Reddit - Please wait for verification で止まっており、投稿内容そのものは確認できなかった。Reddit の MachineLearning コミュニティで、「Visual Graph Classification for Blockchain」というタイトルの投稿が見つかりました。
タイトルだけ見ると、いかにも「機械学習で blockchain の取引ネットワークを見て、何かを分類する話かな？」と想像したくなります。これはかなり面白いテーマです。というのも、Blockchain のデータって、ただの表や数値というより、誰が誰に、いつ、どんな関係でつながったかという“網目状の情報”だからです。
ただ、今回参照できた元記事の本文は残念ながら Reddit - Please wait for verification という表示だけで、実際の内容は取得できませんでした。なので、ここで「投稿者はこう言っていた」といった具体的な紹介はできません。そこは正直に言っておきます。
とはいえ、タイトルの意味から考えると、graph classification はおそらく次のような話だと思います。
ここで面白いのは、Blockchain が「データベースの一種」というより、つながりそのものが価値を持つデータだという点です。
たとえば取引履歴を追うと、「このアドレスの資金はどこから来たか」「どのアドレス群が似た動きをしているか」といった情報が見えてきます。人間が目で追うのは大変ですが、機械学習ならそこからパターンを拾えるかもしれません。
個人的には、こういうテーマはかなり実務向きだと思います。なぜなら Blockchain の世界では、
みたいな用途が現実にあり得るからです。
普通の分類タスクよりも、「関係性」を見る必要があるので、graph 系の手法がハマりやすい。これはまさに、表形式のデータだけでは見えないものを拾う仕事です。
一方で、こうした手法には難しさもあります。
graph classification は見た目が派手でも、実際には次の壁があります。
このへんは、研究としてはすごく面白いけれど、実用化しようとすると急に汗をかくポイントです。機械学習の論文では性能が出ても、現場では「で、どう使うの？」が問われるので、そこが勝負どころではないでしょうか。
今回の Reddit 投稿については本文が見えなかったので、実際にどの手法を使ったのか、どんな結果が出たのかまでは紹介できません。ですが、タイトルからだけでも、
「Blockchain の取引関係を graph として扱い、機械学習で分類する」という発想は十分に筋が通っています。むしろ、こういう“ネットワークの中に潜む構造を読む”アプローチは、今後もいろいろな分野で重要になっていくと思います。
特に、Blockchain は「公開されている履歴」があるぶん、分析の余地が大きいのが魅力です。もちろんプライバシーや合法性の問題はありますが、データの構造としては machine learning と相性がいい。
なので、もし元投稿が実験結果や手法提案を含んでいたのだとしたら、かなりおもしろい議論になっていたはずです。見られなかったのは少し惜しいですね。