4月に発生した一連の著名な暗号通貨ハック — 多くは高度なAIツールを用いてスマートコントラクトの脆弱性を特定し計画的に実行されたと疑われている — は、DeFiエコシステム全体が突然危険にさらされたという懸念を引き起こした。5月、ブロックチェーンセキュリティプラットフォームOpenZeppelinの創設者Manuel Aráozは、その月だけでも6億3000万ドルの暗号資産損失が出たことを受け、「DeFiのすべてが安全ではない」と宣言した。

しかし、業界全体がDeFiプロトコルがエージェント型AIによってドミノ倒しのように崩壊する事態に備える中、攻撃の波は沈静化したように見えた。これを受け、DragonflyのマネージングパートナーHaseeb Qureshiは最近、DeFiの「ハックポカリプス」に対する懸念を「誤報」と呼んだ。彼は、4月の重大なインシデントを含めても、年初来で「月あたりのハック被害額の割合が低下」しており、「年間のハック規模の中央値も減少」していると指摘した。

残された疑問は次のとおりである。AI主導のハッキング流行に対する懸念は完全に誇張されているのか、それともこれは嵐の前の静けさに過ぎないのか。

「『ハックポカリプス』という物語は、AIがすでに漏洩した鍵、脆弱なインフラ、ヒューマンエラーに代わってWeb3損失の主因になったと示唆するのであれば、誇張されていると思います」と、Hackenの筆頭攻撃型セキュリティエンジニアであるStephen AjayiはMagazineに語った。ただし、同氏は懸念を完全に否定すべきではないと警告した。

「『まだ主流ではない』ことを『来ない』ことと混同すべきではありません。私の見方は、私たちはまだ初期段階にいるというものです。誇大宣伝がインシデントデータを先行していますが、能力の曲線は急速に追いついています」とAjayiは説明した。

AIは攻撃を引き起こしてはいないが、攻撃を変化させている

CertiKの上半期報告書によると、Web3プロトコルは2026年上半期に344件のセキュリティインシデントで13億ドル以上を失った。

それらのインシデントのうち正確に何件がAIによって特定された、またはAIが支援した脆弱性攻撃に関与していたかを判断することは依然として困難である。CertiKのシニアブロックチェーン調査員であるNatalie Newsonは、「AIが脆弱性の発見に使用されたかどうかを証明するのは困難な場合がある」と説明する。

Newsonは、直接的な証拠を探すのではなく、攻撃者の行動の変化などの状況証拠を監視しているという。彼女は、古いスマートコントラクトや未検証のコントラクトの悪用が大幅に増加していることを観察している。

CertiKの報告書は、2026年上半期の73件のコード脆弱性インシデントが、悪用される前に少なくとも1年間デプロイされていたコントラクトに関連していたことを明らかにした。「2025年通年ではこの数字は45でした」とNewsonは指摘する。このパターンは、AIが攻撃者に、以前は現実的でなかったほど大量のコードを分析することを可能にしていることを示唆している。

これはDeFiにおいて重要な意味を持つ。なぜなら、スマートコントラクトは多くの場合公開されており、一度デプロイされると、元の監査や開発者の関心が薄れた後も長く資産を保護し続けるからである。公開コードはユーザーと防御者に透明性をもたらすが、同時に攻撃者にスキャンすべき広く恒久的な攻撃対象も提供する。

AIは完全に新しい攻撃カテゴリーを生み出すというより、既存の攻撃をより安価、迅速、かつ拡大しやすくしているようである。

「AIシステムは、コードベースの分析、既知の脆弱性に関連するパターンの特定、疑わしいロジックのフラグ付け、複雑なコードの要約、より詳細なレビューが必要な領域の優先順位付けに役立ちます」とNewsonは述べる。「攻撃者であれ防御者であれ、与えられた時間内にはるかに多くのコントラクトを調査できる」と彼女は付け加え、以前は安全と見なされていた古いコードベースが今や危険にさらされている可能性があると指摘した。

真の危険は規模にある

ブロックチェーンデータプラットフォームのChainalysisも同様に、AIの最も重大な影響を、身近な形態の暗号通貨犯罪を産業化する戦力倍増因子として位置づけている。

ChainalysisのUK公共部門責任者Sully Hanifは、Magazineに次のように語った。「当社の2026年暗号犯罪報告書では、AIを活用した暗号詐欺は従来の詐欺より4.5倍の収益性があり、1回の操作あたり320万ドルを抽出しているのに対し、従来型は71万9000ドルでした。」

「AIにより、詐欺師はより多くの被害者に同時にリーチし、操作することが可能になっています」とHanifは述べた。

脅威はスマートコントラクトの悪用にとどまらない。Chainalysisは、2025年に偽装詐欺が前年比で1,400%以上増加したことを発見した。犯罪者はTelegramのマーケットプレースで容易に入手できるAI生成ディープフェークと顔交換ソフトウェアを利用している。

「AIが既存の手口を強化するのを目の当たりにしました」とHanifは述べた。「詐欺アズアサービスのエコシステムは現在、モジュラー式のターンキーサービスを提供しており、AIが各モジュールをより効果的にしています。」

Chainalysisは最近、スマートコントラクトのソースコードが公開検証されたことのないプロトコルから3670万ドルが盗まれたことを特定した。Hanifは、攻撃者が大規模言語モデルを使用して生のバイトコードをリバースエンジニアリングし、大規模に脆弱性を特定していると警告する。

ソースコード検証は、ブロックチェーンユーザーやセキュリティチームが人間が読めるコントラクトコードとオンチェーンにデプロイされたものを比較する基本的な方法の一つである。コントラクトが未検証のままの場合、防御者はレビューに利用できる情報が少なくなる一方で、攻撃者は基盤となるバイトコードを分析することができる。

「AIは、これまで人間の労力がボトルネックとなっていた領域で最も大きな影響を持つ可能性があります」とNewsonは述べる。「サポート担当者、ビデオ通話、インフルエンサーになりすますためにAIが使用されているのを観察しています [...] 最大のリスクは、攻撃者がもはや技術的専門知識や高い語学力を必要としないことです。」

10億ドル規模のハックはどこから来ているのか？

データを検証すると、2026年の最大の暗号通貨損失はAIの関与なしに実行された可能性がある。

CertiKの報告書は、年初上半期においてウォレットの侵害が最も被害の大きい攻撃ベクターであり続け、わずか33件のインシデントで4億4400万ドル以上の損失をもたらしたことを明らかにした。

Hackenの2026年第2四半期Web3セキュリティ報告書は、第2四半期に盗まれた全価値の約88%が、スマートコントラクトのバグではなく、漏洩した鍵、署名者、運用インフラに起因することを発見した — これは主にDrift ProtocolとKelpDAOに対する北朝鮮関連の2件の攻撃によるものである。

Ajayiは、AIが従来の攻撃手法に取って代わるのではなく、脆弱な従業員の特定、説得力のあるフィッシングキャンペーンの生成、公開コードの分析、悪用開発の加速を通じてそれらを増幅していると指摘する。それでもなお、ガバナンスの侵害、不十分なオペレーショナルセキュリティ、脆弱なインフラが、攻撃が成功するかどうかを決定する要因であり続けている。

「AIは新しい増幅器ですが、古いセキュリティの欠陥が依然として爆発の規模を決定します」と彼は述べた。

AIは戦場を変えるが、基本は変えない

AIは防御ツールとしても機能し、セキュリティ業界はその面でも展開している。Hanifは、調査員がリアクティブから予防的アプローチへと移行しており、「被害者がお金を失う前に詐欺を阻止するツールが今存在する」と述べた。

プロトコルにとって、現在のデータからの実践的な教訓は、AIを全く新しいリスクカテゴリーとして扱うことよりも、AIが拡大し得る弱点を減らすことにある。すなわち、露出した運用鍵、未検証または放置されたコントラクト、不十分な監視、そしてチームやユーザーの周辺のソーシャルエンジニアリング経路である。

「最終的に、AIは攻撃者と防御者の双方の能力を向上させる可能性が高い」とNewsonは述べ、「どちらの側がこの技術を最も効果的に統合し、運用できるかにかかっている。」