利益:
- 人工知能の最も安全な貢献はデータ抽出クエリの作成であり、自由な解釈には危険が伴い、ブロック エクスプローラーですべての数値を確認する必要があることを理解します。
- ライブ チェーン データを人工知能から直接要求すると偽のハッシュ/アドレスが生成されることを認識し、ソースからデータを取得する規律を適用する能力
- チェーンデータは可視性を証明するが意図は証明しないことと、匿名化とターゲティングの倫理的限界を理解する
ブロックチェーンの最大の強みの 1 つは、その透明性です。すべてのトランザクション、すべての転送、すべての契約のやり取りが公的かつ永続的に記録されます。オンチェーン分析 (オンチェーンのトランザクション、アドレス、および資金の流れのデータを調べること) は、ウォレットの追跡、資金の流れの追跡、プロトコルの使用状況の測定など、この公開記録を読み取り、それを理解する行為です。この単元では、AI をデータ分析アシスタントとして使用する方法と、重要なことに、各数値を検証する方法を学びます。
オンチェーンデータの構造
チェーン データは階層化されています。
- ブロック: トランザクションがグループ化されるタイムスタンプ付きの単位。
- トランザクション (tx): あるアドレスから別のアドレスへの価値または契約の呼び出し。一意のハッシュで識別されます。
- アドレス/ウォレット: 資金が保管および取引される場所のアイデンティティ。
- イベント (イベント/ログ): 何が起こったかを説明する契約によって発行される構造的な記録。
- トークンの譲渡: ERC-20/ERC-721 などのトークンの譲渡。
このデータを表示するには、ブロック エクスプローラー (Etherscan などのチェーン データを表示するサイト) またはクエリ プラットフォーム (Dune、The Graph など) が使用されます。 AI はこのデータ自体を「認識」しません。提供されたデータを解釈するか、データを取得するためのクエリを作成します。
注意: AI に「そのウォレットのトランザクションを取得する」ように指示するのは無駄で危険です。AI はライブ チェーンに接続されていないため、偽のハッシュ/アドレスを生成する可能性があります。正しい使い方: データを抽出して AI に渡すと、AI がそれを解釈します。または、AI がデータを抽出するクエリを作成し、それを実行します。
オンチェーン分析における AI の 2 つの重要な役割
1. クエリの書き込み。 Dune Analytics のようなプラットフォームでは、データは SQL のようなクエリで取得されます。 AI はこれらのクエリを作成するのに強力です。「過去 30 日間の次の契約の毎日のトランザクション数を返すクエリを作成します。」クエリは決定的です。実行して結果を確認します。AI ではなくデータ ソースが結果を生成するため、幻覚のリスクは低くなります。
2. 結果の解釈。取得したデータをAIに渡して、「このお金の流れは何を示していますか?パターンはありますか?」と尋ねます。あなたは尋ねます。ここでは幻覚のリスクが高くなります。すべてのコメントはソースにリンクする必要があります。
これら 2 つの役割のリスク プロファイルは異なります。クエリの作成は比較的安全です (結果はソースから得られます)、自由な解釈は比較的リスクが高くなります (AI がそれを補うことができます)。
弱いプロンプト / 強いプロンプト
弱いプロンプト:
次のウォレットのトランザクションを分析します: 0x1234...
AI はライブデータに依存しません。このプロンプトは、彼に物事を仲直りするよう促します。
強力なプロンプト (クエリ用):
あなたの役割: オンチェーン データ アナリスト。 Dune の SQL クエリを作成します。過去 30 日間の [次の ERC-20 トークン] コントラクトの DAILY の一意の送信者アドレス数と総転送量を返します。使用したテーブル名とフィールド名を説明します。クエリが機能しない場合は、私が修正できるように仮定を書き留めてください。データのフィッティング;クエリを生成するだけです。
強力なプロンプト (コメント用):
以下は実際の Dune の結果です (私が撮影したものです)。このグラフの実際の数字のみに基づいてパターンを解釈してください: 音量の増減、異常なジャンプ、集中力。各コメントを対応する行/番号とともに表示します。表にない数値は追加しないでください。因果関係を主張しないでください。考えられる説明を「仮説」として書きます。
コピー可能な 4 つのテンプレート
1) クエリの生成:
Dune/SQL のクエリを作成します: [期間]、[契約/アドレス]、[メトリック]。使用したテーブルと JOIN ロジックについて説明します。実行して結果を確認します。データ捏造。
2) マネーフロー追跡の概要:
実際の送金記録一式（住所、金額、時刻）をお渡しします。これらを追跡可能なフローの物語に変換します。資金はどこへ行ったのか、集中しているのかなどです。私が提供する記録のみを使用してください。各ステップを対応する行に接続します。住所偽装。
3) メトリクスの解釈:
以下の実際の指標テーブルについてコメントしてください: ユーザー数、ボリューム、トランザクションあたりの平均。重大な変化と考えられる原因 (仮説) を述べます。テーブルにないデータを追加する。決定的な因果関係を確立すること。
4) 異常マーキング:
ベースライン: このアドレスは通常、1 日あたり ~[N] 件のトランザクション、~[X] 件のボリュームを処理します。実録をお届けします。レコード内で実際に起こったことに基づいて、ベースラインから逸脱したイベントのみをマークします。それぞれを線で示します。コメントは「要検討」で終わります。
ミニケース 3個（個数）
ケース 1 — クエリ 1 により、1 日が 20 分に短縮されました。アナリストは、プロトコルの 90 日間のユーザー増加を手動で抽出しようとしていました。彼は AI に Dune クエリを書かせました。 20 分で機能するクエリとグラフが作成されました。数字は情報源から得られたものなので信頼できます。教訓: クエリの作成は、AI の最も安全で効率的な貢献です。
ケース 2 — 偽のハッシュが捕捉されました。アナリストはAIに「そのクジラウォレットの最近の取引を要約してください」と直接指示しました。 AI は流暢なリストを提供しました。しかし、Etherscan で確認したところ、トランザクション ハッシュのほとんどはまったく存在しない捏造でした。教訓: AI にライブデータを要求すると幻覚が生じる。データはソースから取得されます。
ケース 3 — 集中パターンが確認されました。アナリストはキャプチャした実際の転送データをAIに与え、解釈させました。 YZは、資金が少数のアドレスに集中しているパターンに注目した。アナリストは、ブロック エクスプローラーでこのアドレスをアドレスごとに確認しました。パターンは本物であり、配布リスクを示していました。教訓: 実際のデータを使った解釈は重要です。しかし、情報源からの確認が再び行われました。
プライバシーと倫理
オンチェーンデータは「オープン」ですが、その分析には倫理的な制限があります。
- 匿名化の解除: 住所を実在の人物と一致させること (特に漏洩データの場合) は、プライバシーの重大な侵害です。法的かつ許可された状況でのみ行われます。
- ハラスメント/ターゲティング: ウォレットを追跡し、その所有者をターゲットにすることは非倫理的です。
- 投資アドバイス: 「あのクジラが買っているから、あなたも買うべきだ」のような推論は、誤解を招き、責任を引き起こすものです。
- コンテキストの欠如: チェーン データは意図を示しません。譲渡は犯罪の場合もあれば、通常の譲渡である場合もあります。過度な解釈は危険です。
ヒント: オンチェーン上のすべての主張は、「その人が Y を行う」ではなく、「データが X を示す」として測定してください。チェーンによりトランザクションは可視化されますが、意図は証明されません。
よくある間違い
- AI からライブ データを直接リクエストします。偽のハッシュ/アドレスを生成します。
- コメントをソースにリンクしていません。各番号はブロックエクスプローラーで確認する必要があります。
- 相関関係を因果関係と勘違いする。チェーンパターンは意図を証明するものではありません。
- 未確認の個人と住所を照合する。機密保持違反やミスのリスク。
- オンチェーン推論を投資アドバイスに変える。それは誤解を招き、責任を生じさせます。
- 1 つの大きな契約の代わりに、文書化せずにクエリを共有します。再現性が失われます。
要約すると
- オンチェーン分析は、オープン チェーン データを読み取り、意味を抽出するプロセスです。
- AI の最も安全な貢献はクエリの作成です。結果はソースから来ており、幻覚のリスクは低いです。
- 自由な解釈には危険が伴います。各番号はブロックエクスプローラーで確認する必要があります。
- チェーンデータは可視性を証明しますが、意図は証明しません。過度な解釈は避けます。
- 匿名化とターゲティングは、倫理的境界を持つ承認されたコンテキスト内でのみ行われます。
アプリケーションタスク
プロトコルまたはトークンを選択します。過去 30 日間のそのトークンの毎日のトランザクション数を返す「クエリ生成」プロンプトを使用して AI にクエリを書き込みます (Dune は無料で利用できます)。クエリを実行します。次に、「指標の解釈」プロンプトを使用して AI に結果を解釈させます。 AIのコメントの各主張を実績表で確認し、対応する主張が表に存在しないかを確認します。
チェックリスト
- [ ] 私は AI にライブ データを要求しませんでした。ソースから引っ張ってきました。
- [ ] クエリを実行して結果を確認しました。
- [ ] 各コメントを実際のデータ行にリンクしました。
- [ ] 私は相関関係を因果関係として提示しませんでした。
- [ ] 無断で住所-人物照合を行ったものではありません。
- [ ] 私は自分の興味を投資アドバイスに変換していません。
- [ ] 再現可能な方法でクエリを文書化しました。