データ市場と AI 学習の融合：ブロックチェーンがいかに 230 億ドルのデータ価格設定危機を解決するか
AI 業界は一つの逆説に直面しています。世界のデータ生成量は 2025 年までに 33 ゼタバイトから 175 ゼタバイトへと爆発的に増加する一方で、AI モデルの品質は停滞しています。問題はデータの不足ではなく、データ提供者が自らの貢献から価値を享受する手段がないことです。Ocean Protocol、LazAI、ZENi といったブロックチェーンベースのデータ市場が登場し、AI 学習データを無料の資源から、2034 年までに 231.8 億ドル規模に達する収益化可能なアセットクラスへと変貌させようとしています。
230 億ドルのデータ価格決定問題
AI の学習コストは 2023 年から 2025 年にかけて 89% 急増し、データ収集とアノテーションが機械学習プロジェクトの予算の最大 80% を占めています。しかし、検索クエリやソーシャルメディアでの交流、行動パターンなどを生成している個人のデータ作成者は何も受け取っておらず、テック大手が数十億ドルの価値を独占しています。
AI 学習データセット市場はこの乖離を浮き彫りにしています。2025 年に 35.9 億ドルと評価されるこの市場は、22.9% の年平均成長率（CAGR）で推移し、2034 年までに 231.8 億ドルに達すると予測されています。別の予測では、2026 年に 74.8 億ドル、2035 年までに 524.1 億ドルに達し、年間成長率は 24.16% になるとされています。
しかし、この価値を手にするのは誰でしょうか？ 現在、中央集権的なプラットフォームが利益を抽出する一方で、データ作成者への報酬はゼロです。ラベルノイズ、一貫性のないタグ付け、コンテキストの欠如がコストを押し上げていますが、貢献者には品質を向上させるインセンティブが欠けています。データプライバシーへの懸念は企業の 28% に影響を与えており、AI が多様で高品質な入力を必要としているまさにその時に、データセットへのアクセスを制限しています。
Ocean Protocol：1 億ドルのデータエコノミーを トークン化する
Ocean Protocol は、データ提供者がデータセットをトークン化し、制御を維持したまま AI 学習に利用できるようにすることで、所有権の問題に対処しています。2024 年 8 月に Ocean Nodes をローンチして以来、ネットワークは 70 か国以上、140 万以上のノードへと成長し、35,000 以上のデータセットを取り込み、1 億ドルを超える AI 関連のデータ取引を促進してきました。
2025 年の製品ロードマップには、3 つの重要なコンポーネントが含まれています：
推論パイプライン（Inference Pipelines） は、Ocean のインフラ上で直接、エンドツーエンドの AI モデル学習とデプロイを可能にします。データ提供者は独自のデータセットをトークン化して価格を設定し、AI モデルが学習や推論のためにそのデータを使用するたびに収益を得ることができます。
Ocean Enterprise Onboarding は、エコシステム内のビジネスをパイロット版から本番環境へと移行させます。2025 年第 3 四半期にローンチ予定の Ocean Enterprise v1 は、監査可能でプライバシーを保護したデータ交換を必要とする機関投資家を対象とした、コンプライアンス準拠の製品レベルのデータプラットフォームを提供します。
ノード分析（Node Analytics） では、パフォーマンス、使用状況、ROI（投資収益率）を追跡するダッシュボードを導入します。NetMind のようなパートナーは 2,000 個の GPU を提供し、Aethir は Ocean Nodes のスケーリングを支援して大規模な AI ワークロードをサポートし、AI 学習のための分散型計算レイヤーを構築します。
Ocean の収益分配メカニズムはスマートコントラクトを通じて機能します。データ提供者がアクセス条件を設定し、AI 開発者が使用量に応じて支払い、ブロックチェーンがすべての貢献者に支払いを自動的に分配します。これにより、データは一度限りの販売物から、モデルのパフォーマンスに連動した継続的な収益源へと変化します。
LazAI：Metis 上の検証可能な AI インタラクションデータ
LazAI は、静的なデータセットだけでなく、AI との インタラクション（対話） データを収益化するという、根本的に異なるアプローチを導入しています。LazAI の主要エージェント（Lazbubu、SoulTarot）とのすべての会話は、データアンカリングトークン（DAT）を生成します。これは、AI が生成したアウトプットの追跡可能で検証可能な記録として機能します。
2025 年 12 月にアルファメインネットがローンチされました。これは QBFT コンセンサスと $METIS ベースの決済を使用したエンタープライズグレードのインフラ上で稼働しています。DAT は、AI データセットとモデルを、透明性のある所有権と収益帰属を備えた検証可能な資産としてトークン化し、収益化します。
なぜこれが重要なのでしょうか？ 従来の AI 学習では、収集時に固定された静的なデータセットが使用されます。LazAI は、ユーザーのクエリ、モデルの回答、洗練のループといった 動的な インタラクションデータを取得し、現実世界の使用パターンを反映した学習データセットを作成します。このデータは、会話の流れに埋め込まれた人間のフィードバックシグナルを含んでいるため、モデルのファインチューニングにおいて飛躍的に高い価値を持ちます。
システムには 3 つの主要なイノベーションが含まれています：
プルーフ・オブ・ステーク（PoS）バリデーターステーキング は、AI データパイプラインを保護します。バリデーターはトークンをステークしてデータの完全性を検証し、正確な検証に対して報酬を得る一方、不正なデータの承認に対してはペナルティを科されます。
収益分配を伴う DAT ミンティング により、価値のあるインタラクションデータを生成したユーザーは、自らの貢献を表す DAT をミント（発行）できます。AI 企業がモデル学習のためにこれらのデータセットを購入すると、収益は貢献度に応じてすべての DAT 保持者に自動的に分配されます。
iDAO ガバナンス は、データ貢献者がオンチェーン投票を通じて、データセットのキュレーション、価格戦略、品質基準を共同で管理する分散型 AI コレクティブを構築します。
2026 年のロードマップでは、ZK ベースのプライバシー（個人情報を公開せずにインタラクションデータを収益化可能）、分散型計算市場（中央集権型クラウドではなく分散型インフラで学習を実行）、およびマルチモーダルデータの評価（テキスト以外のビデオ、オーディオ、画像のインタラクション）が追加される予定です。
ZENi：AI エージェントのためのインテリジェンスデータレイヤー
ZENi は、AI を活用したインテリジェンスを通じて、伝統的な商取引とブロックチェーンベースの商取引を橋渡しする分散型ネットワーク「InfoFi エコノミー」を推進することで、Web3 と AI の交差点で活動しています。同社は、Waterdrip Capital と Mindfulness Capital が主導するシードラウンドで 150 万ドルの資金を調達 しました。
その核となるのは InfoFi データレイヤーです。これは、X（旧 Twitter）、Telegram、Discord、およびオンチェーンの アクティビティ全体で 1 日あたり 100 万件以上のシグナル を処理する高スループットの行動インテリジェンスエンジンです。ZENi は、ユーザーの行動パターン、センチメントの変化、コミュニティの関与を特定します。これらのデータは AI エージェントのトレーニングに不可欠ですが、大規模に収集することは困難です。
このプラットフォームは、以下の 3 つのパーツからなるシステムとして機能します：
AI データ分析エージェント は、ソーシャルグラフ、オンチェーン取引、エンゲージメント指標を分析することで、意欲の高いオーディエンスと影響力のあるクラスターを特定します。これにより、ユーザーが「何を」したかだけでなく、「なぜ」その決定を下したかを示す行動データセットが作成されます。
AIGC（AI 生成コンテンツ）エージェント は、データレイヤーからの洞察を使用して、パーソナライズされたキャンペーンを作成します。ユーザーの好みやコミュニティのダイナミクスを理解することで、このエージェントは特定のオーディエンスセグメントに最適化されたコンテンツを生成します。
AI 実行エージェント は、ZENi dApp を通じてアウトリーチを活性化し、データ収集から収益化までのループを完成させます。ユーザーは、自分の行動データがキャンペーンの成功に貢献した際に報酬を受け取ります。
ZENi はすでに e コマース、ゲーム、Web3 分野のパートナーにサービスを提供しており、登録ユーザー数は 48 万人、日間アクティブユーザー数（DAU）は 8 万人に達しています。このビジネスモデルは行動インテリジェンスを収益化するものです。企業は ZENi の AI 処理済みデータセットにアクセスするために料金を支払い、その収益は洞察の源となったデータを提供したユーザーに還元されます。
データ市場におけるブロックチェーンの競争優位性
データの収益化において、なぜブロックチェーンが重要なのでしょうか？ 3 つの技術的機能により、分散型データ市場は中央集権的な代替手段よりも優れたものになります：
きめ細かな収益の帰属（アトリビューション） スマートコントラクトにより、AI モデルへの複数の貢献者が、使用状況に応じて比例した報酬を自動的に受け取ることができる高度な収益分配が可能になります。1 つのトレーニングデータセットに 1 万人のユーザーからの入力が集約されている場合、ブロックチェーンは各貢献を追跡し、モデルの推論ごとにマイクロペイメント（微小決済）を分配します。
従来のシステムでは、この複雑さに対応できません。決済プロバイダーはマイクロペイメントには不向きな固定手数料（2 〜 3%）を課し、中央集権的なプラットフォームは誰が何を貢献したかについての透明性を欠いています 。ブロックチェーンは、レイヤー 2 ソリューションによるほぼゼロのトランザクションコストと、オンチェーンのプロバナンス（起源）による不変の帰属の両方を解決します。
検証可能なデータのプロバナンス（起源） LazAI のデータアンカーリングトークンは、基になるコンテンツを公開することなくデータの出所を証明します。AI モデルをトレーニングする企業は、法的疑義のあるスクレイピングされた Web コンテンツではなく、ライセンスを取得した高品質なデータを使用していることを検証できます。
これは、企業の 28% に影響を与えている データプライバシー規制によるデータセットへのアクセス制限という重大なリスクに対処します。ブロックチェーンベースのデータ市場は、プライバシーを保護する検証を実装し、個人情報を明かすことなくデータの品質とライセンスを証明します。
分散型 AI トレーニング Ocean Protocol のノードネットワークは、分散型インフラがいかにコストを削減できるかを示しています。クラウドプロバイダーに GPU 1 時間あたり 2 〜 5 ドルを支払う代わりに、分散型ネットワークは未使用の計算能力（ゲーミング PC や余剰能力のあるデータセンター）を AI トレーニングの需要とマッチングさせ、50 〜 85% のコスト削減を実現します。
ブロックチェーンは、ジョブの割り当て、支払い分配、および品質検証を管理するスマートコントラクトを通じて、この複雑な調整を行います。参加者はトークンをステーキングして参加し、正直な計算に対して報酬を獲得する一方、誤った結果を提供した場合にはスラッシング（没収）ペナルティを科されます。
520 億ドルへの道：普及を後押しする市場の力
3 つの収束するトレンドが、2035 年までに 524.1 億ドルに達すると予測される ブロックチェーンデータ市場の成長を加速させています：
AI モデルの多様化 インターネット上のあらゆるテキストでトレーニングされた大規模な基盤モデル（GPT-4、Claude、Gemini）の時代は終わりつつあります。ヘルスケア、金融、法律サービス、および垂直型アプリケーション向けの特化型モデルには、中央集権的なプラットフォームがキュレーションしていないドメイン固有のデータセットが必要です。
ブロックチェーンデータ市場は、ニッチなデータセットにおいて優れています。医療画像プロバイダーは、診断アノテーション付きの放射線スキャンをトークン化し、患者の同意を必要とする使用条件を設定し、そのデータでトレーニングされたすべての AI モデルから収益を得ることができます。これは、きめ細かなアクセス制御と帰属機能を欠く中央集権的なプラットフォームでは実装不可能です。
規制の圧力 データプライバシー規制（GDPR、CCPA、中国の個人情報保護法など）は、同意に基づくデータ収集を義務付けています。ブロックチェーンベースの市場は、同意をプログラム可能なロジックとして実装します。ユーザーは暗号学的に許可に署名し、データは指定された条件の下でのみアクセス可能となり、スマートコントラクトが自動的にコンプライアンスを強制します。
Ocean Enterprise v1 がコンプライアンスに焦点を当てているのは、この問題に直接対処するためです。金融機関やヘルスケアプロバイダーは、モデルのトレーニングに使用されたすべてのデータセットが適切なライセンスを持っていたことを証明する、監査可能なデータリネージ（系統）を必要としています。ブロックチェーンは、規制要件を満たす不変の監査証跡を提供します。
量より質 近年の研究では、システムが生体脳に似てくれば、AI は無限のトレーニングデータを必要としない ことが示されています。これにより、インセンティブは最大量のデータ収集から、最高品質の入力のキュレーションへとシフトします。
分散型データ市場は、インセンティブを適切に調整します。データ作成者は、高品質な貢献に対してより多くの収益を得ることができます。なぜなら、モデル側はパフォーマンスを向上させるデータセットに対してプレミアム価格を支払うからです。LazAI のインタラクションデータは、静的なデータセットでは見落とされる人間のフィードバックシグナル（どのクエリが洗練され、どの回答がユーザーを 満足させたか）を捉えており、本質的に 1 バイトあたりの価値が高くなります。
課題：プライバシー、価格設定、そしてプロトコル戦争
勢いはあるものの、ブロックチェーンデータ市場は構造的な課題に直面しています。
プライバシーのパラドックス AI のトレーニングにはデータの透明性（モデルが実際のコンテンツにアクセスする必要がある）が必要ですが、プライバシー規制はデータの最小化を求めています。連合学習（暗号化されたデータでのトレーニング）のような現在のソリューションは、中央集権的なトレーニングと比較してコストが 3 〜 5 倍増加します。
ゼロ知識証明は、コンテンツを公開せずにデータの品質を証明するという解決策を提示しますが、計算オーバーヘッドが加わります。LazAI の 2026 年 ZK ロードマップはこの問題に取り組んでいますが、実用的な実装にはまだ 12 〜 18 か月かかると見られています。
価格発見 ソーシャルメディアのインタラクションにはどれほどの価値があるのでしょうか？ 診断注釈付きの医療画像は？ ブロックチェーン市場には、新しいデータ型に対する確立された価格設定メカニズムが不足しています。
Ocean Protocol のアプローチ（プロバイダーが価格を設定し、市場 のダイナミクスが価値を決定する）は、コモディティ化されたデータセットには機能しますが、独自の 1 点もののデータには苦戦しています。予測市場や AI 駆動の動的価格設定がこれを解決する可能性がありますが、どちらも中央集権化を損なうオラクル依存（外部価格フィード）を導入することになります。
相互運用性の断片化 Ocean Protocol は Ethereum 上で動作し、LazAI は Metis 上、ZENi は複数のチェーンと統合されています。あるプラットフォームでトークン化されたデータは別のプラットフォームに簡単に転送できず、流動性が断片化されています。
クロスチェーンブリッジやユニバーサルデータ標準（データセット用の分散型識別子など）がこれを解決する可能性がありますが、エコシステムはまだ初期段階にあります。2025 年の 6 億 8,089 万ドルから 2034 年までに 43 億 3,800 万ドルに成長する というブロックチェーン AI 市場の予測は、勝者となるプロトコルへの集約にはまだ数年かかることを示唆しています。
開発者にとっての意味
AI アプリケーションを構築するチームにとって、ブロックチェーンデータ市場は 3 つの直接的なメリットを提供します。
独自のデータセットへのアクセス Ocean Protocol の 35,000 以上のデ ータセットには、従来のチャネルでは入手できない独自のトレーニングデータが含まれています。医療画像、金融取引、Web3 アプリケーションからの行動分析など、中央集権的なプラットフォームがキュレートしていない専門的なデータセットです。
コンプライアンス対応のインフラストラクチャ Ocean Enterprise v1 の組み込みライセンス、同意管理、監査証跡は、規制上の悩みを解決します。カスタムのデータガバナンスシステムを構築する代わりに、開発者はデータの使用条件を強制するスマートコントラクトを通じて、設計によるコンプライアンスを継承できます。
コスト削減 分散型コンピューティングネットワークは、バッチトレーニングのワークロードにおいてクラウドプロバイダーを 50 〜 85 % 下回る価格設定を実現しています。Ocean と NetMind（2,000 個の GPU）および Aethir の提携は、トークン化された GPU マーケットプレイスが、AWS / GCP / Azure よりも低コストで需要と供給をどのように一致させているかを示しています。
BlockEden.xyz は、ブロックチェーンベースの AI アプリケーション向けにエンタープライズグレードの RPC インフラストラクチャを提供します。Ethereum (Ocean Protocol)、Metis (LazAI)、またはマルチチェーンプラットフォームのいずれで構築している場合でも、当社の信頼性の高いノードサービスにより、AI データパイプラインのオンライン状態とパフォーマンスが維持されます。API マーケットプレイスを探索 して、あなたの AI システムをスケーリング向けに構築されたブロック チェーンネットワークに接続しましょう。
2026 年の転換点
3 つの触媒が 2026 年をブロックチェーンデータ市場の転換点として位置づけています。
Ocean Enterprise v1 プロダクションローンチ (2025 年第 3 四半期) 初のコンプライアンス準拠の機関投資家向けデータマーケットプレイスが稼働します。Ocean が 2026 年の AI トレーニングデータセット市場（74.8 億ドル）のわずか 5 % を獲得するだけで、3 億 7,400 万ドルのデータ取引がブロックチェーンベースのインフラストラクチャを流れることになります。
LazAI ZK プライバシー実装 (2026 年) ゼロ知識証明により、ユーザーはプライバシーを損なうことなくインタラクションデータを収益化できるようになります。これにより、数億人のソーシャルメディアユーザー、検索エンジンのクエリ、e コマースのセッションが DAT を通じて収益化可能になり、コンシューマー規模の採用が解禁されます。
連合学習の統合 AI 連合学習 は、データを中央集権化せずにモデルのトレーニングを可能にします。ブロックチェーンは価値の帰属を追加します。Google が Android ユーザーのデータで報酬なしにモデルをトレーニングするのではなく、ブロックチェーン上で実行される連合システムがすべてのデータ提供者に収益を分配します 。
この収束は、AI トレーニングが「すべてのデータを収集し、中央でトレーニングし、何も支払わない」から「分散型データでトレーニングし、貢献者に報酬を支払い、来歴を検証する」へとシフトすることを意味します。ブロックチェーンはこの移行を可能にするだけでなく、自動的な収益分配と暗号化検証によって何百万ものデータプロバイダーを調整できる唯一のテクノロジースタックです。
結論：データはプログラマブルになる
AI トレーニングデータ市場が 2025 年の 35.9 億ドルから 2034 年までに 230 億 〜 520 億ドルに成長することは、単なる市場拡大以上のものを意味します。それは、私たちが情報に価値を置く方法の根本的な変化です。
Ocean Protocol は、プロバイダーの制御を維持しながら、データを金融資産のようにトークン化、価格設定、取引できることを証明しています。LazAI は、以前は一時的なものとして破棄されていた AI インタラクションデータが、適切に取得および検証されれば貴重なトレーニング入力になることを示しています。ZENi は、行動インテリジェンスが抽出され、AI によって処理され、分散型市場を通じて収益化できることを示しています。
Together, these platforms transform data from raw material extracted by tech giants into a programmable asset class where creators capture value. The global data explosion from 33 to 175 zettabytes matters only if quality beats quantity—and blockchain-based markets align incentives to reward quality contributions.
データクリエイターが貢献に比例した収益を得て、AI 企業が質の高い入力に対して適正な価格を支払い、スマートコントラクトが何百万もの参加者にわたる帰属を自動化するとき、私たちは単にデータの価格設定問題を解決するだけではありません。情報の価値が本質的であり、来歴が検証可能で、貢献者がついに自らのデータが生成する富を獲得できる経済を構築するのです。
これは単なる市場のトレンドではありません。パラダイムシフトであり、すでにオンチェーンで実装されています。