AIは暗号通貨コンプライアンスに導入されるが、ほとんどの人が考えているような方法ではない。

ピエール・ジェラール（ Scorechain CEO兼共同創業者）

私たちが2015年にルクセンブルクでScorechainを設立した当時、「ブロックチェーン分析」という概念はまだ存在していませんでした。最初の数年間は、銀行や規制当局に対し、公開台帳の透明性が脅威ではなく機会である理由を説明することに費やしました。それから10年後、私は同じ誤解が人工知能（AI）にも及んでいるのを目の当たりにしており、業界は貴重な時間を無駄にしています。.

議論の中心となっているのは、2つの説です。1つ目は、AIが間もなくコンプライアンスチームを完全に置き換えるという説。2つ目は、AIは予測不可能であるため、規制対象の金融活動に近づけるべきではないという説です。私はどちらの説も信じていません。なぜなら、私の会社は2015年以来2,800社以上の仮想資産サービスプロバイダー（VASP）のリスク評価を行っており、過去2年間は、顧客が依存しているコンプライアンスツールに組み込むのではなく、独立したレイヤーとして、真に役立つ部分にAIを導入してきたからです。.

私が話をするコンプライアンス担当者全員が最初の5分以内に指摘する問題から始めましょう。それは「ノイズ」です。神経質な銀行が調整するような制裁スクリーニングシステムは、誤検知率が95%にも達することがあります。取引監視もそれに劣らず深刻です。そのため、類型を理解し、資金の流れを読み解くことができる訓練を受けたアナリストは、勤務時間の大半を、実際にはリスクではなかったアラートの解消に費やしています。例えば、よくある姓の一致を否定したり、全く別の人物について書かれた5件のネガティブなメディア記事を読んだりといった具合です。こうしたネガティブなメディア記事のチェックには、アナリスト1人あたり10分から20分かかります。これが今日のコンプライアンス業務の実態であり、優秀な人材がこの職業から燃え尽きてしまう理由なのです。.

自動化が真価を発揮するのはまさにこの点であり、その役割は世間の喧伝ほど限定的なものではない。私はこれについて中立的な立場ではない。Scorechain AIは 、アナリストに単一のレポートを提供する目的で存在する。そのレポートには、ウォレットのリスクスコア、ウォレットがやり取りしたエンティティの種類、ウォレットが露出したサービスと取引相手の名前が記載されている。これはかつて、台帳を何時間もかけて手作業で tracだった。しかし、このレポートが何をするのか、何をしないのかに注目してほしい。レポートは何も決定しない。証拠を圧縮することで、コンプライアンス担当者（その決定に署名し、後で規制当局に弁明しなければならない人物）が数分で読み、判断を下せるようにする。それが全てだ。優れた自動化はコンプライアンス機能を縮小するのではなく、トリアージの繰り返し作業から解放し、判断へと回帰させるのだ。

この区別は重要です。なぜなら、代替案は危険だからです。規制された環境では、モデルは監督者に対して説明責任を負うことができません。第6次マネーロンダリング防止指令（AMLD6）と暗号資産市場規制（MiCA）は、いずれも金融機関に対し、自らの決定を説明し、その正当性を説明することを求めています。「アルゴリズムがフラグを立てた」という言い訳は検査において弁明にはならず、「アルゴリズムが承認した」という言い訳はさらに悪質です。したがって、唯一責任ある設計とは、信頼できるデータの上にAIを補助レイヤーとして配置し、特定のコンプライアンス責任者が決定とそれに伴う責任を負うというものです。人間の監視は、モデルが成熟したら取り除く補助輪ではありません。それはアーキテクチャそのものなのです。.

そして、モデルの良し悪しは、その基盤となるものによって決まります。これは、部外者が見落としがちな点です。AIがブロックチェーンを読み取っても、匿名文字列が別の匿名文字列に価値を移動させているという情報しか得られません。3ホップ上流のウォレットが認可された取引所であることや、資金を受け取る相手方が給与支払業者ではなくミキサーであることは判別できません。この欠落したコンテキストを補うことが、ブロックチェーン分析の真髄です。dent生のオンチェーン活動に trac複数のホップにわたる間接的なリスクを 、2015年以降にラベル付けした10億を超えるデータポイントと100万を超える暗号通貨エンティティに基づいてスコアリングを行います。具体的な例を挙げましょう。ウォレットは一見クリーンに見えますが、 tracすると、残高のほとんどが2ホップ上流のランサムウェア業者に関連付けられたアドレスから来ていることがわかります。これは、モデルが生のチェーンデータだけでは決して到達できない発見であり、コンプライアンス担当者が対応しなければならないものです。モデルに適切なコンテキストを与えれば、確固たる根拠に基づいて推論を行うことができます。しかし、不十分なデータを与えると、自信満々のナンセンスな結果を生成してしまいますdent コンプライアンスにおいては、これは正直なギャップよりも危険です。なぜなら、本来クリアすべきでないものをクリアしてしまうからです。

私が真に新しいと感じているのは、AIがもはやコンプライアンスチームが使用するツールにとどまらず、彼らが監視する市場において主体的な参加者になりつつあるという点です。あらかじめ設定された限度額内で支払いを開始する自律型エージェントは、デモ段階から実運用段階へと移行し、Coinbaseのマシン間決済規格であるx402、VisaのTrusted Agent Protocol、PayPalとOpenAIの決済統合といった実際のインフラストラクチャによって推進されています。ソフトウェア同士が取引を開始し、暗号資産で決済を行うようになり、その規模は財務チームが手作業で到底太刀打ちできないレベルに達しています。.

これは、業界がまだ明確な答えを出せていない疑問を提起する。ソフトウェアである取引相手に対して、 取引確認（KYT）の原則をどのように適用するのか？少なくとも方向性は明確だ。エージェントが自律的に取引を行う場合、制御はオンボーディング段階だけに留まることはできない。 リアルタイム監視、速度制限、出所証明、そして資金がまだ移動している最中に介入できる機能など、制御は取引レイヤー自体にまで及ぶ。長年懐疑論者に対して擁護してきた透明性こそが、自律的なオンチェーン活動を監査可能にする唯一の要素であることが判明したのだ。

これは、私たちが待つのではなく、構築することに決めた未来です。私たちは最近、 Scorechain MCP。これは、AIエージェントが外部ツールを直接呼び出せるようにする新興標準であるモデルコンテキストプロトコルを通じて、リスクスコアリングとエンティティインテリジェンスを公開するものです。インテリジェンスは私たちのプラットフォーム内に存在し、AIはプラットフォームの外にとどまり、コンプライアンスツール自体に組み込まれるのではなく、外部から回答を呼び出します。前提はシンプルです。エージェントは決して盲目的に取引を行うべきではありません。資金を移動したり、取引相手を承認したりする前に、そのアドレスが制裁対象エンティティ、ミキサー、既知の詐欺、またはクリーンなプライベートウォレットであるかどうかをScorechainに同時に問い合わせ、リスクスコアを受け取ることができます。これは仮説上のスループットではありません。私たちはすでに1日に150万件以上のAMLチェックを実行しており、スクリーニングコールは約235ミリ秒で応答します。これは、ライブトランザクションを遅くすることなく、その中に組み込むのに十分な速さです。私たちは、ChatGPTとClaude内のアプリとして、またn8nやZapierなどの自動化プラットフォームとの統合として、エージェントとワークフローが実際に存在する場所にこれを配置しました。意思決定が行われる瞬間にフローに組み込まれたコンプライアンスチェックは、資金移動後に後付けされるチェックよりもはるかに価値があります。最も基本的なチェックである、アドレスが制裁リストに掲載されているかどうかの確認は、誰にとっても有料サービスであるべきではありません。そのため、 無料の制裁スクリーニングAPI 。制裁リスクのスクリーニングは、コンプライアンスプロバイダーが利益を追求する場ではなくtrac市場全体が共有すべき基盤となるべきものです。

トークン発行者や資産運用会社がようやく認識し始めたばかりの、もう一つの重要な変化がここにあります。価値が機械のスピードでステーブルコインやトークン化された資産へと移行するにつれ、重要なリスクは個々の取引だけでなく、資産そのもの、つまり誰がそれを保有しているか、所有権がどれほど集中しているか、そして供給量のどれだけが制裁対象者やその他の高リスク主体によって保有されているか、といった点になります。これは取引監視とは異なる問題であり、当社の デジタル資産インテリジェンスは まさにこの問いに答えるために構築されています。発行者や資産運用会社は、発行、上場、または割り当てを行う前に、保有者とエクスポージャーに関する資産レベルの情報を得ることができます。

欧州は、世間が考えている以上にこの変化への準備ができている。MiCAとAMLD6は既に、一度きりの立ち入り検査ではなく、継続的な監視と明確な説明責任を前提としており、ソフトウェアが資金移動を開始した際にまさに必要とされるのは、活動の説明可能性を前提とした体制である。つまり、AIは暗号通貨コンプライアンスに導入されるのは間違いない。AIは多くの面倒な作業をなくしてくれるだろうし、私はそれを歓迎する。しかし、AIが不要にするのは、判断力、説明責任、そして検証可能なデータの必要性だ。AIはこれら3つの基準を引き上げてくれる。AIをより高速な分析ツールとして扱い、信頼できるオンチェーンインテリジェンスに基づき、人間の管理下にしっかりと維持するチームこそが、機械が取引を開始した時に生き残るチームとなるだろう。それは多くの人が考えているよりもずっと近い将来に実現する。.