データによってますます推進され、人工知能（AI）によって形作られる世界では、情報の信頼性、透明性、および由来性を確保することが重要な課題となっています。AIシステムがより強力になり、意思決定プロセスに統合されるにつれて、誤情報、不透明なアルゴリズム、および中央集権的制御と関連するリスクが急激に高まります。データの信頼性を検証し、所有権を保護し、オープンな参加を可能にするシステムを確立することは、公正で安全なデジタル未来のために不可欠です。Web3インフラストラクチャをAI対応のフレームワークと統合することでこれらの課題に取り組むプロジェクトの1つが、OriginTrailとして知られる分散型ナレッジグラフプロトコルです。

OriginTrail（TRAC）とは何ですか？

2013年から2016年にかけて、OriginTrailの基礎は、ヨーロッパ全土のサプライチェーンのパイロットを通じて築かれました。これらの初期のプロトタイプは、有機牛肉、乳製品、鶏肉、野菜に焦点を当て、Microsoft NavisionやSAPなどのエンタープライズリソースプランニング(ERP)システムと統合しました。2017年までに、OriginTrailはユーザーとイーサリアムのリンクを開始し、上海にプロジェクトオフィスを設立しました。2018年初頭、Žiga Drev氏、Tomaž Levak氏、Branimir Rakić氏が率いるチームは、イニシャル・コイン・オファリングを開始し、20分以内に2,250万ドルを調達しました。この急速な成功は、BSI、SBB、WFHなどの企業に採用されているインフラストラクチャであるOriginTrail Decentralized Knowledge Graph(DKG)の開発につながりました。2018年から2022年にかけて、OriginTrailはパーミッションレスのメインネットを立ち上げ、ゼロ知識レイヤーを導入し、複数のバージョンリリースを通じてインセンティブモデルと入札メカニズムを改良しました。香港に拠点を置く中核開発会社であるTrace Labsは、この期間にWalmart Food Safety Innovation Spark Awardを受賞しました。2022年には、現実世界の資産のトークン化とDKGの役割についてさらに詳しく説明した2番目のホワイトペーパーが発表されました。2023年後半、チューリングフェーズではDKG V6とAIに対応したChatDKGを導入し、ジェネレーティブAIにおける信頼のギャップに対処しました。2024年までに、OriginTrailはNeuroWebブロックチェーンを立ち上げ、EVMチェーン全体でのナレッジグラフの拡大をサポートします。2025年4月現在、メトカーフフェーズは、DKG V8と分散型AIの検証可能性を中心に進行中です。ボブ・メトカーフに触発されたこのフェーズでは、検索拡張生成(dRAG)と知識推論に重点が置かれています。10年以上の開発実績を持つOriginTrailは、信頼できるデータインフラストラクチャの限界を押し広げ続け、サプライチェーン、ヘルスケア、AIなどのセクターをサポートしています。

OriginTrailは、中立性、包括性、および使いやすさに基づくAIのための検証可能なインターネットを構築するために作成されました。これにより、分散型AIおよびWeb3システムのための信頼性のあるデータインフラストラクチャが可能となります。

OriginTrailはどのように機能しますか？分散型ナレッジグラフとNeuroWeb

OriginTrailは、分散型環境でデジタル知識の確認可能性、所有権、アクセシビリティをもたらすために特別に構築されたDecentralized Knowledge Graph（DKG）として知られる洗練されたデータインフラストラクチャを介して運用されています。情報が溢れかえるデジタル時代において、知識を検証し所有する能力は、特に正確でリアルタイムなデータ入力に依存する人工知能（AI）システムにとってますます重要です。DKGは、データをAI対応の検証可能な知識資産に変換し、分散型ノードネットワークを介してアクセス可能にすることで、これらの課題に対処するよう設計されています。

ソース：origintrailホワイトペーパー

OriginTrail DKGは、神経記号AIスタックを形成する3つの相互接続レイヤーに構造化されたオープンソースネットワークです。信頼レイヤーは、ブロックチェーン技術を使用してデータの整合性を確保します。ナレッジベースレイヤーは、象徴的AIを適用して知識を効果的に構造化し、推論します。最後に、検証可能なAIレイヤーは、自動化と適応性のためにニューラルAIモデルを使用します。これらを組み合わせることで、情報の整理、検索、および検証のための堅牢なシステムが提供されます。

OriginTrail DKGの最も先進的な機能の1つは、分散型検索補完生成（dRAG）の実装です。検索補完生成（RAG）のコンセプトに基づいて、dRAGはシンボリックAIを分散型知識グラフを介して統合することで生成的AIシステムを強化します。これにより、AIの出力の精度と関連性が向上し、適切で検証済みの知識を取得してから応答を生成することが可能となります。dRAGは、ニューラルネットワークの一般化の強みをシンボリックAIの精度と文脈推論と統合するため特に価値があります。

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DKG内では、ナレッジアセットは情報の中核ユニットとして機能します。これらは複数の形式で、Uniform Asset Locators（UALs）によって一意に識別されるナレッジの所有可能なコンテナです。所有権はNFTを介して管理され、データの安全な管理と収益化が可能です。発見性は、リンクされたデータの原則を利用した構造に組み込まれており、インターネット全体での接続を可能にします。検証性は、Merkle-treeベースの暗号化証明によって保証され、それぞれのアセットが監査可能であり、改ざんに対して耐性を持っています。

AIシステムとエージェントは、シンボリックおよびニューラルクエリメソッドを使用して、知識資産に精密にアクセスできます。チャットボット、自律エージェント、または大規模な言語モデルを駆動するかどうかにかかわらず、DKGはAIのための透明で追跡可能な基盤を提供します。各資産はクエリでき、検証でき、統合でき、信頼性のあるデータソースのネットワークを形成し、信頼できるAIアプリケーションをサポートします。

最終的に、OriginTrail DKGは知識を分散化された、所有可能な、検証可能な資産クラスに変えることで、Web3およびAI時代のデータユーティリティを再定義します。これは、AI向けの検証可能なインターネットの土台を形成し、人間と機械の両方が起源、所有権、および整合性の保証を持つ正確で信頼性のある情報にリアルタイムでアクセスできるようにします。

NeuroWeb

OriginTrailのインフラエボリューションの中心には、知識グラフと人工知能との緊密な統合を通じて分散型知識経済を高めるために設計されたLayer 1ブロックチェーンであるNeuroWebがあります。NeuroWebは、中立性、包括性、および使いやすさの原則に沿ったマルチチェーンイノベーションハブとして機能します。Substrateフレームワークを使用して構築され、Polkadotによって保護されており、Ethereumおよびその他のEthereum Virtual Machine（EVM）ネットワークとの相互運用性をサポートしています。これらの統合により、NeuroWebはOriginTrail Decentralized Knowledge Graph（DKG）をエコシステム全体にシームレスに拡張します。

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NeuroWebはOriginTrailコミュニティによって統治され、NEUROトークンで推進されています。 このネイティブユーティリティトークンは、ネットワーク参加者のインセンティブ、ステーキング、およびナレッジマイニングを含むプラットフォームのコア経済およびガバナンス機能を支えています。 DKG V6はNeuroWebに展開され、スケーラブルで分散化されたデータインフラストラクチャを可能にすることで、検証可能なAIの構築に向けた重要な一歩を示しました。 DKG V6を介して、PolkadotパラチェーンやEVM互換チェーンを含む複数のネットワーク間で相互接続されたナレッジアセットが開発および維持されることができます。

NeuroWebの最も特徴的な革新の1つは、信頼できる外部知識を活用した分散検索増強生成（dRAG）をサポートしていることです。DKGで利用可能な知識の量が増えるにつれて、dRAGはより効果的になります。この成長を推進するため、NeuroWebは知識マイニングを可能にし、個人や組織が特定の「パラネット」内で知識資産を作成、検証、共有するためのインセンティブ付きメカニズムを提供しています。

パラネットは、DKGの特定のテーマやドメインに関連するセグメントであり、自律的に作成および管理できます。これらのパラネットのオペレーターは、分散型ガバナンスを通じて報酬構造を提案し、NEUROトークンのエミッションがどのように分配されるかを定義できます。報酬は、オントロジーの検証、AIサービスの提供、データキュレーションなどのタスクへのインセンティブとなる場合があります。これらのダイナミックなガバナンスメカニズムにより、NeuroWebが適応的であり続け、進化するコミュニティのニーズに応じて広範囲およびニッチなデータスペースを育成します。

NeuroWebのインセンティブシステムは、手動と自律型の知識マイニングの両方をサポートしています。初期段階では、参加者は知識を手動で収集し構造化します。パラネット内のデータが成熟し、オントロジー基準に準拠したアノテーションが付されると、AIシステムは演繹的および帰納的推論を用いて自律的に新しい知識を生成することができます。演繹的推論は、既存の知識から洞察を導き出すための論理的なルールに従い、帰納的推論は、Graph Neural Networks（GNN）などのツールによって駆動され、確率的推論と予測を行うためのパターンを特定します。

DKG、NeuroWeb、およびAIの収束は、dRAGフレームワークを介して新しい自律型知識創造の時代をもたらします。知識資産は動的に相互接続され、暗号化された証明を通じて連続的に検証され、AI推論を通じてますます豊かになります。この共生関係は、AIシステムの整合性、関連性、および有用性を高め、それらを透明性、ユーザーの制御、および分散化のWeb3価値と調和させます。

OriginTrailの使用事例

OriginTrailは、分散型ナレッジグラフ（DKG）を活用して、さまざまなセクターで実世界の課題に取り組んでいます。検証可能で信頼できるデータ交換を可能にすることで、OriginTrailは組織により安全で効率的かつ透明なシステムを構築する力を与えています。

1. AI時代のより安全なインターネット：OriginTrailは、深刻な問題であるディープフェイク、知的財産権の侵害、CSAMなどの不正コンテンツに対処するため、信頼できるデータインフラを導入しています。 AIが進化するにつれて、そのリスクも変化しています-特に誤情報や有害メディアの大量生産により。 OriginTrailは透明性、所有権、および信頼を可能にすることで、検証可能なインターネットをサポートしています。 分散化された、検閲に抵抗する、相互運用可能なデジタルコンテンツのエコシステムを育成することにより、倫理的なイノベーションを促進し、ますますAI主導のオンライン環境で個人や機関の両方を保護しています。
2. 分散化された科学＆研究の誠実さ：OriginTrailは、情報の誤解、出版バイアス、そして捕食的な出版などの問題に取り組むために、分散化された科学（DeSci）を先駆けています。データを検証可能で相互に接続された知識資産に変換することで、研究者は明確な由来を持つ正確な追跡可能な情報にアクセスできます。SciGraphのようなプロジェクトでは、DKGを使用してデータを接続し、AIによる仮説生成を可能にし、より透明で協力的な研究環境をサポートしています。これにより、科学コミュニティは信頼を築き、再現性を向上させ、気候科学や医療などの分野でより迅速で信頼性のある突破口を開くことができます。
3. 透明なサプライチェーン：グローバルなサプライチェーンはしばしば不透明であり、持続可能性、人権、製品の安全性に関する懸念が高まっています。OriginTrailのDKGは、ネットワーク全体で検証済みデータを安全かつプライバシーを保護しながら共有することを可能にし、追跡可能性と協力を促進しています。WalmartやCostcoなどのメンバーを含む主要なイニシアチブ、例えばサプライヤーのコンプライアンス監査ネットワーク（SCAN）で既に使用されています。OriginTrailは、Knowledge Assetsを通じてESG基準をサポートし、監査の重複を減らし、規制の遵守を確実にすることで、倫理的で持続可能かつ効率的な貿易エコシステムを育成しています。
4. スマートインフラストラクチャー＆建設：建設において、OriginTrailは持続可能性と安全性を妨げる信頼性の欠如に対処しています。その分散型グラフシステムは、プロジェクト、材料、およびコンプライアンスのための検証可能な記録を確保します。BuildChainプロジェクトで使用されているOriginTrailテクノロジーは、EUのデジタル建物記録簿と統合され、建築家、請負業者、所有者などすべての関係者がリアルタイムで改ざん防止された建物データにアクセスできるようになります。これにより効率が向上し、災害への備えが整い、よりスマートで、より緑の多い、より責任あるインフラの基盤が築かれます。

OriginTrailメイン機能

自律パラネット

パラネットは、個々の個人、組織、またはDAOによって作成および管理される、分散型ナレッジグラフ（DKG）内の独立した運用サブネットワークです。各パラネットには、貢献者をインセンティブ付けするための、それぞれのキュレーションされたナレッジアセット、AIサービス、および報酬構造が含まれています。これらのアセットは、LLMトレーニングデータ、ソーシャルメディア、Industry 4.0、または公開企業レポートなど、特定のトピックに焦点を当てる場合があります。パラネットは、DKG全体で公共および非公共のソースから正確な情報を集約するために、dRAG（分散型検索増強生成）を利用しています。パラネットオペレータによって、オントロジールール、データ形式、および成長インセンティブを含む、パラネットの特性が定義されています。各パラネットは、DKG内でのグローバルな相互運用性を可能にする、サポートされたブロックチェーン上で実行されます。パラネットのモジュラーかつ許可なしの性質により、誰もが信頼できる知識を貢献し、AIシステムが知能と特異性をスケールさせることができます。この構造により、産業やドメイン全体でのデータ生成とAI最適化のための分散型のクラウドソーシングモデルが促進されます。

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神経記号調和

OriginTrailは、事実に基づくナレッジグラフと大規模言語モデルの生成機能を組み合わせることで、シンボリックAIシステムとニューラルAIシステム間の独自の相乗効果を促進します。ニューロシンボリックAIとして知られるこのハイブリッドモデルは、システムが推論と創造を可能にし、構造化された検証可能なデータを利用して、想像力豊かで創造的なアウトプットをサポートします。シンボリックレイヤー(DKGを使用)は、データの整合性、トレーサビリティ、および所有権を保証し、堅牢な事実基盤を提供します。一方、ニューラル層(LLMなど)は、テキスト、画像、音声にダイナミックでマルチモーダルな創造性を加えます。このアーキテクチャにより、ユーザーは好みの AI モデルを選択し、信頼できるデータ ソースと統合できます。AIアシスタントを設計する場合でも、高度な機械学習パイプラインを構築する場合でも、開発者はOriginTrailの構造とイノベーションのバランスの恩恵を受けることができます。このシステムは、ニューラルネットワークの適応力を損なうことなく、構成可能性と制御性を提供し、インテリジェントであるだけでなく、説明責任と包括性を備えたスケーラブルで透明性の高いAIを実現します。

Source: origintrail.io

ChatDKG

ChatDKGは、データを使用可能で検証可能なナレッジアセットに変換し、信頼性の高いAI駆動型アプリケーションの開発を可能にする、ビルダーフレンドリーなプラットフォームです。これらのアセットは、OriginTrail Decentralized Knowledge Graph(DKG)上に作成され、データの出所を確保し、クリエイターが可視性と使用状況を完全に制御できるようにします。アセットが公開されると、開発者は、OpenAI、Microsoft Copilot、Llama Index、Hugging Face などの主要な AI モデルとの統合によって強化された、予測可能な動作を持つ AI エージェントをデプロイできます。また、ChatDKGでは、ユーザーが新しいパラネットを立ち上げ、ネットワークインセンティブを受け取ることができるニッチなナレッジハブを確立することができます。エコシステムの成長を促進するために、ChatDKGには、新しく追加された関連するナレッジアセットごとにインセンティブを要求するメカニズムが含まれています。これにより、資産の質と量が向上するだけでなく、信頼できるデータと信頼できるエージェントの経済性も維持されます。検索エンジン、分析ツール、AIチャットボットのいずれを構築する場合でも、ChatDKGはプロセスを合理化し、データとインテリジェントな自律システムの間の架け橋を提供します。

出典: chatdkg.ai

AIエージェントの活躍

OriginTrailのChatDKGは、検証済みの知識で動作するスマートエージェントを通じて、さまざまな業界で実際のAIアプリケーションを可能にします。その一例が、Polkadotのエコシステムに合わせたAI搭載の教育ツールである PolkaBot.ai です。コミュニティがキュレーションしたナレッジアセットを活用して、信頼できるインサイトと学習リソースを提供します。食品分野では、Perutnina Ptuj は分散型 AI を使用して、あらゆるタッチポイントで製品の真正性を検証することで消費者の信頼を高めています。同様に、ChatDKGはヨーロッパの建設セクターのスマートエージェントを強化し、信頼できるデータとコンプライアンスで建設業者を支援します。航空宇宙分野では、OriginTrailはEUが資金提供するデジタル製品パスポートを推進するイニシアチブを支援し、産業界がトレーサビリティと不測の事態への対応力を向上させるのを支援しています。これらのユースケースは、ユーザーエンゲージメントの強化からデータの安全性の確保、スケーラブルな規制ソリューションの促進まで、ChatDKGの多様な可能性を示しています。各AIエージェントはDKG上の検証可能なデータに結び付けられ、信頼性、監査可能性、自律性を確保し、最終的には重要な産業における人間と機械のコラボレーションの未来を再定義します。

ソース：chatdkg.ai

コアノード

コアノードはDKGのバックボーンであり、ネットワークを保護し、グローバルデータ活動からTRACリワードを獲得します。最低50,000 TRACをステーキングすることで、オペレーターはネットワークの弾力性、セキュリティ、信頼性を維持するのに役立ちます。コアノードは公開知識資産をホストし、全体的なDKGの使用状況に基づいてリワードを配布するために参加します。他のTRAC保有者がノードのステークに貢献する委任ステーキングを通じて、さらに収益を増やすことができます。特筆すべきは、コアノードがすべてのエッジノードの機能を含んでおり、成長する知識経済のための重要なインフラサポートを提供しながら、検証可能なAIを構築するための同じツールも提供します。

ソース：origintrail.io

エッジノード

Edge Nodeは、OriginTrail Decentralized Knowledge Graph（DKG）へのユーザーフレンドリーなゲートウェイで、開発者が検証可能で信頼できるAIアプリケーションを構築できるようにします。スムーズなインターフェースまたはAPIを介して、ユーザーはPDF、Wordドキュメント、Webコンテンツなどのさまざまなデータ形式をアップロードし、それらを意味豊かな知識資産に変換できます。Edge Nodeはデータプライバシーに完全な制御を提供し、DKGでの選択的共有を可能にします。分散型Retrieval Augmented Generation（dRAG）の組み込みサポートにより、ユーザーは知識に直接アクセスしたり、AIアシスタントを介して相互作用したりできます。柔軟なAI統合オプションにより、ローカルモデル展開や外部サービス接続が可能であり、プライバシーと拡張性のバランスを保つことができます。

ソース：origintrail.io

TRACコインとは何ですか？

TRACは、OriginTrail Decentralized Knowledge Graphとエコシステムを動かすネイティブトークンです。総供給量は5億ユニットで、そのうちのほとんど（4億9940万）がすでに流通しています（2025年4月時点）。

OriginTrailは、デマ、分散型AI、およびWeb3インフラストラクチャの課題に対処するために拡大するにつれて、TRACはネットワーク全体で運用をインセンティブ付けし、保護し、可能にする中心的な役割を果たします。DKG上でナレッジアセットが作成されるたびに、ネットワークリソースが消費されます。このサービスに支払うためにTRACが使用され、システム内でアセットの公開および更新のアクセス料として機能します。すべてのチェーンでTRACが直接ガスとして使用されるわけではありませんが、それはブロックチェーン（例：EthereumのETHまたはNeuroWebのNEURO）に依存します。それでもOriginTrailインフラストラクチャ全体で中核的な支払いおよびインセンティブアセットとして機能しています。

DKG内のノードは、出版サービスを提供し、TRAC手数料を稼ぐために競争します。彼らの成功は、サービスの品質、TRACステークされた量、およびパラネット関連の設定に依存しています。 TRACステーキングは、どのノードが参加して稼ぐことができるかを決定するため、TRAC委任はネットワークの重要な機能として登場しました。 任意のTRAC保有者は、コアノードにトークンを委任し、比例報酬を得ることができます。 この委任ステーキングシステムにより、ノードが適切にインセンティブを受け取り、不正行為をした場合にはペナルティが科されることで、DKGのセキュリティと耐久性が強化されます。 TRACステーキングは、ネットワークの信頼性と参加者間の経済的アライメントを効果的に確保します。

2018年にEthereum上のERC-20トークンとして開始されたTRACのユーティリティはその後大幅に拡大しました。ノードステーキングやナレッジアセットの運用に使用されるだけでなく、OriginTrailエコシステム内での価値転送の媒体としても機能しています。トークンの分配は以下のように構造化されています:50%がプリセールおよびクラウドセールに割り当てられ、20%が将来の開発に、18%が創設者とPre-ICOの貢献者に、5%がチームとアドバイザーに、5%が流動性プールに、2%がバウンティに destinatedされました。この割り当ては、長期的な成長、ネットワークインセンティブ、およびエコシステム内での分散参加をサポートしています。

ソース: medium.com/origintrail

TRACは良い投資ですか？

OriginTrailエコシステム内での強力なユーティリティを持つTRACは、分散型ナレッジグラフ（DKG）の経済エンジンとして機能し、AIの透明性や誤情報といった重要な問題に取り組んでいます。委任ステーキングモデルや実世界の企業との統合により信頼性が高まっています。しかし、プロジェクトはニッチセクターを超えた採用の課題に直面しています。技術的な複雑さや長期的なWeb3とAIの収束への依存が、近い将来のトラクションを制限する可能性があります。市場の変動と一般的な認識の不足も、TRACの広範な成功と潜在的な価値の向上にリスクをもたらすかもしれません。

TRACの取得方法は？

TRACを所有するには、中央集権的な暗号通貨取引所のサービスを利用できます。まずは、Gate.ioアカウントを作成する, そしてそれを確認および資金提供を受けます。その後、TRAを購入する手順を進める準備が整います。

OriginTrailのニュース

公式のOriginTrailブログによると、エコシステムは2025年のロードマップを発表し、Impact Base: GaiaのローンチとDKG V8の里程確認をスポットライトに当てました。このアップデートにより、Edge Nodes、プライベートナレッジリポジトリ、自律推論などのスケーラブルなツールを備えた集合的な神経記号AIが加速されます。ロードマップには、エコシステムの貢献者を報酬するための60M TRAC Collective Programmatic Treasury（CPT）も導入されています。プライバシー、AI統合、検証可能なナレッジマイニングの突破口を得て、OriginTrailは信頼できる分散型AI駆動インターネットの基礎層として進化を続けています。

TRACに対して行動を起こす

チェックアウトTRACの価格今日, お気に入りの通貨ペアで取引を開始します。

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