コインベース、詐欺取引監視でAIモデル性能向上

コインベース（Coinbase）は、プラットフォーム内の詐欺取引を遮断するため、オープンウェイトAIモデル「Qwen3.5-9B」を社内データでファインチューニング（微調整）した結果、フロンティアモデルを上回る成果を得たと発表した。 同社は、業務に特化したモデルを活用すれば、大規模な汎用モデルに比べて処理速度とコスト効率が大幅に高まると説明した。これに向けて、社内開発環境に簡易コマンドベースのファインチューニング機能を実装し、従業員がリスク審査など特定分野に特化したAIモデルを迅速に構築できるよう支援している。 コインベースは今回の成功事例を踏まえ、企業向けAIアーキテクチャーが汎用フロンティアモデル中心から、業務別の特化モデルを組み合わせる構造へ移行するとの見方を示した。今後は既存のバックエンドシステムの 상당部分が、こうしたAI構造に置き換わる可能性があるとしている。