暗号資産市場は、疑わしい取引活動を単なる相場変動の一局面として片付けられた時代から、大きく進化している。取引高が拡大し、デジタル資産が中央集権型取引所、分散型プロトコル、デリバティブ市場で取引されるようになるなか、正当な市場活動と人為的に作られた需要との境界を見分けることは、ますます難しくなっている。

ウォッシュトレーディングは、その最も分かりやすい例の一つだ。トレーダーは、経済的なポジションを実質的に変えずに、資産の売買を繰り返すことができる。場合によっては、関連する口座やウォレットを通じて取引が行われる。その結果、取引高が水増しされ、トークンが実際以上に流動性や人気を持っているように見える可能性がある。Chainalysisは、ウォッシュトレーディングの疑いと整合するパターンを特定するためのオンチェーン手法を開発しているが、行動上のシグナルだけでは意図を証明できないと指摘している。同社の2025年の調査では、選定されたブロックチェーン上で、ウォッシュトレーディングの疑いがある取引高が最大25.7億ドルに達する可能性があると推計された。

ここで、人工知能と高度な行動分析が重要性を増している。最新の監視システムは、人間のコンプライアンスチームよりもはるかに速く、膨大な量の注文、取引、ウォレット、市場データを調べることができる。もはや異常に高い取引高だけを探しているわけではない。取引行動、オーダーブックの動き、ウォレット間の関係、異なる取引会場での活動を比較し、さらに詳しく調べる価値のあるパターンを特定できる。

この分野で注目される10のプラットフォームを紹介する。

Solidus Labs

Solidus Labsは、暗号資産市場の監視では個々の取引だけに注目すべきではないという考えを軸に事業を構築してきた。同社のTrade Surveillanceプラットフォームは、取引行動をオーダーブックの動態、資金調達フロー、オンチェーン活動などのシグナルと組み合わせ、分断された市場全体で潜在的な不正活動を特定する。

このアプローチは、個々の取引を切り離して見ると解釈が難しいウォッシュトレーディングに特に関連する。Solidusによると、同社の技術はウォッシュトレーディングに加え、スプーフィング、レイヤリング、インサイダー取引、フロントランニング、パンプ・アンド・ダンプ、取引所間の相場操縦も特定できる。

このプラットフォームは中央集権型市場と分散型市場の双方を対象に設計されている。取引所やその他の取引会場は、市場ごとに別々の島として扱うのではなく、異なる商品にまたがる活動を調査できる。行動分析と新しいエージェント型AI機能の活用は、監視技術の向かう方向も示している。単にアラートを生成するだけでなく、なぜ活動が疑わしい可能性があるのかをコンプライアンスチームが理解できるよう支援する方向だ。

Kaiko Market Surveyor

Kaikoは、データを重視したアプローチで市場不正の検知に取り組んでいる。同社のMarket Surveyorは、Kaikoの市場データと自動監視機能を組み合わせ、CeFiとDeFiの双方で潜在的な不正を特定するよう設計されている。システムは、ウォッシュトレーディング、スプーフィング、フロントランニング、その他の相場操縦を対象としている。

Kaikoの大きな強みの一つは、監視技術を支える市場データの広さだ。取引所の取引活動を文脈なしに判断するのではなく、より広い市場全体の状況と照らし合わせて活動を比較できる。この点は、異常な取引高の急増が正当なものなのか、それとも孤立した異常値にすぎないのかを判断する際に重要となる。

Kaikoは、誤検知の削減も重視している。これはAIを活用したコンプライアンスにおいて、重要性が高まっている要素だ。アラートはアナリストが実際に調査できて初めて有用になる。弱いアラートが多すぎると、大量のノイズに埋もれて重大な事案を見失う可能性がある。

同社は2026年、Amberdataの買収を通じてデータと分析の基盤を強化し、追加のデジタル資産市場データおよびブロックチェーンデータの機能をKaikoの傘下に取り込んだ。

Eventus Validus

Eventusは、自動取引監視の分野で、特に取引所や規制対象のデジタル資産取引会場にとって重要な企業となっている。同社のValidusプラットフォームは、機械学習、自動化、設定可能な監視手順を利用して、疑わしい取引行動を特定し、調査のためにアラートの優先順位を付ける。

Validusが監視できる行動には、ウォッシュトレーディングのほか、自己売買、スプーフィング、レイヤリング、インサイダー取引、その他の市場操縦が含まれる。プラットフォームは多数の情報源からデータを取り込み、リアルタイムで稼働できる。これは、実質的に市場が閉じることのない暗号資産市場において重要な機能だ。

Eventusは新たな市場への展開も進めている。2026年8月、STXは、暗号資産を含む分野を対象とする規制対象のイベント契約取引所で、取引監視のためにValidusを導入したと発表した。

ValidusにFrank AIが加わったことで、プラットフォームにはAIを活用した分析の層がさらに追加された。ユーザーは監視情報を平易な言葉で検索でき、アラートの確認やレポート作成などの作業を自動化できる。

Nasdaq SMARTS

Nasdaqは、SMARTS市場監視技術を通じて、従来型市場の監視で培った数十年の経験をデジタル資産の議論にも生かしている。

SMARTSは人工知能と機械学習を使用し、市場全体で異常を特定し、リスクを評価し、案件の優先順位を付ける。Nasdaqは自社のアプローチを行動ベースかつリスクベースと説明している。つまり、どの活動に注目すべきかを判断する際、単純なしきい値の超過だけにとどまらない設計となっている。

この違いは暗号資産市場で重要だ。取引高が突然増えたからといって、必ずしも相場操縦を意味するわけではない。ニュース、上場、清算、または投資家の正当な需要によって、市場が急激に動くこともある。監視システムは、こうした事象と、協調的または人為的な活動に似たパターンを区別しなければならない。

そのためNasdaqの技術は、暗号資産に限定したウォッシュトレーディング検知ツールというより、広範な市場不正の監視エンジンといえる。ただし、複数の資産クラスを扱う取引所や機関にとっては、その幅広いカバレッジが有用となる可能性がある。

Chainalysis

Chainalysisは、ブロックチェーン調査、違法金融の監視、暗号資産コンプライアンスでよく知られているが、同社の分析能力は市場操縦の調査にも及んでいる。

同社は、ウォッシュトレーディングを示す可能性のあるオンチェーン取引パターンを調べる手法を開発した。分析では、特定のウォレットが決定的に市場を操縦していると断定するのではなく、活動の集中、取引の反復、通常とは異なる取引関係などの行動特性に焦点を当てている。

この区別は重要だ。ブロックチェーンデータは何が起きたかを明らかにできるが、なぜ起きたかまでは必ずしも示さない。複数のウォレットが互いに繰り返し取引している場合、疑わしい可能性はある。しかし、その活動が市場を操縦する目的で意図的に設計されたものだと結論付けるには、調査担当者はなお追加情報を必要とする。

Chainalysisの強みは、こうした取引パターンをより広範なブロックチェーン・インテリジェンスと結び付けられる点にある。これにより調査担当者は、孤立した疑わしい取引から、ウォレット、事業体、資金フローを含むより広い全体像へと調査を進められる。

TRM Labs

TRM Labsも同様に、インテリジェンスを重視したアプローチを取っている。同社のプラットフォームは、ブロックチェーンデータ、帰属情報、行動インテリジェンス、AI支援型の調査を組み合わせ、暗号資産エコシステム全体で疑わしい活動を特定できるよう組織を支援する。

TRMの行動分析機能は、疑わしい取引活動が複数のウォレットやネットワークにまたがる場合に特に有用だ。調査担当者は取引金額だけに依存するのではなく、資金の移動方法、相互に関わる事業体、既知のリスクパターンと一致する行動の有無を調べられる。

このためTRMは、市場不正検知の調査面で有用となる。監視アラートは異常を示すことができるが、ブロックチェーン・インテリジェンスによって、一見別々に見えるウォレットがつながっているか、あるいは活動がより広範な仕組みの一部を形成しているかを確認できる。

分散型市場の分断が進むなか、チェーンをまたいで行動を追跡できる能力の重要性は高まっている。

Elliptic Investigator

Ellipticも、確立されたブロックチェーン・インテリジェンスのプロバイダーであり、自動化された行動検知の領域へさらに進出している。

同社のInvestigatorプラットフォームは、オンチェーンの手掛かりを使って、詐欺的なNFT注文やウォッシュトレーディングを含む疑わしいウォレット行動を自動的に特定できる。同社によると、行動検知技術は、調査担当者がすべての取引を手作業で精査しなくても、複数の暗号資産詐欺やその他の疑わしい活動に関連するパターンを検出できる。

この機能は、従来の取引所口座ではなくウォレットを通じてウォッシュトレーディングが行われる市場に特に関連する。調査担当者は、活動が関連アドレスに集中しているか、資産が循環的なパターンで移動しているか、取引行動が既知の相場操縦手法に似ているかを調べられる。

Ellipticは、トークン化資産が直面する市場操縦リスク全般についても指摘している。異常な協調買い、循環取引、急速な蓄積後の売却は、有用な行動シグナルとなり得るという。

NICE Actimize SURVEIL-X

NICE ActimizeのSURVEIL-Xは、より広範な金融市場環境向けに設計されているが、そのAI機能により、デジタル資産を扱う企業にも関連性がある。

このプラットフォームは、異常検知、機械学習、その他の分析技術を使って、疑わしい取引パターンを特定する。同社の市場監視ツールは、ウォッシュトレーディング、フロントランニング、インサイダー取引、その他の市場不正を含むシナリオを検知できる。

SURVEIL-Xの注目点は、ルール違反のたびに単純にアラートを発するのではなく、事象の再構成と行動の理解を重視していることだ。システムは複数の商品や市場にまたがる活動を調べられるため、関連商品や複数の取引会場が相場操縦に関与する場合に有用となる。

NICEは監視技術に生成AI機能も追加しており、この技術によって誤検知を減らし、実際の不正リスクの特定を改善できる可能性があるとしている。

Scila Surveillance

Scilaは長年にわたり金融市場向けのAI支援型監視を開発しており、現在では従来型の資産クラスに加えてデジタル資産にも対応している。

同社のScila Surveillanceプラットフォームは、リアルタイム監視、AIによるアラート、データ分析、120種類を超える設定可能なアラートルールを提供する。同社は自社のアプローチを説明可能なAIと表現し、特定の取引活動の連続がなぜ異常と判断されたのかについて、アナリストに文脈を提供することを重視している。

この説明可能性は重要だ。市場監視は、単に異常を見つける競争ではない。コンプライアンスチームは最終的に、規制当局、監査人、または社内の調査チームにアラートを説明する必要が生じる可能性がある。そのため、意味のある文脈なしに疑わしさのスコアを出すブラックボックス型モデルは、信頼して利用することが難しい場合がある。

Scilaはデジタル資産にも明確に対応しており、従来型市場と暗号資産市場を同じインフラで監視したい企業にとって、より汎用性の高い選択肢の一つとなっている。

Aquis Market Surveillance

Aquis Exchangeも、市場監視に向けた人工知能と機械学習に投資している。同社の監視技術はオーダーブックの活動をリアルタイムで監視し、無秩序な取引や規則違反の可能性についてアラートを生成する。

同社は、異常検知と市場監視を目的とするAI・機械学習型監視システムについて、University of Derbyとの取り組みも別途説明している。

Aquisの技術は暗号資産だけを対象に構築されたものではないが、それが機関投資家にとって魅力の一部となる可能性もある。アルゴリズム、高頻度取引戦略、流動性の分断が相互に作用する構造において、デジタル資産市場は他の電子取引市場にますます似てきている。そのため、大量のオーダーブックデータを処理できる監視システムは、自然な役割を担うことになる。

ウォッシュトレーディングの調査では、注文のライフサイクルを再構成し、注文の提出、変更、キャンセル、約定を調べる能力が、疑わしい活動を理解するうえで有用な文脈を提供する。

暗号資産市場の監視におけるAIのより大きな役割

これらのツールの台頭は、市場不正について業界が考える方法に、より広範な変化が起きていることを示している。ウォッシュトレーディングは、異常に高い取引高を見つけて問題があると推測するだけのものではなくなった。高度な監視には、市場行動をより広い視点で捉えることが求められる。

最も強力なシステムは、複数の情報層を組み合わせるようになっている。オーダーブックの動きは、実際の約定と比較できる。取引パターンはウォレットの活動と結び付けられる。ある取引所での活動は、別の場所で起きていることと比較できる。過去の行動を使って、特定のトレーダーやウォレットが通常とは異なる行動を取っているかどうかを判断することもできる。

AIが特に有用なのは、扱う情報量があまりにも多く、人間が手作業で処理するのが難しいためだ。機械学習モデルは数百万件の取引を精査し、アナリストが発見するのに数日、数週間かかる可能性のあるパターンを特定できる。

それでも、AIが人間の判断の必要性をなくすわけではない。疑わしいパターンが、直ちに市場不正の証拠となるわけではない。Chainalysisはウォッシュトレーディングの調査でこの区別を明確に示し、行動分析はパターンを特定するものであって、意図を証明するものではないと指摘している。

最終的に、これがこうしたプラットフォームの最も重要な役割となる可能性がある。調査担当者に取って代わるのではなく、コンプライアンスチームが最も重要な領域に注意を集中できるようにするのだ。暗号資産市場がより厚みを増し、高速化し、相互接続を深めるなか、機械規模の分析と人間の判断を組み合わせることは、デジタル資産市場の信頼性を維持するうえで中心的な要素となる可能性が高い。

この記事はMetaverse Postの報道を基にしている。