REI NetworkとRei_00の解説|学習履歴をブロックチェーンに書き込み、検証するフレームワークの全貌
2025年01月16日
この記事を簡単にまとめると(AI要約)
目次
- 1. 前提
- 1.1 「AIの可変的な学習プロセスをブロックチェーンの改ざん不可な合意形成とどう組み合わせるか」という命題
- 2. REI Networkの技術的特徴
- 2.1 フレームワークの概要|三つの柱:Oracle Bridge、ERCData、Memory Systems
- 3.REI_00: Reiフレームワークを体現するAIエージェント
- 3.1. 四層構造による思考プロセス
- 3.2. 実際の機能:Quant Analysisから自律的な売買まで
- 4. ユースケースを広げるRei_00のアプローチ
- 4.1 DeFi分野:リスク管理と自動トレード
- 4.2 企業活用:サプライチェーン管理・ヘルスケア
- 4.3 個人トレーダー・開発者への応用
- 4.4 今後の拡張分野:NFT・メタバース・ガバナンス
- 5.$REIのTokenomics
- 6. 総括&所感
1. 前提
本レポートは、AIとブロックチェーンの連携に興味を持つ開発者、研究者、そして企業の担当者を主な対象読者としています。特に、AIが学習した内容や推論結果をブロックチェーン上で活用する際に、次のような課題を抱える方に向けた内容です。「AIの学習プロセスがブロックチェーンの整合性を損なわないか」「大規模なAIモデルをオンチェーン化することで膨大なコストが発生しないか」という懸念を解決したい方、また、AIが導き出した判断やそのプロセスを透明かつ検証可能にしたい方に役立つ情報を提供します。
レポートの中心となるのは、REI Networkが提示するフレームワークの概要と、同フレームワークの実装例として機能するAIエージェント「Rei_00」。それぞれの技術的特徴を整理しながら、REI_00が実際にどのように動作し、どのようなユースケースに展開できるのかを解説します。最終的には、読者がAI×ブロックチェーン融合の利点や可能性、そしてREIフレームワーク導入への具体的な検討材料を得られることを目的としています。
1.1 「AIの可変的な学習プロセスをブロックチェーンの改ざん不可な合意形成とどう組み合わせるか」という命題
AIとブロックチェーンは、一見すると対照的な性質を持っています。
- ブロックチェーン:すべてのノードが同じ結果を共有する“決定論”と“改ざん不可”を重視する。
- AI:確率的な学習や推論を繰り返し、入力が同じでも結果が変わりうる柔軟性を持つ。
この相反する特徴をうまく融合させることができれば、まったく新しい形のアプリケーションを生み出す可能性が広がるはずです。そこでREI Networkの開発チームは、「AIをブロックチェーン上で直接実行するのではなく、両者が効率的に情報を共有できる“構造”を構築するのはどうか?」というシンプルな問いを提起しました。その答えとして生まれたのが、ブロックチェーンが備える「絶対的な決定論と透明性」、AIが持つ「柔軟な学習と推論」の強みを、最適な形で同居させるREI Frameworkです。
具体的には、EVM(Ethereum Virtual Machine)上でAIの計算を直接行うという非効率なアプローチを避け、AIの確率的な出力をブロックチェーンが扱いやすい決定論的かつ検証可能なデータ構造へ変換します。こうしてAIの学習過程をブロックチェーン上で透明かつ改ざん不可能な形で記録することで、AIとブロックチェーンを効果的に融合する道筋を示しているのです。
※免責事項:本レポートは、いかなる種類の法的または財政的な助言とみなされるものではありません。