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

簡潔に言うと

機械学習は、進んだユーザーが複雑なブロックチェーンの活動を解読し、隠れたパターンを明らかにし、実行可能な洞察を得る手助けをすることによって、オンチェーン分析を変革しています。

オンチェーン分析は年々難しくなっています：より多くのチェーン、より多くの取引、より複雑な行動、そして人間が手動で解読できる以上の雑音が増えてきています。しかし、現代の機械学習ツールがそれを変えています。これらのツールは、大規模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、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では単純に見逃される洞察を引き出します。

以下は、高度なユーザーがオンチェーンデータを明確に、正確に、かつ深く解読するのを助ける、ML駆動の最も影響力のあるツールの10個です。

ナンセン

オルトキャップ：ナンセンのロゴは、白い背景に対称的なデザインを形成する4つの丸みを帯びた交差するループからなるシンプルで抽象的なティールの形を示しています。

Nansenは、オンチェーン分析に機械学習を主流に持ち込む最も初期で影響力のあるプラットフォームの一つです。Nansenの核心には、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にグループ化するML駆動のウォレットクラスタリングが使用されています。

このようなモデルは膨大な取引グラフを処理し、ウォレットの所有権についての結論を導き出すために、多数の相互作用の中から類似点を特定します。それが取引所であったり、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、またはNFTコミュニティであるかどうかです。

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質です。エンティティタグ付けは、過去数年の活動に基づいて訓練された確率モデルを使用して構築され、教師ありおよび教師なしの機械学習によって洗練されています。

結果は、ウォレットのアイデンティティに関して明確さの度合いであり、競争できるプラットフォームはほんのわずかしかありません。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のような高度なユーザーに、ビヘイビアダッシュボード、コホート分析、リアルタイムアラートなどのツールを提供し、主要なプレイヤーが資産をチェーン間で移動させる方法を通知します。

アーカムインテリジェンス

オルトキャップ：黒い背景に太字の白い大文字で書かれた「ARKHAM」という単語の隣に、抽象的なAを模した白い幾何学的ロゴ。

アーカムインテリジェンスは、ブロックチェーンデータに対して情報機関のようなマインドセットを持ち込み、機械学習を駆使して取引を前例のない深さで非匿名化し、マッピングします。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モデルを使用してアドレスをクラスタリングし、ウォレット間のリンクを発見し、主要なフローの背後にあるエンティティを明らかにします。

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、プライベート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浮き彫りにします。

そのMLシステムは、微妙な関係を特定するのに優れています—マルチホップパスウェイ、休眠ウォレットの再活性化、またはアナリストが手動で追跡するのがほぼ不可能な調整された移動パターンなど。

アーケムはアイデンティティ解決に集中し、高度なユーザーに対して、実際にチェーン上で活動しているのは誰なのか、単に何が起こっているのかではなく、詳細な視点を提供します。

チェイナリシスリアクター

オルトキャップ：白い背景にピンウィールのようなデザインを形成する3つの曲がった相互接続された形状を特徴とする、円形のオレンジと白の抽象ロゴ。

Chainalysis Reactorは、違法活動の追跡、規制遵守、及び高リスク資本の流れを追跡するために、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知られていますが、その基盤となる機械学習フレームワークは強力で、先進的なオンチェーン研究者にも関連性があります。

Reactorは、MLを使用してリスクレベルを分類し、取引をスコアリングし、過去およびリアルタイムのブロックチェーン活動全体で疑わしいパターンを検出します。監視学習モデルは、既知の詐欺の類型、AMLパターン、ダークネット市場の取引、制裁関連のアドレス、およびマネーロンダリング戦略を特徴とするデータセットで訓練されています。

ReactorのMLモデルは規制基準を満たす必要があるため、そのクラスタリングと異常検出は非常に堅牢である傾向があります。特にDeFiの不正利用調査や複雑な資金の流れの追跡において、高い信頼性のあるエンティティマッピングが必要なアナリストにとって、Chainalysisはトップクラスのツールであり続けます。

グラスノード

オルトキャップ：グラスノードのロゴは、黒の背景に白の小文字のgが中央に配置されています。

Glassnodeは、マクロレベルのオンチェーン分析の礎となり、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。ML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使用して、どのアドレスが同じエンティティに属しているか、およびウォレットグループが市場サイクルを通じてどのように振る舞うかを特定します。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動、またはマクロイベントへの反応などの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。MLはリアルタイムアラートよりも構造的な洞察に多く使用されており、日々のノイズではなく市場フェーズを理解しようとするアナリストにとって最適です。

センターラ

オルトキャップ：青い背景に対して弓を引くケンタウロスのスタイライズされた白いアウトラインを示すSentoraのロゴ、後肢の近くに登録商標シンボルがあります。

Sentoraは、幅広いML駆動のインジケーターを通じて、オンチェーン、オフチェーン、マーケットデータを融合させます。このプラットフォームは、ML分類モデル、センチメント分析エンジン、クラスタリングアルゴリズム、予測システムを実行し、生のブロックチェーンメトリクスを超えた洞察を生成します。

そのツールは、クジラの蓄積から方向性の価格信号、流動性の動作、社会的感情、オーダーブックのフロー、資本ローテーション指標まで、すべてをカバーしています。SentoraのMLモデルは複数のデータ領域で機能し、アナリストがブロックチェーンの活動、取引所の深さ、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1つです。

Sentoraの包括的なアプローチにより、MLシグナルは分離されることなく、マーケットの多次元的なビューを提供するために縫い合わされており、上級ユーザーにとって意思決定のためのより豊かな文脈を与えます。

エリプティックレンズ

アルトキャップ：単語「ELLIPTIC」は、太く大文字のブロック状の幾何学フォントで書かれています。文字は白い塗りで黒い輪郭があり、三次元効果を与えています。

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はその使命を反映しています。Elliptic Lensは、違法な金融パターンに関する独自のデータセットで訓練されたMLベースの異常検出と監視分類システムを使用しています。

そのモデルは高リスクのウォレットを特定し、トランザクションクラスターを分類し、詐欺、スカム、またはマネーロンダリング活動を示す可能性のある異常なフローにフラグを立てます。Ellipticは金融機関や規制当局と直接連携しているため、その機械学習システムは高い精度と解釈性に調整されています。

主な要因は、MLモデルがトレーニング素材として使用する独自データの幅です。ハッキング、詐欺、またはチェーン間の疑わしい活動を調査するアナリストのために、Ellipticはクリーンで信頼性の高い、規制当局レベルの情報を提供します。

TRMラボ

アルトキャップ：左側に円形のネットワーク図があり、中央の点がラインで小さな点に接続されているロゴ、白い背景に太字の文字TRMが隣接しています。

TRM Labsはクロスチェーンインテリジェンスを専門としており、MLモデルを使用してマネーロンダリングの類型を検出し、マルチチェーン取引経路を再構築し、エコシステム全体での協調活動を特定します。

そのMLシステムは、資金がブリッジ、Layer-2ロールアップ、プライバシー強化ツールを通じてますます移動する中で必要不可欠な、複数のネットワーク間でのウォレットのリンクに優れています。TRMのクラスタリングモデルは、資産の起源を隠すためにしばしば使用される異常な資金フロー構造やマルチホップルーティングを特定します。

多くのプラットフォームが単一のチェーンで優れている一方で、TRMは複数のネットワーク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一つです。

フットプリント分析

オルトキャップ: フットプリントアナリティクスのロゴで、左側に円形のパターンを形成する色とりどりの重なり合った足の形があり、右側に太字の紫色の文字でフットプリントアナリティクスと記載されています。

フットプリントアナリティクスは、主に暗号における最も難しい問題の1つであるデータのクリーンさを解決するために機械学習を使用しています。オンチェーンデータは notoriously messy であり、アドレスが重複していたり、契約の相互作用が曖昧であったり、異なるブロックチェーンがデータを異なる方法で構造化しています。

FootprintのMLモデルは、多くのエコシステムにわたって生のブロックチェーンデータを自動的にクリーンアップ、正規化、標準化します。これらはエンティティの関係を解決し、ウォレットの重複を排除し、契約活動を分類し、ユーザーが不正確さを心配することなくクエリできるダッシュボードにデータを構造化します。

高度な分析者が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ために、FootprintのML駆動の正規化は、基礎データが信頼できることを保証します。これは、高度な研究にとって重要な要件です。

Moralis ML インサイト / ML強化データストリーム

オルトキャップ：白い背景に青、紫、ピンクのグラデーションでスタイライズされたハート形のモラリスロゴ、滑らかな曲線と現代的でミニマリスティックなデザイン。

Moralisは、開発者に直接MLインテリジェンスを提供することに重点を置いており、アプリ、ボット、ダッシュボード、または自動化システムにオンチェーンのMLインサイトを統合できるようにします。

そのMLモデルは、ウォレットの行動をリアルタイムで分類し、契約イベントにタグ付けし、行動信号で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のML解釈に依存するトレーディングボット、分析ダッシュボード、通知システム、および自動化されたワークフローを作成するための強力な手段を手に入れることができます。

Moralisは、ML分析と開発者の実用主義を結びつけ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。

Dune + コミュニティ ML パイプライン

オルトキャップ：オレンジの(左上)とダークブルーの(右下)に斜めに分かれた円を特徴とするデューンのロゴが、明るい背景の上に太字の黒いテキストで「Dune」と隣接しています。

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、自分のMLパイプラインを構築するアナリストにとってお気に入りとなっています。高度なユーザーは、Duneのクエリ結果をPythonやML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、結果をDuneダッシュボードに戻します。

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、契約の相互作用を分類し、ウォレットの動作にタグを付け、さらには活動のトレンドを予測します。このDIY-MLワークフローにより、Duneは独自に適応可能になります：ユーザーはニッチなエコシステム、新興トークン、または実験重視のDeFiプロトコルのために非常に専門的な機械学習分析を作成できます。

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。