Chainalysis は今週、最初のブロックチェーン・インテリジェンス・エージェントを立ち上げ、自動化された調査・コンプライアンス・ツールを、訓練を受けたアナリストだけでなく社内のあらゆる従業員に提供しました。
この発表は、同社の年次 Links カンファレンスで行われ、CEO の Jonathan Levin が今回の展開を、すでに AI を使って詐欺、窃盗、マネーロンダリングを拡大している犯罪者への直接的な対応として位置づけました。 Chainalysis は、何十億もの取引をスクリーニングし、10年以上にわたり1,000万件を超える調査を支援してきたと述べました。同社によれば、エージェントはそのデータセットの上に構築されており、データセットに後付けでレイヤーを重ねたものではありません。
これまで、Chainalysis プラットフォームから意味のあるインテリジェンスを抽出するには専門的なトレーニングが必要でした。新しいエージェントは、深い技術的専門知識を要さずに、経営陣、コンプライアンス担当者、調査担当者が同じ基盤データと組織としての知見にアクセスできるよう設計されています。
同社は、自社のアプローチと、市場に出ているより広範な AI エージェント製品の波との間に明確な線引きをしました。裏付けのあるドメイン固有のデータレイヤーが背後にない場合、AI エージェントは推測を生成する言語モデルにすぎない、と Levin は主張しました。Chainalysis は、自社のデータセット — 政府、金融機関、暗号資産企業が利用し、法廷で証拠として採用可能とされているもの — が、エージェントの出力を防御可能にする根拠だと位置づけています。
エージェントの構築を支配するのは4つの原則です。データ品質は最優先で、同社は、より強力なモデルはより正確な基盤データをより重要にするのであって、重要度を下げるのではないと主張します。次に文脈と推論が続き、調査のタイプやコンプライアンス上の義務にまたがって積み上げてきた Chainalysis の蓄積された専門性を活用します。
3つ目として、同社は監査可能で決定論的なワークフローを組み込み、ハイステークスな意思決定では同一の入力から同一の出力が得られるようにしています。最後に、人間は、自動化される内容と独立性のレベルについて引き続き統制を保持します。
同社はエージェントをアナリストの代替として販売しているわけではありません。この設計では、規制対象でハイステークスな業務では意思決定者である人間をループ内に保ちつつ、エージェントに対しては、強化（エンリッチメント）、エスカレーション、レポート生成を迅速に担当させます。
開発中の初期ユースケースには、複数チェーンにまたがる調査ワークフローが含まれており、数日分の作業を数分に圧縮します。プラットフォーム全体から文脈を引き出してから、コンプライアンス上のフラグをエスカレーションするか却下するかを判断する前に行う自動アラートのエンリッチメント、そしてその場で作成できる構造化されたインテリジェンス・レポートです。チームはまた、調査またはコンプライアンス・ワークフロー向けのカスタム Web アプリケーションを構築するために、エージェントを使ったほか、大規模データセットに対して時間ベースの取引識別を実行するためにもエージェントを用いています。
オープンソース・インテリジェンスの収集も別の活発なユースケースです。エージェントが OSINT を収集し、整理して、進行中の調査を補うために活用します。同社はさらに、複数のエージェントのチームがオンチェーン活動を監視し、リードを提示し、人間に引き渡して実行につなげるような体制についても説明しました。
Chainalysis は、エージェントの提供を夏の間に順次開始し、まずは調査とコンプライアンスから始めると述べました。同社は、チームがツールを使い始めることで、ブロックチェーンに関するインサイトの新たなカテゴリが開いていくとして、時間の経過とともにより広範な組織での導入が進むことを見込んでいます。
このタイミングは、Levin が直接言及した「軍拡レース」の力学を反映しています。犯罪組織が AI をより強く活用して規模を拡大するほど、同社は、それに対抗して働く調査チームとコンプライアンス・チームには、同等のスピードが必要だと主張します。
Chainalysis は、価格の詳細を公表せず、また初期開発の段階でエージェントを使っている具体的な顧客名も挙げませんでした。同社は、今回の発表を自社のユーザーベースとのコラボレーションの始まりとして位置づけました。Levin は、プラットフォームの将来は顧客の前に先行して作るのではなく、顧客と並んで構築されると述べました。
