AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「NFTでの不正取引、ウォッシュトレードが多いらしい」と言われまして、正直よく分からないのです。要するにうちの顧客が騙される可能性があるという認識でよろしいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その認識は大枠で合っていますよ。NFT（Non-Fungible Token、非代替性トークン）は一点物の商品と同じで、売買価格に操作が入ると市場の信頼が損なわれるのです。
なるほど。ただ、現実的にどれくらい起きているのでしょうか。うちのような実店舗や伝統的な商品の世界観にも影響ありますか。
重要な問いです。結論から言うと、ある研究は公的なブロックチェーンデータを使って、取引のかなりの部分が操作の疑いがあると示しています。影響はマーケットの種類やプラットフォームによって大きく変わりますが、信頼低下は実店舗のブランド評価にも波及し得るのです。
それをどうやって見つけるのですか。ぶっちゃけ私たちにできることはあるのでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。研究では三つの柱で検出を試みています。第一にオンチェーンデータの直接フィルタリング、第二に従来の統計的テスト、第三に機械学習を統合したAI推定です。要点は三つに絞ると、（1）直接証拠の重視、（2）既存手法の限界認識、（3）AIを用いた誤差低減です。
これって要するに、ブロックチェーン上の全部の取引を見て怪しいやつを洗い出す、そしてAIで精度を上げるということですか。
その通りです。でも少し補足しますね。ブロックチェーンは誰でも見られる公開台帳で、そこから直接的に取引パターンを抽出できるのが強みです。加えてAIは、価格の丸め方（roundness）や取引頻度、取引間時間など複数の特徴を束ねて、誤判定を減らすのに役立ちます。
AI導入にはコストが掛かります。投資対効果の観点から、どの程度信用できる結果が出るのかが知りたいのです。
いい質問ですね。研究の結果を簡潔に言うと、取引数の約38％が操作の疑いあり、取引価値の約60％がその疑いに関連すると推定されています。これは市場や取引対象でばらつきがあるため、導入時は社内のリスクと照らす必要があります。
なるほど、数値感が示されると議論しやすいです。社内に持ち帰る場合、何から始めればいいでしょうか。
大丈夫、展開は段階的に進めましょう。まずは公開データの取得と簡単なフィルタリングで高頻度の不自然な取引を抽出します。次に既存の統計的指標を試し、最後に小さなAIモデルで精度改善を図るのが実践的です。要点は三つ、スモールスタート、データ可視化、AIでの確認です。
ありがとうございます。最後に確認させてください。私の言葉でまとめますと、まず公開されたブロックチェーンデータから直接怪しい取引を絞り、既存の統計法の弱点を踏まえたうえで、AIを使って誤りを減らすという流れで間違いないでしょうか。
素晴らしい要約です！その理解で完全に合っていますよ。実務に落とし込む際は、まずは短期で測れる指標を設定して、小さく始めるのが成功の鍵です。
分かりました。まずは公開データの確認から始めます。本日はありがとうございました。
