BlockSec × Bitget 年末共同レポート：AI × Trading × Security：スマート取引時代におけるリスクの進化

はじめに

この一年で、AIのWeb3世界における役割は本質的な変革を遂げました。それはもはや、人間が情報をより速く理解し、分析結論を生成するのを助ける補助ツールにとどまらず、取引効率を向上させ、意思決定の質を最適化する中核的な推進力となり、取引の発動、実行、資金の流れといった実際の全プロセスに深く組み込まれ始めています。大規模言語モデル、AIエージェント、自動実行システムの成熟が進むにつれ、取引の形態は従来の「人間が発動、機械が補助」から、「機械が計画、機械が実行、人間が監視」という新たな形態へと徐々に進化しています。

同時に、Web3に特有の3つの核心的特徴——公開データ、プロトコルのコンポーザビリティ、不可逆的な決済——は、この自動化の変革に顕著な両面性をもたらしています。それは前例のない効率向上の可能性を秘めると同時に、急峻なリスク上昇曲線も伴っています。

この変革は、同時に3つの新たな現実のシナリオを形作っています：

第一に、取引シナリオの破壊的変化：AIは、シグナル識別、戦略生成、実行パス選択といった重要な意思決定機能を独立して担い始め、x402などの革新的なメカニズムを通じて機械間の支払いや呼び出しを直接完了させることさえ可能になり、「機械実行可能な取引システム」の加速的な形成を推進しています。

第二に、リスクと攻撃形態の高度化：取引と実行の全プロセスが自動化されると、脆弱性の理解、攻撃パスの生成、不正資金の洗浄も自動化・大規模化へと向かい、リスクの伝播速度は初めて人為的な介入の限界を安定的に超えます——つまり、リスクの拡散速度は人間が反応し阻止するには速すぎるのです。

第三に、セキュリティ、リスク管理、コンプライアンス分野における新たな機会：セキュリティ、リスク管理、コンプライアンスの能力も同様にエンジニアリング化、自動化、インターフェース化の変革を遂げて初めて、インテリジェント取引システムは効率向上と同時に制御可能な状態を維持し、持続可能な発展を実現できます。

まさにこのような業界の背景のもと、BlockSecとBitgetは本レポートを共同で執筆しました。我々は「AIを使用すべきか否か」という基礎的な命題に拘泥するのではなく、より現実的な核心的問題に焦点を当てます：取引、実行、支払いが全面的に機械実行可能へと向かい始めたとき、Web3のリスク構造はどのような深層的な進化を遂げているのか、そして業界はこの変革に対応するためにセキュリティ、リスク管理、コンプライアンスの基盤能力をどのように再構築すべきか。本稿は、新たなシナリオの形成、新たな課題の拡大、新たな機会の出現という3つの核心的次元を中心に、AI×Trading×Securityの交差点で起きている重要な変化と業界の対応方向を体系的に整理します。

第一章：AIの能力進化とWeb3融合の論理

AIは、単なる補助的判断ツールから、計画能力、ツール呼び出し能力、閉ループ実行能力を備えたエージェントシステムへと飛躍しています。そしてWeb3は、公開データ、コンポーザブルなプロトコル、不可逆的な決済という3つの核心的特徴を本質的に備えており、これにより自動化アプリケーションの収益はより高くなりますが、同時に操作ミスや悪意ある攻撃の代償もより大きくなります。この本質的特徴は、Web3分野の攻防とコンプライアンス問題を議論する際、単にAIツールを既存のプロセスに適用するのではなく、取引、リスク管理、セキュリティ分野が同時に機械実行可能なモードへと向かう、全方向的なシステムパラダイムシフトであることを決定づけています。

1. 金融取引とリスク管理におけるAIの能力飛躍：「補助ツール」から「自律的意思決定システム」へ

金融取引とリスク管理分野におけるAIの役割変化を明確な進化の連鎖と見なすなら、最も重要な分岐点は、システムが閉ループ実行能力を備えているか否かにあります。

初期のルールシステムは「ブレーキ付きの自動化ツール」に似ており、核心は専門家の経験を明確な閾値判断、ブラックリスト/ホワイトリスト管理、固定されたリスク管理戦略に変換することでした。このモードの利点は論理の説明可能性が高く、ガバナンスコストが低いことですが、その欠点も極めて明白です：新しいビジネスモデルや対抗的な攻撃行動に対する反応速度が非常に遅く、業務の複雑さが増すにつれてルールは積み重なり、最終的に維持困難な「戦略負債」の山を形成し、システムの柔軟性と応答効率を著しく制約します。

その後、機械学習技術はリスク管理モードを統計的パターン認識の新段階へと押し進めました：特徴量エンジニアリングと教師あり学習アルゴリズムを通じて、リスクスコアリングと行動分類を実現し、リスク識別のカバレッジを大幅に向上させました。しかし、このモードは履歴ラベルデータとデータ分布の安定性に大きく依存し、典型的な「分布シフト問題」が存在します——つまり、モデル学習時に依存した履歴データの法則性が、市場環境の変化や攻撃手法の高度化などの要因により実際の適用プロセスで失効し、モデルの判断精度が大幅に低下する（本質的には履歴経験がもはや適用できない）ことです。一度攻撃者が攻撃パスを変更し、クロスチェーン移行を行ったり、資金をより細かく分割したりすると、モデルは明らかな判断誤差を生じます。

そして、大規模言語モデルとAIエージェントの出現は、この分野に革命的な変化をもたらしました。AIエージェントの核心的優位性は、「より賢い」——より強力な認知・推論能力を備えていることだけでなく、「より実行力がある」——完全なプロセス編成と実行能力を備えていることにもあります。それはリスク処置を従来の単点予測から全プロセス閉ループ管理へと高度化し、具体的には異常シグナルの識別、関連証拠の補完、関連アドレスの関連付け、コントラクト行動ロジックの理解、リスクエクスポージャーの判断、対象的な処置提案の生成、制御アクションのトリガー、監査可能な記録の出力といった一連の完全なプロセスを含みます。言い換えれば、AIは「問題が存在する可能性を伝える」段階から、「問題を実行可能な状態まで処理する」段階へと進化したのです。

この進化は取引側でも同様に顕著です：従来の人間によるリサーチレポートの閲覧、指標の確認、戦略の作成から、AIによるマルチソースデータの自動収集、自動取引戦略生成、自動発注実行、自動振り返り最適化といった全プロセス自動化へと高度化し、システムのアクション連鎖は「自律的意思決定システム」にますます近づいています。

しかし警戒すべきは、一度自律的意思決定システムのパラダイムに入ると、リスクも同時に高度化する点です。人間の操作ミスは通常、低頻度で非一貫性の特徴を持ちますが、機械のミスはしばしば高頻度で複製可能、かつ同時に大規模にトリガーされる可能性のある特徴を示します。そのため、金融システムにおけるAI応用の真の課題は「できるかどうか」ではなく、「制御可能な境界内でできるかどうか」です：ここでの境界には、明確な権限範囲、資金限度額、呼び出し可能なコントラクト範囲、そしてリスク発生時に自動的に段階を下げたり緊急停止したりできるかどうかが含まれます。この問題はWeb3分野でさらに拡大されます。核心的な理由は、オンチェーン取引の不可逆性——一度エラーや攻撃が発生すると、資金損失は往々にして取り返しがつかないことです。

2. Web3技術構造がAI応用に与える増幅効果：公開性、コンポーザビリティ、不可逆性

AIが「補助ツール」から「自律的意思決定システム」へと進化するにつれ、一つの重要な問題が生じます：この進化がWeb3と結合したとき、どのような化学反応が起こるのか？答えは：Web3の技術構造は、AIの効率優位性とリスクの潜在的可能性を同時に増幅する——自動化取引の効率を指数関数的に向上させると同時に、潜在的なリスクの影響範囲と破壊的規模を著しく拡大する、ということです。この増幅効果は、Web3の3つの構造的特徴の重なり合いから生じます：公開データ、プロトコルのコンポーザビリティ、そして不可逆的な決済です。

優位性の観点から見ると、Web3がAIにとっての核心的魅力は、まずデータ層面にあります。オンチェーンデータは本質的に公開透明、検証可能、追跡可能な特徴を備えており、これはリスク管理とコンプライアンスに、従来の金融では達成困難な透明性の優位性を提供します——統一された台帳上で、資金の移動軌跡、クロスプロトコル相互作用のパス、資金の分割と集約のプロセスを明確に見ることができます。

しかし同時に、オンチェーンデータには顕著な理解の難しさも存在します：アドレスの「意味的希薄さ」（つまりオンチェーンアドレスには明確な身分識別子がなく、実体と直接関連付けることが難しい）、無効なノイズデータの多さ、クロスチェーンデータの断片化の深刻さがあり、実際のビジネス行動と資金源を混同する行動が相互に絡み合うと、単純なルールでは効果的に区別することが困難です。これにより、オンチェーンデータを理解すること自体が高コストのエンジニアリング作業となります：取引シーケンス、コントラクト呼び出しロジック、クロスチェーンメッセージング、そしてオフチェーン情報を深く融合させて初めて、説明可能で信頼できる結論を得ることができます。

より重要な影響は、Web3のコンポーザビリティと不可逆性からもたらされます。プロトコルのコンポーザビリティは金融イノベーションの速度を大幅に向上させ、一つの取引戦略はレゴブロックのように、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などのモジュールを柔軟に組み合わせ、革新的な金融商品とサービスを形成できます。しかし、この特性はリスクの伝播速度も著しく加速させ、一つのコンポーネントの微小な欠陥が「サプライチェーン」に沿って急速に拡大し、攻撃者によって迅速に攻撃テンプレートとして再利用される可能性さえあります（ここでは「依存連鎖」ではなく「サプライチェーン」を使用し、リスク伝播の関連性を一般により理解しやすくしています）。

そして不可逆性は、事後処置の難易度を急激に高めます。従来の金融システムでは、誤った取引や詐欺行為が発生した場合、取引取消、支払拒否、または機関間の補償メカニズムに依存して損失を取り戻すことが可能かもしれません。しかしWeb3分野では、資金が一度クロスチェーンを完了し、ミキシングサービスに入ったり、あるいは大量のアドレスに迅速に分散したりすると、資金の追跡の難易度は幾何級数的に上昇します。この特性は、業界がセキュリティとリスク管理の重心を、従来の「事後説明」から「事前警告とリアルタイム阻止」へと前倒しせざるを得ない状況に追い込みます——リスクが発生する前、または発生している最中に介入して初めて、損失を効果的に低減できるのです。

3. CEXとDeFiの差異化された融合パス：同じAI、異なる制御面

Web3技術構造の増幅効果を理解した後、我々はさらに一つの現実的な問題に直面する必要があります：同じくAI技術を導入するにしても、中央集権型取引所（CEX）と分散型金融プロトコル（DeFi）の応用の落としどころは同じではなく、核心的な理由は両者が掌握する「制御面」（ネットワークエンジニアリング用語、ここでは特に資金とプロトコルへの介入能力を指す）に本質的な差異が存在するからです。

同じく取引とリスク管理分野にAIを応用するにしても、CEXとDeFiの応用重点は本質的に異なります。CEXは完全なアカウント体系と強力な制御面を有しているため、KYC（顧客身元確認）/KYB（事業者身元確認）の実施、取引限度額の設定、凍結とロールバックのプロセス化された処置メカニズムの確立が可能であり、CEXシナリオにおけるAIの価値は、より効率的な審査プロセス、よりタイムリーな不審取引の識別、より自動化されたコンプライアンス文書生成と監査記録の保存として現れることが多いです。

一方、DeFiプロトコルは分散化という核心的特性により、介入手段（つまり制御面）は比較的限定的であり、CEXのように直接ユーザーアカウントを凍結することはできず、「弱い制御面＋強いコンポーザビリティ」の開放環境に似ています。大部分のDeFiプロトコル自体は資金凍結能力を備えておらず、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層、API層、ウォレット認可段階、そしてコンプライアンス中間層（例：リスク管理API、リスクアドレスリスト、オンチェーン監視・警告ネットワーク）など、複数のノードに分散しています。

これは、DeFi分野におけるAI応用は、リアルタイム理解と警告能力をより強調することを意味します：異常な取引パスの早期発見、下流リスクエクスポージャーの早期識別、そして実際の制御力を持つノード（取引プラットフォーム、ステーブルコイン発行体、法執行協力者、プロトコルガバナンス主体など）へのリクシグナルの迅速な送信を含みます——例えばTokenlonが取引発動アドレスに対してKYA（Know Your Address）スキャンを実施し、既知のブラックリストアドレスへのサービス提供を直接拒否するように、資金が制御不能な領域に入る前に阻止を完了します。

エンジニアリング実装の観点から見ると、この制御面の差異はAI能力の具体的な形態を決定づけます：CEXシナリオでは、AIは高スループットの意思決定補助と自動化運用システムに似ており、核心は既存プロセスの効率と正確性の向上にあります。一方、DeFiシナリオでは、AIは継続的に稼働するオンチェーン状況認識と情報配信システムに似ており、核心はリスクの早期発見と迅速な対応の実現にあります。両者は共にエージ