📜 要約
### 主題と目的の要約
今回の調査では、「Web3 AIプラットフォームChainMLについての分析」に焦点を当て、Web3の関連技術やアプリケーションについて詳細に説明し、SWOT分析を通じて課題を客観的に分析しました。また、ChainMLの最新動向や将来展望についても調査しました。
### 主要な内容と発見
- ChainMLはシード拡張ラウンドで620万ドルを調達し、Theoriqというエージェントベースレイヤーを発表。
- Theoriqはブロックチェーン技術を活用してエージェントの登録、支払い、セキュリティを実現し、テストネットとメインネットのローンチを予定。
- Chainlink Automationはスマートコントラクトの自律的な動作を可能にするノードの分散ネットワークであり、多くの利用事例を提供している。
- AI生成コンテンツの活用セクションでは、テキストから視覚的な出力を生成するAIモデルの進歩が取り上げられ、人工知能をサプライチェーンと物流に活用する可能性が示唆されている。
### 結果と結論のまとめ
ChainMLやChainlink Automationなどの技術の進化により、Web3 AIプラットフォームはより効率的で革新的なサービスを提供する可能性が高まっています。AI生成コンテンツの活用やサプライチェーンにおける人工知能の導入は、将来的に業務の効率化や意思決定の迅速化に貢献することが期待されます。Web3の発展とAI技術の統合は、様々な分野において新たな可能性を切り拓くことができると言えます。
🔍 詳細
🏷 Web3とAIの融合の進化
#### Web3の技術とアプリケーションの要約
Web3は、ブロックチェーンや暗号通貨を活用して分散型ネットワークを構築し、サーバーレスのインターネットを実現することを目指す。主要技術として、分散型ストレージ、DApps、スマートコントラクトが挙げられる。ユーザーが自身のコンテンツを生成し、インターネットを所有することが特徴。84の論文を調査し、Web3の関連技術やアプリケーションを詳細に説明し、SWOT分析を通じて課題を客観的に分析し、将来の発展動向を示した。
#### Web3の技術とアプリケーションに関する考察
Web3の研究は急速に増加しており、ブロックチェーンや分散型ストレージ、自己主権型アイデンティティ、NFTなどの技術が幅広く取り上げられている。これらの技術は、分散型自治組織や分散型ファイナンス、メタバースなどのアプリケーションを展開し、Web3のアーキテクチャを形成している。ブロックチェーンの技術スタックや分散型ストレージシステムは、データの所有権をユーザーに戻し、透明性を高めている。さらに、自己主権型アイデンティティやNFTは、個人のデータ管理やデジタルコンテンツの創造を促進している。Web3の発展には、AIとの統合が重要であり、AI技術とWeb3の収束は新たなビジネスモデルや市場展望を生み出している。
#### AI+Web3の未来(I):市場展望と物語の論理
AIは高度に競争力のある分野となり、Web3市場が新しいブルマーケットフェーズに入る中、AIとWeb3の収束は現代社会の進歩の原動力となっている。AIの製造プロセスは、データ取得、データ前処理、特徴量エンジニアリング/プロンプトエンジニアリング、モデルトレーニングと調整、モデルレビューとガバナンス、モデル推論、モデル展開と監視のいくつかの段階に分けられる。Web3技術は、AI開発の課題に対処するために、AI製造プロセスと組み合わせることができる。AI+Web3業界チェーンの3つのレイヤーは、インフラストラクチャ、ミドル、アプリケーションレイヤーに分類され、それぞれが市場における主要なプロジェクトを支えている。

🏷 ChainMLの資金調達と活用分野
#### ChainMLの資金調達とTheoriqの概要
ChainMLはシード拡張ラウンドで620万ドルを調達し、Theoriqというエージェントベースレイヤーを発表。Theoriqはブロックチェーン技術を活用してエージェントの登録、支払い、セキュリティを実現し、今年の夏にテストネットを、年内にメインネットをローンチ予定。資金調達によりエンジニアリング部門や研究部門、マーケティングチームを増員する計画。
#### ChainMLの資金調達とTheoriqの考察
ChainMLの資金調達とTheoriqの発表は、Web3を活用したAIプラットフォームへの注目を高めています。Theoriqの開発は、分散型AIアクセスのための堅牢なフレームワークを提供し、市場を変革する可能性があります。ChainMLはAIのアクセシビリティを民主化し、Web3テクノロジーの進化する景観で重要なプレイヤーとして位置付けられています。競合他社は、ChainMLの進展に対応するために戦略を見直す必要があるかもしれません。
#### ChainMLの最新の資金調達マイルストーンは、2022年9月にIOSG Venturesが主導した初の400万ドルのシード資金調達ラウンドから約2年後に到達しました。
#### ChainMLは、Web3を活用したAI研究開発の中で輝く存在であり、AIのアクセシビリティを民主化することに専念しています。今日、同社は、複雑なタスクに効果的に取り組む自律型AIエージェントを支援する画期的なフレームワークであるTheoriqを誇らしげに発表しています。
#### Theoriqは、エージェントの登録、支払い、強化を促進するためにブロックチェーンの能力を活用しています。Bodkin氏は、Theoriqの潜在的な応用について詳細に言及し、ChainMLが「確立されたWeb3プロジェクト」との戦略的な協力関係を強調しました。
#### ChainMLは、夏にTheoriqのテストネットを立ち上げ、その後、今年の後半にメインネットを立ち上げる準備を進めています。会社は、約25人の従業員を抱えることを予想しており、採用活動を継続しています。シード拡張ラウンドにより、ChainMLはエンジニアリングと研究分野全体で人材プールを拡大し、専任のマーケティングチームを設立することを目指しています。
#### ChainMLの成功した資金調達ラウンドとTheoriqの発表は、Web3を活用したAIプラットフォームへの関心と投資が高まっていることを示しています。Theoriqの開発は、分散型AIアクセスのための堅牢なフレームワークを提供することで市場を変革する可能性があり、ChainMLをWeb3テクノロジーの進化する景観における重要なプレイヤーと位置付けています。同業他社は、ChainMLの進展に対応するために戦略を見直す必要があるかもしれません。
#### Chainlink Automationの概要
Chainlink Automationは、スマートコントラクトが自律的に動作するためのノードの分散ネットワークであり、開発者は特定の条件に基づいて呼び出すべきスマートコントラクトの機能を提出し、Automationが安全なオフチェーン計算を介してこれらの条件を監視し、条件が達成されたときに機能をトリガーする。収穫と複利、リベースとトークンのリバランス、ゲームやラウンドの開始と停止、清算、流動性管理など、Chainlink Automationは多くの利用事例を提供している。
#### Chainlink Automationの利用事例に関する考察
Chainlink Automationは、スマートコントラクトの自律的な動作を可能にする革新的な技術であり、多くの利用事例が存在する。これらの事例は、収穫や複利の最適化、リベースとトークンのリバランス、ゲームやラウンドの自動化、清算の効率化、流動性管理の最適化などが含まれる。開発者はChainlink Automationを活用することで、分散型アプリケーションの稼働時間を向上させ、開発コストを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができる。今後もChainlink Automationの進化に注目が集まるであろう。
#### 収穫と複利
- Yield farmingプロトコルは、ユーザーに流動性を提供するか、その他の価値を追加するサービスを提供することで報酬を与えます。
- Beefy Financeは、Chainlink AutomationをBNB ChainとPolygonに統合し、プラットフォーム上の700以上の収穫プールで収穫機能を安全に自動化しています。
- AlchemixはChainlink Automationを統合して、収穫と債務返済をトリガーし、ユーザーに連続的に支払いを行うことを保証しています。

#### リベースとトークンのリバランス
- COTIはChainlink Automationを統合して、暗号資産ベースの債券のオンチェーン金利の自動更新を強化しました。
- B.ProtocolはChainlink Automationを統合して、B.AMMシステムの流動性管理を改善し、適時かつ信頼性の高い清算プロセスを提供しています。
#### ゲームやラウンドの開始と停止
- EntropyfiはChainlink Automationを使用して、予測ゲームの開始と終了、およびユーザーの利益の計算を自動化しています。
- Chainlink Automationの統合により、Entropyfiは単一障害点を排除し、週に20時間のエンジニアリング時間を節約することができました。
#### 清算
- AaveはChainlink Automationを統合して、プラットフォーム上の担保不足ローンのための清算をトリガーし、市場の高いボラティリティやネットワークの混雑期でもポジションが溶解しないようにしています。

#### 流動性管理
- Visor FinanceはChainlink Automationを使用して、Uniswap v3の流動性ポジション管理戦略を自動的に実行し、LPのリターンを最適化しています。
- Pickle FinanceはChainlink Automationを使用して、Pickle Jars製品での資本効率の高いLPポジションの自動管理を支援しています。
🖍 考察
### 結果の確認
Web3 AIプラットフォームChainMLについての調査から、ChainMLの資金調達とTheoriqの発表により、Web3を活用したAIプラットフォームへの注目が高まっています。ChainMLはAIのアクセシビリティを民主化し、Web3テクノロジーの進化する景観で重要なプレイヤーとして位置付けられています。また、Chainlink Automationの革新的な技術により、スマートコントラクトの自律的な動作が可能となり、多くの利用事例が存在しています。
### 重要性と影響の分析
得られた結果から、Web3 AIプラットフォームChainMLは、AI技術とWeb3の収束により新たなビジネスモデルや市場展望を生み出しています。ChainMLの進展に対応するためには、競合他社が戦略を見直す必要があるかもしれません。一方、Chainlink Automationは、分散型アプリケーションの稼働時間を向上させ、開発コストを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
### ネクストステップの提案
複数の推定から最も説得力のある結論は、Web3 AIプラットフォームChainMLの成長が今後も継続し、AI技術との統合によりさらなる革新が期待されるという点です。今後の意思決定に活かすためには、ChainMLの市場展望や競合環境をより詳細に分析し、戦略的なアプローチを検討する必要があります。
### 課題と疑問点
考察から生じた疑問点や未解決の課題としては、AI技術とWeb3の統合における技術の相互運用性やデータプライバシーの問題が挙げられます。これらの課題に取り組むことで、両技術の統合を最大限に活用し、新たなビジネスモデルやサービスを生み出すことが可能となります。また、透明性や分散データストレージの重要性も考慮すべきです。
### 今後の調査の方向性
今回の調査における限界点を踏まえて、今後さらに調査すべき新しい調査のテーマのタイトルを以下にリストアップします。
- Web3とAIの統合におけるデータプライバシーの課題
- ChainMLの市場展望と競合環境の分析
- AI技術とWeb3の統合による新たなビジネスモデルの可能性
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📚 参考文献
参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。