データは、注目がオンラインであるこの時代のデジタルゴールドです。2024年の世界の平均画面時間は、1日6時間40分で、前年から増加しています。アメリカ合衆国では、1日平均7時間3分でさらに高くなっています。

このレベルの関与により、生成されるデータの量は驚異的です。2024年には1日に328.77百万テラバイトが生成されます。これは、新たに生成された、キャプチャされた、コピーされた、または消費されたデータをすべて考慮すると、おおよそ0.4ゼタバイト（ZB）に相当します。

しかし、毎日生成され、消費される膨大な量のデータにもかかわらず、ユーザーはそのほとんどを所有していません。

• ソーシャルメディア：Twitter、Instagramなどのプラットフォームのデータは、ユーザーが生成しているにもかかわらず、会社によって制御されています。
• インターネット・オブ・シングス（IoT）：スマートデバイスからのデータは、特定の契約に別段の定めがない限り、通常はデバイス製造業者またはサービスプロバイダーの所有物となります。
• 健康データ：個人は医療記録に関する権利を持っていますが、健康アプリやウェアラブルからの多くのデータは、それらのサービスを提供する企業によって管理されています。

暗号通貨とソーシャルデータ

暗号通貨では、私たちは上昇を見てきました @_kaitoaiKaitoチームは、プロジェクト、KOL、およびリーダーのためにアクション可能な感情データに翻訳するTwitter上のソーシャルデータをインデックス化することで有名になりました。「yap」と「mindshare」という言葉は、彼らの成長ハッキングの専門知識（人気のあるmindshare＆yapperダッシュボードを持っている）と、クリプトTwitterで有機的な関心を引き付ける能力のために普及しました。

「Yap」は、Twitterで質の高いコンテンツ作成を奨励することを目指していますが、まだ多くの疑問が残っています:

• ヤップスは「正確に」どのようにスコアリングされていますか？
• Kaitoを言及すると追加のyapがもらえますか？
• Kaitoは本当に品質の高いコンテンツを報酬としているのか、それとも物議を醸す熱い意見を好むのか？

ソーシャルデータを超えて、データの所有権、プライバシー、透明性に関する議論が熱を帯びています。AIの急速な進歩に伴い、新たな問題が浮上しています。AIモデルのトレーニングに使用されるデータの所有者は誰ですか？AIによって生成される成果物に誰が利益を得ますか？

これらの質問は、ユーザーが所有し、分散型データエコシステムに向かう変化の舞台を設定します。

データレイヤーの出現

Web3では、個人データの主権を可能にするために焦点を当てたデータレイヤー、プロトコル、およびインフラストラクチャの成長するエコシステムが存在します。これは、個人が自分のデータをよりコントロールし、それを収益化するオプションを持つという考え方です。

1. ヴァナ

@vanaの核心ミッションは、特にAIのコンテキストで、データがモデルのトレーニングにとって貴重であるため、ユーザーにデータの制御を提供することです。

VanaはDataDAOsを紹介し、ユーザーがデータを共有して共同で利益を得るコミュニティ主導の組織です。各DataDAOは特定のデータセットに焦点を当てています:

• r/datadao: Redditユーザーデータに焦点を当て、ユーザーが自分の貢献を制御および収益化できるようにします。
• Volara: ツイッターのデータを処理し、ユーザーがソーシャルメディアの活動から利益を得ることができるようにします。
• DNA DAO：プライバシーと所有権を考慮して遺伝情報を管理することを目指しています。

Vanaはデータを「DLP」と呼ばれる取引可能なアセットにトークン化します。各DLPは特定のドメインのデータを集約し、ユーザーは報酬を得るためにこれらのプールにトークンをステークすることができます。トップのプールはコミュニティのサポートとデータの品質に基づいて報酬を受けます。

Vanaを際立たせているのは、データの提供のしやすさです。ユーザーは簡単に次のことができます。

1. データDAOを選択してください
2. API統合または手動でデータを直接プールする
3. DataDAOトークンを獲得し、$VANA報酬として

2. Ocean Protocol

@oceanprotocolは、データプロバイダーがデータを共有、販売、またはライセンス供与し、消費者がAIや研究にアクセスできる分散型データマーケットプレイスです。

Ocean Protocolは、「データトークン」（ERC-20トークン）を使用してデータセットへのアクセス権を表し、データプロバイダーがデータを収益化しながらアクセス条件を制御することを可能にします。

Oceanで取引されるデータの種類：

• パブリックデータ：気象情報、公共人口統計、または歴史的な株価データなどのオープンデータセット — AIのトレーニングや研究に価値のあるもの
• プライベートデータ：医療記録、金融取引、IoTセンサーデータ、または個人のユーザーデータ-厳格なプライバシーコントロールが必要です。

Compute-to-Dataは、Oceanのもう一つの主要な機能であり、データを移動せずに計算を実行できるため、機密データセットのプライバシーとセキュリティが保証されます。

3. Masa

@getmasafiAIトレーニングデータのオープンなレイヤーを作成し、AIエージェントと開発者にリアルタイムで高品質かつ低コストのデータを供給することに焦点を当てています。

マサはBittensorネットワーク上に2つのサブネットを立ち上げました:

• サブネット42（SN42）：毎日数百万件のデータレコードをまとめて処理し、AIエージェントとアプリケーションの開発の基盤として機能します。
• サブネット59（SN59）- “AIエージェントアリーナ”：SN42からのリアルタイムデータを活用したAIエージェントが競合する競争環境 $TAOマインドシェア、ユーザーエンゲージメント、自己改善などのパフォーマンスメトリックに基づく排出量。

Masaはパートナーシップを結びました@virtuals_io, empowering Virtuals agents with real-time data capabilities. It also launched $TAOCAT、その能力を披露しています（現在はBinance Alphaで）。

4. オープンレジャー

@OpenledgerHQは、特にAIやMLアプリケーション向けに特化したブロックチェーンを構築しており、安全で分散化され、検証可能なデータ管理を保証しています。

主なハイライト:

• Datanets: AIアプリケーションのための現実世界のデータをキュレーションし、豊かにするOpenLedger内の専門的なデータソーシングネットワーク。
• SLM：特定の業界やアプリケーションに適したAIモデル。そのアイデアは、ニッチなユースケースにおいてより正確であり、またプライバシーに準拠し、一般的なモデルに見られるバイアスのリスクが低いモデルを提供することです。
• データ検証：特定のユースケースに正確かつ信頼性の高い専門言語モデル（SLM）のトレーニングに使用されるデータの正確性と信頼性を確保します。

AIトレーニングのためのデータの需要

AIと自律エージェントの駆動に必要な高品質データの需要が急増しています。初期のトレーニングを超えて、AIエージェントは継続的な学習と適応のためにリアルタイムデータが必要です。

Key challenges & opportunities:

• AIモデルは、バイアスやパフォーマンスの低下を避けるために、高品質で多様かつ関連性のあるデータを必要とします。
• データ主権とプライバシー：Vanaで見られるように、ユーザー所有のデータ収益化が推進されており、これはAIトレーニングデータの入手方法を変える可能性があります。
• 合成データ：プライバシーの懸念を考慮した合成データは、倫理的な問題を緩和しながらAIモデルを訓練する手段として注目されています。
• データ市場：データマーケットプレイス（中央集権化および分散化）の台頭により、データが取引可能な資産である経済が生まれています。
• データ管理のためのAI：AIは現在、データセットの管理、クリーニング、強化に使用され、AIトレーニングのためのデータ品質が向上しています。

AIエージェントがより自律性を持つにつれて、リアルタイムで高品質なデータにアクセスし処理する能力が彼らの効果を決定するようになってきました。この成長する需要により、AIエージェント専用のデータマーケットが登場しており、人間とAIエージェントの両方が高品質なAIエージェントデータにアクセスすることができます。

Web3エージェントデータのマーケット

• @cookiedotfunAIエージェントのソーシャルセンチメントおよびトークン関連データを集約し、人間とAIエージェントのための実行可能な洞察に変換します。
• Cookie DataSwarm APIは、AIエージェントが取引に関連する洞察を得るための現在の高品質データにアクセスすることを可能にします。これは、仮想通貨で最も求められているユースケースの1つです。
• Cookie boasts 200K MAU & 20K DAU, making it one of the largest AI agent data marketplaces, with$COOKIE中央に。

他の主要なプレーヤー：

• @GoatIndexAISolanaエコシステムの洞察に焦点を当てています。
• @Decentralisedco専門はGitHubリポジトリやプロジェクト固有の分析などのニッチなデータダッシュボードに特化しています。

パート1を終える

これは始まりに過ぎません。 パート2ではさらに詳しく掘り下げます。

• データエコノミーにおける進化する課題と機会
• AIトレーニングにおける合成データの役割
• データプライバシーの懸念とそれに対処する方法
• 分散型AIトレーニングの未来

データを制御する者が未来を形作り、この分野内で構築されるプロジェクトが、AI時代におけるデータの所有、共有、および収益化の方法を定義します。高品質のデータへの需要が増えるにつれ、透明性の高いユーザー所有のデータ経済を作成する競争は始まったばかりです。

Part 2をお楽しみに！

個人的なメモ：読んでいただきありがとうございます！もしもあなたが暗号通貨AIに興味があり、つながりたいと思ったら、お気軽にDMしてください。

プロジェクトを提案したい場合は、バイオ内のフォームを使用してください。DMより優先されます。

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