ブロックチェーン・インテリジェンス企業のTRM Labsは、暗号資産犯罪における人工知能(AI)の利用が過去1年間で40%増加したと発表した。このデータポイントは、AIとブロックチェーンの融合というテーマを、コンピューティング市場の物語から取引所やコンプライアンス部門にとっての脅威モデリングの領域へと押し進めるものとなっている。

TRM Labsの報告内容

TRM Labsは、ChainalysisやEllipticなどと並ぶブロックチェーン分析分野で確立された企業のひとつであり、取引所、金融機関、法執行機関に向けてウォレットスクリーニング、トランザクションモニタリング、フォレンジックトレーシングを提供している。TRM Labsの2026年の暗号資産犯罪に関する調査によると、AIツールを伴う暗号資産関連の犯罪活動の割合は前年比で40%増加した。同社はこの増加を、セクター全体における一般的なAI普及ではなく、具体的には犯罪の助長として位置づけている。この傾向はTRMの調査結果に関する報道でも取り上げられた。

実務上、「暗号資産犯罪におけるAI利用」とは、脅威アクターが既存の攻撃ワークフローに機械学習ツールを組み込むことを指す。具体的には、フィッシングの罠や偽装身元の作成に用いられる生成モデル、自動化されたソーシャルエンジニアリング、個人投資家とプロトコル運営者の双方を狙ったスクリプト化された欺瞞などである。

なぜこの増加が暗号資産セキュリティにとって重要なのか

報告された急増がニュース価値を持つのは、多くのセキュリティチームが経験則として語ってきた変化を定量化しているからである。すなわち、攻撃者は従来は手作業を要していた工程を自動化し、攻撃あたりのコストを引き下げている。この運用面の変化は、パターン認識に依存する取引所やコンプライアンス部門の脅威検知を直接的に複雑化させる。

コンプライアンス部門にとって、AIを悪用した攻撃の広がりは、合成身元や捏造された書類を大規模かつ低コストで生成することを可能にし、KYCやトランザクションモニタリングシステムに求められる水準を引き上げることを意味する。こうした負担は、すでに強化された規制の枠組みの下で生じている。FATFのトラベルルールやEUのMiCA規制は、銀行式のKYCおよびモニタリング義務を暗号資産サービス提供者にまで拡大しており、AIによる偽造身元は単なる詐欺被害にとどまらず、規制上のリスクとなっている。こうした圧力が加わるのは、別のBlockaidのデータによれば2026年上半期に暗号資産のセキュリティ損失が10億ドルを超えた時期にあたる。

ユーザーレベルで最も明確な短期的リスクは、より説得力のある詐欺である。AIが生成したメッセージ、音声、人物像は、正当な連絡との区別をますます困難にしている。ディープフェイクを用いた不正は、暗号資産の枠を超えて広く記録されている。2024年に香港で発生し大きく報道された事例では、エンジニアリング企業Arupの従業員が、ビデオ会議に参加していた他の出席者全員がディープフェイクだったことが後に判明したにもかかわらず、約2,500万USドルを送金した。同じ力学は、いわゆるクリプトレンチ攻撃として記録された身体的強要への移行と、セキュリティ支出の増大という形ですでに顕在化している。

融合という観点は両刃の剣である。AIインフラ系の暗号資産プロジェクトを支える生成・推論能力と同じものが、TRM Labsが攻撃側で確認したツールであり、機械学習は防御側でもすでに標準的な技術となっている(TRM Labs自身も自社のウォレットリスクスコアリングに機械学習を活用している)。これにより、検知モデルは、類似の技術スタック上に構築された自動化された悪用と衝突する状況に置かれている。

TRM Labsの数値は、完全な脅威マップではなくトレンドのシグナルであり、ここから導かれるいかなる結論も、元となる報告書が根拠となっている。具体的な教訓は限定的である。すなわち、防御側は今や、攻撃者のツールが業界が構築を進めているのと同じAIスタックに沿って拡大していると想定しなければならない。注目すべき指標も同様に具体的である。TRMの今後の報告において、違法な取引全体に占めるAI関連活動の割合が上昇し続けるかどうか、そして、EU AI法の透明性規則(2026年8月から適用が始まるディープフェイク開示義務)がAIによるなりすましに対してどのように執行されるかである。

免責事項:本記事は情報提供のみを目的としており、金融または投資に関する助言を構成するものではありません。暗号資産およびデジタル資産の市場には大きなリスクがあります。意思決定の前には、必ずご自身で調査を行ってください。