AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から”BLOCKGPT”って論文が良いって聞きましてね。うちの業務で使えるかどうか、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！BLOCKGPTはブロックチェーンの取引を“言葉”として扱い、不正や異常を見つけるために学習された大規模言語モデル（large language model, LLM＝大規模言語モデル）をゼロから訓練したという研究です。大丈夫、一緒に要点を3つにまとめて説明しますよ。
なるほど。要点の一つ目は何でしょうか。うちの現場で言うと「今どこで不正が起きているか」を即座に教えてくれる、そんなイメージでしょうか。
その通りですよ。第一に、BLOCKGPTは従来のルールベース検出とは異なり、事前定義したパターンに頼らず「取引の振る舞い」を学習して異常を検出します。第二に、取引の実行ログやコールツリーをツリー構造で表現し、言葉のように扱って学習する点が新しいです。第三に、実時間での検出を目指しており、バッチ処理だけでなく低遅延での運用を念頭に置いています。これで見通しは付きますか。
興味深いですね。ただ、うちはデジタルが得意でない現場も多く、導入コストと効果を見極めたいのです。これって要するに〇〇ということ？
素晴らしい整理ですね！要するに、投資対効果を検討するなら「どの程度の異常を捕まえられるか」「誤検知は業務にどれだけ負担をかけるか」「既存の監視やログ体制とどう組み合わせるか」の三点を評価すればよいのです。具体的な導入は小さなパイロットで効果を見てから拡大するのが現実的です。
導入の不安は現場の受け入れですね。現場の人が使えるようになるまでのハードルは高い。学習データや運用の手順はどの程度必要になりますか。
良い観点です。専門用語を使わずに言うと、BLOCKGPTは大量の既往取引データから「正常な振る舞い」を学ぶ必要があります。したがって最初は履歴データの整備と、誤検知時のオペレーション設計が肝になります。要点は三つ、データ品質、誤検知対応、段階的な運用開始です。
なるほど。で、技術的にはどうやって取引を”言葉”にするんですか。うちのIT部長が難しそうだと言っていました。
いい質問です。簡単に言うと、ブロックチェーンの取引は複数のイベントや関数呼び出しからなる木構造（ツリー）として表現されます。その一連の操作をテキストのように符号化して、言葉を学ぶのと同じ手法でモデルに学習させます。技術負担を和らげる工夫としては、まずは一部コールのみを対象にした軽量モデルから始めると良いです。
わかりました。要はまず小さく試して、効果が見えたら拡大する。これならうちでも検討できます。では最後に、私の言葉で要点をまとめてもよろしいですか。
もちろんです。自分の言葉で整理するのは理解の近道ですよ。どうぞ。
承知しました。要するにBLOCKGPTは、取引を”文章化”して学習することで、ルールに頼らず異常を見つける仕組みである。初期投資はデータ整理と誤検知対応の設計に集中し、まずは小さなパイロットで運用性と効果を確かめ、問題なければ段階的に導入を拡大する、ということですね。
