Mira Network：暗号資産のリサーチレポートを簡単に。私たちのAIがそうする方法
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Mira Network：暗号資産のリサーチレポートを簡単に。私たちのAIがそうする方法
上場から数週間以内に、Delphi Oracleは暗号研究コンテンツを入手するための重要なツールとなった。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Mira
翻訳：TechFlow
研究のパラドックス
Delphiのレポートは暗号資産業界において伝説的存在だ。彼らが新しいトークンメカニズムやDeFiプロトコルに関する分析を発表するたびに、プロジェクトの創業者はその要点を記録し、ベンチャーキャピタル（VC）は投資戦略を見直し、トレーダーはポートフォリオを再構築する。彼らの研究はWeb3分野における数十億ドル規模の資本配分に深い影響を与えてきた。
しかし問題は、機関投資家向けの研究の「ゴールドスタンダード」としての地位が、予期せぬジレンマを生んでしまったことにある。極めて深い洞察と厳密さこそが彼らの分析を非常に価値あるものにしている一方で、それゆえに多くの人にとっては手が届かないほど難解なものにもなっているのだ。典型的なDelphiのレポートでは、十数本の他のレポートが引用され、背景知識を前提とする技術的コンセプトが登場し、また読者がある程度の暗号資産業界の動向理解を持っていることが想定されている。
「私たちは素晴らしい研究資産を豊富に持っているが、同時に『使いこなせない』という声も絶えず聞こえてくる」と、Delphi Digitalのシニアバイスプレジデントであるカーター・ランディ氏は説明する。「誰かがたまたまMEV（最大可抽出価値）に関するレポートを見つけたとしても、その背後にある概念を理解できなければ、すぐに迷子になってしまう。こうした状況により、本来得られるはずの価値を失っているのだ」。
明らかな解決策はAIアシスタントだった。いつでもコンセプトを説明し、長大な分析を要約し、膨大なDelphiの研究ライブラリを案内してくれるツールがあればよい。2023年、ChatGPTが世界を席巻したことで、その道筋は一見明るく見えた。
初の試みの失敗
しかしDelphiがAIアシスタントの開発を実際に始めてみると、この問題が当初考えていたよりもはるかに複雑であることが明らかになった。最先端の言語モデルを自社プラットフォームに統合してテストを開始したところ、結果は不安なものだった。AIは自信満々に概念を誤って説明したり、一見真実らしく見えるが完全に虚偽のトークン指標をでっち上げたりした。時には、Delphi自身が発表した見解さえも誤って解釈することがあった。
「ブランドと結びついた製品が誤情報を広めるようなことは決して許されない。われわれの信頼こそがすべてだ」と、ランディ氏は振り返る。
当時最も進んだモデルを使ったとしても、経済的コストは耐え難いものだった。トークンエコノミクスやDeFiメカニズムに関する複雑な問い合わせ一つにつき、処理に数ドルかかる場合があった。数千人のユーザーが毎日アクセスするプラットフォームでは、このようなコストは明らかに持続不可能だった。
数ヶ月にわたる挫折の末、彼らはついにこのプロジェクトを中止した。AIアシスタントの実現には、さらに高度な技術の登場を待つ必要があったのだ。
Web3ネイティブなソリューション
突破口は予期せぬ場所から訪れた。新たなレポートの執筆に向け、AIと暗号資産の交差点を調査していた際、DelphiチームはMira Networkに出会った。彼らを惹きつけたのは、単なるもう一つのAI APIではなく、AIをより信頼可能かつ経済的に実行可能にするという全く新しいアプローチだった。
「ほとんどのAI企業は、より大きなモデルの構築やプロンプト最適化に注力しています。しかしMiraは異なる問いを投げかけていました。『どうすればAIの回答を信頼できるものにできるのか？ どうすれば高品質なAIを大規模に応用しても経済的に成立させるのか？』――それが私たちの目を開かせました」と、ランディ氏は説明する。
両者は協力して限界に挑むことを決めた。もしDelphi Oracleが成功すれば、それはAIが最も複雑で正確性が極めて重要となるコンテンツを扱えることを証明するものになるだろう。
三つの革新手法
MiraおよびそのエコシステムアプリKlokとの協業を通じて、チームは「不可能」を「不可欠」へと変える三つの革新的技術を開発した。
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スマートクエリルーティング
振り返れば、最初の気づきは実に単純だった。すべての質問をAIモデルで処理する必要はない。ETHの現在価格を尋ねられたとき、なぜ高価な言語モデルを通すのか？ 単に価格APIを呼び出せば済む話ではないか。
そこでチームは超高速のルーターを開発し、問い合わせを即座に分類できるようにした。
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価格照会 → マーケットデータへ直接ルーティング
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簡単な定義 → 知識ベースから抽出
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複雑な分析課題 → 完全なAIモデルで処理
このルーティングシステムにより、コストが大幅に削減されるとともに、一般的な質問への応答速度も飛躍的に向上した。
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スマートキャッシュ
二つ目の革新は、ユーザー行動の分析から生まれた。多くのユーザーが繰り返し似たような質問をしていることに気づいたのだ。「このレポートを要約してください」「この概念を説明してください」「キーポイントは何ですか？」など、表現は違えど内容はほぼ同じである。
そこでシステムは、よくある質問に対する高品質な回答をあらかじめ生成してキャッシュに保存し、都度生成するのではなく提供する方式を採用した。重要なのは「何をキャッシュすべきか」の判断だ。たとえばレポートの要約は固定だが、「最新情報」に関する質問にはリアルタイムの回答が必要になる。
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検証レイヤー
三つ目の革新は信頼性の問題に対処したものだ。Miraの検証APIを統合することで、AIが生成した回答をユーザーに提示する前にその正確性をチェックできるようになった。これにより、Delphiチームは最も複雑なコンテンツでも安心してAIに任せることが可能になった。
変革の力
リリースから数週間で、Delphi Oracleは暗号資産研究への主要なツールとなった。現在、平均して各ユーザーは毎日少なくとも一度はOracleとやり取りしており、その頻度はますます高まっている。
「最も驚いたのは、ユーザーの読み方そのものが変わったことだ」と、ランディ氏は語る。「以前なら複雑な部分にぶつかると諦めていたが、今ではOracleに質問して説明を受け、その後も読み進めることができるようになった。途中で脱落することが減ったのだ」。
その影響は理解のレベルにとどまらない。読者は以前気づかなかった複数のレポート間の関連性に気付き始めた。特定のテーマに関連する研究をOracleに探させることもある。なかにはチームや投資委員会向けに要約を自動生成するユーザーまでいる。
何より、経済的な課題がようやく解決された。スマートルーティング、キャッシュ、MiraのAPIを組み合わせたことで、1回あたりのクエリコストは約90％削減された。かつては高額だった費用が持続可能な水準にまで下がり、大規模利用も可能になったのだ。
コスト最適化を超えて
真の勝利はコスト削減そのものではなく、そのおかげで可能になった新たな可能性にある。DelphiはもはやAI機能を上級サブスクリプションユーザーに限定する必要はなく、すべての人にOracleを開放できるようになった。個々のクエリコストを気にするのではなく、いかに製品を本当に役立つものにするかに集中できるようになったのだ。
今日、このシステムは「AMMとは何か？」といった基礎的な質問から、「DelphiのL2スケーリングに関する見解は、過去のサイドチェーン研究と比べてどのように異なるか？」といった複雑な総合分析まで対応できる。それは、Delphiの専門アナリストと広範な暗号資産コミュニティをつなぐ架け橋となったのである。
「当初は補助ツールを作っているつもりでした」と、ランディ氏は振り返る。「しかし実際には、研究コンテンツとの関わり方そのものを変えるまったく新しい方法を生み出したのです。今では、まずOracleで学び、そこから特定のレポートに深掘りしていくユーザーもいます。ユーザー体験のフローが完全に変わってしまったのです」。
将来への地図
Delphi Oracleは、他プラットフォームが同様の課題に直面した際の模範的事例となっている。金融研究機関、技術文書サイト、教育プラットフォームなど、複雑なコンテンツをわかりやすく提供しつつ、正確性を保ちながらコストを抑える必要があるあらゆる組織が、同じ課題に直面している。
ここでの教訓は、必ずしもすべてのプラットフォームがMiraの特定技術構成を採用すべきだということではない。むしろ重要なのは、AIを本当に有用なものにするには、モデルそのもの以上の設計思考が必要だということだ。効率的なクエリルーティング、大規模なコスト管理戦略、そして正確性が極めて重要となる場面での信頼性確保手段――これらすべてが不可欠なのである。
未来へ
今日、Delphi Oracleは毎日数千件の問い合わせを処理している。深遠な分析を求める機関投資家から、基本概念の理解を目指す初心者まで、幅広いユーザーが恩恵を受けている。このシステムは「流動性プールとは何か？」を説明できるだけでなく、複数の研究レポートに散在するクロスチェーン相互運用性に関する見解を統合することも可能だ。
Delphiチームは、かつてコスト構造の制約で実現できなかった新機能の拡張を続けている。パーソナライズされた研究パスの提供、テキストとグラフを組み合わせたマルチモーダル分析、さらには個人の投資ポートフォリオに特化したAI生成のリサーチレポートの作成も視野に入れている。
しばしば「敷居が高い」と批判されてきた業界において、Delphi Oracleは重要なブレークスルーを示している。つまり、コンテンツの深さを犠牲にすることなく、専門知識を一般に普及できる可能性をAIが実現しうることだ。信頼性と経済性という二大根本課題を解決すれば、既存製品の改良を超えて、人々の学び方、分析方法、意思決定のあり方そのものを変えることができる。
研究分野におけるAIの未来とは、人間の専門家を置き換えることではなく、必要な人が、必要なときに、自分の理解できる形で専門知識にアクセスできるようにすることだ。Delphi Oracleは、そうした未来がすでに到来していることを示している。
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