AIがブロックチェーン上のスマートコントラクトをどこまで悪用できるのか——米AI企業Anthropicの「Frontier Red Team」ブログで公開された新たな研究では、シミュレーション環境でAIエージェントが約468万ドル（約4.6百万ドル）相当の脆弱性を見つけ出したことが報告されました。本記事では、その概要と意味するところを分かりやすく整理します。
研究の概要と背景
AIはスマートコントラクトをどこまで理解できるのか
今回の研究は、AIがブロックチェーンのスマートコントラクトをどの程度まで解析し、悪用できるのかを検証する目的で実施されました。対象は現実のネットワークではなく、あくまで「シミュレーション環境」であり、実際の資産が盗まれたわけではありません。しかし、AIエージェントが自律的にコードを読み解き、攻撃手法を組み立てる能力が確認されたことは、セキュリティとガバナンスの両面で大きな示唆を与えます。
Anthropic、MATSプログラム、フェローシップによる共同研究
研究は、AnthropicのFrontier Red Teamに加え、AI安全性研究を支援するMATS（ML Alignment & Theory Scholars）プログラム、Anthropic Fellows Programとの共同プロジェクトとして実施されました。高度なAIシステムが社会基盤に与える影響を、攻撃者視点（レッドチーム）から検証する取り組みの一環と位置づけられます。
「468万ドル相当のエクスプロイト」をシミュレーションで検出
シミュレーションテストの結果、AIエージェントは合計約468万ドルに相当する脆弱性・悪用パターン（エクスプロイト）を発見しました。これは、実際の市場価格や攻撃成功時に得られうる価値をベースに算出した「潜在的な被害額」を意味します。金額が大きいほど、スマートコントラクトに内在するリスクが看過できない水準にあることを示しています。
新たに開発されたベンチマークの意義
AIの「攻撃能力」を測る新ベンチマークとは
今回の研究のもう一つの重要な成果が、AIがスマートコントラクトをどれだけ悪用できるかを体系的に測定する新ベンチマークの開発です。これにより、単に「AIがコードを読めるか」ではなく、「AIがどの程度危険な行動を自律的に学習・実行できるのか」を定量的に評価できるようになります。
セキュリティ評価とモデル比較に活用可能
このベンチマークは、今後さまざまなAIモデルに対して適用することで、モデルごとのリスクプロファイルを比較・分析する基盤となりえます。例えば、あるモデルが他のモデルよりも高度な攻撃パターンを見つけやすい場合、そのモデルの利用には追加のガードレールや監視体制が必要になるといった判断材料になります。
ブロックチェーン開発者にとっての利点
開発者側から見ると、AIによる「自動レッドチーミング」を行うための土台として、このベンチマークは有用です。スマートコントラクトのリリース前にAIエージェントにテストさせることで、人間のレビューだけでは気づきにくい論理バグや複合的な攻撃パスを洗い出せる可能性が高まります。
ブロックチェーンとAIの交差点で見えてきたリスクとチャンス
攻撃の自動化・高度化というリスク
ブロックチェーン領域では、これまでもフラッシュローン攻撃やDeFiプロトコルのバグ悪用など、多額の被害を伴うインシデントが相次いできました。AIがスマートコントラクトを理解し、攻撃手法を「自動生成」できるようになると、こうした攻撃がより短時間で、しかも広範囲に展開される懸念があります。
AIを「攻防両面」でどう活かすか
一方で、AIは防御側にとっても強力なツールです。スマートコントラクトのコード監査、自動テスト、オンチェーン上の異常取引検知などにAIを組み合わせることで、セキュリティレベルを引き上げることができます。今回の研究は、AIの「攻撃能力」を敢えて測ることで、逆にその能力を防御に転用するための設計指針を得ようとする試みとも言えます。
規制・ガバナンスへの示唆
AIが金融インフラにどこまで関与し得るのかは、各国の規制当局にとっても重要なテーマです。スマートコントラクトは一度デプロイされると変更が難しく、バグや設計ミスがそのまま資金流出につながる特性を持ちます。AIがそれを自律的に悪用できるとすれば、モデル開発企業だけでなく、ブロックチェーンプロジェクト側、取引所、規制当局など、複数のステークホルダーによる協調した安全対策が必須となります。
一次情報・参考リンク
まとめ
Anthropicらによる今回の研究は、AIがブロックチェーンのスマートコントラクトを解析・悪用し得ることをシミュレーションで示すと同時に、その能力を測定するベンチマークを提示しました。これは、AIが将来持ちうる「攻撃者としての力」を早期に理解し、ガードレールや監視体制、セキュリティツールの整備につなげるための重要な一歩だと言えます。AIとブロックチェーンという二つの先端技術が交差する領域では、リスクと機会の両方が急速に拡大しています。開発者、投資家、規制当局、そしてユーザー一人ひとりが、こうした研究成果を踏まえたリテラシーと備えを持つことが求められています。
