DeFiリスク監視のためのエージェントシステム「DeXposure-Claw」

分散型金融（DeFi）市場は、その高速な動きとネットワーク化された信用リスク構造により、従来の監督システムでは対応が困難な課題を抱えています。汎用的なLLMエージェントは、弱い証拠を過大評価し、高リスクな介入を推奨する傾向があり、既存の評価方法では規制当局の要件を満たす誤報測定ができません。

この課題に対処するため、本研究では「DeXposure-Claw」という予測に基づいたエージェント監督システムを導入しました。このシステムは、(1)「DeXposure-FM」というグラフ時系列基盤モデルを用いて将来のエクスポージャーネットワークを予測し、(2)決定論的なモニターとストレステストシナリオがこれらの予測を具体的なアラート、属性信号、シナリオ証拠に変換します。さらに、(3)データ健全性および信頼度ゲートがエスカレーションを制限し、DeXposure-Clawが高信頼な監督レポートを出力するように設計されています。

技術的意義としては、LLMエージェントの「過度な自信」という課題を、構造化された証拠と決定論的ロジックで補強するハイブリッドアプローチを採用している点です。これにより、AIの推論能力と、金融分野で不可欠な正確性・説明可能性を両立させています。グラフ時系列モデルによる動的なエクスポージャー予測も、DeFiの複雑な関係性を捉える上で重要な技術です。

社会・産業への影響としては、DeFi市場における規制遵守とリスク管理の質を大幅に向上させることが期待されます。金融機関や規制当局は、よりタイムリーかつ正確なリスク情報を得られるようになり、市場の安定性向上に貢献します。DeFi分野の健全な成長を促し、投資家保護にも繋がるでしょう。

今後の展望として、DeXposure-Clawのようなシステムは、DeFiだけでなく、サプライチェーン金融やその他複雑なネットワーク型リスクを抱える分野への応用が期待されます。AIとドメイン固有知識の融合により、高リスク環境下での意思決定支援システムの信頼性向上が今後の研究開発の主要なテーマとなるでしょう。