Detecting Anomalies in Blockchain Transactions using Machine Learning Classifiers and Explainability Analysis

（ブロックチェーン取引における異常検知：機械学習分類器と説明可能性分析）

田中専務

拓海先生、お時間よろしいでしょうか。暗号資産の取引で不正が増えていると聞き、当社でも決済や取引の監視を導入すべきか検討しています。ただ、何をどうすれば投資対効果が出るのか見えず、正直困っています。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回はブロックチェーン上の取引異常を機械学習で検出し、さらに説明可能にする研究を分かりやすく整理します。結論を先に言うと、説明可能性を組み込むことで導入後の説明責任と現場運用が格段に楽になり、投資回収の見通しが立てやすくなりますよ。

田中専務

それは心強い。ただ、説明可能性と言われてもピンと来ません。現場の担当者が『どうしてこれが怪しいんですか』と聞いたときに答えられることですか？導入後の現場運用で負担が増えるのは避けたいのです。

AIメンター拓海

良い質問です。ここで重要なのは要点を三つに分けることです。第一に、モデルが出した判定の『理由』を可視化する仕組み、第二に、不正は稀な事象でデータが偏るための『学習データの調整』、第三に、現場で使える『解釈ルール』の提示です。これが揃えば現場の説明負担はむしろ減りますよ。

田中専務

なるほど。投資対効果で言うと、確実に不正を減らして損失を抑えられるという見込みを説明できるなら道理に合います。しかし、『データが偏る』という点、これって要するに不正が少ないから学習が難しいということですか？

AIメンター拓海

その通りです。専門用語で言えばデータの不均衡、英語表記はImbalanced Data。割合で言えば正常な取引が圧倒的多数で、異常はごく一部。だから学習が正常側に引っ張られやすく、異常を見逃すリスクが高くなるのです。

田中専務

その対策としては何をするのですか。データを増やす？業者に頼む？コストと手間が見合うか気になります。

AIメンター拓海

コストを抑える手段としては学習用のデータを賢くサンプリングする方法があるのです。この論文はXGBCLUSというアンダーサンプリングのアルゴリズムを提案し、元データから代表的な正常データだけを残して学習させることで、異常検出性能を高めているのです。外注して大量のラベルを作るより効率的な場合が多いですよ。

田中専務

説明可能性のための技術についても触れてください。担当者に理由を示す仕組みは具体的にどういうものなのですか。

AIメンター拓海

ここで使われるのがSHAP、正式にはShapley Additive exPlanations (SHAP) — シャップ。各特徴量が判定にどれだけ貢献したかを数値化する仕組みで、木ベースのアンサンブルモデルとも相性がよい。結果として、ある取引が異常と判定された場合に『この特徴がこの閾値を超えたため』と説明できるのだ。

田中専務

最終的に、現場のルールとして使える形まで落とし込めるということですね。分かりました、要するにこの論文は『データの偏りを工夫して学習し、出力に説明を付けることで実務で使える異常検知を作る』ということですね。これなら社内の説明もできます。