| 執筆者 | 池田 裕一（京都大学）／青山 秀明（ファカルティフェロー）／初田 哲男（理化学研究所）／白井 朋之（九州大学）／蓮井 太朗（九州大学）／日高 義将（京都大学）／Krongtum SANKAEWTONG（京都大学）／家富 洋（立正大学）／新井 優太（麗澤大学）／Abhijit CHAKRABORTY（インド科学教育研究所）／中山 靖司（SBI金融経済研究所）／藤原 明広（千葉工業大学）／Pierluigi CESANA（九州大学）／相馬 亘（立正大学） |
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| 研究プロジェクト | 暗号資産や実体経済における価格ダイナミクスとその複雑ネットワーク |
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このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。
産業経済プログラム（第六期：2024〜2028年度）
「暗号資産や実体経済における価格ダイナミクスとその複雑ネットワーク」プロジェクト
背景
暗号資産には株式や債券のような理論価格がなく、需給だけで大きく変動するため、価格の急騰・急落を既存の指標では説明しにくい。また、ブロックチェーンには全取引データが公開され、市場過熱や暴落の兆候が取引パターンとして表れる可能性がある。一方で、暗号資産市場はマネロン・相場操縦などの犯罪取引が集中し、取引量急増や価格乱高下として表れることが知られている。さらにETF（上場投資信託）組入れ等により、暗号資産市場の混乱が既存の金融システムに波及する懸念も高まっており、FATF（金融活動作業部会）やFSB（金融安定理事会）を中心に国際的な規制・監視体制が強化されつつある。しかし、急増する多様な取引を人手で監視するには限界があり、自動的に異常を検知する技術が求められている。
目的
暗号資産市場における「価格変動を引き起こす取引」を数学的に捉え、その兆候をネットワーク構造から検出する基盤技術を構築することを目的とする。具体的には、取引ネットワークの時系列的変化を動的グラフとして表し、特徴量を抽出したうえで、ボルツマンマシンによる異常検知AIを構築し、価格急騰の事前予測能力を検証する。また、異常時に価格変動へ大きく寄与したトレーダーを特定し、市場の異常構造を明らかにする。従来の“疑わしいノードを中心に追跡する”方法とは異なり、市場全体の構造変化を捉えたうえで、トップダウンで異常要因を特定する点に新規性がある。
結果
国際送金に特化した暗号資産であるXRPブロックチェーン取引データから構築した週次ダイナミックネットワークに対し、グレンジャー因果検定で価格変動に先行する23の特徴量を抽出し、これをボルツマンマシンに学習させて包括的異常指数を算出する異常検知AI（図1）を構成した。学習期における再構成精度は良好であり、算出した異常指数と再構成失敗率は、XRP価格急騰期に有意な上昇を示した（図2）。また、リッチ曲率が大きい取引リンクを手がかりに、ピーク期周辺で価格変動に大きく寄与した重要トレーダーを同定できることを示し、取引ネットワーク構造の変化から価格異常とその主体を特定できる可能性を明らかにした。
政策的含意
本研究の異常検知AIは、暗号資産価格の急騰・急落の兆候と、それを引き起こす取引やトレーダーを事前に把握する基盤技術となりうる。これにより、金融当局は、マネロン・テロ資金供与・制裁逃れ・相場操縦などに関わる疑わしい取引の自動検知・報告を高度化し、従来の事後的な対応から、市場操作や不正資金の流入を未然に抑制する「予防型監督」へと移行しやすくなる。また、暗号資産がETF組入れ等を通じて既存金融システムと結合する中で、暗号資産の価格暴落よる損失波及リスクを早期に把握し、マージン要件の見直しや流動性供給、取引制限などのマクロ・プルーデンス政策をタイムリーに発動するための新たなシステミックリスク監視ツールとして活用できる。
