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2026 年 9 月 14 日

2026年にウォッシュトレードと市場不正を検出するAIツール上位10選

by アリサ・デビッドソン

公開日：14年2026月11日午後55時11分更新日：2026年10月08日午前XNUMX時XNUMX分

by アナスタシア・O

編集および事実確認済み: 14年2026月11日午後55時XNUMX分

暗号資産市場は、疑わしい取引活動を単なる一時的な価格変動として片付けることができた時代から大きく変化しました。取引量が増加し、デジタル資産が中央集権型取引所、分散型プロトコル、デリバティブ市場に広がるにつれ、真の市場活動と人為的に作り出された需要との境界線を見分けることがますます困難になっています。

ウォッシュトレードは、その最も分かりやすい例の一つです。トレーダーは、接続されたアカウントやウォレットなどを介して、資産を繰り返し売買することで、経済状況を実質的に変えることなく取引を行うことができます。その結果、取引量が水増しされ、トークンが実際よりもはるかに流動性が高く、人気があるように見せかけることができます。Chainalysisは、ウォッシュトレードの疑いのあ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ましたが、行動シグナルだけでは意図を証明することはできないと指摘しています。同社の2025年の調査では、ウォッシュトレードの疑いのある取引量が、特定のブロックチェーン全体で最大25億7000万ドルに達する可能性があると推定しています。

こうした状況において、人工知能と高度な行動分析の重要性がますます高まっています。最新の監視システムは、膨大な量の注文、取引、ウォレット、市場データを、人間のコンプライアンスチームがかつて不可能だったほど高速に分析できます。もはや単に異常に高い取引量を探すだけではありません。取引行動、注文板の活動、ウォレット間の関係、そして異なる取引所での活動を比較することで、より詳細な調査が必要なパターンを特定できるのです。

この分野で特に注目すべきプラットフォームを10個ご紹介します。

Solidus Labs

Solidus Labsは、暗号資産市場の監視は個々の取引だけにとどまらず、より広い視野で行われるべきだという考えに基づいて事業を展開している。同社のトレード監視プラットフォームは、取引行動とオーダーブックの動向、資金の流れ、オンチェーン活動、その他のシグナルを組み合わせることで、細分化された市場全体における潜在的な不正行為を特定する。

このアプローチは、ウォッシュトレードに特に有効です。なぜなら、個々の取引を単独で見た場合、その行動を理解するのは難しいからです。Solidus社によれば、同社の技術は、ウォッシュトレードを、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、ポンプアンドダンプ、および複数の取引所間での操作と併せて識別できるとのことです。

このプラットフォームは、集中型市場と分散型市場の両方に対応するように設計されており、取引所やその他の取引プラットフォームが、各市場を個別の存在として扱うのではなく、さまざまな商品にわたる活動を調査できる手段を提供します。また、行動分析と最新のエージェント型AI機能の活用は、監視技術の今後の方向性を示しています。つまり、単にアラートを生成するだけでなく、コンプライアンスチームが活動が疑わしい理由を理解するのを支援するということです。

カイコ市場調査員

Kaikoは、データ重視のアプローチで市場不正検出に取り組んでいます。同社のMarket Surveyor製品は、Kaikoの市場データと、CeFiと金融市場の両方で潜在的な不正行為を特定するように設計された自動監視を組み合わせています。 DeFiこのシステムは、特にウォッシュトレード、スプーフィング、フロントランニング、その他の形態の市場操作を対象としています。

Kaikoの最大の強みの一つは、その監視技術を支える市場データの豊富さです。取引所の取引活動を文脈を無視して判断するのではなく、より広範な市場状況と比較することができます。これは、異常な取引量の急増が本物なのか、それとも単なる一時的な異常なのかを判断する際に重要となります。

Kaikoは誤検知の削減にも重点を置いており、これはAIを活用したコンプライアンスにおいてますます重要な要素となっている。アラートは、アナリストが実際に調査できる場合にのみ有用である。あまりにも多くの不適切なアラートは、深刻なケースを膨大なノイズの中に埋もれさせてしまう可能性がある。

同社はまた、2026年にAmberdataを買収することでデータおよび分析における地位を強化し、デジタル資産市場とブロックチェーンに関するデータ機能をKaikoの傘下に取り込んだ。

イベントス・バリダス

Eventusは、特に取引所や規制対象のデジタル資産取引プラットフォームにおいて、自動取引監視の分野で重要な地位を確立しました。同社のValidusプラットフォームは、機械学習、自動化、および設定可能な監視手順を用いて、疑わしい取引行動を特定し、調査が必要なアラートの優先順位付けを行います。

Validusが監視できる行為には、ウォッシュトレードのほか、自己取引、スプーフィング、レイヤリング、インサイダー取引、その他の市場操作行為が含まれます。このプラットフォームは多数の情報源からデータを取り込むことができ、リアルタイムで動作するため、事実上閉場しない市場にとって重要な機能です。

Eventusは、新たな市場への進出も進めている。2026年8月、STXは、規制対象のイベント契約取引所において、仮想通貨を含む分野を対象とした取引監視のためにValidusを導入したと発表した。

Frank AIがValidusに追加されたことで、プラットフォームにAIによる分析機能がさらに強化され、ユーザーは平易な言葉で監視情報を照会したり、アラートの確認やレポート作成などのタスクを自動化したりすることが可能になります。

ナスダック・スマート

ナスダックは、長年にわたる伝統的な市場監視の経験を、独自のSMARTS市場監視技術を通じてデジタル資産分野に活かしています。

SMARTSは、人工知能と機械学習を用いて、市場全体にわたる異常を特定し、リスクを評価し、優先順位付けを行います。ナスダックはこのアプローチを行動ベースかつリスクベースであると説明しており、これは、どの活動に注意を払うべきかを判断する際に、単純な閾値超過にとどまらず、より広い視点から検討するようにシステムが設計されていることを意味します。

仮想通貨の世界では、この区別が重要となる。取引量の急増は、必ずしも市場操作を意味するわけではない。市場は、ニュース、上場、清算、あるいは真の投資家需要によって大きく変動する可能性がある。監視システムは、こうした事象を、組織的あるいは人為的な活動に類似したパターンから区別する必要がある。

したがって、ナスダックの技術は、仮想通貨専用のウォッシュトレード検出装置というよりは、広範な市場不正行為監視エンジンに近いと言える。しかし、複数の資産クラスを扱う取引所や機関にとっては、その広範な監視範囲は非常に有益となるだろう。

連鎖解析

Chainalysisは、ブロックチェーン調査、不正金融監視、仮想通貨コンプライアンスでよく知られているかもしれないが、その分析能力は市場操作調査にも及んでいる。

同社は、ウォッシュトレードを示唆する可能性のあるオンチェーン取引パターンを調査する方法を開発しました。その分析は、特定のウォレットがウォッシュトレードを行っていると主張するのではなく、集中した活動、繰り返しの取引、異常な取引関係などの行動特性に焦点を当てています。 defi市場を意図的に操作すること。

その区別は重要です。ブロックチェーンデータは何が起こったかを明らかにすることはできますが、なぜそれが起こったのかを必ずしも明らかにするとは限りません。ウォレット同士が繰り返し取引を行っている状況は疑わしいかもしれませんが、調査官は市場操作を目的とした意図的な活動だったと結論付ける前に、さらなる情報が必要となります。

Chainalysisの強みは、これらの取引パターンをより広範なブロックチェーン情報と結びつけることができる点にある。これにより、捜査官は個々の不審な取引から、ウォレット、組織、資金の流れといったより広範な全体像を把握することが可能となる。

TRMラボ

TRM Labsも同様に、情報分析に重点を置いたアプローチを採用している。同社のプラットフォームは、ブロックチェーンデータ、アトリビューション分析、行動分析、AIを活用した調査を組み合わせることで、組織が暗号資産エコシステム全体における不審な活動を特定できるよう支援する。

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効です。調査担当者は、取引金額だけに頼るのではなく、資金の移動経路、どの主体が互いにやり取りしているか、特定の行動が既知のリスクパターンと一致するかどうかなどを検証できます。

これにより、TRMは市場不正検出の調査面で役立ちます。監視アラートで異常な事象が特定されるかもしれませんが、ブロックチェーンのインテリジェンスは、一見別々のウォレットが接続されているのか、あるいはその活動がより広範な計画の一部なのかを判断するのに役立ちます。

分散型市場がますます細分化されるにつれて、複数のチェーンにわたる行動を追跡する能力がますます重要になってきている。

楕円軌道調査員

Ellipticは、自動行動検出の分野にさらに進出している、実績のあるブロックチェーンインテリジェンスプロバイダーの1つです。

EllipticのInvestigatorプラットフォームは、不正なウォレット動作を含む疑わしいウォレット動作を自動的に識別できます。 NFT オンチェーンの手がかりを利用して、注文やウォッシュトレードを検知する。同社によれば、行動検知技術は、調査員がすべての取引を手作業で精査する必要なく、複数の種類の仮想通貨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という。

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ドが行われる市場において特に重要です。調査担当者は、取引活動が関連するアドレスに集中しているかどうか、資産が循環的なパターンで移動しているかどうか、取引行動が既知の操作手法に類似しているかどうかを検証できます。

Elliptic社はまた、トークン化された資産が直面するより広範な市場操作リスクについても指摘しており、異常な協調買い、循環取引、急速な蓄積とその後の売却は、有用な行動シグナルとなり得ると述べている。

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ますが、そのAI機能により、デジタル資産を扱う企業にとっても有用なツールとなっています。

このプラットフォームは、異常検知、機械学習、その他の分析手法を用いて、疑わしい取引パターンを特定します。市場監視ツールは、ウォッシュトレード、フロントランニング、インサイダー取引、その他の市場不正行為といったシナリオを検出できます。

SURVEIL-Xの興味深い点は、ルール違反が発生するたびに単にアラートを発するのではなく、事象の再構築と行動の理解に重点を置いていることです。このシステムは、複数の商品や市場にわたる活動を分析できるため、関連する金融商品や複数の取引場所が関与する操作の検出に役立ちます。

NICEはまた、監視技術に生成型AI機能を追加した。同社によれば、この技術は誤検知を減らし、真の不正行為リスクの特定精度を向上させるのに役立つという。

Scila監視

Scilaは長年にわたり金融市場向けAI支援監視システムを開発しており、現在では従来の資産クラスに加え、デジタル資産もサポートしている。

同社のScila Surveillanceプラットフォームは、リアルタイム監視、AIアラート、データ分析、そして120種類以上の設定可能なアラートルールを提供します。同社はこのアプローチを「説明可能なAI」と表現し、特定の取引活動のシーケンスがなぜ異常とみなされたのかという背景情報をアナリストに提供することに重点を置いています。

説明可能性が重要なのは、市場監視は単に異常値を見つける競争ではないからです。コンプライアンスチームは、最終的には規制当局、監査人、または内部調査チームにアラートについて説明する必要が生じる可能性があります。そのため、意味のある文脈なしに疑わしいスコアを生成するブラックボックスモデルは、信頼しにくいものとなります。

Scilaはデジタル資産も明確にサポートしており、従来の市場と暗号通貨市場の両方を同一のインフラストラクチャで監視したい企業にとって、最も汎用性の高い選択肢の一つとなっている。

Aquisマーケットサーベイランス

Aquis Exchangeは、市場監視のために人工知能と機械学習にも投資している。同社の監視技術は、注文板の活動をリアルタイムで監視し、無秩序な取引や潜在的な規則違反に関する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したAIおよび機械学習監視システムに関して、ダービー大学と共同で取り組んでいることを別途協議した。

Aquisの技術は暗号資産のみに特化しているわけではないが、それが機関投資家にとって魅力の一つとなっているのかもしれない。デジタル資産は、アルゴリズム、高頻度取引戦略、そして断片化された流動性の相互作用という点で、他の電子取引市場とますます類似してきている。そのため、大量の注文板データを処理できる監視システムは、当然ながら重要な役割を担うことになる。

ウォッシュトレードの調査においては、注文のライフサイクルを再構築し、発注、変更、キャンセル、執行を検証する能力は、不審な活動に関する貴重な情報を提供することができる。

仮想通貨市場の監視におけるAIの役割拡大

こうしたツールの台頭は、業界における市場不正行為への考え方の大きな変化を反映している。ウォッシュトレードはもはや、異常に高い取引量を見つけて何かがおかしいと推測するだけの単純な問題ではない。高度な監視には、市場行動をより広範に把握す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傾向が強まっている。注文板の動きを実際の約定と比較したり、取引パターンをウォレットの活動と関連付けたり、ある取引所での活動を他の取引所の状況と比較したりできる。また、過去の行動履歴を利用して、特定のトレーダーやウォレットが異常な行動をとっているかどうかを判断することも可能だ。

AIが特に役立つのは、扱う情報量が膨大すぎて人間が手作業で処理するには到底足りないからだ。機械学習モデルは数百万件もの取引を精査し、アナリストが発見するのに数日から数週間かかるようなパターンを特定することができる。

とはいえ、AIは人間の判断の必要性をなくすものではありません。疑わしいパターンは、必ずしも市場不正行為の証拠となるわけではありません。例えば、Chainalysisはウォッシュトレードに関する調査において、この点を明確に区別し、行動分析は意図を証明するのではなく、パターンを特定するものであると述べています。

最終的に、これらのプラットフォームにとって最も重要な役割はそこにあるのかもしれません。調査員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点に集中できるようにする手段を提供するのです。暗号資産市場がより深く、より速く、より相互接続されるようになるにつれ、機械による分析と人間の判断の組み合わせは、デジタル資産市場の信頼性を維持する上で中心的な役割を果たすようになるでしょう。

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