Chromiaベクトルデータベース：AIとブロックチェーンの融合新試み

最近、PostgreSQLを基にしたオンチェーンベクトルデータベースが業界の注目を集めており、これはAIとブロックチェーン技術の融合における重要な一歩と見なされています。このデータベースは、従来の業界ソリューションよりも57%コストが低いインテグレーテッド開発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ています。今後、このプラットフォームはEVMインデックス、AI推論能力、さらには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革新の潜在的リーダーになることが期待されています。

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

AIとブロックチェーンの融合の現状

AIとブロックチェーンの交差点は長い間、業界の注目を集めています。中央集権的なAIシステムは、透明性、信頼性、及びコストの予測可能性といった課題に直面しており、これらの分野はしばしばブロックチェーンの潜在的な解決策と見なされています。

2024年末にAIエージェント市場が爆発的に成長したにもかかわらず、大多数のプロジェクトはわずか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に依存して資金と露出を獲得しています。その結果、多くのプロジェクトの評価額はピーク時から90％以上落ち込んでいます。

AIとブロックチェーンが実質的な協調を実現するのが難しい根源は、複数の構造的な課題にあります。その中でも最も顕著なのは、オンチェーンデータ処理の複雑さであり、データは依然として散在しており、技術の変動性が高いです。データへ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。

このジレンマはロミオとジュリエットの脚本に似ています：異なる領域から来た二つの強力な技術は共通の言語や真の融合の交差点を欠いています。業界が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できるインフラを必要としていることは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。

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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」と呼ばれる数学的表現形式に変換して保存します。類似性に基づいて（精度ではなく）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の言語および文脈理解の論理により適しています。

従来のデータベースは図書館のカタログのように、"kitten"という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"cat"、"dog"、"wolf"などの関連コンテンツを表示できます。これは、システムが情報を数値ベクトル形式で保存し、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："今日はどんな気分ですか？"と聞かれた場合、"空は特に晴れている"と答えても、その明るい感情を理解できる。これは明確な感情語彙を使用していなくても可能である。ベクトルデータベースは同様に機能し、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する。これにより、人間の認知パターンを模倣し、より自然なインテリジェントなAIの対話を実現する。

Web2では、ベクターデータベースの価値が広く認識されています。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は同等のソリューションを開発するのが常に難しく、AIとブロックチェーンの融合は理論的なレベルにとどまっています。

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オンチェーンベクトルデータベースのビジョン

PostgreSQLを基盤としたLayer1リレーショナルブロックチェーンは、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。そのリレーショナルデータベースの基盤を活かし、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索し始めています。

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検索ツール）を統合した拡張機能のリリースです。PgVectorは、類似の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、AI駆動型アプリケーションに明確な実用性を提供します。

PgVectorは伝統的な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。主流のデータベースサービスの代替品としてよく見られるSupabaseは、PgVectorを使用して高性能なベクトル検索をサポートしています。PostgreSQLプラットフォームでのその普及の高まりは、業界がこのツールに対して広範な信頼を寄せていることを反映しています。

PgVectorを統合することにより、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基準に整合させます。この統合は2025年3月のメインネットアップグレードで重要な役割を果たし、AI-ブロックチェーンのシームレスな相互運用性への基盤となる一歩と見なされています。

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を組み合わ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が必要です。例えば、開発者はチェーン上にデータを保存し、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。

このフラグメンテーション構造は非効率的な運用を引き起こします。ユーザーのクエリはチェーン外で処理され、データはチェーン上とチェーン下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ホールを引き起こし、システム間のデータ伝送がハッカー攻撃のリスクを増大させ、全体的な透明性を低下させます。

この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、根本的な解決策を提供しています。このプラットフォーム上では、すべての処理がチェーン内で行われます：ユーザーのクエリはベクトルに変換され、チェーン内で類似データを直接検索し、結果を返します。これにより、全プロセスが単一環境で処理されます。

簡単な類比で説明します：以前は開発者がコンポーネントを個別に管理する必要があり、料理をするためには鍋、フライパン、ブレンダー、オーブンを購入する必要がありました。このプラットフォームは多機能調理機を提供することでプロセスを簡素化し、すべての機能を単一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チェーン上に記録され、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の完全な融合の始まりを示しています。

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コスト効率：既存のサービスに対する卓越した価格競争力

一般的に存在する偏見：オンチェーンサービスは「不便で高価である」と。特に従来のブロックチェーンモデルでは、各取引が燃料費を生じ、混雑によりオンチェーンコストが急増する構造的欠陥が顕著である。コストの予測不可能性が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る。

この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を通じて、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計算ユニット（SCU）のレンタルシステムを導入しており、いくつか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設定と一致しており、ブロックチェーンネットワークでよく見られるコストの変動を排除しています。

具体的には、ユーザーはネイティブトークンを使ってSCUを週単位でレンタルできます。各SCUは16GBの基準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は需要に応じて弾力的に調整され、柔軟で効率的なリソース配分を実現します。このモデルはネットワークの非中央集権性を維持しつつ、Web2サービスの予測可能な使用量に基づく料金体系を取り入れ、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トルデータベースは、コスト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727ドル（2つのSCUと50GBのストレージに基づく）で、同様のWeb2ベクトルデータベースソリューションより57%低いです。

この価格の競争力は、複数の構造効率に起因しています。この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最適化の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。従来のサービスはインフラストラクチャー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も向上させます。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、個々のノードが故障しても問題ありません。したがって、Web2 SaaSモデルにおける典型的な高額な高可用性基盤と大規模なサポートチームのニーズは著しく低下し、運営コストが削減されるとともに、システムの弾力性が強化されます。

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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ターデータベースは、ローンチからわずか1ヶ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されています。採用を加速するために、プラットフォームはベクター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。

これらの資金提供は実験のハードルを下げ、開発者がより低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DeFiサービス、透明なコンテンツ推薦システム、ユーザー自身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。

仮想ケースとして、ある開発による"AI Web3研究ハブ"を考えてみましょう。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プロジェクトのブロック上データをベクトル埋め込みに変換し、AIエージェントにインテリジェントサービスを提供します。

これらのAIエージェントは、このプラットフォームを通じてベクトルデータベースに直接問い合わせることで、オンチェーンデータに対する応答を大幅に加速することができます。EVMインデックス機能と組み合わせることで、システムはイーサリアム、BNB Chain、Baseなどのオンチェーンアクティビティを分析し、幅広いプロジェクトをサポートします。特に注意すべきは、ユーザーの対話の文脈がオンチェーンに保存され、投資家などのエンドユーザーに完全に透明な推薦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生成され、このプラットフォームに保存されており、「AIのフライホイール」の基盤を築いています。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された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ています。

これらの蓄積データはAIのコア学習材料となり、性能の継続的な向上を促します。例えば、大量の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、ユーザー体験を向上させることによってより多くのユーザーを引き付け、そのユーザー増加がさらなる豊富なデータの蓄積を促し、エコシステムの持続的な発展の閉ループを形成します。

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未来のロードマップ

主ネットワークの立ち上げ後、この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. BSC、イーサリアム、Baseなどの主流チェーンの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。

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らく開発者の主要な障害でした。これを受けて、このプラットフォームは開発者を中心とした革新的なインデックスソリューションを導入し、根本的にオンチェーンデータのクエリを簡素化することを目的としています。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をより取得しやすくすることです。

この方法は、イーサリアムNFT取引追跡の大きな変革を表しています。この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、厳格な事前定義されたクエリ構造を置き換えることで、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の取引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。

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、この環境に機械学習モデルを統合する際の難易度を大幅に低下させました。

この発展は技術の最適化を超え、AIモデルの革新と迅速な戦略的整合を実現しています。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により、このプラットフォームは分散型AI学習と推論の境界を突破することを目指しています。

開発者エコシステム拡張戦略

このプラットフォームは、協力関係を積極的に構築し、ベクトルデータベース技術の全潜在能力を引き出すことに注力しています。特にAI駆動型アプリケーションの開発に焦点を当てています。これらの取り組みは、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。

会社はAI研究代理、分散型推薦システム、コンテキスト感知テキスト検索および意味的類似性検索などの高影響力分野を狙っています。この計画は技術支援を超え、開発者が真のユーザー価値のある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します。以前の強化されたデータインデックスとAI推