Pierre Gérard氏、Scorechain CEO兼共同創業者による

Scorechainが2015年にルクセンブルクで設立された当時、「blockchain analytics」はまだ確立した分野ではありませんでした。初期の数年間は、公開台帳の透明性が脅威ではなく機会である理由を、銀行や規制当局に説明することに費やされました。それから10年が経ち、同じ誤解が人工知能（AI）にも当てはまりつつあり、業界にとって貴重な時間を失わせています。

現在の議論は2つの見方に支配されています。1つは、AIがまもなくコンプライアンスチームを完全に置き換えるというもの。もう1つは、AIは予測不能すぎて規制下の金融活動の近くに置くべきではないというものです。私はそのどちらも支持しません。2015年以降、Scorechainは2,800以上の仮想資産サービスプロバイダー（VASP）のリスク評価を行ってきました。また過去2年間は、AIを本当に役立つ場面に限って導入してきました。つまり、顧客が依存するコンプライアンスツールに組み込むのではなく、独立した層として加える形です。

コンプライアンスにおけるノイズの問題

私が会うすべてのコンプライアンス責任者が、会話の最初の5分以内に挙げる問題があります。それはノイズです。慎重な銀行が望むレベルに調整された制裁スクリーニングシステムは、約95%もの偽陽性を出すことがあります。トランザクション・モニタリングも同様に高い水準です。その結果、類型を理解し資金の流れを読める訓練されたアナリストが、実際にはリスクではなかったアラートの解消に勤務時間の大半を費やします。例えば、よくある姓の一致を却下したり、別人を指していることが判明する複数の不利益報道を読み込んだりします。こうした不利益報道の確認には、1件あたり通常10分から20分かかります。これが現在のコンプライアンス業務の実態であり、優秀な人材がこの職務を離れていく大きな理由です。

ここで自動化が力を発揮しますが、その役割は誇張されるほど広くはありません。私はこの点について中立ではありません。Scorechain AIは、アナリストに1つのレポートを渡すために存在します。つまり、ウォレットのリスクスコア、それが関わったエンティティの種類、そして接触したサービス名や相手先です。これは、従来なら台帳全体を手作業で何時間も追跡していた作業に相当します。しかし、このレポートが何をし、何をしないかに注目してください。判断は行いません。証拠を圧縮し、後でその判断に署名し規制当局に説明責任を負うコンプライアンス責任者が、数分で読み取り最終判断を下せるようにするのです。それが全てです。優れた自動化はコンプライアンス機能を縮小しません。むしろ、単純な選別作業のループから離れ、判断へと戻します。

この違いは重要です。なぜなら、代替案は危険だからです。規制下の環境では、モデルは上司に説明責任を負えません。第6次マネーロンダリング防止指令（AMLD6）と暗号資産市場規制（MiCA）は、いずれも機関に対し、自らの判断を説明し、その責任を負うことを求めています。「アルゴリズムがフラグを立てた」は監査での防御にならず、「アルゴリズムが問題ないと判断した」はさらに悪い。したがって、唯一責任ある設計は、信頼できるデータの上にある支援層としてAIを置き、指名されたコンプライアンス責任者が判断とそれに伴う責任を保持することです。人間の監督は、モデルが成熟したら外す補助輪ではありません。それ自体がアーキテクチャです。

そして、モデルは下にあるものによってのみ良し悪しが決まります。ここを外部の人は見落としがちです。AIがブロックチェーンを読むだけでは、匿名の文字列が別の匿名の文字列へ価値を移しているようにしか見えません。3ホップ上流のウォレットが制裁対象の取引所に属していることも、資金の受け手が給与支払先ではなくミキサーであることも判別できません。この不足している文脈を与えることこそがブロックチェーン分析の本質です。すなわち、生のオンチェーン活動にアイデンティティとリスクを付与し、目の前のアドレスだけを見るのではなく複数ホップにわたる間接的なエクスポージャーを追跡し、2015年以降にScorechainがラベル付けしてきた10億以上のデータポイントと100万超の暗号資産エンティティに照らしてスコアリングすることです。

具体例を挙げると、あるウォレットは一見きれいに見えますが、資金の流れを追うと、残高の大半が2ホップ前にランサムウェア運営者に関連付けられたアドレスから入っていたことが分かります。これは、生のチェーンデータだけではモデルが到達できない発見であり、しかもコンプライアンス責任者が対応しなければならない種類の発見です。モデルにこの文脈を与えれば、確かな基盤の上で推論できます。薄いデータを与えれば、自信満々な誤情報を生みます。コンプライアンスでは、それは正直な情報不足よりも危険です。なぜなら、本来フラグを立てるべき取引を通してしまうからです。

AIがコンプライアンスツールだけでなく市場参加者になる

本当に新しいのは、AIがもはやコンプライアンスチームが使う道具であるだけではなく、彼らが監視する市場の参加者になりつつあることです。あらかじめ設定した上限のもとで支払いを開始する自律エージェントは、実証段階から実運用へ移行しました。その背景には、Coinbaseのマシン間決済向け標準であるx402、VisaのTrusted Agent Protocol、PayPalとOpenAIのチェックアウト統合といった実際のインフラがあります。ソフトウェアが別のソフトウェアと取引し始め、暗号資産で決済するようになっており、手作業では財務部門が到底追いつけない規模に達しています。

これは、業界がまだ明確に答えを出せていない問いを突きつけます。ソフトウェアである相手先に対して、どのようにKnow Your Transactionの原則を適用するのかという問題です。少なくとも方向性は明らかです。エージェントが自律的に取引するなら、管理はオンボーディング時だけに置けません。リアルタイム監視、速度制限、出所の追跡、そして資金がまだ移動中のうちに介入できる能力へと、管理は取引レイヤーそのものに移る必要があります。懐疑論者に長年守る必要があった透明性こそが、自律的なオンチェーン活動を監査可能にする唯一の特性だということが、結果として分かってきました。

自律的コンプライアンスのために構築する

Scorechainは最近、Scorechain MCPを立ち上げました。これは、当社のリスクスコアリングとエンティティ・インテリジェンスをModel Context Protocolを通じて公開するものです。Model Context Protocolは、AIエージェントが外部ツールを直接呼び出せるようにする新しい標準です。インテリジェンスはScorechainのプラットフォーム内にあり、AIはその外側に留まり、コンプライアンスツール自体に埋め込まれるのではなく、回答を求めて呼び出す側にいます。考え方は単純です。エージェントは、情報を持たずに取引してはなりません。資金を移動したり相手先を承認したりする前に、そのアドレスが制裁対象、ミキサー、既知の詐欺、あるいはクリーンな個人ウォレットのいずれかをScorechainに確認し、リスクスコアを受け取ることができます。

これは仮説上の性能ではありません。すでに当社は1日あたり150万件超のAMLチェックを処理しており、スクリーニング呼び出しは約235ミリ秒で返ります。これは、ライブ取引の中に組み込んでも遅延を生じさせない速さです。当社は、そうしたエージェントやワークフローが実際に動く場所に機能を置いています。ChatGPTとClaude内のアプリとして、またn8nやZapierのような自動化プラットフォームへの統合としてです。意思決定の瞬間にフローの中へ組み込まれたコンプライアンスチェックは、資金移動の後で後付けされるものより、はるかに価値があります。

最も基本的な確認、つまりアドレスが制裁リストに載っているかどうかは、誰にとっても有料の壁の向こうにあるべきではありません。そのため、Scorechainは、開発者、エージェント、ワークフローの誰でも呼び出せる無料の制裁スクリーニングAPIを提供しています。制裁エクスポージャーのスクリーニングは、コンプライアンス事業者が価値を抽出すべき領域ではありません。それは市場全体が立つべき土台です。

資産レベルのリスク・インテリジェンス

トークン発行者や資産運用会社がまだ本格的に向き合い始めたばかりの、二次的な変化も起きています。価値がステーブルコインやトークン化資産へ機械速度で移動すると、重要なリスクは個々の取引だけではなく、資産そのものへと広がります。誰が保有しているのか、その保有がどれほど集中しているのか、そして供給のどれだけが制裁対象またはその他高リスクの主体に渡っているのか、という点です。これはトランザクション・モニタリングとは本質的に異なる問題であり、ScorechainのDigital Asset Intelligenceが対応するために構築されたものです。つまり、発行者や資産運用会社がミント、上場、配分を行う前に、保有者とエクスポージャーを資産レベルで把握できるようにするものです。

欧州はこの変化に対して、一般に評価されているよりも準備が整っています。MiCAとAMLD6はすでに、一度きりの入口確認ではなく、継続的な監視と明確な責任を前提にしています。そして、活動は説明可能でなければならないという制度は、ソフトウェアが資金を自律的に動かし始める局面でまさに必要なものです。

AIは確かに暗号資産コンプライアンスを変えています。退屈な作業の大部分はなくなるでしょう。それは歓迎すべきことです。しかし、なくならないものがあります。それは判断、説明責任、検証可能なデータの必要性です。むしろ、それら3つの水準を引き上げます。信頼できるオンチェーン・インテリジェンスに基づき、人間の管理下にしっかり置かれた、より速いアナリストとしてAIを扱うチームこそ、機械が自ら取引を始めたときにも生き残るでしょう。その未来は、多くの人が考えるよりも近づいています。