Ethereumのガス代が示す、AI予測の限界

AIはEthereumネットワークのストレスを予測できるのか？

Ethereumはブロックの生成を続けていても、利用コストが高くなったり、使いにくくなったりすることがある。送金をする人や、融資のポジションを調整する人、トークン化資産の決済を行う人にとって、この違いは重要だ。ブロックチェーンが稼働しているからといって、取引コストが予測可能とは限らない。

S’phesihle Khumalo氏とMoinak Maiti氏による新たな研究は、機械学習によってEthereumの (ETH ) ネットワークのストレスを、ガス価格と取引手数料の変化から特定できるかどうかを検証している。¹ その結果は、監視体制を改善するための有益な出発点となる一方、重要な課題も明らかにしている。すなわち、現在の異常な状況を認識することは、翌日の状況を予測することよりもはるかに容易だ。

この課題は、ブロックチェーンのインフラ事業者にとって好機となる。より多くの金融サービスがオンチェーンに移行するにつれ、ネットワークデータを実務上の有用な判断につなげることは、取引処理能力の拡大と同じくらい重要になる可能性がある。

Ethereumのガス代が暗号資産取引以外でも重要な理由

ガスは、Ethereumの取引を実行するために必要な計算処理量を表す。ユーザーはその処理に対して料金を支払い、実行需要が高まるとコストも上昇する。そのため、手数料の急騰は利用可能な処理能力への負荷を示す場合があるが、必ずしもネットワークの障害を意味するわけではない。

経済的な影響は取引の種類によって異なる。任意の送金なら、実行を先送りできる。清算を避けるために担保を追加する借り手には、ほとんど時間的な余裕がないこともある。少額決済を頻繁に処理する企業には、各決済の金額に対して無理のない水準にコストを抑える必要がある。

ブロックチェーンの用途が投機的な取引にとどまらなくなるにつれて、こうした点はさらに重要になる。Securities.ioが最近取り上げたARK Venture FundのEthereum上でのトークン化は、投資商品がこのエコシステムに参入しつつあることを示している。トークン化によってすべての取引が緊急になるわけではないが、所有権や移転を支えるインフラを理解する重要性は高まる。

有用な警告システムがあれば、運用担当者は取引の実行環境を見通しやすくなる。価値を提供するうえで、Etherの価格を予測したり、あらゆるセキュリティ上の脅威を診断したりする必要はない。

Ethereumのストレス検知研究の仕組み

研究者はEtherscanのデータを用い、2015年7月から2025年7月までのEthereumの各種指標を分析した。対象には、取引活動、ガス使用量、手数料、過去のマイニング関連指標が含まれる。論文ではブロック単位の分析として説明されているものの、予測テストに使われたのは日次の観測値である。そのため、結果を個々の次のブロックに対する警告と解釈すべきではない。

3つの手法が検証された。ランダムフォレストは多数の決定木を組み合わせる。アイソレーションフォレストは、一般的な挙動から外れた観測値を探す。決定木は分岐ルールを用いるため、分類の根拠を比較的容易に確認できる。

ストレスの主な定義は、移動ベースラインと比べて取引手数料が異常に高い状態とされた。これによりモデルが扱える測定可能な目標が得られる一方、課題も生じる。手数料に関連する入力を使うモデルは、別個の運用上の問題を見つけるのではなく、ストレス判定に用いたルールを部分的に再現している可能性がある。

研究者は、手数料から算出した予測変数を除外する、より後の観測値でテストする、アンクルブロックの活動から別のストレス定義を作成するといった追加検証を行い、この問題に対処した。こうした過去のブロックは、Ethereumが以前採用していたプルーフ・オブ・ワーク方式に関連するものであり、現在のプルーフ・オブ・ステーク時代に対して同じような独立検証を行うことはできない。

Ethereumの予測結果が実際に示すもの

ストレスがまれな場合、正解率は実態を誤解させることがある。通常の状況をほとんど予測するモデルは、運用担当者が重視する事象の大半を見逃していても、高いスコアを得る可能性がある。適合率は警告がどれほど正確かを示し、再現率は実際に発生したストレス事象をどれだけ捉えたかを示す。F1スコアはこの2つの指標を統合したものだ。

調整済みのランダムフォレストは、すべての特徴量を用いた場合、同日検知でF1スコア0.50を達成した。予測期間が長くなるにつれて、性能は低下した。

これらの結果が示すのは、限定的な予測シグナルであり、数日先まで信頼できる警報ではない。また、特徴量を減らしたランダムフォレストは全体の正解率91%を達成したものの、手数料に基づいて定義されたストレス観測値のうち検知できたのは23%にとどまった。アンクルブロックを用いた独立検証では、結果は大幅に弱まり、安定性も低かった。

この違いは、この記事が投資の観点から重要である理由の核心にある。手数料の変動を検知すること、混雑を予測すること、セキュリティ障害を予測することは、それぞれ別の課題だ。この論文は、最初の課題については根拠を示し、将来の手数料に基づくストレスについては限定的な根拠を示している。一方、攻撃、障害、資産価格を確実に予測できることは立証していない。

ネットワークの警告を有用な判断につなげる

実務上の課題は、不完全な警告を受けた運用担当者がどう対応すべきかという点にある。対応策を示さずにリスクの高まりを知らせるだけのダッシュボードでは、ほとんど役に立たない可能性がある。その警告を取引の緊急度、手数料予算、運用方針と結び付けるシステムなら、より有用になり得る。

たとえば、決済サービスは手数料が高くなる状況では、緊急送金に必要な処理能力を確保しつつ、任意のバッチ処理を遅らせることができる。財務チームは、予想コストを踏まえて定例の資金移動を計画できる。これらは想定される活用例であり、この研究で実証された機能ではない。

• 緊急性の高い取引と、後回しにできる取引を分ける。
• 警告のしきい値を、事象の見逃しや誤警報がもたらすコストに応じて設定する。
• 導入前に、予測を手数料だけに基づく単純なルールと比較する。

適切なしきい値は用途によって異なる。定例送金を遅らせる誤警報であれば、許容できる場合もある。一方、不可欠な担保調整を妨げる誤警報は、大きなコストにつながりかねない。節約できた金額や完了した取引を評価すれば、見出しで示される精度スコアだけを最適化するよりも、導入の判断に役立つ。

Ethereumのアップグレードで監視の課題が変わる理由

Ethereumの10年にわたる歴史には、運用状況が大きく異なる時期が含まれている。プルーフ・オブ・ステークへの移行でブロック生成の仕組みが変わり、スケーリングのアップグレードによってメインネットの活動とアプリケーションのコストとの関係も変化した。以前の混雑事例で学習したモデルが、いつまでも信頼できるとは限らない。

Ethereum FoundationのFusakaアップグレードの発表では、レイヤー1の性能向上と、レイヤー2ネットワーク向けのデータ容量拡大が説明されている。PeerDASの仕組みでは、ノードはブロブ全体をダウンロードする代わりにサンプリングによってデータの可用性を確認でき、スループットの向上を支える。

この研究のデータセットはFusaka以前のものであり、アップグレード後の環境での性能を明らかにすることはできない。これは、モデルを更新し、現在の状況に照らして検証する必要がある実務上の理由となる。

監視には、性質の異なる複数のシグナルも必要だ。メインネットの手数料だけでは、レイヤー2アプリケーションの稼働状況を十分に把握できない。ガス価格に加え、シーケンサーの稼働状況、データ公開コスト、トランザクションの確定動向も重要になり得る。Securities.ioが取り上げたEthereum上のポンジ契約をAIでスクリーニングする取り組みは、契約の挙動という別個のリスク層を示している。シグナルを組み合わせる際は、それぞれが実際に何を測定しているのかを明確に保つ必要がある。

Coinbaseはブロックチェーンインフラへの投資機会を提供する

信頼性の高いインフラへの需要が高まるなか、Coinbase Global (COIN ) との自然なつながりが生まれる。取引所事業に加え、Coinbaseはカストディとステーキングのサービスを提供し、Ethereumのレイヤー2ネットワークであるBaseの開発にも携わった。同社がこの研究と関係するのは、今回の研究を商業化しているからではなく、ブロックチェーンの利用を支えているからだ。

Baseの2026年戦略では、グローバル市場、決済、ステーブルコイン、開発者向けインフラが重視されている。こうした優先事項により、運用の信頼性は事業上重要になる。利用者が必要としているのは、普及の拡大に伴って増える活動を安定して処理できるサービスだ。

Coinbaseは2026年第2四半期決算で、Base上のステーブルコイン取引量が前年同期比で7倍に増加し、サブスクリプションおよびサービス収入が純収益の48％を占めたと報告した。これらの数値は同社が報告したものであり、より広範なインフラ事業への関与を理解する材料にはなるが、ネットワーク監視が収益を大幅に押し上げる証拠ではない。

投資家は引き続き、企業価値、競争、規制、暗号資産市場の動向に対する感応度を評価する必要がある。ブロックチェーンの利用が増えても、株主リターンがそれに比例して増えるとは限らない。

Coinbase Global（COIN）の最新ニュースと動向

Ethereumの監視を改善するには、検証の改善から

この研究から得られる前向きな教訓は、ガスや手数料のデータには有用な情報が含まれているものの、運用上の警告システムには、過去のパターンを認識するだけでは不十分な根拠しか得られないということだ。独立した事象ラベル、現在のネットワーク環境でのテスト、単純な代替手法との比較が、次に不可欠となる。

あらゆる混乱を予測する単一のモデルではなく、利用者のより良い判断を支える小幅な改善を積み重ねることで、進展が得られる可能性がある。拡大を続けるEthereumの金融エコシステムにとって、これはインフラの予測可能性を高めるための現実的な道筋だ。

参考文献：

¹ Khumalo, S., & Maiti, M. (2026). イーサリアムにおけるネットワーク負荷の早期指標としてのブロック単位の異常. Research in International Business and Finance. オンライン先行公開. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2026.103670