2025年にオンチェーンデータをプロのようにデコードする10の機械学習ツール

オンチェーン分析は年々困難になっています。チェーン、トランザクション、動作の複雑さが増し、人間が手作業で解読できる範囲をはるかに超えるノイズが蔓延しているからです。しかし、最新の機械学習ツールが状況を変えつつあります。膨大なブロックチェーンデータセットを精査し、隠れたパターンを見つけ出し、エンティティをマッピングし、従来のヒューリスティックスでは見逃してしまうような洞察を浮かび上がらせます。

以下は、上級ユーザーがオンチェーン データを明確かつ正確に、そして詳細にデコードするのに役立つ、最も影響力のある ML を活用した 10 個のツールです。

ナンセン

代替キャップ: ナンセンのロゴは、白い背景に、シンプルで抽象的な青緑色の形状と、交差する 4 つの丸いループで対称的なデザインを形成しています。

Nansenは、機械学習をオンチェーン分析の主流に導入した、最も初期かつ最も影響力のあるプラットフォームの一つです。Nansenの中核技術は、ブロックチェーンアドレスを識別可能なエンティティと行動カテゴリーにグループ化する、機械学習を基盤としたウォレットクラスタリングです。 

このようなモデルは膨大な取引グラフを処理し、膨大な数のインタラクションの類似点を特定して、ウォレットの所有権について結論を導き出します。ウォレットの所有者は、取引所、マーケットメーカー、DAOの財務、スマートマネートレーダー、あるいは NFT コミュニティ。

Nansenのユニークな点は、そのラベル付きデータセットの規模と品質です。エンティティのタグ付けは、長年の過去の活動に基づいて学習された確率モデルを用いて構築され、教師あり学習と教師なし学習の両方によって洗練されています。 

その結果、ウォレットのIDに関する透明性は、ごく少数のプラットフォームのみが実現できるレベルに達しました。Nansenは、ファンドマネージャー、アナリスト、クオンツトレーダーといった上級ユーザーに、行動ダッシュボード、コホート分析、リアルタイムアラートといったツールを提供し、大手プレイヤーがチェーン間でどのように資産を移動しているかを把握できるようにしています。

アーカムインテリジェンス

代替キャップ: 抽象的な A に似た白い幾何学的ロゴと、その横に黒い背景に太字の白い大文字で書かれた「ARKHAM」という単語。

Arkham Intelligenceは、ブロックチェーンデータに諜報機関の思考を取り入れ、機械学習を駆使して、かつてないほど詳細なトランザクションの匿名化とマッピングを実現します。このプラットフォームは、グラフニューラルネットワークとカスタムMLモデルを用いて、アドレスのクラスタリング、ウォレット間のリンクの検出、主要なフローの背後にあるエンティティの発見を行います。

Arkham のインターフェースは調査ソフトウェアに似ており、取引会社、OTC デスク、取引所、個人ウォレット間で資本がどのように移動するかを示すネットワーク グラフを表示します。 

同社の ML システムは、マルチホップ経路、休眠ウォレットの再アクティブ化、アナリストが手動で追跡するのがほぼ不可能な協調的な移動パターンなど、微妙な関係を特定することに優れています。

Arkham は ID 解決に重点を置いており、上級ユーザーに対して、何が起こっているかだけでなく、チェーン上で実際に誰がアクティブであるかを詳細に把握できるようにします。

連鎖分析反応器

代替大文字: 白い背景に、3 つの曲線が絡み合った形状が風車のようなデザインを形成する円形のオレンジと白の抽象的なロゴ。

Chainalysis Reactorは、違法行為、規制遵守、そして高リスクの資金フローを追跡するために世界で最も広く使用されているツールの一つです。法執行機関での使用で最もよく知られていますが、基盤となる機械学習フレームワークは強力で、高度なオンチェーン研究者にも役立ちます。

Reactorは、機械学習を用いてリスクレベルを分類し、取引のスコアリングを行い、過去およびリアルタイムのブロックチェーンアクティビティ全体にわたって疑わしいパターンを検出します。教師あり学習モデルは、既知の詐欺類型、AMLパターン、ダークネット市場取引、制裁関連アドレス、マネーロンダリング戦略を特徴とするデータセットを用いてトレーニングされます。

ReactorのMLモデルは規制基準を満たす必要があるため、クラスタリングと異常検出は非常に堅牢です。特に、信頼性の高いエンティティマッピングを必要とするアナリストにとって、 DeFi エクスプロイトの調査や複雑な資金の流れの追跡など、Chainalysis は依然としてトップクラスのツールです。

グラスノード

代替大文字: 黒一色の背景の中央に小文字の白い文字 g が表示された Glassnode ロゴ。

Glassnodeはマクロレベルのオンチェーン分析の礎となっており、その最も高度なデータの多くは機械学習に依存しています。機械学習は、エンティティ調整供給、ウォレットセグメンテーション、長期保有者分析、コホート行動指標、流動性構造モデリングなどの機能に組み込まれています。

GlassnodeのMLモデルは、確率的ヒューリスティックを用いて、どのアドレスが同じエンティティに属しているか、またウォレットグループが市場サイクル全体にわたってどのように行動するかを判断します。これにより、プラットフォームは長期保有者間の供給集中、コホート間の流動性移行、マクロイベントへの反応といった高度な指標を生成することができます。

Glassnodeは長期的な行動パターンに焦点を当てています。機械学習はリアルタイムアラートよりも構造的な洞察に活用されるため、日々のノイズではなく市場の局面を理解したいアナリストに最適です。

セントロ

代替キャップ: セントラのロゴは、弓を引くケンタウロスの様式化された白い輪郭を青色の背景に描き、後ろ足の近くに登録商標のシンボルを配置しています。

Sentoraは、幅広いMLベースの指標を通じて、オンチェーン、オフチェーン、そして市場データを統合します。このプラットフォームは、ML分類モデル、感情分析エンジン、クラスタリングアルゴリズム、そして予測システムを実行し、生のブロックチェーン指標を超えた洞察を生み出します。

同社のツールは、クジラの買い増しから方向性のある価格シグナル、流動性行動、社会心理、注文書の流れ、資本ローテーション指標まで、あらゆるものをカバーしています。SentoraのMLモデルは複数のデータドメインにまたがって機能するため、アナリストがブロックチェーンの活動、取引所の深度、市場心理を同時に評価できる数少ないプラットフォームの一つとなっています。

Sentora の総合的なアプローチでは、ML シグナルはサイロ化されず、市場の多次元ビューを提示するためにまとめられ、上級ユーザーに意思決定のためのより豊富なコンテキストを提供します。

楕円レンズ

Alt cap: ELLIPTIC という単語は、ブロック状の幾何学的なフォントで太字の大文字で書かれています。文字は白で塗りつぶされ、黒のアウトラインで囲まれているため、立体感があります。

Ellipticはリスクスコアリングとコンプライアンスに重点を置いており、その機械学習インフラストラクチャはそのミッションを反映しています。Elliptic Lensは、違法金融のパターンを含む独自のデータセットでトレーニングされた機械学習ベースの異常検出および教師あり分類システムを使用しています。

同社のモデルは、高リスクウォレットを識別し、取引クラスターを分類し、詐欺、詐欺行為、またはマネーロンダリング行為を示唆する可能性のある異常なフローをフラグ付けします。Ellipticは金融機関や規制当局と直接連携しているため、同社のMLシステムは高い精度と解釈可能性を備えて調整されています。

最大の要因は、MLモデルの学習教材として使用される独自のデータの幅広さです。Ellipticは、ハッキング、詐欺、またはチェーン全体にわたる不審な活動を調査するアナリストにとって、クリーンで信頼性の高い、規制当局レベルのインテリジェンスを提供します。

TRMラボ

代替キャップ: 白い背景に太字の TRM の文字の横に、中央の点と小さな点が線で結ばれた円形のネットワーク図が左側に描かれたロゴ。 

TRM Labs はクロスチェーン インテリジェンスを専門とし、ML モデルを使用してロンダリングの類型を検出し、マルチチェーン トランザクション パスを再構築し、エコシステム全体で協調アクティビティを識別します。

同社のMLシステムは、複数のネットワークにまたがるウォレットの連携に優れています。これは、資金がブリッジ、レイヤー2ロールアップ、プライバシー強化ツールを介した移動が増える中で、不可欠な機能です。TRMのクラスタリングモデルは、通常とは異なる資金フロー構造や、資産の出所を隠蔽するためによく使用されるマルチホップルーティングも識別します。

多くのプラットフォームが単一のチェーンに優れていますが、TRM は複数のネットワーク間を流動的に移動する資本を分析するための最も強力なツールの 1 つです。

フットプリント分析

代替大文字: Footprint Analytics のロゴ。左側にカラフルな足の形が重なり合って円形のパターンを形成し、右側に太字の紫色の文字で「Footprint Analytics」というテキストが表示されています。

Footprint Analyticsは、主に機械学習を用いて、暗号資産における最も困難な問題の一つであるデータのクリーン性という課題を解決します。オンチェーンデータは非常に乱雑で、アドレスが重複したり、コントラクトのやり取りが曖昧だったり、ブロックチェーンごとにデータの構造が異なっていたりします。

FootprintのMLモデルは、様々なエコシステムにわたるブロックチェーンの生データを自動的にクリーンアップ、正規化、標準化します。エンティティ関係の解決、ウォレットの重複排除、契約アクティビティの分類、そしてユーザーが不正確さを気にすることなくクエリを実行できるダッシュボードへのデータ構造化を行います。

複雑なダッシュボードを構築したりエコシステムを比較したりする上級アナリストにとって、Footprint の ML 駆動型正規化は、基礎となるデータの信頼性を保証します。これは、高度な研究にとって重要な要件です。

モラリス  MLインサイト / ML強化データストリーム

代替キャップ: Moralis のロゴは、白い背景に青、紫、ピンクのグラデーションで様式化されたハート型を描き、滑らかな曲線とモダンでミニマルなデザインが特徴です。

Moralis は、開発者に ML インテリジェンスを直接提供することに重点を置いており、オンチェーン ML の洞察をアプリ、ボット、ダッシュボード、自動化システムに統合できるようにします。

MLモデルは、ウォレットの行動をリアルタイムに分類し、契約イベントにタグを付け、行動シグナルを用いてストリーミングブロックチェーンデータを強化します。これにより、開発者はリアルタイムML解釈を活用した取引ボット、分析ダッシュボード、通知システム、自動化ワークフローを強力に構築できます。

Moralisは、ML分析と開発者の実用性を橋渡しする点で際立っています。ダッシュボードを提供するのではなく、製品に直接統合できるML強化データストリームを提供します。

砂丘  + コミュニティ ML パイプライン

代替キャップ: 明るい背景に太字の黒の文字で「Dune」という単語の横に、オレンジ (左上) と濃い青 (右下) に斜めに分割された円を特徴とする Dune のロゴ。

Duneは本質的には機械学習プラットフォームではありませんが、その柔軟なデータ環境は、独自の機械学習パイプラインを構築するアナリストに好評です。上級ユーザーは、Duneのクエリ結果をPythonまたは機械学習環境にエクスポートし、クラスタリングや予測モデルを実行して、その結果をDuneダッシュボードにフィードバックすることがよくあります。

コミュニティ主導のML拡張機能（スクリプト、モデル、ノートブック）は、契約のやり取りを分類し、ウォレットの行動をタグ付けし、さらにはアクティビティの傾向を予測することさえ可能にします。このDIY-MLワークフローにより、Duneは独自の適応性を備えています。ユーザーは、ニッチなエコシステム、新興トークン、あるいは実験重視の環境向けに、極めて特化した機械学習分析を作成できます。 DeFi プロトコル。

パワー ユーザー向けに、Dune はカスタム ML オンチェーン分析のための最も豊富なサンドボックスを提供します。