AIとブロックチェーンの融合の新しい章：オンチェーンベクトルデータベースの突破的進展を解析する

ポイント概要

• オンチェーンベクトルインフラ：PostgreSQLに基づく初のオンチェーンベクトルデータベースが登場し、AIとブロックチェーンの実用化融合が重要な一歩を踏み出しました。

• コスト効率と開発の友好性：従来の業界ソリューションよりも低コストのブロックチェーン統合環境を提供することで、AI-Web3アプリケーション開発のハードルを下げました。

• 未来の展望：EVMインデックス、AI推論能力、そしてより広範な開発者エコシステムのサポートに拡張する計画があり、Web3分野におけるAI革新の先駆者となることが期待されています。

1. AIとブロックチェーン統合の現状

AIとブロックチェーンの交差は長い間業界の関心を引き続けています。中央集権型AIシステムが直面する透明性、信頼性、コスト予測可能性などの課題は、ブロックチェーン技術が解決策を提供できる分野でもあります。

最近、AIエージェント市場は急成長を遂げましたが、ほとんどのプロジェクトは2つの技術の表面的な統合しか実現していません。多くの取り組みは、Web3との深い技術的または機能的な協調を探求するのではなく、暗号通貨の投機的な関心を利用して資金と露出を得ています。そのため、多くのプロジェクトの評価額は大幅に下落しています。

AIとブロックチェーンが実質的な協調を実現しにくい根源は、複数の構造的な問題にあります。その中でも最も顕著なのが、オンチェーンデータ処理の複雑性です——データは依然として散在しており、技術の変動性が強いのです。もしデータのアクセスと利用が従来のシステムのように簡単であれば、業界はすでにより明確な成果を上げていたかもしれません。

このジレンマは、異なる分野からの二つの強力な技術が共通の言語や真の融合の交差点を欠いていることに似ています。業界が求めているのは、AIとブロックチェーンの利点を補完し、両者の交差点として機能するインフラストラクチャーであることがますます明らかです。

この課題に対処するには、既存の中央集権的ツールの信頼性に匹敵するコスト効率と高性能を兼ね備えたシステムが必要です。この背景の中で、今日のほとんどのAI革新を支えるベクトルデータベース技術が重要なエンablerとなっています。

! Chromia Vector Databaseの深堀り:AIとブロックチェーンの融合とは?

2. ベクトルデータベースの必要性

AIアプリケーションの普及に伴い、ベクトルデータベースは従来のデータベースシステムの限界を解決することで注目を集めています。これらのデータベースは、テキスト、画像、音声などの複雑なデータを「ベクトル」と呼ばれる数学的な表現形式に変換して保存します。類似性に基づいて（正確性ではなく）データを検索するため、ベクトルデータベースは従来のデータベースよりもAIの言語や文脈の理解ロジックにより適しています。

従来のデータベースは図書館の目録のように特定の単語を含む書籍のみを返しますが、ベクトルデータベースは関連する内容を提示できます。これは、システムが数値ベクトルの形式で情報を保存し、概念の類似性（正確な表現ではなく）に基づく関係を捉えることができるためです。

対話の例として："今日はどんな気分？"と尋ねられた時に、"空は特に晴れ渡っている"と答えた場合、明確な感情語を使用していなくても、私たちはその積極的な感情を理解することができます。ベクトルデータベースは類似の方法で機能し、システムが直接的な語彙の一致に依存するのではなく、潜在的な意味を解釈できるようにします。これは人間の認知パターンを模倣し、より自然な知能のAIインタラクションを実現します。

従来のインターネット領域では、ベクトルデータベースの価値が広く認識されており、複数のプラットフォームが巨額の投資を受けています。それに対して、Web3は常に対比できるソリューションを開発するのが難しく、AIとブロックチェーンの統合は理論的なレベルにとどまっています。

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3. オンチェーンベクトルデータベースのビジョン

あるブロックチェーンプラットフォームは、構造化データ処理能力と開発者に優しい環境で際立っています。関係型データベースを基盤にして、このプラットフォームはブロックチェーンとAI技術の深い統合を探求し始めました。

最近のマイルストーンは、PgVector（PostgreSQLデータベース内で広く使用されているオープンソースのベクトル類似性検索ツール）の機能拡張の導入です。PgVectorは、AI駆動型アプリケーションに明確な実用性を提供するために、類似したテキストや画像を効率的にクエリすることをサポートしています。

PgVectorは従来の技術エコシステムにおいて確固たる基盤を築いています。PgVectorを統合することで、このプラットフォームはベクトル検索機能をWeb3に導入し、そのインフラストラクチャを従来の技術スタックで検証された標準に合わせます。この統合は、将来のメインネットアップグレードにおいて核心的な役割を果たし、AI-ブロックチェーンのシームレスな相互運用性への第一歩と見なされています。

3.1 統合された統合環境：ブロックチェーンとAIの完全な融合

開発者がブロックチェーンとAIを融合させる最大の課題は複雑性です。既存のブロックチェーン上でAIアプリケーションを作成するには、複数の外部システムを接続する複雑なプロセスを必要とします。例えば、開発者はオンチェーンでデータを保存し、外部サーバーでAIモデルを実行し、独立したベクトルデータベースを構築する必要があります。

この断片化構造は非効率的な運用を引き起こします。ユーザーはオフチェーンでの処理を問い合わせ、データはオンチェーンとオフチェーンの環境間で継続的に移動する必要があります。これは開発時間とインフラコストを増加させるだけでなく、深刻なセキュリティの脆弱性を引き起こします——システム間のデータ転送はハッカー攻撃のリスクを高め、全体の透明性を低下させます。

あるプラットフォームは、ベクトルデータベースをブロックチェーンに直接統合することで、根本的なソリューションを提供しています。このプラットフォームでは、すべての処理がオンチェーンで行われます：ユーザーのクエリはベクトルに変換され、オンチェーンで類似データを直接検索し結果を返し、全プロセスを単一の環境で処理します。

簡単な類比で説明します：過去には開発者がコンポーネントを別々に管理する必要がありました——料理をするためには鍋、フライパン、ミキサー、オーブンを購入するようなものです。このプラットフォームは、マルチファンクショナルな調理機を提供することでプロセスを簡素化し、すべての機能を1つのシステムに統合しています。

この統合方法は、開発プロセスを大幅に簡素化します。外部サービスや複雑な接続コードは不要で、開発時間とコストを削減します。さらに、すべてのデータと処理はオンチェーンに記録され、完全な透明性が確保されます。これは、ブロックチェーンとAIが完全に融合する始まりを示しています。

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3.2 コスト効率：既存サービスに対する卓越した価格競争力

一般に、"オンチェーンサービスは不便で高価である"という偏見が存在します。特に従来のブロックチェーンモデルでは、各取引ごとに燃料費が発生し、混雑によるオンチェーンコストの急増という構造的欠陥が顕著です。コストの予測不可能性は、企業がブロックチェーンソリューションを採用する主な障害となっています。

あるプラットフォームは、高効率のアーキテクチャと差別化されたビジネスモデルで痛点を解決します。従来のブロックチェーンの燃料費モデルとは異なり、このプラットフォームはサーバーコンピューティングユニット（SCU）レンタルシステムを導入しました——主流のクラウドサービスの価格構造に似ています。このインスタンス化モデルは、馴染みのあるクラウドサービスの価格に一致し、ブロックチェーンネットワークで一般的なコストの変動を排除しました。

具体的には、ユーザーはプラットフォームのネイティブトークンを使用して、週ごとにSCUをレンタルできます。各SCUは一定のベースストレージを提供し、コストは使用量に応じて線形に拡張します。SCUは需要に応じて柔軟に調整でき、リソースの効率的な配分を実現します。このモデルはネットワークの分散化を維持しながら、予測可能な使用量の料金を取り入れ——コストの透明性と効率を大幅に向上させます。

このプラットフォームのベクターデータベースは、コストの優位性をさらに強化しています。内部ベンチマークテストによると、このデータベースの月間運用コストは、同様の従来のベクターデータベースソリューションよりも57%低いです。

この価格競争力は、複数の構造効率に起因しています。プラットフォームはPgVectorをオンチェーン環境に適応させる技術の最適化から恩恵を受けていますが、より大きな影響はその分散型リソース供給モデルから来ています。従来のサービスはクラウドインフラストラクチャの上に高いサービスプレミアムを重ねていますが、このプラットフォームはノードオペレーターを通じて直接計算能力とストレージを提供し、中間層および関連コストを削減しています。

分散型の構造はサービスの信頼性を向上させます。複数のノードが並行して動作することで、ネットワークは自然に高可用性を持ちます——個々のノードが故障しても問題ありません。そのため、従来のSaaSモデルで典型的な高コストの高可用性インフラストラクチャと大規模なサポートチームの需要が大幅に削減され、運用コストが低下し、システムの弾力性が向上します。

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4. ブロックチェーンとAIの融合の始まり

プラットフォームのベクトルデータベースは、ローンチからわずか1か月で初期の魅力を示しており、複数の革新的なユースケースが開発中です。採用を加速するために、プラットフォームはベクトルデータベースの使用コストをカバーする資金を提供し、ビルダーを積極的にサポートしています。

これらの資金は実験のハードルを下げ、開発者がより低いリスクで新しいアイデアを探求できるようにします。潜在的なアプリケーションには、AI統合のDeFiサービス、透明なコンテンツ推薦システム、ユーザー所有のデータ共有プラットフォーム、コミュニティ主導の知識管理ツールが含まれます。

仮想ケーススタディとして、ある研究チームが開発した「AI Web3研究ハブ」があります。このシステムは、プラットフォームのインフラを利用して、研究内容とWeb3プロジェクトのオンチェーンデータをベクトル埋め込みに変換し、AIエージェントがインテリジェントなサービスを提供できるようにします。

これらのAIエージェントは、プラットフォームのベクトルデータベースを通じてオンチェーンデータを直接照会し、応答の大幅な加速を実現します。プラットフォームのEVMインデックス機能と組み合わせることで、システムは複数のメインストリームブロックチェーン上の活動を分析できます。注目すべきは、ユーザーの対話コンテキストがオンチェーンに保存されており、投資家などのエンドユーザーに完全に透明な推奨フローを提供することです。

多様なユースケースの増加に伴い、より多くのデータが継続的に生成され、プラットフォームに保存されます——「AIフライホイール」の基盤を築きます。ブロックチェーンアプリケーションからのテキスト、画像、取引データは構造化ベクトル形式でデータベースに保存され、豊富なAIトレーニングデータセットを形成します。

これらの蓄積されたデータはAIのコア学習材料となり、パフォーマンスの継続的な向上を推進します。たとえば、膨大なユーザー取引パターンから学習したAIは、より正確でカスタマイズされた財務アドバイスを提供できます。これらの先進的なAIアプリケーションは、ユーザー体験を強化することによってより多くのユーザーを引き付け、ユーザーの増加がより豊富なデータの蓄積を生み出し、エコシステムの持続的な発展の閉じたループを形成します。

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5. 未来のロードマップ

メインネットのアップグレード後、プラットフォームは三つの主要な分野に焦点を当てます：

1. 主流のブロックチェーンのEVMインデックスを強化する；

2. より広範なモデルとユースケースをサポートするためにAI推論能力を拡張する；

3. より使いやすいツールとインフラを通じて、開発者エコシステムを拡大する。

5.1 EVMインデックス革新

ブロックチェーンの固有の複雑性は長い間、開発者の主要な障害でした。これを解決するために、プラットフォームは開発者を中心にした革新的なインデックスソリューションを導入し、オンチェーンデータのクエリを根本的に簡素化することを目指しています。目標は明確です：クエリの効率と柔軟性を大幅に向上させ、ブロックチェーンデータの取得を容易にすることです。

この方法は、Ethereum NFT取引追跡方法の重大な転換を示しています。プラットフォームはデータのパターンと構造を動的に学習し、硬直した事前定義されたクエリ構造を置き換え、最も効率的な情報検索パスを特定します。ゲーム開発者はオンチェーンアイテム取引の履歴を即座に分析でき、DeFiプロジェクトは複雑な取引フローを迅速に追跡できます。

5.2 AI推論機能の拡張

前述データインデックスの進展は、プラットフォームのAI推論能力の拡張の基礎を築いています。プロジェクトはテストネットで最初のAI推論拡張を成功裏に立ち上げ、オープンソースのAIモデルを重点的にサポートしています。特に、Pythonクライアントの導入は、プラットフォーム環境での機械学習モデルの統合の難易度を大幅に低下させました。

この進展は技術の最適化を超え、AIモデルの革新の急速な戦略的整合を反映しています。プラットフォームは、供給者ノードで多様化した強力なAIモデルを直接実行することをサポートすることで、分散型AI学習と推論の境界を突破することを目指しています。

5.3 開発者エコシステム拡張戦略

プラットフォームは積極的に協力を構築し、ベクトルデータベース技術の全潜在能力を引き出し、AI駆動型アプリケーションの開発に重点を置いています。これらの努力は、ネットワークの効用と需要を向上させることを目的としています。

チームは、AI研究代理、分散型推薦システム、コンテキスト認識テキスト検索およびセマンティック類似性検索などの高影響力分野を目指しています。このプランは、技術サポートを超えて、開発者が実際のユーザー価値アプリケーションを構築できるプラットフォームを作成することを目指しています。以前の強化されたデータインデックスとAI推論能力は、これらのアプリケーション開発のコアエンジンになることが期待されています。

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6. ビジョンと市場の課題

このプラットフォームのオンチェーンベクトルデータベースは、ブロックチェーン-AI融合分野のリーディング競争者となっています。その革新的なアプローチである直接オンチェーン統合ベクトルデータベースは、他のエコシステムではまだ実現されておらず、際立っています。