製造データからオンチェーン取引まで、韓国で商機探るWeb3企業
概要
- グローバルのブロックチェーン企業は、韓国の製造データをAI学習資産であり新たな収益源として活用できる機会と捉えていると明らかにした。
- データファウンデーションは、ブロックチェーン基盤のデータレシートで出所と利用履歴を追跡し、データ提供者への報酬構造を構築していると説明した。
- ライターはイーサリアム基盤DEXでゼロ知識証明を使って1日約5億件の注文を検証しており、韓国語対応を拡充して韓国のトレーダー利用者を増やしていると明らかにした。
期間別予測トレンドレポート
「韓国の製造データ、AI学習資産に」
ライター、利便性高め韓国市場を開拓
グローバルのブロックチェーン企業が、韓国の製造業データと暗号資産取引市場に新たな事業機会を見いだしている。製造業やロボットのデータをAI学習に活用すれば、企業の新たな収益源になり得るという。分散型取引所（DEX）の韓国国内の利用者を増やすには、取引の検証技術に加え、既存の金融アプリ並みの利便性が必要だとの声も上がった。
データ（DATA）ファウンデーションのアンドレア・ムトニ最高経営責任者（CEO）と、ライター（Lighter）のブラディミール・ノバコブスキーCEOは10月1日、ソウル市江南区の朝鮮パレスで開かれた「a16zクリプト・コリア・サミット」で、こうした見方を示した。両氏は、AI活用が広がるほど、学習データの出所と取引処理の過程を確認できる検証の仕組みが重要になるとの見通しを示した。
「韓国の製造データ、AI時代の新たな収益源」
ムトニCEOは、韓国の製造業とロボット活用の力を、AI学習データ市場における強みとして挙げた。ロボットが実際の作業を習得するには、人と機械が現場で動く大量のデータが必要になるためだ。オンラインで集めた情報だけでは、こうした需要を満たしにくいと説明した。
同氏は「米国のAI企業がインターネットを検索し続けても、LG工場の生産工程や現代自動車の製造データを得られるわけではない」と述べた。そのうえで「韓国企業が保有するデータを活用可能な形で整理し、利用権を提供すれば、新たな売上源になり得る」と指摘した。さらに「こうしたデータは、韓国企業自身のAIモデルやロボット開発にも活用できる」と付け加えた。
焦点は、データの出所と利用履歴を確認できる仕組みにある。ムトニCEOは「AI企業はブローカーなどを通じてデータ供給を受けているが、どのデータがどこから来て、学習にどう使われたのかはなお不透明だ」と語った。
データファウンデーションは、こうした流れを追跡する基盤を構築している。ムトニCEOは「データネットワークには2億5000万件超の『データレシート』が記録されている」と明らかにした。元データそのものをブロックチェーンに保存するのではなく、生成時点や収集経路、利用履歴などを残す仕組みだという。大容量データは既存の保存サービスを使い、検証に必要な記録はブロックチェーンで管理すると説明した。
長期的には、データ提供者に報酬が還元される構造が必要だと強調した。「AIが特定の成果物を生み出す際、どのデータがどの程度寄与したのかを確認し、その貢献者に報酬を支払える仕組みにまで進む必要がある」と述べたうえで、「そうしてこそ、データ経済は持続可能になる」と強調した。
合成データが現実のデータを完全に代替するとの見通しには距離を置いた。AIが作ったデータも有用だが、天候や市場環境、人々の言語や行動は変化し続けるためだ。ムトニCEOは「AIは最新の現実データを継続的に受け取る必要がある」と述べ、実際に収集したデータと合成データを区別することの重要性が今後高まると分析した。
ライター「DEXは使いやすくなければ利用者は増えない」
ノバコブスキーCEOは、DEX普及の条件としてユーザー体験を挙げた。中央集権型取引所に慣れた韓国の利用者が新たなサービスを選ぶには、取引過程で不便を受け入れずに済むことが必要だとの考えを示した。
同氏は「利用者がDEXを使っていると意識してはならない」と語った。「現代的なトレーディングアプリやネオバンクのアプリを使っているように感じられるべきだ」とも述べた。複雑な技術はサービスの裏側で動き、利用者は低コストや高速取引といった実質的な利点を享受すべきだと説明した。
ライターはイーサリアム基盤のDEXで、ゼロ知識証明の技術を活用し、注文が定められたルールに沿って処理されたかを検証する。ノバコブスキーCEOは「ライターは1日当たり約5億件の注文を処理しながら、各注文の処理結果を証明している」と述べた。取引所の説明を信じるだけでなく、システムが正しく作動したかを確認できるよう設計したという。
こうした検証機能は、AIベースの取引が増えるほど重要になるとみている。AIが注文を執行する過程で問題が起きた場合、取引の流れやシステムの作動方式を確認できる必要があるためだ。投資戦略を公開せずに、あらかじめ定めたリスク上限を守ったかどうかを証明する方式も可能だとした。
ただ、AIが人間の投資判断をすべて代替するとの見通しには懐疑的だ。一定のルールに基づく資産配分や売買は自動化できるが、最上位の専門トレーディング会社はすでに先端AIと莫大な演算資源を活用しているためだ。同氏は「AIはすべてのトレーダーを不要にするというより、トレーディング能力を1〜2段階引き上げる役割を果たす可能性が大きい」との見方を示した。
韓国市場では、現地利用者との接点拡大を進めている。ノバコブスキーCEOは「ライターの立ち上げからおよそ1週間後に韓国語対応を導入した」と明らかにした。初期には約30人だった韓国語利用者が、その後は数千人規模に増えたという。アジア地域のチームを組成し、韓国のトレーダーとも直接会っていると付け加えた。
さらに同氏は「長期的には、コンピューティング資源とデータ、金融商品がブロックチェーン基盤の金融システムで結び付く」と予測した。「AIが人に代わってすべての意思決定を下す未来よりも、より良い情報と商品へのアクセスを提供し、利用者の判断を助ける変化が先に起きる」と話した。
