暗号資産企業は、継続する課題の中でもAIを活用

なぜ企業は暗号資産とAIを融合させるのか

人工知能（AI）とブロックチェーン技術の統合は、業務効率の飛躍的な向上や優れたユーザー体験の実現を目指す暗号資産関連企業にとって、戦略的な最重要課題となっています。業界の先駆者は、コンプライアンスやリスク管理、カスタマーサービス、プロダクト開発など、ビジネスのあらゆる領域でAIの先進機能を活用する新しい方法を模索しています。

ブロックチェーン分析企業Chainalysisのサイバー脅威インテリジェンス責任者Jacqueline Burns-Koven氏は、同社がAIによってコンプライアンスやリスク、調査、成長関連プロダクトを顧客にとってより良いものにする方法を検討し始めていると述べています。「どのビジネスも同じですが、AIの活用によって業務全体の作業を高速かつ効率的に改善できるメリットがあります」とBurns-Koven氏は語ります。この方針は、AIが複雑な業務プロセスを合理化し、運用コストを削減するために導入されているという、業界全体の潮流を象徴しています。

暗号資産の税務領域でも、AIがユーザーの納税プロセスを大きく変革しています。暗号資産税務ソフトウェアプロバイダーZenLedgerは、AIを活用した金融企業aprilと提携し、AIで税務申告をより簡単にすることを発表しました。ZenLedger共同創業者兼CEOのPat Larsen氏は、同社の新製品がaprilの技術を活用し、連邦・州の要件を組み合わせた単一のフローで納税者を誘導し、次に尋ねるべき質問を判断する仕組みだと説明します。「これは、従来の税務申告ソフトがフォームの記入順に質問し、連邦と州のフォームを個別に分け、同じ質問が何度も繰り返されるのとは異なります」とLarsen氏は述べます。このインテリジェントなアプローチによって、暗号資産の税務報告にかかる手間と複雑さが大幅に軽減されます。

aprilのCTO兼共同創業者Daniel Marcous氏は、この技術革新の裏側にある実装について説明しています。AIは、暗号資産やデジタル資産の所得を含む多様な税務シナリオをカバーする税務プロダクト構築に不可欠な技術となっています。Marcous氏によれば、aprilでは「tax-to-code」と呼ばれる手法を採用し、大規模言語モデルに税務書類を読み込ませてソフトウェアコード化し、さらに税務エンジニアがレビュー・編集を行っています。このハイブリッドなアプローチが、AIの効率と人間の専門性を融合し、正確性とコンプライアンスを両立しています。

AI活用型DeFiアプリケーション

AIは分散型金融（DeFi）のさまざまなユースケースを支え、デジタル資産の価値評価や取引、管理の新たな可能性を切り拓いています。AIインフラ企業Upshotの共同創業者兼CEO Nick Emmons氏は、同社が多様なAIモデル同士が学び合う分散型ネットワークを構築していると述べています。Emmons氏によると、モデル同士が相互学習することで、AI主導ネットワーク全体にメタインテリジェンスが生まれ、個別モデルを単独で活用するよりもネットワーク全体が高性能かつ知的になります。

Emmons氏は、UpshotのAIモデルが従来は非現実的だったDeFiユースケースを数多く実現していると説明します。例えば、頻繁に取引されないが流動性市場に存在するロングテール暗号資産の価格フィード効率化です。従来型の価格決定は取引頻度の低い資産には不向きですが、AIは複数のデータソースを分析し、信頼性の高い評価額を生成できます。Emmons氏は次のように述べています：

「AIは、資産が実際に取引されなくても、さまざまな情報に基づき頻繁な価格更新を可能にする優れたツールです。これにより、これまでDeFiの設計対象外だった幅広い資産も取り込めるようになります。」

この観点から、Emmons氏はUpshotがAI搭載のウォッチフィードによる「watch perps」をまもなく導入予定であり、AIが従来市場性がなかった資産にも流動性を生み出す事例を示しています。彼は次のように述べます：

「単体のウォッチでは十分なリアルタイムフィードを生み出せず市場が構築できませんが、AIモデルなら多様な情報を一度に処理し、高頻度・高精度な価格フィードからデジタル資産をオンチェーンでトークン化できます。これによってデジタル資産の世界が大きく拡張するのです。」

AI強化型イールド戦略

さらにEmmons氏は、AI搭載のDeFiボールトの実用化が進み、自動投資戦略の進化を示していると指摘します。DeFiボールトは、事前に設定されたオンチェーン条件に基づき資金を自動運用するファンドプールです。しかし、オンチェーン活動の計算性能は限られており、「そのためユーザーが得られるイールドも限定的です」とEmmons氏は述べます。こうした計算資源の制約が、これまでオンチェーン戦略の高度化を阻んできました。

この課題を解決するため、Emmons氏はAIモデルの活用により情報処理の効率化が可能だと説明します。「AIを使えば、戦略をコード化してボールトとしてオンチェーン化でき、マーケットメイクなどにも利用できます。」複雑なデータをオフチェーンで処理し、最適化された戦略をオンチェーンで実行することで、AIはより高度なイールド生成メカニズムを実現します。

このユースケースはまだ黎明期ですが、RoboNetはロングテールおよび代替可能資産市場向けにUpshotが提供するAI搭載DeFiプロトコルです。RoboNetは機械学習モデルによる自動流動性最適化戦略でイールドを生み出すオンチェーンボールトの構築を可能にします。これはAI主導DeFiの実践例であり、今後の業界モデルとなる可能性を示します。

AIと暗号資産の融合における課題

AIは暗号資産プロダクトの効率性を引き上げますが、安全かつ効果的な導入には依然多くの課題が残ります。急速に進化する2つのテクノロジーの交差点には、開発者・規制当局・ユーザーすべてが慎重に対処すべき独自のリスクや懸念が潜んでいます。

信頼性と透明性の問題

例えばEmmons氏は、AIを用いたDeFiプロトコルの開発では、モデルの作者が信頼されなければ多様な問題が生じると指摘します。多くのAIシステムがブラックボックスであることは、金融アプリケーションに潜在的な脆弱性をもたらします。彼は次のように述べます：

「バイアスや操作のリスクがあるため、AIスタックは分散型で再設計すべきです。モデル同士が相互監視することでバイアスを低減し、より透明な知能基盤を構築できます。」

またEmmons氏は、ゼロ知識（ZK）証明が機械学習モデルの検証に役立ち、モデルの整合性を暗号学的に保証できると述べています。「Upshotは、主力の価格予測モデルの出力をZK回路内で検証するプロダクトをリリースしました。これによりパーミッションレスプロトコルに信頼性と計算整合性をもたらします。」この方針はAI搭載暗号資産アプリの信頼性課題解決へ向けた有望なアプローチです。

Marcous氏は、生成AIと税務専門家やエンジニアの協働によって人間が介在することでリスクが軽減されると加えます。「aprilでは、製品全体で厳格なテストを実施し、米国内国歳入庁（IRS）や州当局のテストにも合格しなければなりません」と述べています。人間が意思決定に関与する仕組みが、AIアウトプットの信頼性を担保しています。

規制の不透明性

こうした対策が進んでも、AI利用に関する規制の整備不足は暗号資産業界にとって継続的な課題です。例えば、AIがユーザー・投資家・モデル作成者のいずれの利益のために使われているか判断することは依然として困難です。この不透明性は利益相反を招き、AIシステムによる意思決定がユーザーの経済的結果に及ぼす際の説明責任も課題となります。

そのため、一部の国ではAI規制を監督する組織の設立が進んでいます。たとえばアラブ首長国連邦（UAE）大統領でアブダビ首長のSheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan氏は、人工知能・先端技術評議会の設立を命じました。アブダビ政府は「同評議会が研究・インフラ・投資に関する政策や戦略の策定・実施を担う」と発表しています。これはAI監督のための初の包括的な政府フレームワークの一例です。

また、米国証券取引委員会（SEC）委員長Gary Gensler氏もAIが伝統的金融分野にもたらすリスクを警告し、今後米国でもAI規制の明確化が進む見込みです。金融領域でのAI規制は今後数年で大きく変化し、当局はこれら技術の影響に対応することが求められるでしょう。

今後の展望

これらの進展はきわめて重要であり、Emmons氏はAIが最終的に社会のあらゆる基幹機能に組み込まれると確信しています。当面は、暗号資産分野では伝統的金融で既に実用化されているAIが導入される見込みです。彼は次のように述べます：

「暗号資産は金融イノベーションなので、こうしたタイプのAIは金融用途との親和性が高いのです。また、従来型の機械学習モデルは検証可能な形態とより合致しており、それらを活用する暗号技術の普及は生成AIモデルよりも早く進むでしょう。」

この現実的なアプローチは、暗号資産業界がまずは伝統的金融で実績のあるAI技術を採用し、より先端的なAI技術の導入は段階的に進むことを示唆しています。技術成熟と規制枠組みの整備が進むにつれ、AIと暗号資産の融合は一層深化し、デジタル資産の創出・取引・管理の在り方を大きく変える可能性があります。

よくある質問

暗号資産企業がAI技術を活用する理由と主な活用例は？

暗号資産企業は、詐欺検知、リスク管理、取引最適化、市場分析のためAIを活用しています。AIはパターン認識によるセキュリティ強化、取引監視の自動化、価格予測の精度向上、ユーザー体験のパーソナライズを実現し、業務効率や取引量の大幅な拡大に貢献しています。

AIは暗号資産取引やリスク管理でどのように活用されていますか？

AIは過去の市場データを分析し、リスク予測や取引機会の特定を行います。リアルタイムで異常や不審パターンを検知し、セキュリティを強化します。機械学習モデルによるポートフォリオ最適化や自動リスク評価・軽減戦略で、潜在的損失の低減にも寄与します。

暗号資産企業がAI活用で直面する主な課題とリスクは？

AI実装の技術的複雑性、AIガバナンスにおける規制の不透明性、データセキュリティの脆弱性、市場での普及障壁、ブロックチェーン×AI分野の人材不足などが挙げられます。これらの要因が開発期間を長期化させ、運用コストの増大につながります。

AIは暗号資産の詐欺検知やマネーロンダリング対策（AML）でどのような役割を果たしますか？

AIはリアルタイムでトランザクションを監視し、不審な活動やパターンを特定して詐欺検知やAML対応を強化します。報告プロセスを自動化することで規制負担を軽減し、暗号資産事業者の運用効率向上にも寄与します。

AI技術は暗号資産取引所のセキュリティ強化でどのような役割を担いますか？

AIはリアルタイムの脅威検知・防御、脅威対応の自動化、不正取引の特定、継続的な監視と異常検知によって取引所全体のセキュリティを強化します。

規制当局がAIを活用する暗号資産企業に課す要件・制限は？

規制当局は、取引やリスク管理に特化したAI対応のコンプライアンス体制を構築することを義務付けています。透明性やアルゴリズム監督を求めつつ、AI主導の金融サービスの技術革新を促進するため「最小限かつ効果的な規制」を採用しています。

AI主導型暗号資産プロジェクトと従来型プロジェクトのメリット・デメリットは？

AI主導プロジェクトは自動化や動的市場適応による高い効率性を実現し、迅速な意思決定と運用最適化が可能です。一方で、技術的複雑性や実装リスク、AIアルゴリズムの脆弱性といった伝統的プロジェクトにはない課題も存在します。

暗号資産業界におけるAIのデータプライバシーとコンプライアンス課題は？

AIの活用によって無断データ再利用や機密情報流出リスクが高まり、GDPRやCCPAといった規制へのコンプライアンス対応も課題となります。企業は厳格なデータガバナンス、暗号化、透明性の高いユーザー同意管理を徹底し、個人データ保護と規制順守を維持する必要があります。