一の技術的エクスプロイトであったものが、完全な不正産業の一部へとエスカレートし得るのです。
2. AI主導のセキュリティ防御システム
AIが攻撃プレイブックをアップグレードするにつれて、伝統的に人間の専門知識に依存するセキュリティ機能を、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、防御側にもコア価値をもたらすことができます。そのような防御システムは、3つのレイヤーの能力をアンカーとするべきです。
(1) スマートコントラクトコード分析と自動監査
AIのスマートコントラクト監査における主な利点は、断片化された監査知識を構造化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構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、偽陽性と偽陰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、およびクロスファイル推論において明確な強みを提供し、迅速な契約理解と予備的なリスク提示のための事前監査レイヤーとして適しています。
しかし、AIは従来の監査ツールを置き換えるものではありません。むしろ、これらのツールを効率的で自動化された監査パイプラインで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モデルは最初に契約の意味論的要約、潜在的にリスクのある項目、および妥当なエクスプロイトパスを生成できます。次に、ターゲットを絞った検証のために、静的または動的分析ツールに情報を渡します。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ける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
この領域では、AIは主に公開されているが高度に混沌としたオンチェーンデータを、アクション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、分割送金、クロスチェーンホップ、および複雑な契約ルーティングが絡み合っており、単純な閾値ベースのルールでは異常の特定に効果がありません。
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、異常に高密度な契約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先行行動を識別できます。また、下流のリスクエクスポージャーを継続的に計算し、セキュリティチームが資金の動き、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るようにします。
(3) リアルタイム監視と自動応答
本番環境では、防御能力の実装には、単発の分析ツールではなく、常にオンのセキュリティプラットフォームが必要です。BlockSecのPhalcon Securityが良い例です。その目的は、事後検証と改善ではなく、3つのコア能力を通じて、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：ブロックチェーンおよびメムプールレベルでのリアルタイム監視、異常行動認識、および自動応答。
複数の実際のWeb3攻撃において、Phalcon Securityは、トランザクション行動、契約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で、潜在的な攻撃シグナルを早期に特定することに成功しました。これにより、ユーザーは自動処理ポリシー（契約の一時停止や疑わしい送金のブロックなど）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。これらの能力の主な価値は、「より多くの問題を発見する」ことだけでなく、セキュリティ防御が自動化された攻撃に一致する応答速度を達成できるようにし、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ることです。
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抗策
取引において、手動確認は徐々に閉ループ機械実行に置き換えられています。同時に、セキュリティの重心は、契約の脆弱性から、権限管理と実行パスのセキュリティへと移行します。
第一に、ウォレットセキュリティ、秘密鍵管理、および権限リスクが著しく増幅されます。AIエージェントは頻繁にツールや契約を呼び出すため、必然的にトランザクション署名がより頻繁になり、権限構成がより複雑になります。秘密鍵が侵害されたり、権限範囲が広すぎたり、承認されたオブジェクトが偽装されたりすると、資金損失は非常に短時間でエスカレートする可能性があります。ユーザーに自身でより注意するよう促すといった従来の助言は、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、権限の乱用と誤った実行の、より隠蔽さ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 over HTTPでインスタントステーブルコイン決済を可能にし、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与えます。これは攻撃者にとって新しいパスを作成します。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正規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、準拠しているように見えても不正確な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で自動化されるほど、より厳格な権限境界、支出限度、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ますます重要になるということです。これらの制御なしでは、小さなエラーが大規模な、自動化された、連鎖的な損失に増幅される可能性があります。
最後に、自動取引はシステム的な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。単一のトリガーが、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実質的に増幅し、大規模な清算と流動性パニックにつながります。攻撃者は、この均質性を悪用して、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して、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、より破壊的な集団行動リスクの形態にエスカレートさせます。このリスクは、悪意のある攻撃に起因するだけでなく、高度に一貫した自動化された「合理的な決定」からも生じる可能性があります。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場合、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 Și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であるべきです。
- 階層的な承認と自動降格メカニズムにより、権限制御の失敗が発生した場合の損失限度を厳格にキャップし、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する。
- 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、各自動取引が論理的に健全であることを保証する。
- 非均質化戦略、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、単一の市場変動が本格的な業界危機にエスカレートしないようにする。 これらの方法のみによって、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の、より早期で、より安定した、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リスク制御、AML、および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引き起こされるだけでなく、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から生じる断片化された対応です。この分野におけるAIの主な機会は、膨大な量のオンチェーンノイズデータをアクション可能なリスクインサイトに変えることにあります：アドレスプロファイリング、資金パス追跡、および契約/エージェントリスク評価を完全な閉ループにリンクし、これらの能力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ることで。
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、プロトコルの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、業界における避けられないトレンドとなるでしょう。
1. Web3リスク制御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コア対立は、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、実世界の実体と直接対応しません。市場参加者は、アドレスを頻繁に変更したり、資金送金を分割したり、仲介契約を使用したり、クロスチェーンアクティビティに従事したりすることによって、「追跡可能」を「追跡可能だが属性付けが困難」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すが、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のリスク制御とマネーロンダリング対策（AML）は、従来の金融のように、単にアカウント登録と中央集権型決済に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：同じエンティティからのアドレスを特定およびグループ化する方法、資金の発生源と宛先、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、およびこれらのインタラクションの真の目的を決定すること。これらの詳細は、リスクの明確な全体像を構築するために不可欠です。
(2) 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ほとんどありません。代わりに、クロスチェーンブリッジング、DEXスワップ、融資、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、複雑な操作を伴うことがよくあります。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を特定することから、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。これをさらに難しくしているのは、パスの各ステップは正常に見える（例えば、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、資金の出所を不明瞭にするか、不正な現金化をサポートするために使用される可能性があり、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番目のコア課題は、DeFiとCEX間の規制フレームワークと執行能力の顕著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制御、および中央集権型リスク管理および資金凍結能力を備えた、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することが容易になります。
対照的に、DeFiは、「弱い制御レイヤーと強い構成可能性」を持つ公開金融インフラストラクチャとして運用されます。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複数のノードに分散されています。
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かもしれませんが、DeFiでは、異常な資金パス、契約インタラクションロジックの問題、または不正な承認行動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、異なるコンテキストでの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主導のAML実践
上記のような構造的な課題に鑑み、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、アクション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：異常リスクの早期検出、リスク原因のより明確な説明、迅速な執行アクションのトリガー、および完全で監査可能な証拠チェーンの維持。
AMLの取り組みにおける最初のステップは、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、単にアドレスをラベル付けするだけでなく、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：アドレスが頻繁に対話する契約とプロトコルを調べること、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すること、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すること、および直接的または間接的に高リスクエンティティ（ブラックリストに登録されたアドレスや疑わしいプラットフォームなど）との接続を評価すること。
大規模モデルとグラフ学習技術の組み合わせは、一見断片化され無関係なトランザクション記録を、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。
これに基づいて、資金フロー追跡とクロスチェーン追跡は、リスク意図とその最終的な結果を結びつけ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に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、下流の資金フローを追跡し、継続的に更新することです。疑わしいソース資金の移動が始まると、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契約などの、凍結、調査、または傍受できるキーノードがどの程度接近しているかをリアルタイムで評価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：資金が不変の拡散フェーズに入ると、それらを凍結し回復するためのコストが大幅に増加し、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フローから実行ロジックレベルまで拡張します。契約リスク評価の主な課題は、ビジネスロジックの複雑さと、結合された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、契約、およびプロトコル全体での暗黙の仮定を見逃しがちで、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、契約のキー状態変数、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、契約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できます。
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低い流動性などの不利な市場条件下で取引を継続しましたか？これらのアクションは、定義されたコンプライアンス戦略に準拠していますか？これらのすべての行動は、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降格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能力を真の業界生産性に変えるためには、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；中間レイヤーでは、エンティティプロファイリングおよび資金パス分析エンジンの開発；上位レイヤーでは、リアルタイムリスクアラートおよび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制御における課題は、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という事実から生じます：コンプライアンスルールは規制要求とともに進化し、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永続的なイテレーションを経験します。
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システムのみが、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能力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、それらが継続的に動作し、監査可能で、協調的なエンジニアリングシステムに製品化できるかどうかです。例えば、BlockSecのPhalcon Compliance製品は、高リスクアドレスに単にタグを付けるだけでなく、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閉ループにリンクするというコアアイデアに基づいています。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達成され、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と実行に広く関与する業界では、このようなコンプライアンス能力の重要性はさらに高まります。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戦略または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させ、資金が不変の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リスク制御システムの重要な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、トランザクション動作自体だけでなく、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、機械間決済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決済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もあります。
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」に移行します。これには、エージェントのID、資金限度、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発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、監査可能でなければなりません。
それに続いて、責任の定義という課題があります。AIエージェント自体は法的主体ではありませんが、個人または機関に代わってトランザクションを実行でき、財政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ます。これは、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を巻き込むためです。
より実践的でアクション可能なエンジニアリングアプローチは、システム設計のコアにアカウンタビリティ追跡可能性を統合することです。すべての高影響アクションは、構造化された意思決定チェーン（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）を自動的に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。このようにして、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であっても、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、「継続的な監視と執行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署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、資金限度、リスク分離、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）に迅速に配信し、タイムリーなアクションを可能にします。
機械決済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なければならない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、リスク制御とAMLがスマー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、より迅速なコラボレーション、およびよりアクション可能な技術的方法を提供することで、リスクは最短のインパクトウィンドウ内で最小限に抑えられ、Web3業界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の統合は単なる単純な技術アップグレードではなく、包括的なシステムシフトであったことは明らかです。取引は徐々に機械実行へと移行し、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、リスク制御、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内の必須インフラストラクチャへと移行しています。効率とリスクは現在絡み合っており、別々の段階で発生するのではなく、共に成長しています。システムが速く動作するほど、リスク制御への需要は高まります。
取引においては、AIとエージェントシステムは、情報へのアクセスと取引の実行を容易にし、人々が市場に参加する方法を変え、より多くのユーザーがWeb3取引に参加できるようにしました。しかし、これは、戦略の集中や実行エラーなどの新たなリスクももたらしました。セキュリティの観点からは、脆弱性の発見、攻撃生成、および資金洗浄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への要求を高めています。リスク制御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のような機械決済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ています。
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時代の真に希少なものは、より高速な意思決定やより積極的な自動化ではなく、機械実行速度に一致できるセキュリティ、リスク制御、およびコンプライアンス能力です。これらの能力は、事後修復のためのパッシブなプロセスではなく、実行可能で、構成可能で、監査可能なシステムとして設計されなければなりません。
取引プラットフォームにとって、これは、取引効率を向上させながら、リスク境界、論理的証拠連鎖、および人間による規制メカニズムを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。セキュリティおよびコンプライアンスプロバイダーにとっては、資金が制御不能に螺旋状に広がる前に、監視、早期警告、およびブロック能力を前面に移動し、プロアクティブな防御および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であるかではなく、機械実行可能性と機械制約の両方を同時に実装できる者が誰であるかにかかっているという点で一致しています。効率とリスク制御が共に進化するときにのみ、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、リスク制御、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ためのコア保証です。BlockSecは、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、Web3セキュリティへの焦点を深めます。Bitgetのような業界パートナーと共に、私たちは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ています。
