拓海先生、お忙しいところすみません。最近、AI導入の話が社内で出ておりまして、いくつか論文を読めと言われたのですが、専門用語が難しくて困っております。今回の資料はDeFiの利回り予測に関する比較研究と聞きましたが、要するに弊社の投資判断に役立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この研究は「既存の古典的機械学習手法が現状のDeFi利回り予測ではまだ最も安定して有用である」と示しています。つまり投資判断にAIを使う場合、まずは手堅い手法で結果を出すのが現時点では賢明ですよ。
なるほど、手堅い手法というのは具体的にどれですか。最近はAIといえばニューラルネットワークや量子機械学習の話を聞くのですが、そちらは使い物にならないということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ここで言う手堅い手法とは、XGBoost（XGBoost）やRandom Forest（ランダムフォレスト）といった木ベースのアンサンブル学習を指します。これらは少ないデータでも過学習を抑えつつ安定した予測ができるため、現場の運用観点ではまず検討すべきです。
では、LSTMとかTransformerのような深層学習（Deep Learning）系はどう評価されていますか。うちの若手はそれらが万能だと言っていますが、現実は違うのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究ではLSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）やTransformer（トランスフォーマー）も比較対象ですが、データ量や特徴設計が限られる今回のケースでは過学習しやすく、木ベースの安定性に及びませんでした。深層学習は大量で多様な時系列データがある場合に威力を発揮しますよ。
それから気になっていたのが量子機械学習（Quantum Machine Learning、QML）です。導入すれば画期的な成果が出るのではと期待している声もありますが、現場での使いどころはありますか。
素晴らしい着眼点ですね！本論文ではQNN（Quantum Neural Network、量子ニューラルネットワーク）やQSVM-QNN（Quantum Support Vector Machine with Quantum feature maps、量子特徴写像を用いたサポートベクターマシン＋量子ニューラル）を試していますが、現行のノイズの多いハードウェアや実行コストを考えると、DeFiの実データでは有利性が確認できませんでした。理論と実装のギャップが大きいのです。
これって要するに、今すぐ量子に大金を投じるより、まずはXGBoostやRandom Forestで運用できる土台を作るべき、ということですか。
その通りですよ。要点を3つにまとめると、1) XGBoostやRandom Forestは現実のDeFiデータで最も安定している、2) 深層学習はデータ量が足りないと過学習しやすい、3) 量子手法は現状ではリソースやノイズのため優位性が見えない。まずは堅実な基盤を作ることを勧めます。
分かりました。現場で説明するときは投資対効果を重視して伝えます。では最後に、私の理解を確認させてください。今回の研究の要点は「まずは既存の堅牢な機械学習を試し、量子等の新技術は余力ができてから試験的に評価する」ことでよろしいですか。自分の言葉で言うと、そういうことです。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。大丈夫、一緒に実行計画を作れば必ず成果につながりますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究はCurve Financeの28プールから取得した一年分の時系列データを使い、XGBoost（XGBoost）やRandom Forest（ランダムフォレスト）、LSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）、Transformer（トランスフォーマー）、QNN（Quantum Neural Network、量子ニューラルネットワーク）、QSVM-QNN（量子特徴写像を用いたQuantum Support Vector Machine＋QNN）の六手法を比較したベンチマーク研究である。主要な評価指標は平均絶対誤差（MAE）、二乗平均平方根誤差（RMSE）、方向性精度である。最も重要な発見は、古典的な木ベースのアンサンブル（特にXGBoostとRandom Forest）が、深層学習や現行の量子機械学習（QML）よりも安定して高精度を示した点である。これは実データのノイズやデータ量制約が、より複雑なモデルの利点を打ち消していることを示唆する。
分散型金融（Decentralized Finance、DeFi＝分散型金融）はオンチェーンで流動性や貸借を扱うため、短期的な利回り予測は運用最適化に直結する。Curve Financeは安定通貨のスワップや利率提供で重要な位置を占めるプロトコルであり、ここでの予測精度は実際の資金配分やリスク管理に影響する。したがって、本研究は理論的比較に留まらず、実務上の意思決定に直結する実用的な示唆を与える点で位置づけが明確である。企業の観点では、本研究はまず既存の堅実な手法を検証することの有用性を裏付けるエビデンスを提供する。
本研究の対象は特定のDeFiプラットフォームに限定されているため、他の市場環境や流動性構造で同一の結論が成り立つとは限らない。とはいえ、比較される手法の群は実務で用いられる代表的なものであり、ベンチマークとしての価値は高い。特に、モデル選定や運用フローの初期段階における合理的な判断材料を提供する点で経営層に有益である。次節以降で、先行研究との差分と技術要素を詳述する。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究には理論的優位性を示すものや、合成データや限定的な条件下での高性能を報告するものが多い。だがそれらはしばしばデータの前処理や特徴設計に関する実務的な条件を明示しておらず、実運用に直結しないケースがある。本研究は28の実プールから得た一年分の実データを使い、モデルを同一の特徴セットで比較した点が差別化の核である。つまり実際のノイズや欠損、非定常性を含む現場データでの相対性能を評価した点が重要である。
深層学習や量子機械学習の先行報告はしばしば大規模データや理想化されたノイズ条件を前提としている。本研究はその前提を排し、限られたデータ量下での汎化性能に注目したため、経営判断に直結する実務的な示唆を出している。特に決定木系アンサンブルが一定の安定性を示した点は、即時的な運用導入を検討する企業に対して直接的な価値を提供する。したがって本研究は実データでの再現性重視という実務的なギャップを埋める。
さらに、量子機械学習については理論面での表現力議論に比べて実装面の限界が鮮明になった。先行研究が提案する量子特徴写像やQNNは理論的には強力であっても、現在のハードウェアのノイズや計算リソースを勘案すると実務的優位性は確認されなかった。こうした実装上のハードルを明示した点も差別化ポイントである。
3.中核となる技術的要素
主要な比較対象は六つである。XGBoost（XGBoost）、Random Forest（ランダムフォレスト）は決定木を利用したアンサンブル学習で、データの非線形性を捉えつつ過学習を抑えられる点が特徴である。LSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）は時系列の長期依存を扱うための再帰型ニューラルネットワークであり、Transformer（トランスフォーマー）は自己注意機構を用いて並列処理で長期関係を学習する。これらは時系列データの時間構造を直接扱うアプローチである。
一方、QNN（Quantum Neural Network、量子ニューラルネットワーク）やQSVM-QNN（Quantum Support Vector Machine with Quantum feature maps）は量子回路上で特徴写像や分類・回帰を試みる量子機械学習（Quantum Machine Learning、QML）である。理論的には高次元の特徴空間へ効率的にマップできる利点があるが、実装には量子ハードウェアのノイズと計算コストが伴う。評価指標にはMAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）、RMSE（Root Mean Squared Error、二乗平均平方根誤差）、方向性精度を採用した。
モデル間比較では、全モデルに対して同一の特徴セットと時間順分割（学習80%／評価20%）を適用し、公平な比較を実現している。こうした実験設計は、運用における比較評価で重要な再現性と妥当性を担保する。経営判断ではこのような統一基準に基づく比較結果を重視すべきである。
4.有効性の検証方法と成果
検証は chronological split（時系列の時間順分割）により訓練データと評価データを分け、過去から未来への予測性能を正しく評価する方法を用いた。評価指標はMAE、RMSE、方向性精度であり、これらは予測値の誤差量と変化方向の一致度を同時に評価できるため、金融応用で有益である。実験の結果、Random Forestが最小のMAEを達成し、XGBoostが最も高い方向性精度を示した。具体的にはRandom ForestがテストMAE1.77、XGBoostが方向性精度71.57%という結果で、どちらも深層学習や量子モデルより優位であった。
深層学習モデルは本データセットにおいて追加の時間構造を十分に活かせず、過学習傾向が見られた。これは特徴量の数やデータ量、ノイズ特性が深層モデルの強みを引き出すには不十分であったことを示す。量子モデルは方向性精度が50%未満であり、誤差も大きかった。これにより、現時点のQMLは実運用を想定した現場データへの適用に際して限定的な成果しか出せないことが明確になった。
総じて、本研究は実データでの安定性を重視する観点から、古典的アンサンブル手法をまず導入し、そのパフォーマンス基準を確立したうえで、データ量の増加やハードウェアの改善が進んだ段階で深層学習や量子手法を段階的に導入する運用戦略を支持する成果を提示している。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が示す結論には重要な前提がある。第一に対象データはCurve Financeの限定的なプール群と一年分の期間に限定されるため、結論の一般化には注意が必要である。第二に特徴設計や前処理の選択がモデル性能に与える影響は大きく、より精巧な特徴量や外部情報の投入により結論が変わる可能性がある。第三に量子手法に関してはハードウェア進化やノイズ低減が進めば性能は向上する見込みがあるが、現時点では実務的な優位性は確認されていない。
経営的視点では、技術的好奇心と投資対効果のバランスをどう取るかが課題である。先端技術に早期投資する価値はあるが、その場合は実効性を検証するための小規模なPoC（Proof of Concept）や明確な評価指標を設ける必要がある。逆にまず基盤を整える戦略を取る場合は、XGBoostやRandom Forestといった堅牢な手法で安定した運用を実現し、その上で追加データや外部情報を用いた性能改善を図るべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の実務的な調査課題は三つある。第一に特徴量エンジニアリングの深掘りであり、オンチェーンのメタデータや流動性指標、スリッページ等の補助情報を導入することが考えられる。第二に継続的なデータ収集と評価基盤の構築であり、これにより深層学習の利点を引き出すだけのデータ量を確保できる。第三に量子手法は引き続き技術動向をモニタリングし、ハードウェアが成熟した段階で再評価するべきである。
検索に使える英語キーワードとしては、DeFi yield forecasting, Curve Finance, XGBoost, Random Forest, Quantum machine learning, QNN, Transformer, LSTMを挙げる。これらのキーワードで文献や実装例を追うことで、実務適用への判断材料が得られるはずである。最後に、次節として会議で使えるフレーズ集を提示する。
会議で使えるフレーズ集
「まずはXGBoostやRandom Forestでベースラインを確立し、その後に深層学習や量子技術の検証を段階的に進めましょう。」これは短く要点を示す表現で、リスク管理と投資効率の両面を伝える。
「現状のデータ量とノイズ特性では深層学習が過学習しやすく、まずは堅牢なツールで成果を出すべきです。」技術への過剰投資を避ける現実的な判断を促す言い回しである。
「量子機械学習は将来的な注目分野だが、当面はモニタリングを続け、ハードウェアが成熟した時点でPoCを行う方針でどうでしょうか。」未来投資と保守的運用の折衷案を示す。
C.-S. Chen, A. H.-W. Tsai, “Benchmarking Classical and Quantum Models for DeFi Yield Prediction on Curve Finance,” arXiv preprint arXiv:2508.02685v1, 2025.
