AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『ブロックチェーンと機械学習の融合』って話を聞きまして、うちに導入できるか判断したいのですが、ざっくり何が違う論文なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先にお伝えしますと、この論文は『金融向けのデータの信頼性と更新性をブロックチェーンで高めつつ、機械学習に使える形で統合したデータセット』を提示していますよ。大丈夫、一緒に読み解けば必ず理解できますよ。
ええと、私は技術屋ではないので専門用語は噛み砕いてください。ぶっちゃけ、投資対効果と現場で使えるかが一番の関心事です。
決断視点が明確で素晴らしいです。まず結論だけ3点にまとめます。1) データの信頼性が上がる、2) データの鮮度が保ちやすくなる、3) 既存の分析手法に組み込みやすい構造になっている、です。次に一つずつ実務目線で解説しますね。
信頼性というのは、要するにデータが改ざんされにくいということですか。うちの現場でもよくあるデータの不一致が減るという理解で合っていますか。
その理解で正しいですよ。ここで出てくる主要用語を簡単に整理します。machine learning（Machine Learning, ML, 機械学習）は過去のデータから未来を予測する仕組み、blockchain（Blockchain, ブロックチェーン）は記録が改ざんされにくく複数で検証できる台帳です。これらが合わさると、機械学習に入れるデータの信用度が上がるんです。
なるほど。ですが、現場に持っていったときにデータ更新や互換性で手間が増えませんか。既存システムとの接続コストが気になります。
良い質問です。論文が提示するアプローチは、高頻度のon-chain（on-chain, オンチェーン）データと低頻度のoff-chain（off-chain, オフチェーン）データをモジュール化して統合するフレームワークです。つまり、既存のデータソースを丸ごと置き換えるのではなく、重要な部分だけをブロックチェーン由来の検証付きデータで補強できる構造になっていますよ。
これって要するに、全部を新しくするのではなく、重要なデータだけ“信頼付き”で差し替えられるということですか。運用コストを抑えられるなら興味があります。
まさにそのとおりです。整理すると導入判断の鍵は三点です。1）現状のどのデータに信頼性の課題があるか、2）そのデータを高頻度に更新する必要性、3）既存モデルに導入するコスト対効果。この論文はこれらを評価するためのベンチマークとワークフローを提供していますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で整理しますと、『重要な取引データを改ざんされにくい形で時々刻々検証でき、その信頼付きデータを機械学習に流し込むことで予測の精度や運用の安心感が増す』という理解で合っていますか。
その理解で完璧です。大丈夫、一緒に実証のロードマップを作れば導入は現実的に進められますよ。
