TGEカウントダウン：群知によるAI最適解、AlloraがAI総合制御台となる理由
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TGEカウントダウン：群知によるAI最適解、AlloraがAI総合制御台となる理由
より効率的なAIモデルの協働、より広範なAI実用化のシナリオ。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：TechFlow
Crypto AIは「ガートナー・ハイプ・サイクル」の発展曲線に限りなく近づいている。
ChatGPTが登場して以降、Crypto＋AIというイノベーティブなストーリーは瞬く間に注目を集め、GOATの出現により市場の感情はさらに高まった。私たちは2024年の夏に繰り広げられた「AI Meme Summer」を共に体験し、Crypto＋AIは概念炒作を中心とする期待のピーク期へと突入した。
その後、TRUMP MemeやDeepseek、関税問題など複数の要因に挟まれ、AI Memeバブルは早期に崩壊し、Crypto＋AIの時価総額は大幅に下落。これにより過熱していた市場は一時的に冷静さを取り戻すこととなった。しかし、バブルの崩壊は終わりを意味するものではなく、真の価値創出者たちに舞台を譲るものである。
Crypto＋AIが実用化に向けた現実的な探求段階に入った今、第五段階の安定生産期への到達を目指して推進されるインフラプロジェクトが、AI Meme後のより長期的な富のホットスポットとなりつつある。メインネットおよびTGE（トークン生成イベント）がカウントダウンに入っている中、自己改善型の分散型AIネットワーク「Allora Network」がさらに注目を集めるようになっている。
累計3,500万ドルの資金調達を果たしたAllora Networkは、2月にメインネットBeta版のリリースを発表して以来、エコシステム規模を継続的に拡大している。ネットワーク内のWorker数は28.8万人を超え、これまでに生成された推論は6.9億回以上に上る。また、DeFAI、RWA、GameFiなど多分野に渡ってエコシステムを拡張しており、AIの多様なシーンへの適用を支えるインフラとしての重要性がますます高まっている。
「自己改善」とは、より強力な推論・判断能力、より効率的でスマートな意思決定システム、そしてより高度な複雑シナリオ対応力を意味する。Alloraはこれらをどのように実現しているのか？
正式メインネットリリース目前の今、Alloraは注目すべき存在なのか？ また、どうすればより効果的に参加できるのか？
本稿ではその全貌を探る。
より効率的なAIモデル協働、より広範なAI実装シナリオ
私たちがよく知るAI製品――ChatGPT、Claude、Geminiなど――はいずれも「汎用性」の向上に尽力している。どの企業も自社製品をあらゆるニーズに対応できる万能AIに育て上げ、より大きな市場シェアを獲得しようとしている。
だが、閉じた環境で開発を行うことは時間と労力、資金を大きく消費するだけでなく、単一のAIにはどうしても限界がある。
一方、単一モデルによる推論結果と比較すると、複数AIモデルが協働して得られる合成推論結果は、集団知性の結晶として明らかに優位性を持つ：
異なるモデルの協働により、単一モデルの偏った出力を回避し、より包括的かつ正確な結果を得ることができる。複数モデルによるクロスバリデーション方式は、単一モデルが犯す可能性のある誤りを低減する。複雑な状況における複雑な課題に対しても、複数モデルの協働は高い柔軟性と適応性を発揮し、AIの現実世界への適用を促進する。
つまり、より密接なAI協働がより高度な知能を生み出し、その高度な知能がAIにさらに広範な適用シナリオを与える。
だが、いかにして効率的な協働を実現するかは、避けられない難題である：
一方では、異なるAIモデルはそれぞれ閉鎖されたシステム内で動作しており、統一された協働メカニズムが欠如している。この孤立性がモデル間の効率的な協働を妨げ、AIの潜在能力を制限している。
他方、現在の技術およびビジネス環境において、AIモデル間の協働を促進するインセンティブメカニズムは未だ成熟していない。異なるモデルが協働の中で相互利益を実現する方法は、早急に解決すべき課題である。
Crypto AIが実際に投機から価値主義へ移行する重要なフェーズにおいて、複数AIモデル協働が直面する課題に対して、Alloraはいかに突破口を開くのか？
AIにコンテキスト認識能力を付与：集団知性によるAI推論の最適解
二重入力重み付けシステム：AIに状況認識能力を付与し、結果をより正確に
簡潔に言えば、AlloraはAIモデルのトレーニングを行わず、AIモデル間のディスパッチャーとして機能する。
例えば、ユーザーが「明日の天気を予測する」という要求を出した場合、Alloraは司令塔のように、温度、風速、湿度、紫外線強度といった異なる次元に特化したAIを動員し、すべてのフィードバックを集約して、集団知性に基づく最適な結果をユーザーに提供する。
このプロセスにおいて、Allora Chainはコンセンサス層として、異なるユーザーがネットワークに参加するためのプラットフォームとなる。このプラットフォームはCometBFTおよびDPoSコンセンサスメカニズムを基盤とするCosmos SDK上で構築されている。
異なる推論要求に対して、AlloraはTopicによってそれらを分類する。たとえば、あるトピックは将来の資産価格の予測に特化し、別のトピックはソーシャル感情分析に特化することができる。Topicはコーディネーター（Topic Coordinator）によって管理され、インタラクションの中核およびタスク割り当ての重要な役割を担う。
Allora Chainには以下の3つの主要参加者が存在する：
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消費者（Consumers）
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ワーカー（Workers）
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評価者（Reputers）
具体的には：
消費者が推論結果を得たい場合、ネットワークにリクエストを送信し、手数料を支払う必要がある。
ネットワークがリクエストを受け取ると、コーディネーターはそのリクエストに基づき新しいTopicを作成したり、既存のTopicを動員してタスクを完了させる。
ワーカーは特定のTopicに登録するために一定の手数料を支払い、そのTopicの推論参加者となる。ここでAlloraメカニズムの最初の重要な革新点が登場する：タスクを受け取ったワーカーは、消費者の要求に基づいて推論を提出するだけでなく、他のワーカーの推論の正確性を評価しなければならない。つまり、ワーカーは答えを提出するだけでなく、他のワーカーの答えの正確性を予測しなければならない。この二重入力システムがコンテキスト認識の基礎を形成する。
この二つの出力をもとに、コーディネーターは各ワーカーの重みを加味して加重平均を行い、コンテキスト認識可能な統合結果を生成し、最終的に消費者にフィードバックする。
そう、気づいたかもしれないが、異なるワーカーには異なる重みが割り当てられている。これがAlloraシステムのもう一つの重要な革新点である：
Alloraは単純に各ワーカーのフィードバックを集めて平均化するのではなく、評価者がリアルタイムでワーカーを評価する。ワーカーが正確な推論を行い、かつ他のワーカーの推論の正確性を正しく予測できた場合、より高い報酬と重みが与えられる。
同時に、評価プロセスの正確性を保証するため、評価者も一定の手数料を支払いTopicに登録する必要があり、さらに一定量のトークンを追加で預けることが求められる。悪意ある行為が発覚した場合は、資産削減（Asset Slashing）のリスクに直面する。
例として、「明日の天気を予測する」というユーザー要求があった場合：
ワーカーAの天気に関する平均推論精度は90%だが、夏季には精度が低下する。
ワーカーBの天気に関する平均推論精度は88%だが、夏季には精度が上昇する。
現在が夏季である場合、複数のワーカーが「ワーカーAは夏季に約10%の誤差がある」と予測し、「ワーカーBは夏季に約5%の誤差がある」と予測したとき、ワーカーAの平均精度が高くても、AlloraはワーカーBに高い重みを与える。
このように、Alloraは静的または歴史データに依存せず、現在の環境に応じて各予測の重みを動的に調整できる。このコンテキスト認識型の集団推論により、Alloraはユーザーにより公正で正確かつ複雑な要求に適応できる出力を提供でき、またAlloraの差別化報酬メカニズムの基盤を築く。
差別化報酬メカニズム：エコシステムのすべての参加者に価値を賦与
Alloraのネイティブトークン$ALLOは、ネットワークのインセンティブの中心的担い手であり、以下のような多重用途を持つ：
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推論結果の購入：消費者は$ALLOを使用してより正確な推論結果を得るために手数料を支払い、Alloraは柔軟な「PWYW（あなたが支払いたい金額）」モデルを採用しており、消費者が推論に対して支払う$ALLOの額を自主的に決定できる。
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参加手数料の支払い：$ALLOトークンを使用してAllora内でのTopic作成、Topic登録などの手数料を支払い、ネットワークへのより良い参加を可能にする。
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ステーキング：評価者およびネットワーク検証者は$ALLOトークンをステーキングして$ALLOのステーキング報酬を得ることができ、他のトークン保有者も評価者または検証者にトークンを委任できる。
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報酬支払い：ネットワークは$ALLOトークンを使用して参加者に報酬を支払う。ワーカーの正確性が高いほど、報酬も豊かになる。評価者および検証者の報酬はステーキング量およびコンセンサス参加度に比例する。
差別化報酬メカニズムはAlloraのもう一つの革新であり、リアルタイムで調整される重みシステムに基づき、異なるネットワーク参加者にカスタマイズされたインセンティブを提供することで、高品質な貢献に報酬が分配され、全体の運営システムが最高峰の性能を維持できるようにする。
さらに、Alloraシステムは「あるワーカーの入力がなければどうなるか」という反事実的価値も計算し、報酬が貢献による真の情報増益と一致することを保証する。
AIの多シナリオ実装を支えるインフラ構築：DeFAI、RWAFiからGameFiまで
製品について語った後、より語るべきはエコシステムである。
エコシステムについて語れば、Alloraはまさに包摂的である：
ユーザー視点では、Alloraはより高品質なAIサービスを提供できる。
製品視点では、開発者はAlloraが提供する分散型かつ自己改善型のMLモデルネットワークといったインフラを活用して、より強力なアプリケーションを構築できる。Allora上にモデルを展開してユーザー要求に応え報酬を得ることで、モデル価値のトークン化を実現し、モデル能力を継続的に向上させることも可能。また、既存プラットフォームをAlloraに接続し、アプリケーションにAIを統合することもできる。
Alloraのマルチトラック急速拡大するエコシステム提携はこれを強く裏付けている。
公式ウェブサイトのエコシステムページによると、現在100以上のプロジェクトがAlloraと提携しており、DeFi、RWA、GameFi、パブリックチェーンなど多岐にわたる分野をカバーし、エコシステムの版図はますます豊かになりつつある。
提携プロジェクトの中には、Monad、Berachain、Story Protocol、0xScope、Virtuals Protocol、Eliza OS、Alibaba CloudといったWeb2/Web3の著名プロジェクトも含まれている。
DeFAIはAlloraエコシステムの最重要領域の一つであり、異なるAIモデル間の効率的な協働により、オンチェーン取引データ、ソーシャルメディア感情、マクロ経済指標などを統合し、より正確な市場動向予測、高度なリスク管理、複雑な投資戦略最適化、よりスマートな取引戦略実行を実現できる。
これまでに、複数のプロジェクトがAlloraと提携し、DeFAIの可能性を探っている：
PancakeSwapはArbitrum上にAI駆動型予測市場をリリースすると発表し、その市場はAlloraが提供するAI価格予測をサポートしており、ユーザーは10分ごとにトークン価格の動向を予測できる。
Joule Financeは、Alloraの高度な価格予測機能をMove AIエージェントツールキットに統合すると発表。AIエージェントはスマートレバレッジループおよび収益最適化戦略を実行でき、DeFAIエコシステムの効率性と知能レベルをさらに高める。
Drift ProtocolはAlloraと提携し、RoboNetとともに展開するエージェント内にAI駆動のループ戦略を導入。この戦略は予測された市場状況に基づき収益を動的に最適化し、リスクを低減し、レバレッジを調整することで、ユーザーにより効率的でスマートなDeFiソリューションを提供することを目指している。
Virtuals AI Agent Game開発チームはAllora Networkとの提携を発表し、Virtualsの開発者がAlloraのAI技術をAIエージェントの取引戦略に利用できるように支援する。
Mind NetworkとAllora Networkは共同でDeFAIシーン向けの初のプライバシー保護型価格オラクル「FHE TrustPrice Index」をリリース。入力データの漏洩防止、プロセスの検証可能性、結果の改ざん防止を実現。
さらに、AlloraはDeepSeekをAIエージェントとしてLLM取引判定に採用し、Allora NetworkをインタラクションプラットフォームとしてHyperliquidの金庫内で取引管理を行い、より知能化された取引戦略を実施すると発表した。
DeFAI以外にも、Alloraが構築する自己改善型分散AIネットワークはRWAFi分野においても強力なエンパワーメントを提供する：
RWAFiの核心は現実資産のデジタル化および金融化にあるが、資産の正確な評価と価格設定が極めて重要であり、複数AIモデルの協働はこの能力を著しく向上させる。
この観点から、AlloraはRWAFi分野のリーディングプロジェクトPlumeと提携すると発表。Alloraの集団知性ネットワークをPlumeのエコシステムに組み込み、Plume上で構築されるプロジェクトに先進的なAI駆動インサイトを提供し、RWAの評価、価格設定、リスク管理を支援する。今後PlumeとAlloraの共同探求分野には、複数の資産クラスに対するリアルタイムAI駆動評価モデル、AIスーパーサンプリング技術を活用した高度な年率リターン（APY）予測、自己適応しきい値を持つ動的リスク管理システム、スマート流動性最適化戦略などが含まれる予定である。
GameFi分野においても、Alloraは優れた成果を示している：
複数AIモデルの協働はGameFiプラットフォームの知能化レベルを著しく向上させ、プレイヤーによりパーソナライズされたゲーム体験を提供できる。同時に、複数AIモデルの協働によりゲーム内の動的経済バランス、資産価値評価と動的価格設定、収益最適化および分配などの機能を実現し、GameFiの経済システムの堅牢性と安全性をさらに強化する。
Alloraと日本のデジタルエンターテインメント企業Gumiの提携はこれをよく示している。両者は分散型AIがゲームの未来を再構築する方法を共同で探求することを目指しており、今後ゲームAI駆動推論、スマートゲーム内エージェント、AI駆動チート防止システムなどの分野で深く協力していく予定である。
Alloraの応用シーンをAIの大叙事的観点から見ると、Alloraの自己改善型分散AIネットワークが、AIインフラとして多様なシーンでAIの実用化を推進する強力な能力を持っていることがわかる。
理論的には、より正確な推論結果がよりスマートなAIを生み出し、AIにさまざまな複雑なシーンでの強力なサービス提供能力を与える。そして、より効率的な協働、より正確な推論結果、より高品質なAIサービスを必要とするすべてのシーンで、Alloraはそれに応じたサービスを提供できる。
今後、Alloraがエコシステム構築にさらに注力し、ますます多くのパートナーが参加することで、AlloraのエコシステムはDeFi、ソーシャル、医療などさらに多様な分野を包含し、Crypto AI発展を支えるインフラとしての重要な地位をさらに確固たるものにしていくだろう。
TGE＋メインネットのマイルストーン目前：Alloraにどう効率的に参加するか？
様々な動きはすでに示している通り、Alloraは正式メインネットリリース＋TGEの前夜にある：
2025年1月10日、Allora財団が設立され、公式X（旧Twitter）アカウントが開設され、TGEのシグナルが放出された。
2025年1月17日、AlloraはエンジニアForgeコンテストの開始を発表。以降1か月間、Allora MLエンジニアが12時間のETH/USDボラティリティ予測モデル、12時間のETH/USDC取引量予測モデル、5分間のETH/USD価格予測モデルの構築を競い合う。これは間もなくリリースされるメインネット向けにAIモデルクリエイターを選抜する目的がある。
2025年2月、AlloraはメインネットBeta版のリリースを発表し、このバージョンが正式リリース前の最終バージョンであることを明言した。
同時に、拡大を続けるワーカー規模や主要ノードパートナーの参加も、Alloraがメインネットリリースに向け着実な準備をしていることを証明している。現在、Alloraネットワークには55以上のTopicがあり、ワーカー数は28.8万人を超える。バーレーンの通信事業者stc Bahrainやエネルギー大手EDFグループの子会社ExaionもAllora Networkノード計画に参加すると発表している。
このような重要な時期に、どうすればAlloraに効果的に参加できるのか？
最近最も話題となっているのは、Alloraが現在実施中のKaitoアクティビティである。
すでに3月20日、KaitoはAlloraをYapper Launchpadから選ばれた次のPre-TGEプロジェクトとして発表していた。
現在、Allora Yapperランキングが公開されている。ユーザーは高品質なコンテンツの投稿、KOLとのコメント交流などの方法でランキングを上げることができ、プロジェクトが主要な意見リーダーや支持者を識別する重要な手段となる。ランキングの高いユーザーは将来的にエアドロ報酬を獲得する可能性が高い。
Kaitoアクティビティ以外では、ポイント活動がユーザーがエアドロのチャンスを積み上げる最も重要な手段である。
公式ドキュメントによると、現在ユーザーはオンチェーンおよびオフチェーンの2つの方法でポイント報酬を得ることができる。
オンチェーン活動には以下が含まれる：
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トピック作成：ネットワーク上の特定の問題や関心領域を特定・定義し、他の参加者がソリューションを開発・提供するのを促進する。
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機械学習モデルの導入：ネットワークに機械学習モデルを追加し、他のユーザーが利用できるようにする。
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Allora対応アプリケーションの利用：Alloraの機械知能機能を利用するアプリケーションやサービスに参加する。
オフチェーン活動には以下が含まれる：
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コミュニティ参加：XでAlloraをフォローし、DiscordおよびTelegramグループに参加する。
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コミュニティイベント参加：Alloraネットワークを支援する厳選されたコミュニティイベントやアクティビティに参加する。
ユーザーはAllora Points Programページにアクセスし、ウォレットを接続して対応タスクを完了し、ランキングでポイント状況を確認できる。
現時点ではドキュメント内でポイントとエアドロの関連性について明言されていないが、公式が公開するポイント紹介文には「積極的な貢献者にはわくわくする報酬が待っている」と暗示されており、暗黙の了解のもと、おそらくこれがTGE前の最後の参加チャンスかもしれない。
また、開発者向けにAlloraは最近Allora Agent Acceleratorプログラムを開始している：
このプログラムでは、厳選されたエージェントチームが集められる。参加チームはコミュニティ開発者の応募または財団チームの推薦による。選ばれたエージェントは、オンチェーンでのパフォーマンス、ユーザーとのインタラクションおよび利用状況、Alloraとの統合品質、エージェントの全体的価値など、多方面から評価される。公平性を保つため、プロジェクト開始日にすべての参加エージェントのスナップショットが撮られ、初期パフォーマンスのベースラインが設定され、各プロジェクトがアクセラレータ期間中に平等な機会で価値を示せるようにする。
Alloraは毎週リアルタイムランキングを発表し、優れたパフォーマンスを示すエージェントのアップデートを共有。より優れたパフォーマンスを示すほど、より高いポイントが与えられる。
プログラム期間中：参加プロジェクトはAlloraエコシステムからの技術支援、製品指導、コミュニティ露出の恩恵を受け、ユーザー、パートナー、投資家を引き寄せる助けとなる。また、Alloraは毎週参加プロジェクトのリアルタイムランキングを発表し、優れたエージェントのアップデートを共有。より優れたパフォーマンスを示すほど、より高いポイントが与えられる。プログラム終了後、最も優れたエージェントにはALLOトークンによる資金援助が行われる。
このプログラムは全6週間で、Alloraネットワーク内で顕著な成果と深い統合を示したスマートエージェントを発掘・完成・拡大し、Alloraエコシステムの繁栄のために優秀な人材と製品を蓄えることを目的としている。
まとめ
「ガートナー・ハイプ・サイクル」の曲線に従い、我々はCrypto AIが騒がしさから理性へ、そして厚積薄発を実現する重要な節目に立っている。
自己改善型分散AIネットワークとして、Alloraは技術的に深い蓄積を持ち、複数AIモデルの協働によりより正確な推論結果を実現しただけでなく、DeFAI、RWAFi、GameFiなど多分野での目覚ましい成果を通じて、AIインフラとしてCrypto AIの実用化を推進する強力な能力を示している。ますます多くのユーザーと開発者がエコシステムに加わる中、Alloraは本当に将来「AIの司令塔」となり、AIの集団知性を動員してAIの実用性の爆発的発展を推進できるのか？
Crypto AIが持続的に回復する中、TGEおよびメインネットリリースが近づく今、Alloraがこの波のAIブームの中で今後どのようなパフォーマンスを見せてくれるか、共に見届けよう。
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