Polychainが投資を主導し、OpenLedgerがOPENメインネットを立ち上げ:AIデータの帰属管理とクリエイターへの報酬支払いに新たな時代が到来

最終更新 2026-03-27 16:58:05
読了時間: 1m
OpenLedgerはPolychainの支援のもと、OPENメインネットを正式に公開し、ペイアブルAIインフラの新たな基準を確立しました。このプラットフォームでは、AIトレーニングデータの貢献者がオンチェーン属性管理を通じて自動的に収益分配を受け取ります。AIとWeb3技術の融合における画期的な出来事です。

OpenLedgerとは


画像提供:https://www.openledger.xyz/

OpenLedgerは、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の融合を目指した先進的なプロジェクトです。データ提供者、AI開発者、研究者、分野専門家が連携し、Specialized Language Models(SLM)と呼ばれる特化型AIモデルを構築できる分散型ネットワークの実現をミッションとしています。このエコシステムでは、参加者がデータを提供し報酬を獲得できるため、従来のAIトレーニングで見落とされがちなデータ貢献者の課題を解消します。

OPENメインネット:主要ポイント

OpenLedgerは2025年11月にOPENメインネットを正式ローンチしました。本メインネットはPayable AIインフラを導入し、ユーザーがデータセットを共有データネットワーク(datanets)にアップロードできます。開発者はこれらデータセットを用いてモデルをトレーニングでき、スマートコントラクトが自動的に支払い処理を行います。プラットフォームはYouTubeのようなコンテンツ共有サイトに似ていますが、AIトレーニングデータ専用に設計され、貢献者とモデル開発者双方に分散型・透明性・検証性の高い分配プロセスを提供します。

「Proof of Attribution」システムの仕組み

OPENメインネットの中核にあるのがProof of Attributionシステムです。この仕組みは、すべてのデータセット、モデル、AIエージェントの起源をブロックチェーンに直接記録します。AIモデルが出力を生成した際、どのデータが結果に貢献したかを追跡し、貢献者を特定します。ブロックチェーンとスマートコントラクトがこの追跡を自動化・検証し、すべての貢献を公平かつ透明に記録します。

Payable AI:クリエイターの収益化方法

Payable AIはOpenLedgerが提唱する中心的コンセプトです。データ価値をオンチェーンでトークン化することで、研究者・ライター・専門家などの貢献者は、自身が提供したデータをAIモデルが利用するたびにOPENトークンを受け取ります。OpenLedgerは自社インフラを「Data-as-a-Shared-Service」と定義し、データ生産者がAI開発に参加し、スマートコントラクト経由でデータ利用時にパッシブインカムを得られる仕組みです。開発者は複雑なインフラやホスティングを管理せずにAIエージェントを構築でき、参入障壁が低くなります。

資金調達とエコシステム支援

OpenLedgerはPolychain CapitalおよびBorderless Capital主導の800万ドルシード資金調達を実現しました。この資金はプロジェクトのビジョンを支え、エコシステム拡大の基盤となります。公開レポートによれば、OpenLedgerはコミュニティやデータネットワーク(datanets)の拡大を積極的に推進し、参加者増加を図っています。Payable AIモデルはコンテンツ貢献者に実質的な収益機会を提供し、さらなる高品質なデータ提供者の参入が期待されます。

意義と今後の展望

OPENメインネットのローンチは大きな節目となります:

  • プラットフォームの特徴
    • データ帰属と透明性:AIトレーニングは複雑で不透明なデータソースに悩まされがちですが、OpenLedgerの帰属メカニズムがこの課題を直接解決します。
    • クリエイターインセンティブモデル:オンチェーン決済によりデータ提供者の権利が強化され、AIとコンテンツエコシステムの統合を促進します。
  • 業界への影響
    • コンプライアンスと規制対応:AIトレーニングデータへの法的監視が強まる中、追跡可能かつ検証性の高いデータ利用が標準となるでしょう。
    • エコシステム拡大:OpenLedgerはヘルスケア、ゲーム、科学研究など産業別の複数datanetを立ち上げ、業界全体でデータ貢献者が利益を享受できます。

まとめ:PolychainによるOpenLedgerへの投資とOPENメインネットのローンチは、Web3とAI技術の融合における重要な進展です。プラットフォームはAIトレーニングに公平かつ透明な経済モデルをもたらし、クリエイターに新たな参加と収益化の機会を提供します。エコシステムが成熟しコミュニティが拡大することで、Payable AIモデルはAIの未来を牽引する主要なパラダイムとなる可能性があります。OPEN取引:https://www.gate.com/trade/OPEN_USDT

免責事項
* 本情報はGateが提供または保証する金融アドバイス、その他のいかなる種類の推奨を意図したものではなく、構成するものではありません。
* 本記事はGateを参照することなく複製/送信/複写することを禁じます。違反した場合は著作権法の侵害となり法的措置の対象となります。

関連記事

Raydiumの利用方法:初心者のための取引と流動性提供ガイド
初級編

Raydiumの利用方法:初心者のための取引と流動性提供ガイド

RaydiumはSolanaブロックチェーン上に構築された分散型取引所プラットフォームで、効率的なトークンスワップや流動性提供、ファーミングをサポートしています。本記事では、Raydiumの利用方法、取引の流れ、そして初心者が押さえておくべき重要なポイントについて分かりやすく解説します。
2026-03-25 07:25:58
Plasma(XPL)トークノミクス分析:供給、分配、価値捕捉
初級編

Plasma(XPL)トークノミクス分析:供給、分配、価値捕捉

Plasma(XPL)は、ステーブルコイン決済に特化したブロックチェーンインフラです。ネイティブトークンのXPLは、ガス料金の支払い、バリデータへのインセンティブ、ガバナンスへの参加、価値の捕捉といった、ネットワーク内で重要な機能を果たします。XPLのトークノミクスは高頻度決済に最適化されており、インフレ型の分配と手数料バーンの仕組みを組み合わせることで、ネットワークの拡大と資産の希少性の間に持続的なバランスを実現しています。
2026-03-24 11:58:52
Render、io.net、Akash:DePINハッシュレートネットワークの比較分析
初級編

Render、io.net、Akash:DePINハッシュレートネットワークの比較分析

Render、io.net、Akashは、単なる均質な市場で競争しているのではなく、DePINハッシュパワー分野における三つの異なるアプローチを体現しています。それぞれが独自の技術路線を進んでおり、GPUレンダリング、AIハッシュパワーのオーケストレーション、分散型クラウドコンピューティングという特徴があります。Renderは、高品質なGPUレンダリングタスクの提供に注力し、結果検証や強固なクリエイターエコシステムの構築を重視しています。io.netはAIモデルのトレーニングと推論に特化し、大規模なGPUオーケストレーションとコスト最適化を主な強みとしています。Akashは多用途な分散型クラウドマーケットプレイスを確立し、競争入札メカニズムにより低コストのコンピューティングリソースを提供しています。
2026-03-27 13:18:37
AI分野におけるRenderの申請理由:分散型ハッシュレートが人工知能の発展を支える仕組み
初級編

AI分野におけるRenderの申請理由:分散型ハッシュレートが人工知能の発展を支える仕組み

AIハッシュパワーに特化したプラットフォームとは異なり、RenderはGPUネットワーク、タスク検証システム、RENDERトークンインセンティブモデルを組み合わせている点が際立っています。この構成により、Renderは特定のAIシナリオ、特にグラフィックス計算を必要とするAIアプリケーションにおいて、優れた適応性と柔軟性を提供します。
2026-03-27 13:13:31
Raydiumのコア機能とは?取引および流動性プロダクトを徹底解説
初級編

Raydiumのコア機能とは?取引および流動性プロダクトを徹底解説

Raydiumは、Solanaエコシステムを牽引する分散型取引所プロトコルです。AMMとオーダーブックを融合させることで、高速スワップ、流動性マイニング、プロジェクトローンチ、ファーミング報酬など、幅広いDeFi機能を提供しています。本記事では、Raydiumの基本的な仕組みと実際の活用例を包括的に解説します。
2026-03-25 07:27:17
スマートレバレッジに関連するリスクにはどのようなものがあるのでしょうか?
初級編

スマートレバレッジに関連するリスクにはどのようなものがあるのでしょうか?

スマートレバレッジは証拠金が不要となり、清算リスクも排除されますが、リスクが完全に消滅するわけではありません。主なリスクは、動的レバレッジ機構による収益の不確実性、また市場変動時の収益減少や経路依存性、急激な市場環境によって生じます。さらに、極端な状況下では純資産価値(NAV)が大幅に変動する場合があり、ユーザーがレバレッジを制御できる範囲が限られるため、戦略的な柔軟性にも制約が生じます。このように、スマートレバレッジはリスクを根本的に低減するものではなく、リスクの構造を変化させるものです。仕組みを十分に理解した上で、戦略的に使用する方に最適な機能です。
2026-04-08 03:18:07