Tiger Researchが執筆したこのレポートでは、AI とブロックチェーン技術の融合のケーススタディとして、Chromia のベクトル データベース実装を分析しています。
要点の要約
オンチェーン ベクトル インフラストラクチャ: Chromia は、PostgreSQL 上に構築された最初のオンチェーン ベクトル データベースをリリースしました。これは、AI とブロックチェーンの実用的な統合における重要な一歩となります。
コスト効率と開発者の使いやすさ: Chromia は、従来の業界ベクター ソリューションよりも 57% 安価なブロックチェーン統合開発環境を提供することで、AI-Web3 アプリケーション開発の参入障壁を下げます。
将来の展望: このプラットフォームは、EVM インデックス、AI 推論機能、より広範な開発者エコシステム サポートへと拡張される予定であり、Chromia は Web3 分野の AI イノベーションの潜在的なリーダーとしての地位を確立しています。
1. AIとブロックチェーンの統合の現状
出典：清隆
AIとブロックチェーンの融合は長い間業界の注目を集めてきました。集中型 AI システムは依然として、透明性、信頼性、コストの予測可能性などの課題に直面しており、これらの課題に対する潜在的な解決策としてブロックチェーンが注目されることが多い分野です。
AIエージェント市場は2024年後半に爆発的に成長しましたが、ほとんどのプロジェクトでは2つのテクノロジーの表面的な統合しか達成できませんでした。多くの取り組みは、Web3 との深い技術的または機能的な相乗効果を模索するのではなく、資金調達と露出のために暗号通貨への投機的な関心に依存しています。その結果、多くのプロジェクトの評価額はピーク時から 90% 以上下落しました。
AIとブロックチェーンが実質的なシナジー効果を発揮しにくい理由は、複数の構造的な問題にあります。最も顕著なのは、オンチェーンデータ処理の複雑さです。データは依然として断片化されており、テクノロジーは非常に不安定です。データへのアクセスと利用が従来のシステムと同じくらい簡単であれば、業界はずっと前にもっと明確な結果を達成していたかもしれません。
このジレンマはロミオとジュリエットのシナリオに似ています。異なる分野の 2 つの強力なテクノロジーには、共通言語や実際の収束点が欠けています。業界には、ギャップを埋めることができるインフラストラクチャ、つまり AI とブロックチェーンの長所を補完し、両者の交差点として機能するインフラストラクチャが必要であることがますます明らかになっています。
この課題を解決するには、既存の集中型ツールの信頼性に匹敵する、コスト効率が高く高性能なシステムが必要です。この文脈において、今日の AI イノベーションのほとんどを支えるベクトル データベース テクノロジーが、重要な実現要因になりつつあります。
2. ベクターデータベースの必要性
AI アプリケーションの人気が高まるにつれ、従来のデータベース システムの制限に対処する方法としてベクトル データベースが登場しました。これらのデータベースは、テキスト、画像、音声などの複雑なデータを「ベクトル」と呼ばれる数学的表現に変換して保存します。データは類似性（正確さではなく）に基づいて取得されるため、ベクター データベースは従来のデータベースよりも AI の言語とコンテキストの理解に沿ったものになります。
出典: weaviate
従来のデータベースは図書館のカタログのようなもので、「子猫」という単語を含む書籍のみを返しますが、ベクター データベースは「猫」、「犬」、「オオカミ」などの関連コンテンツを表示できます。これは、正確な言葉ではなく概念の類似性に基づいて関係を捉える数値ベクトルの形式で情報を保存するシステムのおかげです。
会話を例に挙げてみましょう。誰かが「今日の気分はどうですか？」と尋ねられたとき、「空は例外的に晴れていますね」と答えれば、感情を表す言葉が明示的に使われていなくても、私たちはポジティブな感情を理解することができます。ベクター データベースも同様に動作し、システムが直接的な単語の一致に頼るのではなく、根本的な意味を解釈できるようにします。これにより、人間の認知パターンがシミュレートされ、より自然でインテリジェントな AI 対話が可能になります。
Web2では、ベクターデータベースの価値が広く認識されています。 Pinecone（1億ドル）、Weaviate（5,000万ドル）、Milvus（6,000万ドル）、Chroma（1,800万ドル）などのプラットフォームは巨額の投資を受けています。対照的に、Web3 では同等のソリューションを開発することが常に困難であり、AI とブロックチェーンの統合は理論的なままとなっています。
3. Chromiaオンチェーンベクトルデータベースのビジョン
出典：タイガーリサーチ
PostgreSQL 上に構築されたレイヤー 1 リレーショナル ブロックチェーンである Chromia は、構造化データ処理機能と開発者に優しい環境で際立っています。 Chromia は、リレーショナル データベース基盤を活用して、ブロックチェーンと AI テクノロジーの緊密な統合を模索し始めました。
最近のマイルストーンとして、PostgreSQL データベース内で広く使用されているオープンソースのベクトル類似性検索ツールである PgVector を統合した「Chromia 拡張機能」のリリースが挙げられます。 PgVector は、類似のテキストや画像の効率的なクエリをサポートし、AI 駆動型アプリケーションに明確な実用性を提供します。
PgVector は、従来のテクノロジー エコシステムにおける強固な基盤を備えています。主流のデータベース サービス Firebase の代替としてよく見られる Supabase は、PgVector を使用して高性能なベクトル検索をサポートします。 PostgreSQL プラットフォームにおける人気の高まりは、このツールに対する業界の幅広い信頼を反映しています。
PgVector を統合することで、Chromia は Web3 にベクター検索機能をもたらし、そのインフラストラクチャを従来のテクノロジー スタックの実証済みの標準に適合させます。この統合は、2025 年 3 月の Mimir メインネット アップグレードにおいて中心的な役割を果たし、シームレスな AI ブロックチェーンの相互運用性に向けた基礎的なステップと見なされています。
3.1 統合環境：ブロックチェーンとAIの完全な統合
ブロックチェーンと AI を組み合わせようとする開発者にとって最大の課題は複雑さです。既存のブロックチェーン上に AI アプリケーションを作成するには、複数の外部システムに接続するという複雑なプロセスが必要です。たとえば、開発者はチェーン上にデータを保存し、外部サーバー上で AI モデルを実行し、独立したベクトル データベースを構築する必要があります。
この断片化された構造は非効率的な運用につながります。ユーザークエリはオフチェーンで処理され、データはオンチェーン環境とオフチェーン環境間で継続的に移行する必要があります。これにより、開発時間とインフラストラクチャのコストが増加するだけでなく、深刻なセキュリティの脆弱性も生じます。システム間のデータ転送によってハッカー攻撃のリスクが高まり、全体的な透明性が低下します。
Chromia は、ベクター データベースをブロックチェーンに直接統合することで、根本的なソリューションを提供します。 Chromia では、すべての処理がオンチェーンで実行されます。ユーザークエリはベクトルに変換され、類似データがオンチェーンで直接検索され、結果が返されるため、フルプロセスの単一環境処理が実現されます。
出典：タイガーリサーチ
簡単な例えで言うと、昔は開発者はコンポーネントを個別に管理する必要がありました。料理をするには鍋やフライパン、ブレンダー、オーブンを購入する必要がありました。 Chromia は、すべての機能を 1 つのシステムに統合する多機能ブレンダーを提供することで、プロセスを簡素化します。
この統合アプローチにより、開発プロセスが大幅に簡素化されます。外部サービスや複雑な接続コードは不要で、開発時間とコストを削減できます。さらに、すべてのデータと処理はチェーン上に記録され、完全な透明性が確保されます。これはブロックチェーンと AI の完全な統合の始まりを示しています。
3.2 コスト効率：既存のサービスに比べて優れた価格競争力
オンチェーンサービスは「不便で高価」であるという固定観念が一般的です。特に、従来のブロックチェーンモデルでは、取引ごとの燃料費やチェーン上の混雑コストの急増といった構造的な欠陥が明らかです。コストの予測不可能性は、企業がブロックチェーン ソリューションを導入する際の大きな障壁になります。
出典: Chromia
Chromia は、効率的なアーキテクチャと差別化されたビジネス モデルを通じて問題点を解決します。従来のブロックチェーンのガス料金モデルとは異なり、Chromia は AWS や Google Cloud の価格体系に似たサーバー コンピューティング ユニット (SCU) リース システムを導入しています。このインスタンス化モデルは、一般的なクラウド サービスの価格設定と一致しており、ブロックチェーン ネットワークに共通するコストの変動性を排除します。
具体的には、ユーザーは Chromia のネイティブ トークン $CHR を使用して、週単位で SCU をレンタルできます。各 SCU は 16 GB のベースライン ストレージを提供し、コストは使用量に応じて直線的に増加します。 SCU は需要に応じて柔軟に調整でき、柔軟かつ効率的なリソース割り当てを実現します。このモデルは、Web2 サービスの予測可能な使用価格設定を組み込みながらネットワークの分散性を維持し、コストの透明性と効率性を大幅に向上させます。
出典：Chromia、Tiger Research
Chromia ベクター データベースにより、コストの優位性がさらに強化されます。社内ベンチマークによると、データベースの月間運用コストは 727 ドル (2 つの SCU と 50 GB のストレージに基づく) で、同様の Web2 ベクター データベース ソリューションよりも 57% 低くなります。
この価格競争力は、複数の構造的効率性から生まれています。 Chromia は、PgVector をオンチェーン環境に適応させる技術的な最適化の恩恵を受けていますが、より大きな影響は分散型リソース供給モデルから生まれます。従来のサービスでは AWS または GCP インフラストラクチャに高いサービスプレミアムが課せられますが、Chromia はノードオペレーターを通じてコンピューティング能力とストレージを直接提供し、中間層と関連コストを削減します。
分散構造によりサービスの信頼性も向上します。複数のノードが並行して動作することで、個々のノードに障害が発生した場合でも、ネットワークの可用性が本質的に高まります。その結果、Web2 SaaS モデルに典型的な高価な高可用性インフラストラクチャと大規模なサポート チームの必要性が大幅に削減され、運用コストが削減されるとともにシステムの復元力が強化されます。
4. ブロックチェーンとAIの統合の始まり
Chromia Vector Database は、まだ 1 か月しか経っていませんが、すでに初期の注目を集めており、複数の革新的な使用例が開発中です。導入を加速させるために、Chromia はベクター データベースの使用コストをカバーする助成金を提供することで、ビルダーを積極的にサポートしています。
これらの助成金により実験の障壁が下がり、開発者はより少ないリスクで新しいアイデアを探求できるようになります。潜在的なアプリケーションとしては、AI 統合 DeFi サービス、透明性の高いコンテンツ推奨システム、ユーザー所有のデータ共有プラットフォーム、コミュニティ主導の知識管理ツールなどが挙げられます。
出典：タイガーリサーチ
仮説的な例としては、Tiger Labsが開発した「AI Web3 Research Hub」が挙げられます。このシステムは、Chromia インフラストラクチャを使用して、研究コンテンツと Web3 プロジェクトのオンチェーン データを、AI エージェントがインテリジェントなサービスを提供できるようにベクトル埋め込みに変換します。
これらの AI エージェントは、Chromia ベクトル データベースを介してオンチェーン データを直接照会できるため、応答が大幅に高速化されます。 Chromia の EVM インデックス機能と組み合わせることで、システムは Ethereum、BNB Chain、Base などのオンチェーン アクティビティを分析でき、幅広いプロジェクトをサポートします。注目すべきは、ユーザーの会話コンテキストがオンチェーンで保存され、投資家などのエンドユーザーに完全に透明な紹介フローが提供されることです。
出典：タイガーリサーチ
ユースケースの多様性が増すにつれて、より多くのデータが Chromia で生成され保存され続け、「AI フライホイール」の基盤が築かれます。ブロックチェーン アプリケーションからのテキスト、画像、トランザクション データは、構造化されたベクトルの形式で Chromia データベースに保存され、豊富な AI トレーニング可能なデータ セットを形成します。
蓄積されたデータは AI の中核学習教材となり、パフォーマンスの継続的な向上につながります。たとえば、多数のユーザーの取引パターンを学習する AI は、より正確でカスタマイズされた財務アドバイスを提供できます。これらの高度な AI アプリケーションは、ユーザー エクスペリエンスを向上させることで、より多くのユーザーを引き付けます。ユーザーの増加は、より豊富なデータの蓄積につながり、持続可能な生態系の発展の閉ループを形成します。
5. Chromiaのロードマップ
Mimir メインネットの立ち上げに続いて、Chromia は次の 3 つの分野に重点を置きます。
BSC、Ethereum、Base などの主流チェーンの EVM インデックスを強化します。
AI 推論機能を拡張して、より幅広いモデルとユースケースをサポートします。
より使いやすいツールとインフラストラクチャを通じて開発者エコシステムを拡大します。
5.1 EVMインデックスイノベーション
ブロックチェーンの本質的な複雑さは、長い間、開発者にとって大きな障害となってきました。この目的のために、Chromia は、オンチェーン データ クエリを根本的に簡素化することを目的とした、革新的な開発者中心のインデックス作成ソリューションを開始しました。目標は明確です。クエリの効率と柔軟性を大幅に向上させることで、ブロックチェーン データへのアクセス性を高めることです。
このアプローチは、Ethereum NFT トランザクションを追跡する方法に大きな変化をもたらします。 Chromia はデータ パターンと構造を動的に学習し、厳格な事前定義されたクエリ構造を置き換えて、最も効率的な情報検索パスを識別します。ゲーム開発者はオンチェーンプロパティのトランザクション履歴を即座に分析でき、DeFi プロジェクトは複雑なトランザクションフローを迅速に追跡できます。
5.2 AI推論能力の拡張
前述のデータインデックスの進歩は、Chromia が AI 推論機能を拡張するための基盤となります。このプロジェクトは、オープンソース AI モデルのサポートに重点を置き、テストネット上で初の AI 推論拡張機能のリリースに成功しました。 Python クライアントの導入により、Chromia 環境に機械学習モデルを統合する際の難易度が大幅に軽減されることは注目に値します。
この開発は技術的な最適化にとどまらず、AI モデルの急速な革新との戦略的整合を反映しています。 Chromia は、ますます多様化する強力な AI モデルのセットをベンダー ノード上で直接実行できるようにすることで、分散 AI 学習と推論の限界を押し広げることを目指しています。
5.3 開発者エコシステム拡大戦略
Chromia は、AI 駆動型アプリケーション開発に重点を置き、ベクター データベース テクノロジの可能性を最大限に引き出すために積極的にコラボレーションを構築しています。これらの取り組みは、ネットワークの有用性と需要を高めることを目的としています。
同社は、AI リサーチ エージェント、分散型推奨システム、コンテキスト認識テキスト検索、意味的類似性検索など、影響力の大きい分野をターゲットにしています。この取り組みは技術サポートにとどまらず、開発者が実際にユーザーに価値のあるアプリケーションを構築できるプラットフォームの構築にも重点を置いています。これまで強化されてきたデータインデックス作成機能と AI 推論機能は、これらのアプリケーション開発の中核エンジンとなることが期待されています。
6. クロミアのビジョンと市場の課題
Chromia のオンチェーン ベクトル データベースは、ブロックチェーンと AI の融合分野における有力候補となっています。ベクターデータベースをチェーン上に直接統合するという革新的なアプローチは、他のエコシステムではまだ実現されておらず、その明確な技術的利点が際立っています。
このプラットフォームのクラウドベースの SCU リース モデルは、燃料料金システムに慣れた開発者にとって魅力的なパラダイム シフトをもたらします。この予測可能で最適化されたコスト構造は、特に大規模な AI アプリケーションに適しており、重要な差別化ポイントとなります。注目すべきは、使用コストが Web2 ベクター データベース サービスよりも約 57% 低く、Chromia の市場競争力が大幅に向上していることです。
それにもかかわらず、Chromia は、特に市場の認知度とエコシステムの成長という重要な課題に直面しています。ネイティブプログラミング言語（Rell）やオンチェーンAI統合などの複雑なイノベーションを開発者や企業に伝えることが重要になります。先頭に立つためには、特に他のブロックチェーン プラットフォームが同様のユース ケースをターゲットにし始めているため、継続的な技術開発とエコシステムの拡大が必要です。
長期的な成功は、実際のユースケースを検証し、トークン経済モデルの持続可能性を確保することにかかっています。 SCU リース モデルがトークンの長期的な価値に与える影響、効果的な開発者採用戦略、および実質的なビジネス ユース ケースの作成は、Chromia の将来の開発における決定的な要因となります。
Chromia は、新興の Web3-AI コンバージェンス分野において早期にリーダーシップの地位を確立しました。しかし、技術的な違いを永続的な市場価値に変換するには、インフラ、エコロジー、コミュニケーションの継続的な進歩が必要です。今後 12 ～ 24 か月は、Chromia の長期的な軌道を形成する上で非常に重要になります。
