AIによるRWAの強化：オフチェーン資産のオンチェーン化における「信頼の暗号」を解く

著者: Zhang Feng

現実世界の資産（RWA）の波が金融分野を席巻しています。ブラックロックの予測によれば、2030年までにトークン化された資産市場の規模は16兆ドルに達するでしょう。しかし、物理的世界とデジタル世界の間には常にギャップが存在し、資産情報の歪み、データソースの信頼性の欠如、プロセス監視の盲点などの問題が、RWAの発展の道を幽霊のように付きまとい、市場の信頼を侵食しています。

オフチェーン資産をオンチェーンで堅固で信頼できる表現を得るにはどうすればいいか、あるいはオンチェーン資産をオフチェーンで信頼できる支援を得るにはどうすればいいか？AI技術はその強力なデータ解析、パターン認識、自動化決定能力によって、RWA資産の信頼の基礎を構築するためのコアエンジンとなり、オンチェーンとオフチェーンのデータの堅固な橋を架けることになっています。

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AIによるRWAの強化において、メタデータのアンカー、オラクルの強化、異常監視は三位一体の信頼の守護者です。メタデータのアンカーは「基盤」となり、RWAがチェーン上で表現する出発点が実際であることを保証します。オラクルの強化は「パイプライン」となり、オフチェーンの状態がオンチェーンにマッピングされる過程を確実にします。異常監視は「哨兵」となり、全ライフサイクルが持続的に健康であるかどうかを監視し、前の二者のメンテナンスにフィードバックを提供します。これら三者は孤立しておらず、データフローを紐解きとして「静的基準－動的入力－リアルタイム検証」の強化サイクルを形成します。

一、 資産メタデータのアンカー：AI駆動の信頼できるデータ基盤

RWAをチェーン上に載せる際の主な課題は、資産を説明する重要なメタデータをいかにして真実で、完全で、検証可能に保つかということです。従来の手動入力と審査は効率が悪く、ミスが発生しやすいため、大規模なRWAのチェーン上への移行ニーズを満たすことができません。

###(1)基本操作モード

AIはこのセクションで「インテリジェントバリデーター」と「データエンハンサー」の役割を果たします。

自動化抽出と構造化： 自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）技術を利用して、AIは契約書、所有権証明書、財務報告書、センサーデータ（IoTデバイスなど）、衛星画像などの多様な異種データから、位置、面積、所有者、評価基準、使用状態などの重要な属性を自動的に抽出します。

マルチソースクロスバリデーション： AIモデルは、政府登録データベース、信頼できる第三者報告、オフチェーンセンサーの流れなど、複数の独立した権威データソースを統合してクロスバリデーションを行い、矛盾や異常を特定します。

動的更新と維持： データソースの変化を継続的に監視することにより、AIがメタデータの自動または半自動更新プロセスをトリガーし、オンチェーン情報とオフチェーン現実の同期を確保します。

(2) 参加者の権利と責任

資産発起人/保管者： 原始データの接続権限を提供し、データソースの合法性とアクセス可能性を確保する；AI処理結果の正確性に対して主な責任を負う。

AI****サービスプロバイダー： AI検証モデルの設計、トレーニング、デプロイ、維持を担当し、モデルの透明性、公平性、堅牢性を確保します；モデルの性能と検証プロセスの監査可能な記録を提供します。

監査者/検証ノード： AIプロセスと結果の独立サンプリング監査またはコンセンサス検証を担当します。

規制当局： AIを利用した重要な金融データの検証に関するコンプライアンス基準、モデルリスク管理要件を策定します。

（三）コンプライアンスとリスク管理

データプライバシーとコンプライアンス： AI処理プロセスはGDPR、CCPAなどのデータプライバシー規制を厳守し、プライバシー計算技術（フェデレーテッドラーニング、安全なマルチパーティ計算、差分プライバシーなど）を採用して、敏感な情報を保護しながら検証を完了する必要があります。

モデルリスク： モデル検証、継続的な監視、バイアス検出と緩和、防御的攻撃、明確なパフォーマンス境界の定義を含む厳格なモデルリスク管理フレームワークを確立する必要があります。

透明性と説明可能性:主要な意思決定ポイント(検証の失敗、高価値資産の固定など)で説明可能なAI推論を提供し、規制および監査の要件を満たします。

責任の明確化： AIによる意思決定支援における各関係者の法的責任を明確に定義すること、特にAIモデルに誤りや偏りが生じて損失が発生した場合。

二、 オラクルの強化：AIによるオフチェーンの信頼できるデータフロー

オラクルは、オフチェーンの世界とブロックチェーンをつなぐ重要な橋渡しです。従来のオラクルは単一または少数のデータソースに依存しており、単一障害、データ改ざん、遅延などの問題があります。

###(1)基本操作モード

AIはこの段階で「スマートオラクル」または「オラクル強化レイヤー」にアップグレードされます。

マルチソースアグリゲーションと信頼度評価： AIモデルは複数のオラクルノードまたは独立したデータソースからの情報を受け取り、各ソースのリアルタイム信頼性、過去の正確性、潜在的なバイアスを評価し、動的加重アグリゲーションを行い、最適な推定値を出力します。

異常検出とフィルタリング： リアルタイムで入力データストリームを監視し、時系列分析や異常検出アルゴリズムを利用して、外れ値や疑わしい入力、潜在的な攻撃行動（例えば、価格予測オラクルに影響を与えようとするフラッシュローン攻撃）を識別しフィルタリングします。

予測データ補填： ネットワーク遅延や一時的なデータソースの中断時に、AIは過去のパターンと関連データに基づいて短期的な予測補填を行い、サービスの継続性を保証します（明確に記載する必要があります）。

複雑なデータ変換： オフチェーンの非構造化または複雑なデータ（特定の商品に関する需給レポートの解釈、信用スコアの変動傾向など）をオンチェーンのスマートコントラクトが理解できる標準化された入力に変換します。

(2) 参加者の権利と責任

オラクルノードオペレーター： AI強化オラクルノードソフトウェアを運用する責任を負う；ノードインフラの安全性と安定性を確保する；AIによって識別された異常に迅速に対応し、行動をとる。

データプロバイダー： データの品質、タイムリーさ、および契約の遵守を保証します。虚偽または悪意のあるデータを提供した場合の責任を負います。

分散型オラクルネットワーク（DON）ガバナンス： ネットワークの全体的なセキュリティモデル、ノードのインセンティブ/ペナルティメカニズム、AIモデルの選択と更新戦略を担当します。

スマートコントラクト開発者/DAppユーザー： 特定のAI強化オラクルサービスを選択し、信頼する；関連費用を支払う；オラクルサービスの限界と潜在的なリスクを理解する。

（三）コンプライアンスとリスク管理

データソースの信頼性認証： データ提供者の資格認証と継続的評価のメカニズムを確立し、信頼できるソースを確保します。

操作耐性設計： AIモデルとオラクルネットワークの設計は、魔女攻撃や賄賂攻撃に対抗できるようにし、集約結果の非中央集権性と操作耐性を確保する必要があります。

サービスレベルアグリーメント（SLA）と保険： 明確なSLAを提供し、稼働時間、正確性保証、および障害処理プロセスを明確にします；分散型保険を活用して、オラクルの故障によるユーザー損失を保障する方法を探ります。

「重要データパイプライン」に対する規制の見直し: 重要な価格提供（担保価格など）を行うAIオラクルは、金融市場のインフラと見なされる可能性があり、より厳しい運営、透明性、レジリエンスに関する規制要件に直面する可能性があります。

三、 異常状況の監視：AIが全ライフサイクルの資産の健康を守る

RWA資産がブロックチェーンに上場した後も、一度きりの解決ではなく、そのオフチェーンの実体の状態、価値、コンプライアンスは常に変化する可能性があります。リスクを警告するために、継続的でインテリジェントな監視が必要です。

###(1)基本操作モード

AIはこの段階で「全天候の哨兵」と「リスクアナリスト」です。

多次元行動監視： リアルタイムでチェーン上の取引パターン（異常な大額送金や頻繁な小額テストなど）、チェーン外の関連データ（家賃支払いの流れ、機器の稼働ログ、ニュースの世論、ESG指標の動向）およびオラクルの入力フローを分析します。

モード認識とリスク警告： 機械学習を利用して、正常なモードから逸脱した異常行動（例えば、担保の価値の異常な下落、家賃の滞納、設備の長期停止、ネガティブな世論の爆発、規制の罰則公告）を識別し、事前に警告信号を発信する。

根本原因分析****与影响评估： 検出された異常の関連分析を行い、潜在的な原因（市場の変動、経営の困難、自然災害、詐欺など）を推測し、それが資産価値、キャッシュフロー、およびコンプライアンスに与える影響の程度を評価します。

自動応答： スマートコントラクトと連動し、事前に設定された条件を満たすと、自動的にリスク軽減措置（追加保証金の要求、一部清算の開始、疑わしい取引の凍結、保管者への確認通知）をトリガーします。

(2) 参加者の権利と責任

監視サービスプロバイダー： AI監視モデルの開発と展開；リアルタイムアラート、リスクレポート、可視化ダッシュボードを提供；監視の包括性とアラートの正確性（誤報と漏報のバランスを取る）を確保する。

資産管理者/受託者： AIアラームを受け取り、応答する責任がある；事前に設定されたルールまたは手動判断に基づいて、オンチェーンおよびオフチェーンのアクションを実施する；定期的に監視ルールと閾値を見直し、最適化する。

投資家/債権者： 透明なリスクレポートとモニタリングの概要にアクセスする権利があります。リスクの変化に応じて、自身のポジションや戦略を調整します。

規制当局： 市場レベルのシステミックリスク監視に注目；重要なリスクイベント（担保の深刻な不足など）についての迅速な報告を要求。

（三）コンプライアンスとリスク管理

プライバシーと監視の境界： 監視の範囲は、RWA資産のリスクに直接関連する必要なデータに厳しく制限され、過度の監視による個人または企業のプライバシーの侵害を避け、規制要件に適合する必要があります。

モデルの解釈可能性と意思決定の追跡： 高リスクの警告と自動応答については、明確なAI分析の根拠を提供し、意思決定が追跡可能で監査可能であることを確保する必要があります。

人為的な監視と最終的な決定権： 重要なリスク処理の決定（例えば強制清算）は、特にAIの判断に不確実性がある場合や複雑な状況が関与する場合には、明確な人為的介入メカニズムと最終的な決定権を保持する必要があります。

ネットワークの弾力性とビジネスの継続性： AI監視システム自体は高い可用性と攻撃耐性を備えており、失敗や攻撃によるリスクの見逃しを防ぐ必要があります。

結論: AI——RWAの信頼の礎石とデータの架け橋を築くための核となる強み

AIはRWAのすべての信頼の課題を解決する万能薬ではありませんが、信頼性が高く透明なRWAエコシステムを構築するための不可欠なコア技術力であることは疑いありません。資産メタデータのアンカー、オラクルの強化、およびライフサイクル全体の異常監視という3つの重要なプロセスを通じて、AIはRWAの価値表現と流通方法を体系的に再構築しています。

信頼の基盤を強化する： AI駆動のマルチソース検証、継続的な監視、異常警告により、オンチェーンRWA情報のオフチェーン実際の状態へのマッピング精度とタイムリーさが大幅に向上し、情報の非対称性と詐欺リスクが著しく低下しました。

データブリッジの貫通： AIは、複雑で動的、非構造化されたオフチェーンデータを効率的、信頼性が高く、安全にオンチェーンのスマートコントラクトに信頼できる、実行可能な入力として変換する「翻訳者」と「品質検査員」として機能し、RWAの適用シーンと複雑性の境界を大幅に拡大します。

エンパワーメントによる積極的なリスク管理： 受動的な対応から積極的な予防へ、AIのリスク認識と予測能力により、RWAのリスク管理の関門が前進し、全体のエコシステムの安定性とレジリエンスが向上しました。

権限と責任のフレームワークを再構築する： AIの導入は新しい参加者の役割（AIサービスプロバイダー、強化されたオラクルノード）を生み出し、元の役割の責任の境界を深く変化させ、これに対応する権限と責任の分配、インセンティブメカニズム、法的コンプライアンスフレームワーク、リスク管理システムの構築が求められています。

未来、マルチモーダルAI、プライバシーコンピューティング、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムのさらなる融合に伴い、規制枠組みの徐々に整備される中、AI駆動のRWAの信頼の基盤はより堅固になり、オンチェーンとオフチェーンのデータブリッジはよりスムーズで効率的になります。本当に信頼できる、透明で効率的、かつ包括的なグローバルRWA金融市場が、AI技術の推進によって加速的に形成されつつあります。これは、数兆ドル規模の資産の潜在能力を解放するだけでなく、世界の金融システムの運営パラダイムを根本的に変えることになるでしょう。