BlockSec × Bitget 年次共同レポート｜AI × トレーディング × セキュリティ：スマート・トレーディング時代のリスク進化
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BlockSec × Bitget 年次共同レポート｜AI × トレーディング × セキュリティ：スマート・トレーディング時代のリスク進化
本稿では、新規シナリオの形成、新たな課題の拡大、新たな機会の出現という3つの主要な観点を中心に、AI×トレーディング×セキュリティが交差する領域で現在進行中の重要な変化と業界の対応方向を体系的に整理します。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察序文
過去1年間、AIはWeb3世界における役割を本質的に変革しました。もはや人間が情報をより速く理解し、分析的結論を生成するための補助ツールにとどまらず、取引効率の向上や意思決定品質の最適化を実現する中核的駆動力へと進化し、取引の発起・実行・資金移動に至る全実際的なプロセスに深く浸透し始めています。大規模言語モデル（LLM）、AIエージェント、および自動実行システムが日増しに成熟するにつれ、取引モデルは従来の「人間が発起し、機械が補助する」形態から、「機械が計画し、機械が実行し、人間が監視する」という新たな形態へと段階的に進化しています。
同時に、Web3特有の3つの核心的特徴——公開データ、プロトコルの組み合わせ可能性（コンポーザビリティ）、および不可逆な決済——は、こうした自動化の変革に明確な両面性をもたらしています。すなわち、前例のない効率向上の可能性を秘めている一方で、リスク上昇のカーブも急峻に高まっているのです。
この変革は、現在、以下の3つの全く新しい現実的シナリオを同時に形成しています：
第一に、取引シナリオの破壊的変化：AIは、シグナル認識、戦略生成、実行パス選択といったキーデシジョン機能を独立して担い始め、x402などの革新的メカニズムを通じて機械同士の支払いおよび呼び出しを直接完了させることも可能となり、「機械実行可能な取引体制」の加速的な構築を推進しています；
第二に、リスクおよび攻撃形態の高度化：取引および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、不正資金の洗浄もまた自動化・規模拡大へと向かいます。リスク伝播速度は、初めて人間による介入の限界を安定的に超えるに至りました——言い換えれば、リスクの拡散速度は、人間が反応・阻止するには到底間に合わないほど高速化しています；
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・コンプライアンス能力も、同様に工学化・自動化・インターフェース化された改造を施さなければ、知能型取引体制は効率向上を果たす一方で制御不能な状態に陥り、持続可能な発展を実現できません。
このような業界背景のもと、BlockSecとBitgetは共同で本レポートを作成しました。私たちは「AIを用いるべきか否か」という基礎的な問いにこだわるのではなく、より現実的で核心的な課題——すなわち、取引・実行・支払いが全面的に機械実行可能となる中で、Web3のリスク構造がどのような深層的進化を遂げているのか、そして業界が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的能力をいかに再構築すべきか——に焦点を当てています。本稿では、新規シナリオの形成、新規課題の拡大、新規機会の出現という3つの核心的次元を中心に、AI×Trading×Securityの交差点で進行中の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との融合ロジック
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体系へと飛躍しています。一方、Web3は、公開データ・組み合わせ可能なプロトコル・不可逆な決済という3つの核心的特徴を天然的に備えており、これにより自動化アプリケーションの収益性は高まりますが、操作ミスや悪意ある攻撃のコストも同時に大きくなります。この本質的特徴は、Web3領域における攻防およびコンプライアンス問題を議論する際に、単に既存のプロセスにAIツールを適用するという単純なアプローチでは不十分であり、取引・リスク管理・セキュリティのすべての領域が同時に「機械実行可能」モードへと向かう、全方位的なシステムパラダイムの移行が起こっていることを意味しています。
1. AIの金融取引およびリスク管理における能力進化：「補助ツール」から「自律的決定システム」へ
AIが金融取引およびリスク管理分野で果たす役割の変化を、明確な進化の連鎖として捉える場合、最も重要な分岐点は、システムが「閉ループ実行能力」を備えているかどうかです。
初期のルールベースシステムは、いわば「ブレーキ付きの自動化ツール」のようなもので、専門家の経験を明確なしきい値判定・ホワイト／ブラックリスト管理・固定リスク管理戦略へと転換することを主眼としていました。このモデルの利点は、ロジックの説明可能性とガバナンスコストの低さにありますが、その欠点も極めて顕著です：新型ビジネスモデルや対抗的攻撃行動への反応速度が極めて遅く、ビジネスの複雑度が高まるにつれてルールが不断に積み重なり、最終的には保守が困難な「戦略負債」の山となり、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デルを統計的パターン認識の新たな段階へと押し上げました：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活用し、リスクスコアリングおよび行動分類を実現することで、リスク検出の網羅性を大幅に向上させました。しかし、このモデルは歴史的ラベル付きデータとデータ分布の安定性に強く依存しており、「分布シフト問題（distribution shift problem）」という典型的な課題を抱えています——すなわち、モデル訓練時に依拠した歴史的データの法則性が、市場環境の変化や攻撃手法の高度化などの要因により、実運用において無効化され、モデルの判断精度が大幅に低下します（本質的には、過去の経験がもはや通用しなくなる）。攻撃者が攻撃パスを変更したり、クロスチェーンでの移動を行ったり、資金をさらに細かく分割したりすると、モデルは明確な判断バイアスを示すようになります。
そして、大規模言語モデル（LLM）およびAIエージェントの登場は、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」こと——つまり、より強力な認知・推論能力を持つことにとどまらず、「より能動的」であること——すなわち、完全なプロセス編成および実行能力を備えることにあります。これにより、リスク対応は従来の単一点予測から、全プロセスの閉ループ管理へとアップグレードされ、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・コントラクトの動作ロジックの理解・リスク露出の評価・ターゲット指向の対応策の生成・制御アクションのトリガー・監査可能な記録の出力など、一連の完全な環節を含むようになります。言い換えれば、AIは「問題が生じるかもしれない」と伝える存在から、「問題を実行可能な状態まで処理してくれる」存在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：従来の人間によるレポート読解・指標確認・戦略作成から、AIによる多源データの自動取得・取引戦略の自動生成・注文の自動執行・実行後の自動レビューおよび最適化という、全工程の自動化へと進化しており、システムの動作フローはますます「自律的決定システム」に近づいています。
ただし、注意すべきは、自律的決定システムのパラダイムに突入すると、リスクもまた同時に高度化することです。人間の操作ミスは、通常、低頻度かつ非一貫性の特徴を持ちます。一方、機械のミスは、しばしば高頻度・再現可能であり、かつ同一時刻に規模拡大してトリガーされる傾向があります。ゆえに、AIが金融システムに応用される真の課題は、「できるか否か」ではなく、「制御可能な境界内でできるか」にあります。ここでいう境界とは、明確な権限範囲・金額制限・呼び出し可能なコントラクト範囲、およびリスク発生時に自動的に降格または緊急停止が可能であるか、といった要素を含みます。この課題は、Web3領域においてさらに拡大されます。その根本的理由は、ブロックチェーン上の取引が不可逆であるという点にあります——誤りや攻撃が発生した場合、資金損失は回復が極めて困難になるのです。
2. Web3の技術構造がAI応用にもたらす増幅効果：公開性・組み合わせ可能性・不可逆性
AIが「補助ツール」から「自律的決定システム」へと進化するとき、重要な問いが浮上します：この進化がWeb3と結合すると、どのような化学反応を引き起こすでしょうか？答えは、Web3の技術構造が、AIの効率的優位性とリスクの潜在的危険性の両方を同時に増幅させるということです。すなわち、自動化取引の効率は指数関数的に向上する一方で、潜在リスクの影響範囲および破壊的規模も著しく拡大します。この増幅効果は、Web3の3つの構造的特徴——公開データ・プロトコルの組み合わせ可能性・不可逆な決済——の重なり合いによって生じます。
優位性の観点から見ると、Web3がAIに対して持つ核心的吸引力は、まずデータレベルに由来します。チェーン上データは、天然に公開性・検証可能性・追跡可能性を備えており、これはリスク管理およびコンプライアンスにとって、従来の金融では得られない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・クロスプロトコルのインタラクションパス・資金の分割および集約プロセスを明確に確認できます。
しかし同時に、チェーン上データには著しい理解難易度も存在します：アドレスの「意味疎らさ（semantic sparsity）」（すなわち、チェーン上アドレスには明確な身元識別子がなく、リアルワールドの主体と直接関連付けることが困難）、無効なノイズデータ量の多さ、クロスチェーンデータの断片化の深刻さなどです。もし実際のビジネス行動と資金出所の混同行為が相互に絡み合っている場合、単純なルールだけでは有効な区別が困難になります。そのため、チェーン上データの理解自体が高コストの工学的課題となります：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送信・およびオフチェーンインテリジェンス情報の深度融合が必要となり、初めて説明可能で信頼できる結論が導き出せます。
さらに重要な影響は、Web3の組み合わせ可能性と不可逆性から生じます。プロトコルの組み合わせ可能性により、金融イノベーションのスピードが大幅に加速します。一つの取引戦略は、レゴブロックのように、貸付・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、革新的な金融商品およびサービスを形成できます。しかし、この特性はリスク伝播速度も著しく加速させます。ある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、攻撃者によって攻撃テンプレートとして迅速に再利用されることもあります（ここでは「依存関係チェーン（dependency chain）」ではなく「サプライチェーン」と表現することで、リスク伝達の関連性を一般読者にもわかりやすく伝えます）。
そして不可逆性は、事後対応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、取引キャンセル・支払拒否・機関間補償メカニズムなどを通じて損失を回復できる可能性があります。しかし、Web3領域では、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（Mixing Service）に入り、あるいは多数のアドレスに迅速に分散すると、資金の追跡・回収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およびリスク管理の重心を、従来の「事後説明」から「事前警告およびリアルタイム遮断」へと前倒しすることを余儀なくさせます——リスク発生前または発生中に干渉することでのみ、損失を効果的に抑制できます。
3. CEXとDeFiの差分化された融合パス：同一のAI、異なるコントロール面
Web3技術構造の増幅効果を理解した後、直面しなければならない現実的な課題があります：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（DeFi）プロトコルでは、応用の落とし所が異なります。その根本的理由は、両者が保有する「コントロール面（control surface）」（ネットワーク工学用語で、ここでは資金およびプロトコルに対する介入能力を指す）に本質的な違いがあるからです。
AIを取引およびリスク管理に応用する場合、CEXとDeFiの応用重点は自然と異なります。CEXは完全なアカウント体系と強力なコントロール面を有しているため、KYC（顧客本人確認）／KYB（事業者本人確認）、取引限度額設定、アカウント凍結およびロールバックのプロセス化された対応メカニズムを実施できます。CEXシナリオにおけるAIの価値は、しばしばより効率的な審査プロセス、より迅速な疑わしい取引の識別、より自動化されたコンプライアンス文書生成および監査記録の保存として現れます。
一方、DeFiプロトコルは分散化という核心的特徴により、介入手段（すなわちコントロール面）が比較的限定されており、CEXのようにユーザーのアカウントを直接凍結することはできません。むしろ、「弱いコントロール面＋強い組み合わせ可能性」を備えたオープンな環境に近いと言えます。多くのDeFiプロトコルは、そもそも資金凍結能力を備えておらず、実際のリスク管理ポイントは、フロントエンドのインタラクションインターフェース・APIレイヤー・ウォレット承認プロセス・および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、チェーン上監視および警告ネットワーク）など、複数のノードに分散しています。
これは、DeFi領域におけるAI応用が、リアルタイムの理解および警告能力をより重視することを意味します。すなわち、異常な取引パスを早期に発見し、下流のリスク露出を早期に特定し、リスク信号を迅速に、実際の制御力を有するノード（例：取引プラットフォーム、ステーブルコイン発行者、法執行機関との協力者、またはプロトコルガバナンス主体）にプッシュする必要があります——Tokenlonが取引発起アドレスに対してKYA（Know Your Address）スキャンを行い、既知のブラックリストアドレスに対して直接サービス拒否を行うことで、資金が制御不能な領域に入る前に遮断・阻止するという事例が、まさにその典型です。
工学的実装の観点から見ると、このコントロール面の違いは、AI能力の具体的な形態を決定します：CEXシナリオでは、AIは高スループットな意思決定支援および自動化運用システムに近く、既存プロセスの効率性および正確性の向上が核心です。一方、DeFiシナリオでは、AIは継続的に稼働するチェーン上状況認識およびインテリジェンス配信システムに近く、リスクの早期発見および迅速な応答が核心です。両者はいずれもエージェント化へと向かいますが、制約メカニズムには明確な差異があります：CEXの制約は、主に内部ルールおよびアカウント権限管理から生じ、DeFiの制約は、主に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・および呼び出し可能なコントラクト範囲のホワイトリスト管理に依拠します。
4. AIエージェント、x402、および機械実行可能取引体制の形成：BotからAgent Networkへ
過去の取引ボット（Bot）は、固定戦略と固定インターフェースの単純な組み合わせに過ぎず、自動化ロジックは比較的単一でした。一方、AIエージェントは、具体的な目標に基づきツールを自主的に選択し、実行ステップを組み立て、フィードバックを通じて自己修正・最適化を行う汎用性の高い実行者に近い存在です。しかし、AIエージェントが真に完全な経済的行動能力を獲得するには、2つの核心的条件が不可欠です：第一に、明確なプログラマブルな承認およびリスク管理の境界、第二に、機械原生の支払いおよび決済インターフェースです。x402プロトコルの登場は、まさにこの第二の核心的条件を満たしています。x402は標準HTTPセマンティクスに埋め込まれており、支払いプロセスを人間のインタラクションフローから切り離し、クライアント（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・APIキーなしで、効率的な機械間取引を完了できるようにします。
そして、一旦支払いおよび呼び出しプロセスが標準化されると、機械経済は新たな組織形態を呈します：AIエージェントは単一点でのタスク実行にとどまらず、複数のサービス間で「有料呼び出し－データ取得－意思決定生成－取引実行」の連続的な閉ループを形成できるようになります。しかしこの標準化は、リスクをもまた標準化する結果を招きます：支払いの標準化は、自動化された詐欺行為およびマネーロンダリングサービスの呼び出しを促進し、戦略生成の標準化は、再現可能な攻撃パスの拡散を引き起こします。
したがって、ここで強調すべき核心的ロジックは、AIとWeb3の融合が、単にAIモデルとチェーン上データを接続するという単純な作業ではない、という点です。これは、取引およびリスク管理の両領域が同時に「機械実行可能」モードへと向かう、深いシステムパラダイムの移行なのです。具体的には、機械実行可能な世界においては、機械が実行可能であるだけでなく、機械が制約可能であり、機械が監査可能であり、機械が遮断可能であるという、完全なインフラストラクチャを同時に構築しなければなりません。そうでなければ、効率向上による恩恵は、リスクの外溢によって引き起こされる損失によって完全に相殺されてしまいます。
第二章：AIがWeb3取引効率および意思決定ロジックを再構築する方法
1. Web3取引環境の核心的課題とAIの関与ポイント
Web3取引環境が直面する核心的構造的課題の一つは、中央集権型取引所（CEX）と分散型取引所（DEX）が共存することで生じる流動性の断絶——すなわち、流動性が異なる取引所および異なるブロックチェーンネットワークに分散されているために、ユーザーが「目にする価格」と「実際に成立可能な価格／規模」とが一致しないことが頻繁に発生することです。AIはこのシナリオにおいて、市場の厚み・スリッページコスト・取引手数料・ルーティングパス・遅延時間など、多角的な要因に基づき、ユーザーに最適な取引注文の分散および実行パスを提案する、重要な調整層の役割を果たします。これにより、成立効率が効果的に向上します。
暗号資産市場の高ボラティリティ・高リスク性・情報非対称性の問題は長年にわたり存在しており、イベント駆動型の相場においてはさらに拡大します。AIがこの問題を緩和する核心的価値の一つは、情報カバレッジの拡大にあります——プロジェクト公告・チェーン上資金データ・ソーシャルメディアの世論・専門的研究資料を構造化して集約・分析し、ユーザーがプロジェクトの基本的状況および潜在的リスクポイントについて、より迅速に基礎的理解を築けるように支援し、情報非対称性に起因する意思決定のバイアスを低減します。
AIを活用した取引は新鮮な話ではありませんが、AIの取引における役割は、「情報の補助的読解」から、「シグナル識別－感情分析－戦略生成」という核心的環節へと徐々に深まりつつあります。例えば、異常な資金フローおよび巨大ホルダー（Whale）アドレスの資金移動のリアルタイム識別、ソーシャルメディアの感情およびプロジェクトの物語的盛り上がり（narrative heat）の定量化分析、市場状態（トレンド相場／レンジ相場／ボラティリティ拡大相場）の自動分類および通知など、これらの能力は、高頻度の情報インタラクションが行われるWeb3市場環境において、より容易に規模拡大した応用価値を発揮します。
ただし、AI応用の境界線を同時に強調する必要があります：現時点の暗号資産市場における価格の有効性および情報の質は、依然として不安定な状態にあります。AIが処理する上流データにノイズ干渉・人為的操作・誤った原因帰属などが含まれている場合、「ガーベッジ・イン、ガーベッジ・アウト（garbage in, garbage out）」という典型的な問題が発生します。したがって、AIが生成した取引シグナルを評価する際には、「シグナルの強度」自体よりも、情報源の信頼性・論理的証拠連鎖の完全性・信頼度の明示的提示・および反事実検証メカニズム（すなわち、シグナルが多角的なクロスバリデーションによって検証可能か）が、はるかに重要です。
2. Web3取引AIツールの業界形態および進化方向
現在、取引所に内蔵されたAIツールの進化方向は、従来の「相場解説」から「全取引プロセス支援」へと移行しており、統一的な情報ビューおよび情報配信効率をより重視しています。Bitgetが提供するGetAgentを例に挙げると、その位置づけは、汎用的な取引情報および投資アドバイス支援ツールに近く、主要な市場変数・潜在的リスクポイント・核心的情報要点を、より低い理解ハードルで提示することで、ユーザーが情報取得および専門的理解において直面する障壁を効果的に緩和しています。
チェーン上ボットおよびコピートレーディング（Copy Trading）は、実行側の自動化の拡散傾向を代表しています。それらの核心的優位性は、専門的な取引戦略を再現可能な標準化された実行プロセスへと転換し、一般ユーザーの取引ハードルを下げることにあります。今後、重要なコピートレード対象は、AI技術を基盤とする定量取引チームまたは体系化された戦略提供者から生まれる可能性があります。しかし、これにより「戦略の質」の問題は、より複雑な「戦略の持続可能性および説明可能性」の問題へと転化します——ユーザーは、戦略の過去のパフォーマンスを知るだけでなく、戦略の根底にあるロジック・適用可能なシナリオ・潜在的リスクを理解する必要があります。
特に注目すべきは、市場容量および戦略の過密化の問題です：多数の資金が類似したシグナルおよび類似した実行ロジックに基づき同時に行動すると、取引利益は急速に圧縮され、市場へのインパクトコストおよび資金のリトラクション幅は著しく拡大します。特にチェーン上取引環境では、スリッページの変動・MEV（最大可抽出価値）の影響・ルーティングパスの不確実性・流動性の一時的変化などの要因が、「過密取引」の負の外部性をさらに拡大し、実際の利益が期待値を大きく下回ることになります。
したがって、より中立的かつ合理的な結論は、AI取引ツールの形態が自動化へと進むほど、その能力の記述と制約メカニズムを併せて議論する必要があるということです。ここでいう制約メカニズムとは、明確な戦略適用条件・厳格なリスク上限設定・異常相場時の自動停止ルール・およびデータソースおよびシグナル生成プロセスの監査可能性を含みます。そうでなければ、「効率向上」そのものがリスク拡大のチャンネルとなり、ユーザーに不要な損失をもたらす可能性があります。
3. Bitget GetAgentがAI取引体制において果たす役割
GetAgentの位置づけは、単なる対話型ロボットではなく、複雑な流動性環境における取引者の「第二の脳」です。その核心的ロジックは、AIアルゴリズムとリアルタイムの多角的データの深層融合を通じて、データ・戦略・実行をつなぐ完全な閉ループを構築することにあります。その核心的価値は、以下の4つの層に主に現れます：
（1）リアルタイムのニュースおよびデータ追跡
従来のニュース監視およびデータ分析作業は、ユーザーが非常に高度なクローリング技術および検索分析能力を備えることを要求し、ハードルが高かった。GetAgentは50種類以上の専門的ツールを統合することで、市場の「ブラックボックス」へのリアルタイムな透過を実現——主流の財経メディアの動向をリアルタイムで監視するだけでなく、ソーシャルメディアの世論・プロジェクト主体の核心的動向など、複数の情報次元に深く浸透し、ユーザーの情報取得に盲点が存在しないことを保証します。
同時に、GetAgentは強力な情報フィルタリングおよび抽出能力を備えており、空気コイン（Aircoin）のマーケティングなど無効なノイズを効果的に除去し、価格変動に本当に影響を与える核心的変数——例えばプロジェクトのセキュリティ脆弱性警告・大口トークンのロック解除計画など——を正確に抽出します。最後に、GetAgentは、もともと断片化していたチェーン上取引フローと膨大な公告・レポートなどの情報を統合・分析し、直感的な論理的判断へと変換します。例えば、「当該プロジェクトのソーシャルメディアの盛り上がりは高いが、コア開発者の資金は継続的に流出している」とユーザーに直接知らせることで、潜在的リスクを一目瞭然にします。
（2）取引戦略の生成および実行支援
GetAgentは、ユーザーの個別ニーズに基づきカスタマイズされた取引戦略を生成でき、取引実行のハードルを大幅に低下させ、取引意思決定を「専門的命令駆動」から、正確な「意図－戦略」駆動へと転換します。ユーザーの過去の取引嗜好・リスク許容度・現在の保有状況に基づき、GetAgentが提示するのは、漠然とした「ブルー／ベア」のアドバイスではなく、極めてターゲット指向の精密な指導です。例えば、「現在のBTC保有状況に鑑み、現行のボラティリティ下でX-Yの範囲にグリッド取引戦略を設定することを推奨」といった具合です。
複雑なクロスコイン・クロスプロトコル操作については、GetAgentはこれを自然言語インタラクションへと簡素化します——ユーザーは日常的な言葉で取引意図を表現するだけで、GetAgentはバックグラウンドで最適な戦略ソリューションを自動的にマッチさせ、市場の厚みおよびスリッページを最適化することで、一般ユーザーが複雑なWeb3取引に参加するハードルを大幅に低下させます。
（3）自動化取引体制との協調関係
GetAgentは孤立したツールではなく、全体の自動化取引体制における核心的意思決定ノードです。上流では、チェーン上データ・市場のリアルタイム相場・ソーシャルメディアの世論・専門的研究情報など、多角的な入力を受信します。内部で構造化処理・重要情報の要約・関連ロジックの分析を経て、体系的な戦略判断フレームワークを形成し、下流の自動化取引システム・定量AIエージェント・コピートレーディングシステムに、正確な意思決定の参考およびパラメータ提案を提供し、全体制の協調連動を実現します。
（4）取引効率向上の裏にあるリスクおよび制約条件
AIがもたらす効率向上を享受する一方で、潜在的リスクに対する高度な警戒を維持する必要があります。GetAgentが提示する取引シグナルがどれほど強力に見えようと、「AIの提案、人間の確認」という核心原則は一貫して守られるべきです。Bitgetチームは、GetAgentのAI能力を継続的に研究・向上させながら、GetAgentが完全な論理的証拠連鎖を提供する可能性も継続的に探求しています——なぜこの買いポイントを推奨するのか？それはテクニカル指標の共鳴によるのか、それともチェーン上の巨大ホルダー（Whale）アドレスに異常な資金流入が発生したためなのか？
Bitgetチームによれば、GetAgentの長期的価値は、確定的な取引結論を提供することではなく、取引者および取引システムが、自身が負担しているリスクの種類をより明確に理解し、それらが現在の市場フェーズと適合しているかどうかを把握することで、より合理的な取引意思決定を可能にすることにあります。
4. 取引効率とリスクのバランス：BlockSecのセキュリティ保護支援
AIが取引効率を向上させる裏側で、リスク管理は常に無視できない核心的課題です。BlockSecは、Web3取引リスクに対する深い理解に基づき、包括的なセキュリティ保護支援を提供し、ユーザーがAI取引の利便性を享受する一方で、潜在的リスクを効果的に管理できるように支援します：
データノイズおよび誤った原因帰属リスクに対して、BlockSecのPhalcon Explorerは強力なトランザクションシミュレーションおよび多源クロスバリデーション機能を提供し、操作性データおよび誤ったシグナルを効果的にフィルタリングし、ユーザーが真の市場動向を識別できるように支援します；
戦略の過密化が引き起こす市場リスクに対して、MetaSleuthの資金フロー追跡機能は、同種戦略の資金集中度をリアルタイムで識別し、流動性の踏みつけ（liquidity stampede）リスクを事前に警告し、ユーザーが取引戦略を調整するための参考を提供します；
実行チェーンのセキュリティに関しては、MetaSuitesのApproval Diagnosis（承認診断）機能が異常な承認行動をリアルタイムで検出し、ユーザーがワンクリックで高リスク承認を取消すことをサポートし、権限の乱用および誤実行による資金損失を効果的に防止します。
第三章：AI時代におけるWeb3の攻防進化およびセキュリティ新パラダイム
AI技術は取引効率を加速する一方で、攻撃行為をより速く・より隠蔽性が高く・より破壊的にもしています。Web3の分散型アーキテクチャは責任を天然に分散させ、スマートコントラクトの組み合わせ可能性はリスクをシステム的に外溢させる特徴を持ち、大規模言語モデル（LLM）の普及は、脆弱性の理解および攻撃パスの生成の技術的ハードルをさらに下げ、攻撃行為を全面的に自動化・規模拡大へと導いています。
これに対応して、セキュリティ防御は、従来の「より良い検出」から、「実行可能なリアルタイム処置の閉ループ」へとアップグレードする必要があり、機械による取引実行という特定のシナリオにおいては、承認管理・誤実行防止・システム的連鎖リスクをそれぞれ工学的に管理し、AI時代に適したWeb3セキュリティ新パラダイムを構築する必要があります。
1. AIがWeb3攻撃方法およびリスク形態を再構築する方法
Web3のセキュリティ課題は、単に「脆弱性が存在するか否か」だけではありません。むしろ、分散型アーキテクチャが責任を天然に分散させるという特性にあります。例えば、プロトコルコードはプロジェクトチームが開発・公開し、フロントエンドのインターフェースは別のチームが保守し、取引はウォレットおよびルーティングプロトコルを通じて発起され、資金はDEX・貸付プロトコル・クロスチェーンブリッジ・アグリゲーターを介して流れ、最終的には中央集権型プラットフォームで出入金が完了します——セキュリティインシデントが発生した際、各環節はいずれも自分たちが制御可能なのは局所的なコントロール面にすぎないと主張し、全責任を負うことは困難です。攻撃者はまさにこの構造的分散性を利用して、複数の脆弱な環節を巧みに繋ぎ、誰もが全体を制御できない状況を生み出し、攻撃目的を達成します。
AIの参入は、この構造的弱点をさらに顕著にします。攻撃パスは、AIによって体系的に検索・生成・再利用されやすくなり、リスクの拡散速度は初めて、人間の協調速度の上限を安定的に超えるようになり、従来の人間による緊急対応メカニズムは形骸化します。スマートコントラクトのレベルでは、脆弱性がもたらすシステム的リスクは、決して誇張ではありません。DeFiの組み合わせ可能性により、微小なコード欠陥が依存関係に沿って急速に拡大し、最終的にはエコシステム全体のセキュリティ事故へと発展します。そして、資金の不可逆な決済という特性は、緊急対応のタイムウィンドウを数分という短時間にまで圧縮します。
BlockSecが維持するDeFiセキュリティインシデントデータダッシュボードによると、2024年1年間で、ハッカー攻撃および脆弱性悪用により暗号資産分野で盗まれた資金規模は20億ドルを超え、DeFiプロトコルは依然として主な攻撃対象です。これらのデータは、業界がセキュリティ分野への投資を継続的に増やしているにもかかわらず、攻撃事件が依然として高単価損失・高破壊性という形で頻発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の核心的構成要素となるにつれ、脆弱性は単なる工学的瑕疵ではなく、悪意を持って悪用可能なシステム的金融リスクへと変貌します。
AIが攻撃面を再構築するもう一つの側面は、かつて人間の経験および手作業に依存していた攻撃環節を、全面的に自動化することにあります：
第一に、脆弱性の発掘および理解の自動化です。大規模言語モデル（LLM）は、強力なコード読解・意味的帰納・論理的推論能力を備えており、複雑なコントラクトロジックから潜在的な脆弱点を迅速に抽出し、脆弱性のトリガー条件・トランザクション実行シーケンス・コントラクト呼び出しの組み合わせを正確に生成することで、脆弱性の悪用技術的ハードルを大幅に低下させます。
第二に、攻撃パス生成の自動化です。近年の業界研究では、大規模言語モデル（LLM）をエンドツーエンドの脆弱性悪用コード（exploit）生成器へと改造する試みが始まっています——LLMを専門的ツールチェーンと結合することで、指定されたコントラクトアドレスおよびブロック高から出発し、対象情報の自動収集・コントラクト動作ロジックの理解・コンパイル・実行可能な攻撃用スマートコントラクトの生成・および過去のブロックチェーン状態におけるテスト検証を自動的に行えるようになります。これは、利用可能な攻撃手法が、もはや少数のトップクラスのセキュリティ研究者の手作業デバッグに完全に依存しなくなることを意味し、工学的に規模拡大可能な攻撃パイプラインへと転化される可能性を示唆しています。
より広範なセキュリティ研究も、この傾向を裏付けています：CVE（共通脆弱性および曝露）の記述が与えられた場合、GPT-4はテストセットにおいて、実用可能な脆弱性悪用コードを生成する割合が非常に高いという結果が出ています。これは、自然言語による記述から実際の攻撃コードへの変換ハードルが急速に低下していることを示しています。攻撃コードの生成が、簡単に呼び出せる能力へと近づけば近づくほど、攻撃行為の規模拡大はより現実的になります。
規模拡大した攻撃がもたらす増幅効果は、Web3領域では通常、2つの典型的な形態で現れます：
その一つは、パラダイム攻撃（paradigm attack）です。すなわち、攻撃者が同一の攻撃戦略を採用し、ネットワーク全体で同様のアーキテクチャおよび同種の脆弱性を抱える多数のコントラクトを、バッチ方式でスキャン・フィルタリング・試行・攻撃することです（「パラダイム攻撃」と表現する方が、「同一テンプレートによる多目的攻撃（same-template multi-target）」よりも業界の規範的な表現に合致します）；
その二つは、資金洗浄および詐欺行為のサプライチェーン化であり、悪意ある行為者が自前のインフラを全て構築する必要がなくなります。例えば、中国語圏の担保付き黒市は、Telegramなどのプラットフォーム上で成熟した犯罪サービス市場を形成しており、その中で「Huiwang Guarantee」および「Xinbi Guarantee」という2つの大規模な違法市場は、2021年以降、350億ドルを超えるステーブルコイン取引を仲介し、マネーロンダリング・盗まれたデータの売買、さらにはより重大な犯罪サービスを含む取引を行っています。また、Telegramの黒市では、ディープフェイクツールを含む専門的な詐欺ツールの取引も登場しています——こうしたプラットフォーム化された犯罪サービス供給は、攻撃者が脆弱性悪用スキームおよび攻撃パスをより迅速に生成できるだけでなく、攻撃によって得た資金を洗浄するためのツールセットを迅速に入手できることを意味し、単一の技術的攻撃イベントを、完全なブラックチェーン産業イベントへとアップグレードします。
2. AI駆動のセキュリティ防御体制
AIがもたらす攻撃形態の高度化に直面して、AIが防御側で果たす核心的価値は、従来、人間の経験に依存していたセキュリティ能力を、再現可能・規模拡大可能な工学的システムへと転換することにあります。この防御体制の核心的能力は、以下の3つの層に現れます：
（1）スマートコントラクトコード分析および自動化監査
AIがスマートコントラクト監査分野で果たす核心的優位性は、分散した監査知識を構造化・体系化することにあります。従来の静的解析および形式的検証ツールは、決定論的ルールを扱うことに長けていますが、複雑なビジネスロジック・マルチコントラクトの組み合わせ呼び出し・暗黙の仮定条件などに直面すると、見逃し（漏報）と誤検出（誤報）のジレンマに陥りがちです。一方、大規模言語モデル（LLM）は、意味的解釈・パターン帰納・ファイル横断的論理推論などの分野で明確な優位性を有しており、監査の前段階として、コントラクトの迅速な理解および初期リスク警告を完了するのに非常に適しています。
ただし、AIは従来の監査ツールを置き換えるものではなく、むしろそれらをより効率的な自動化監査パイプラインに連結する役割を果たします。具体的には、AIモデルがまずコントラクトの意味的要約・疑わしいリスクポイントの特定・潜在的攻撃面の仮定を行い、これらの情報を静的解析／動的検証ツールに渡して精密な検証を実施し、最後にAIが検証結果・証拠連鎖・脆弱性のトリガー条件・修復勧告を、標準化・監査可能な出力レポートへと整理します。「AIが理解し、ツールが検証し、人が判断する」という分業モデルは、今後のスマートコントラクト監査分野において、安定した工学的形態となるでしょう。
（2）異常取引およびチェーン上行動パターンの識別
AIがこの分野で取り組む重点は、公開されているが混沌としたチェーン上データを、実行可能なセキュリティシグナルへと変換することにあります。チェーン上世界の核心的難点は、データの不足ではなく、ノイズデータの過剰にあります：ボットによる高頻度取引・資金の分割送金・クロスチェーンジャンプ・複雑なコントラクトルーティングなどの行動が入り混じり、従来の単純なしきい値戦略は非常に脆くなり、異常を効果的に識別することが困難になります。
AI技術は、こうした複雑なシナリオを扱うのに適しています——シーケンスモデリングおよびグラフ関連分析技術を用いて、あるタイプの典型的な攻撃の先行行動（例：異常な承認操作・異常なコントラクト呼び出し密度・既知のリスク実体との間接的な関連など）を正確に識別し、下流のリスク露出を継続的に計算することで、セキュリティチームが資金の移動方向・潜在的に影響を受ける範囲・そして遮断・対応可能な残り時間のウィンドウを明確に把握できるようにします。
（3）リアルタイム監視および自動化応答
実際の工学的環境において、上記の防御能力を真に機能させるには、一度限りの分析ツールではなく、継続的に稼働するセキュリティプラットフォームに依存する必要があります。BlockSecが提供するPhalcon Securityプラットフォームを例に挙げると、その設計目標は、攻撃の詳細を事後に再構築することではなく、チェーン上およびメモリープールレベルのリアルタイム監視・異常行動の識別・自動化応答という3つの核心機能を中心として、可能な限りリスクを、まだ実行可能なタイムウィンドウ内に阻止することにあります。
複数の実際のWeb3攻撃シナリオにおいて、Phalcon Securityは、取引行動・コントラクトインタラクションロジック・センシティブな操作を継続的に感知することで、潜在的な攻撃シグナルを事前に成功裏に識別し、ユーザーが自動化された対応戦略（例：コントラクトの一時停止・疑わしい送金の遮断など）を設定できるように支援し、攻撃完了前にリスク拡散を効果的に阻止しました。こうした能力の核心的価値は、「より多くの問題を発見すること」にはなく、セキュリティ防御が初めて、自動化攻撃と匹敵する応答速度を獲得し、Web3セキュリティを従来の受動的監査モードから、能動的リアルタイム防御体制へと推進することにあります。
3. スマート取引および機械実行シナリオにおけるセキュリティ課題および対応
取引モードが「人間がクリックして確認」から「機械が自動的に閉ループ実行」へと移行すると、セキュリティリスクの核心も、従来のコントラクト脆弱性から、権限管理および実行チェーンのセキュリティへと徐々に移行します。
まず、ウォレットのセキュリティ・秘密鍵管理・承認リスクが顕著に拡大します。これは、AIエージェントがさまざまなツールおよびコントラクトを高頻度で呼び出すために、より頻繁なトランザクション署名およびより複雑な承認設定を避けられないからです。秘密鍵が漏洩したり、承認範囲が広すぎたり、承認先が悪意あるものに置き換えられたりすると、資金損失は極めて短時間で拡大します。従来の「ユーザーが自分で慎重に行動する」というセキュリティ勧告は、機械自動実行の時代には完全に無効になります——システム自体が人間の介入を最小化するために設計されているため、ユーザーが毎回の自動化操作をリアルタイムで監視することは極めて困難だからです。
次に、AIエージェントおよび機械支払いプロトコル（例：x402）は、より隠蔽的でより微妙な権限の乱用および誤実行リスクをもたらします。x402のような、API・アプリケーション・AIエージェントがHTTPプロトコルを用いてステーブルコインで即時支払いを実行できるプロトコルは、取引効率を向上させる一方で、機械がより多くの環節で自主的に支払いおよび自主的に呼び出しを行う能力を獲得することを意味します。これは、攻撃者に新たな攻撃パスを提供します：誘導による支払い・誘導による呼び出し・誘導による承認などの悪意ある行動を、より正常なビジネスフローに似せることができ、防御メカニズムを回避できます。
同時に、AIモデル自体も、プロンプト注入攻撃・データ汚染・敵対的サンプルなどの影響下で、一見コンプライアンスに適合しているが実際には誤った操作を実行する可能性があります。ここでの核心的問題は、x402プロトコルそのものの良し悪しではなく、機械取引チェーンが滑らかになるほど、自動化程度が高まるほど、より
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