「AIとブロックチェーンの交差点を探る：機会と課題」

Exploring the Intersection of AI and Blockchain Opportunities and Challenges

人工知能（AI）とブロックチェーンのクロスオーバーは、金融、医療、サイバーセキュリティ、サプライチェーンなど、さまざまな産業において成長傾向にあります。フォーチュンビジネスインサイツによると、2027年までに、グローバルなAIとブロックチェーン市場の価値は2020年の2億2,050万ドルから9億3,000万ドルに成長すると予測されています。この結合により、透明性、セキュリティ、意思決定の向上がもたらされ、顧客体験全体が向上します。

この投稿では、AIとブロックチェーンの基礎を簡単に説明し、AIとブロックチェーンの交差点に関連する主要な機会と課題について議論します。

AIとブロックチェーンの理解

AIとブロックチェーンは、それぞれ独自のフレームワーク、特徴、ユースケースを持っています。しかし、組み合わせることで成長とイノベーションの強力なカタリストとなります。

人工知能（AI）とは何ですか？

人工知能はコンピュータプログラムが人間の知能を模倣することを可能にします。AIシステムは大量のデータを処理してパターンや関係性を学び、時間とともに改善される正確で現実的な予測を行うことができます。

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組織や実践者は、画像分類、物体検出、自然言語処理などの現実のタスクを実行するための専門のアルゴリズムであるAIモデルを構築します。その結果、AIは生産性を向上させ、人為的なミスを減らし、すべての利害関係者にデータに基づいた意思決定を容易にします。一部の主要なAI技術には、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、拡散モデルなどがあります。

ブロックチェーンとは何ですか？

ブロックチェーンは、複数のエンティティ間でデータとリソースの安全で透明で制御された交換を可能にする共有された分散型の不変の台帳を提供する革新的なフレームワークです。

ブロックチェーンの概念は、2008年にサトシ・ナカモトとして知られる匿名の存在によって最初に実現されました。彼は有名な研究論文「ビットコイン：ピアツーピアの電子キャッシュシステム」というタイトルでビットコインの仮想通貨を紹介しました。現在、世界中で23,000以上の仮想通貨がブロックチェーンを活用していると報告されています。

ブロックチェーンは、暗号化、分散アーキテクチャ、スマートコントラクト（事前に定義された条件に基づいてトリガーされるブロックチェーン上に格納されたプログラム）、デジタル署名の原則に基づいています。これにより、データは改ざんできず、認可されたユーザーのみに制限されます。ブロックチェーンフレームワークは、金融取引の処理から仮想通貨、サプライチェーン管理、デジタル選挙まで、広範なアプリケーションを持っています。一部の主要なブロックチェーンフレームワークには、Ethereum、Tezos、Stellar、EOSIOなどがあります。

AIとブロックチェーンの比較

AIとブロックチェーンのシナジー

ブロックチェーンとAIフレームワークの統合により、企業向けのより安全で透明なシステムが実現されます。AIのリアルタイムデータ分析と意思決定能力は、ブロックチェーンの信頼性、拡張性、自動化能力を向上させます。両方の技術はお互いを補完します。例えば、

• AIをスマートコントラクトに組み込むことで、サプライチェーンプロセスの自動化を最適化する。
• データの信頼性を確保することにより、AI倫理の課題に対処する。
• 実用的な洞察を提供することで、透明なデータ経済を育成する。
• 広範なデータへのアクセスを容易にすることで、ブロックチェーンネットワークの知能を高める。
• 金融サービスにおけるインテリジェントな脅威検出により、セキュリティを強化する。

Moody’s Investor Service Report 2023によると、AIとブロックチェーンの相互作用は、次の5年間において金融市場を変革する可能性があります。マニュアルタスクの自動化や運用コストの削減により。

ブロックチェーンにおけるAIの主要な機会

AIとブロックチェーンは、私たちの社会の重要な領域に影響を与えるために融合します。以下に、ブロックチェーンとAIの有望な機会とユースケースをいくつか示します。

詐欺検知

さまざまなセキュリティ対策にもかかわらず、ブロックチェーンのセキュリティは依然として重要な懸念事項です。サイバー攻撃はブロックチェーンネットワークを完全に妨害する可能性があります。そのため、AIはブロックチェーンフレームワークのセキュリティを向上させる上で重要な役割を果たします。AIによる詐欺検知メカニズムは、サイバー脅威からブロックチェーンの機密なトランザクションを積極的に検知し、保護することができます。

AIと機械学習（ML）アルゴリズムは、次のようなことが可能です：

• ボットによる不正なアクティビティを検出するためのトランザクションパターンの分析。
• 攻撃に備えるためにリアルタイムでアラートやイベントをトリガーする。
• リエントラント、オーバーフロー/アンダーフローの脆弱性、短いアドレス攻撃、タイムスタンプ依存などのスマートコントラクトベースのサイバー攻撃をブロックまたは最小限に抑制することで、スマートコントラクトのセキュリティを向上させる。

AIによるスマートコントラクト

スマートコントラクトは、予め定められたルールやガバナンス原則を持つ自己履行型のデジタル契約であり、つまり、ルールが満たされたときに自動的にアクションやイベントを実行します。AIは、以下のような方法でこれらの契約をより効果的にすることができます。

• イーサリアムガスなどのブロックチェーンの運用コストを削減するために、スマートコントラクトコードを最適化する。
• 圧縮と並列化を使用して、スマートコントラクトのスケーラビリティを向上させる。
• 分類とパターン認識技術を使用して、スマートコントラクトの分析と監査を行う。
• 創造的な能力と認知能力をスマートコントラクトに統合する。
• スマートコントラクトのテストと検証を容易にする。

さらに、AIの自動化により、複雑なブロックチェーンのワークフローの処理において、人間の監督を必要とする必要性を減らすことで、時間と労力を節約することができます。

AIによる分析と洞察

AIは、データ駆動の洞察を活用してブロックチェーンシステムの能力を向上させることができます。たとえば、ブロックチェーンベースのサプライチェーンにAIを導入することで、在庫管理、透明性、持続可能性などを改善することができます。機械学習モデルは、安全で信頼性のあるブロックチェーンのトランザクションデータを分析して以下のことができます：

• 需要の変動を予測する
• 供給ルートを短縮する
• 注文の履行を改善する
• 製品の品質を監視する

ブロックチェーン台帳上のすべてのサプライチェーン操作のスナップショットを保持することで、関係者はリアルタイムな洞察を得てサプライチェーンの追跡性を向上させることができます。

分散データストレージと処理

ブロックチェーンの分散フレームワークは、AIのデータ処理能力と非常に相性が良いです。フェデレーテッドラーニングなどの分散型機械学習モデルは、複数のソースに保存されたデータセットでトレーニングすることができます。ブロックチェーンは、これらの機械学習モデルを使用して複雑で非連結なデータセットを分析するための理想的なフレームワークを提供します。また、ブロックチェーンは、機密性とセキュリティを保持しながら、重要なブロックチェーンのトランザクションデータを保存します。

ブロックチェーンにおけるAIの主な課題

ブロックチェーンとAIの統合をより円滑かつ迅速にするには、以下のような一般的な課題に対処する必要があります。

スケーラビリティの問題

スケーラビリティは、AIとブロックチェーン技術を統合する際の重要な技術的な障壁です。処理速度、データ処理、リソース消費など、要件や制約が異なるためです。

AIと機械学習モデルは、高速な処理と低遅延を必要とします。タイムリーな意思決定のためにリアルタイムの洞察を提供するために、スムーズなデータパイプラインを好みます。一方、ブロックチェーンフレームワークは、分散化され厳密に分離されたコンセンサスメカニズムを持ちます。

以下の解決策がこれらの課題に対処するのに役立ちます：

• シャーディング – ブロックチェーンをより小さなチャンクに分割し、制限されたドメインを超えた並列処理とスケーラブルな使用を可能にします。
• レイヤリング – コンセンサスメカニズム、ストレージパーティショニング、AIによるスマートコントラクトなど、特定の機能に専用のレイヤーを導入します。これにより並列処理が向上し、リソースの割り当てが最適化されます。
• サイドチェーン – 伝統的なブロックチェーンネットワークのストレージ制限に対処するため、スマートデバイスのデータを別のデータベースに安全に保存し、そのデータをブロックのサイドチェーントランザクションにマッピングすることができます。

互換性の問題

AIとブロックチェーンを同期させるためには、互換性の問題を解決する必要があります。この問題に対処するには、最適化された効果的なデータ統合戦略とデータ共有モデルが必要です。以下は、この問題に対する重要なアプローチのいくつかです：

• AIのデータフォーマット（大量で集中化されたデータ）とブロックチェーンのデータフォーマット（少量で分散化されたデータ）のギャップを埋めるために、ブロックチェーンデータを効果的に解釈する。
• ブロックチェーンとの連携において、信頼性とプライバシーを確保しながらデータと計算プロセスを監視するために、フェデレーテッドラーニングモデルを使用する。

法的および規制上の影響

ブロックチェーンによって規制された機密データをAIや機械学習モデルに公開する際の主要な懸念事項は、データのプライバシーと保護です。GDPRなどの規制ポリシーにより、ビジネスは以下を確実に遵守することが求められます：

• データと情報の同意に基づく使用
• 処理後のデータの削除
• 個人情報やビジネスデータの匿名化

スマートコントラクトに関連する法的問題は困難です。したがって、契約条件を注意深く作成することが義務付けられています。

ブロックチェーンとAIの未来は、業界全体で急速なデジタルトランスフォーメーションが進んでいることから密接に関連しています。近い将来、さまざまなビジネスの運用を支援する多くの進歩と機会が見られるでしょう。

AIの進化とトレンドについての詳細な情報は、unite.aiをご覧ください。

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