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AI駆動型データプラットフォームDAOBaseの革新と未来

🗓 Created on 7/26/2024

📜 要約

### 主題と目的の要約本調査レポートは、AI駆動型データプラットフォームのDAOBase (daobase.ai) 社およびそのサービスについて焦点を当てています。DAOBaseは、分散型自治組織(DAO)のデータ分析を支援するAIツールであり、DAO生態系の可視化や比較、活動分析を行う機能を提供しています。本調査の目的は、DAOBaseの概要、主要な機能、最近の動向、および今後の展望について、詳細かつ客観的に把握することです。 ### 主要な内容と発見 DAOBaseは、7つのブロックチェーンを統合し、16万を超えるDAOと600万人を超えるボーターをカバーしており、DAO向けのAIドリブンのデータおよびインフラストラクチャプラットフォームとして市場で最大の規模を誇っています。DAOBaseは、ユーザーがDAO関連の情報を検索し、自身のDAOに関する評判を構築することを可能にしています。また、最近の資金調達により、製品開発や市場拡大が進められており、2024年第4四半期には新たな機能の展開が予定されています。さらに、DAOBaseは、Staking Based PASS、Fixed Price PASS、Bonding Curve PASSの3種類のNFT PASSを提供し、Web3クリエイターのコミュニティやDAOへのアクセスを可能にする「Proof of Passion (POP)」として機能しています。また、DAOBaseは多くのパートナーシップを結び、DAOの構築や透明性の向上に取り組んでいます。 ### 結果と結論のまとめ本調査の結果、DAOBaseは、DAO生態系の可視化や分析、DAO関連情報の検索、レピュテーションの構築など、DAO向けのAIドリブンのデータおよびインフラストラクチャプラットフォームとして重要な役割を果たしていることが明らかになりました。今後、オンチェーンのレピュテーションシステムの導入や新機能の展開など、DAOBaseの機能拡張が期待されています。また、パートナーシップの強化により、DAOの構築や透明性の向上にも貢献することが期待されています。

🔍 詳細

🏷 AIとDAOの融合：新たなデータ活用の時代

#### AIとDAOの融合：新たなデータ活用の時代 AIとDAOの融合は、新たなデータ活用の時代を迎えています。AI駆動型データプラットフォームは、ビッグデータや高度な分析と組み合わせることで、デジタルビジネスプラットフォームの革新を促進します。この融合により、データ駆動型の人間-機械関係が強化され、AIの適用が多様化します。特に、AIはビジネスプラットフォームとテクノロジープラットフォームの両方において、知識交換や人材獲得、サプライチェーン管理などの分野で重要な役割を果たします。さらに、生成型AIの需要が高まる中で、高品質なデータの確保が不可欠となり、企業は合成データや独自データの活用を進めています。これにより、AIの成長を支えるためのデータインフラへの投資が求められ、AIとDAOの融合は持続可能なデータ活用の新たな道を切り開くことが期待されています。 #### AI駆動デジタルプラットフォームイノベーションこの研究は、AIとビッグデータ(BD)、高度な分析(AA)の潜在的な組み合わせをデジタルビジネスプラットフォームの観点から調査することを目的としています。そのために、AIとBD/AAのイノベーション価値連鎖、およびAIの成熟度レベルを組み合わせた多次元のAI駆動プラットフォームイノベーションフレームワークを開発しています。このフレームワークは、データ駆動型の人間-機械関係に焦点を当て、AIテクノロジースタックの異なるレベルでのAIの適用に使用できます。 #### 研究方法この研究は、AIとデジタルプラットフォームスタックの関係を理解し、分析し、より具体的な構造を提供するための多層的なAI駆動プラットフォームフレームワークを探索することを目的としています。研究プロセスは4つの主な段階から構成されています: 1. 概念的アプローチによるプラットフォームの価値連鎖、AIとその構成要素/次元の定義 2. 2次データソースからの質的データ収集と10件の半構造化インタビュー 3. 2次データとインタビューの結果の三角測量 4. 50社のAI駆動プラットフォーム企業を対象としたオンラインアンケート調査に基づく最終的なフレームワークの開発 #### AI駆動プラットフォームイノベーション AI駆動プラットフォームイノベーションは、ビジネスプラットフォームとテクノロジープラットフォームの観点から開発できます。 *ビジネスプラットフォーム* - ビジネスモデルとリーダーシッププラットフォーム: 知識交換を促進し、エコシステムのアクターにアクセスする機会を提供 - タレントプラットフォーム: 人材獲得と維持のためのマーケティングツールや分析を活用 - デリバリープラットフォーム: 自動運転配送、予測分析、サプライチェーン管理などのAI活用 - プロモーションプラットフォーム: プラットフォーム参加者による動画、レポートなどのコンテンツ共有を促進 *テクノロジープラットフォーム* - 情報システムプラットフォーム: 記述的、診断的、予測的、処方的な洞察を提供 - カスタマーエクスペリエンスプラットフォーム: 自社データと外部データ、分析を統合 - データ・分析プラットフォーム: 自己サービス機能を提供し、データリテラシーを民主化 - IoTプラットフォーム: 物理資産の監視、最適化、制御、分析、収益化を支援 - エコシステムプラットフォーム: APIを通じて外部エコシステムとの連携を可能に - トラストプラットフォーム: ブロックチェーンなどの分散台帳技術を活用 - 統合プラットフォーム: 上記プラットフォームの統合を支援このようにAIはデジタルプラットフォームの様々な側面に組み込まれ、プラットフォームビジネスモデルの変革を促進しています。 #### 2024年の主要な18のAI(人工知能)プラットフォーム多くの企業では、反復的で面倒な業務フローがあり、これらが生産性の低下や運営コストの増加につながっています。生産コストを下げるために、企業は一部の機能を自動化して人的ミスを排除し、効率を高めることが不可欠です。人工知能(AI)プラットフォームを活用すれば、デジタル化されたタスクを自動化し、人間が行うのと同等またはそれ以上の結果を得ることができます。AI プラットフォームには以下のような主要なものがあります: ![Top 18 Artificial Intelligence Platforms Top 15 Artificial Intelligence Platforms](https://www.predictiveanalyticstoday.com/wp-content/uploads/2019/07/Top-15-Artificial-Intelligence-Platforms-1000x960.png) #### AIが2024年のデータプラットフォームとインフラの未来を形作る - 2024年までに、AI開発に使用されるデータの約60%が合成データになると予想されています。 - データはAIの燃料であり、AIがデータを得れば得るほど、データのフライホイール効果が生まれます。データの処理や管理に関わる価値連鎖は見逃せません。 - 生成型AIソリューションの需要の高まりにより、大量のデータの取得、保管、処理をサポートするための専用のソフトウェアやハードウェアへの需要が高まっています。 - 生成型AIモデルは内部データや機密データで訓練されるため、安全で効率的なデータアクセス、ガバナンス、クラウドコンピューティングインフラへのニーズも高まっています。 #### 高品質なデータへの需要 - 生成型AIモデルは大規模なデータセットで訓練されており、OpenAIのGPT-3は45TBのデータセットで訓練されています。 - AIの導入拡大と企業投資の増加により、基盤モデルの訓練努力が刺激されると予想されます。モデルのパフォーマンスはトレーニングデータの量と質に依存するため、AIの展開に伴い、高品質なデータへの需要も高まります。 - 現実世界のデータには限界があるため、企業の独自データや合成データなどの代替情報源がAI開発でより重要になると考えられます。 #### ハードウェアとソフトウェアへの投資の必要性 - モデルの訓練・開発、現実世界データの統合、企業の機密データや合成データの活用には、包括的なデータインフラへの投資が必要です。 - AIの拡大に伴うデータ使用量と処理の増加は、主にデータセンターのストレージとメモリの需要を生み出しています。クラウドプロバイダや大手データセンター企業が、AIワークロード向けの新しいデータセンター容量の建設に投資しています。 - AIデータ処理には低レイテンシーとリアルタイムアクセスが必要なため、ストレージベンダーはポートフォリオを拡大しています。 - AIエージェント間の相互作用の増加に伴い、ユーザーとシステムとの対話を可能にするプラットフォームソリューションやデータパイプラインへの投資が必要になります。 #### 結論:AIのデータフライホイールに不可欠なインフラ生成型AIモデルは高品質、リアルタイム、独自のデータにアクセスする必要があります。そのためのデータ管理とインフラプラットフォームの構築は、クラウドインフラ、ストレージハードウェア、データベース、データウェアハウス、データストリーミングツールなどを提供する企業にとって成長機会となります。投資家にとっても、AIの成長を捉えるための魅力的な機会があると考えられます。関連ETF: - [AIQ - Artificial Intelligence & Technology ETF](https://www.globalxetfs.com/funds/AIQ/) - [DTCR - Data Center & Digital Infrastructure ETF](https://www.globalxetfs.com/funds/vpn)

🖍 考察

### 調査の結果 DAOBase(daobase.ai)は、分散型自治組織(DAO)のデータ分析を支援するAIツールです。主な特徴は以下の通りです: - 7つのブロックチェーンを統合し、16万を超えるDAOと600万人を超えるボーターをカバーしており、DAO向けのAIドリブンのデータおよびインフラストラクチャプラットフォームとして市場で最大の規模を誇る。 - DAO関連の情報を集約し、DAO生態系の可視化や比較、活動分析を行う機能を提供している。 - ユーザーはDAOBaseを利用してDAO関連の情報を検索し、自身のDAOに関する評判を構築することが可能。 - 最近の資金調達により、製品開発や市場拡大が進められ、2024年第4四半期には新たな機能の展開が予定されている。 ### 推定 DAOBaseは、DAO生態系の可視化や分析を通じて、DAO運営の意思決定をサポートすることを目的としていると推定できます。具体的には以下のような取り組みが考えられます: - DAO活動の記録と、レピュテーションスコアの付与によるオンチェーンのレピュテーションシステムの導入 - Staking Based PASS、Fixed Price PASS、Bonding Curve PASSの3種類のNFT PASSの提供により、Web3クリエイターのコミュニティやDAOへのアクセスを可能にする「Proof of Passion (POP)」の実現 - 多くのパートナーシップの構築により、DAOのパフォーマンス監視・評価と、より良い意思決定の支援これらの取り組みにより、DAOの透明性と効率性の向上が期待されます。また、DAO生態系全体の健全な発展に貢献することが期待されています。 ### 分析 DAOBaseは、DAO生態系の可視化と分析を通じて、DAO運営の意思決定を支援することで、DAO の透明性と効率性の向上に貢献しています。特に、オンチェーンのレピュテーションシステムの導入や、Web3クリエイターのコミュニティへのアクセス支援など、DAO参加者の活動を記録・評価し、DAO内外の信頼関係構築を支援する取り組みは注目に値します。また、多数のパートナーシップの構築により、DAO生態系全体の健全な発展に向けた取り組みも行っていると考えられます。これらの取り組みは、DAO の課題である透明性の確保や、参加者の信頼醸成に寄与すると期待されます。一方で、DAOBaseのサービス範囲は現時点では主にデータ分析に留まっており、DAO運営の実践的な支援までには至っていないと考えられます。今後は、DAO運営者や参加者に対するより踏み込んだサポートサービスの提供が期待されます。 ### 今後の調査今回の調査では、DAOBaseのサービス概要と今後の展望について一定の理解を得ることができました。しかし、以下のような点についてはさらなる調査が必要と考えられます: - DAOBaseのサービスが実際にDAO運営にどのような影響を及ぼしているか、具体的な事例の調査 - DAOBaseのサービスが、DAO生態系全体の健全な発展にどのように寄与しているか、定量的な分析 - DAOBaseが提供する各種PASSの利用状況や、DAO参加者の反応に関する調査 - DAOBaseのパートナーシップ戦略と、それが及ぼす影響に関する分析これらの調査を通じて、DAOBaseのサービスがDAO運営に与える実践的な影響や、DAO生態系全体への波及効果をより深く理解することができると考えられます。

📚 参考文献

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